基于遗传算法的四旋翼无人机系统参数辨识

建立准确地系统模型是实现四旋翼无人机的自动飞行控制的基础,为此提出了一种遗传算法,并将其应用于四旋翼无人机系统参数辨识当中。首先,根据四旋翼受力分析建立了小角度下的线性系统模型;然后,将遗传算法应用于线性模型未知参数的辨识中;最后,分别对比了滚转、俯仰和偏航方向的加速度值与实际测量值。实验结果表明在悬停状态或小角度飞行状态下,该辨识方法能够建立比较精确的系统模型。     

飞机舵面损伤的简单自适应重构控制方法

针对飞行控制系统操纵面损伤故障,采用简单自适应控制算法进行重构飞行控制系统（FCS）的设计．在应用简单自适应控制时,尤其是在操纵面发生不同损伤程度故障时,必须确保闭环系统的几乎严格正实性．通过求解线性矩阵不等式的可行解问题,得出并联前馈补偿器,确保闭环系统的稳定性和增广系统的严格正实性．利用某型飞机的侧向飞行控制系统模型,将该方法应用于飞行控制系统的重构设计．仿真结果表明,简单自适应控制方法不仅适合于正常情况下的飞控系统设计,而且对操纵面损伤故障具有较强的适应能力．与常规的线性二次型反馈控制器相比,提出的自适应控制器具有更好的跟踪效果和重构控制效果．     

基于人工势场一遗传算法的机械避障方法研究

人工势场法是机器人避障规划中常用的方法,具有简单、实时性强的特点,但其存在目标不可达和局部极小值问题;文中针对机械臂的避障问题,首先利用人工势场法确定机械臂末端的避障轨迹,使用改进的斥力场克服势场法的目标不可达问题,利用随机逃离和沿等势线逃离相结合的方法解决局部极小值问题;其次针对机械臂末端避障轨迹中的每个点,采用遗传算法计算其对应的机械臂逆运动学解,在确保杆件不发生碰撞的情况下,充分保持关节角变化的柔顺性;仿真结果表明算法能够有效地实现机械臂的避障规划.     

基于GA-Vague-PID的小型四旋翼飞行器姿态控制方法

针对小型四旋翼飞行器的姿态控制问题,提出了基于GA-Vague-PID的姿态控制方法。建立了小型四旋翼飞行器数学模型,引入遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和Vague技术,通过GA对模糊控制规则离线优化,利用基于Vague集相似度量推理在线调节PID参数,进而提出GA-Vague-PID控制方法并运用于小型四旋翼飞行器姿态控制。仿真结果表明,该控制方法在控制性能和适应能力上都优于传统PID。     

无人驾驶动力伞飞行控制系统的设计

无人动力翼伞飞行控制系统，由飞行控制中心、传感器系统、机载伺服系统、地面测控系统、电源及整机电缆组成。软件则包括“地面测控软件”和“伞上控制软件”。系统采用PID改进的带盲区的非比例径向归航控制算法，获得较好的控制性能。     

一种非均匀行采集的智能车路径识别算法

提出了一种非均匀行采集的路径识别算法.在图像采集中,采用非均匀行采集实现了图像畸变矫正;在图像处理中,根据摄像头采集时序,时图像进行横向滤波、阈值分割、边缘检测、纵向滤波和导航参数提取等.该算法合理安排程序流程,提高了图像处理和车体控制的实时性.实验结果表明,此方法能够有效降低噪声干扰和图像畸变对参数提取的影响,提取出精确的引导线导航参数.     

基于视觉的智能车模糊PID控制算法

基于freescale公司的16位HCS12单片机设计一种智能车系统。系统摄像头采集路径信息，通过单片机的模糊推理机在线整定PID参数，使小车能按照任意给定的黑色引导线平稳地寻迹。实验证明：系统能很好地满足智能车对路径识别性能和抗干扰能力的要求，舵机调节响应时间快，稳态误差小，具有较好的动态性能和良好的鲁棒性。     

机械振动结构的ARMRX建模及模态参数识别

由振动系统的运动方程建立了描述系统输入、输出和噪声特性的受控自回归滑动平均模型(ARMAX)。采用基于限定记忆的增广最小二乘算法估计其参数,克服了以往传统方法计算的复杂性,以及难以在线的缺点。仿真结果表明本文方法鲁棒性较好。     

基于E-learning的“自动控制原理”课程教学探索

介绍了E-Learning在线学习的内涵与特点,针对传统的自动控制原理教学存在的不足之处,探讨了其对传统教学的促进作用,并以基于E-learning的自动控制原理学习平台为例,分析了E-Learning在线学习对学生的学习兴趣、学习模式以及学习观念等因素的影响,对E-Learning的在线学习模式进行了有益的探索与尝试。     

自抗扰控制：研究成果总结与展望

自抗扰控制于1998年正式提出,至今已有近20年的发展历史,其理论研究已取得了较为丰硕的成果.结合作者在应用研究、参数整定与优化、稳定性分析、性能分析、算法改进等方面研究工作和经验,本文系统地梳理了自抗扰控制相关理论研究成果与进展,并相应地指出了需要进一步拓展、深入研究的内容或者可以另辟蹊径的方法、思路.