加速度观测器设计与仿真

介绍了利用状态反馈综合带加速度反馈的最优控制系统，利用系统所检测的位置量和速度量设计了加速度观测器，并对综合的最优控制系统进行仿真，包括系统幅频、相频特性及状态估计值与真实状态之间的误差，最后给出了有、无加速度观测器反馈时系统跟踪晃动误差曲线。带加速度观测器反馈系统使晃动误差减小84％，滤除噪声的效果也比较好。     

线加速度计辅助惯性姿态角测量的误差分析

通过对成对的线加速度计信号的二次积分,可以得到高精度、宽带宽的惯性姿态角信号。对线加速度计辅助惯性姿态角测量的误差分析表明,测量误差由加速度计噪声、二次积分离散化、信标噪声和加速度计频率特性误差组成。对于大角度振动信号,加速度计频率特性误差是误差的主要因素。数字补偿器对加速度计频率特性误差做出修正后,测量精度得到明显提高。对3角分30 Hz单频振动,当信标以200 Hz修正累积误差时,测量误差小于1角秒。     

线性跟踪系统的控制律

利用线性系统的叠加原理,将理想输入表示为从不同采样时刻开始的系统的单位阶跃响应的线性组合,求得组合系数并由此导出了跟踪系统的控制律.理论分析表明,采用这种控制律可实现对系统的精确控制:无超调、无静差、过渡时间为零.     

超球聚类模糊神经网络在跟踪控制中的应用

采用简化的标准模型的模糊神经网络的基本形式而将模糊集的概念由一维推广到n维并利用超球聚类方法定义了一类n维模糊集及其隶属函数,提出一种基于超球聚类的模糊神经网络.这种模糊神经网络可以根据样本自动产生模糊规则,在一定程度上可避免"维数灾难”.将这种网络用于一类非线性系统的在线跟踪控制,定理表明,当聚类半径足够小时可使跟踪控制的静态误差任意小.     

运动目标位置的合成

研究由脱靶量和经纬仪位置获得和预测运动目标位置的方法。提出利用解方程组确定插值多项式系数的方法。与Lagrange插值多项式相比 ,使用这种方法得到的多项式在形式上更加简单。利用插值多项式 ,根据非整数倍周期时的偏差量 ,给出偏差量在整数倍周期时的带有延时作为参数的表示式。利用这一表示式 ,在目标作匀加速运动的前提下提出了延时的辨识方法 ,从而解决了目标位置合成中的难题。     

运动目标位置预测模型

为建立运动目标位置的预测模型,提出了一种新的模糊神经网络模型,并证明这种模糊神经网络可任意逼近连续函数,因而可用于建立运动目标位置的预测模型中.将运动目标在采样时刻位置间的关系表示为含有目标加速度的三阶差分方程,利用模糊神经网络逼近目标加速度,并由此导出目标轨迹的预测模型.     

X-Y式光电跟踪系统虚拟样机建模及仿真分析

结合动量定理和动量矩定理分析了X-Y式光电跟踪系统的动力学特性,建立了X-Y式光电跟踪系统的非线性模型,并用虚拟样机技术对其非线性模型进行仿真.理论分析与仿真结果表明,当X轴和Y轴均以较高的角速度或角加速度运动时,因非线性关系所导致的扰动力矩会严重影响系统的跟踪精度,当X-Y式光电跟踪系统的X轴相对其各惯性主轴的转动惯量相等时,可彻底解决X轴与Y轴之间的运动偶合关系.