输入饱和与姿态受限的四旋翼无人机反步姿态控制

本文针对四旋翼无人机研究了鲁棒反步姿态控制策略.由于四旋翼无人机结构复杂,其非线性数学模型难以精确建立,因此在控制器设计过程中需要综合考虑模型不确定性、未知外部干扰、输入饱和以及姿态受限等因素.针对模型中的不确定项,使用神经网络进行逼近;对于外部未知干扰,使用非线性干扰观测器进行补偿;使用双曲正切函数逼近饱和函数,解决输入饱和问题;同时使用界限Lyapunov函数设计控制器,确保姿态满足限制条件.最后,设计四旋翼无人机反步姿态控制器,并根据Lyapunov稳定性定理证明了闭环控制系统的有界稳定.仿真结果表明了所研究控制方法的有效性.     

不确定非线性系统控制方法概述

不确定非线性系统的控制是目前国内外自动控制领域研究的一个热点。主要总结了近年来不确定非线性系统的控制方法，并分析了各种方法的优缺点。最后探讨了这一研究领域的研究趋向。     

基于RBF神经网络的一类不确定非线性系统自适应H控制

基于RBF神经网络提出了一种H_∞ 自适应控制方法.控制器由等效控制器和H_∞ 控制器两部分组成.用RBF神经网络逼近非线性函数,并把逼近误差引入到网络权值的自适应律中用以改善系统的动态性能.H_∞ 控制器用于减弱外部干扰及神经网络的逼近误差对跟踪的影响.所设计的控制器不仅保证了闭环系统的稳定性,而且使外部干扰及神经网络的逼近误差对跟踪的影响减小到给定的性能指标.最后给出的算例验证了该方法的有效性.     

锅炉灰平衡试验分析

我国国家标准《电站锅炉性能试验规程(10184-1988)》对采用钢球磨煤机或中速磨煤机制粉、固态排渣、火室燃烧方式的锅炉,在热效率试验时推荐灰渣比选取值90∶10.以沙角C电厂2100t/h锅炉为试验对象,对其灰渣比进行了若干工况下的试验测试,测试结果表明实际灰渣比介于90∶10和80∶20之间,且比值变动较大.为此...     

基于动态逆的队形保持控制器设计

研究了无人机之间存在气动耦合的编队飞行系统模型。对模型运用时标分离原则将其划分为快变和慢变两个子系统,并且快变子系统的输出作为慢变子系统的输入参与控制。两个子系统分别用动态逆设计控制器,并在慢回路用干扰观测器补偿逆误差和模型的不确定性。通过仿真说明所设计的紧密队形保持动态逆控制器是非常有效的。     

基于干扰观测器的一类不确定非线性系统鲁棒H∞控制

为了降低控制器对干扰的要求,基于干扰观测器提出一类多输入多输出不确定非线性系统的鲁棒H∞控制方法．将系统的内部不确定性和外部干扰组成复合干扰,设计基于小波神经网络的复合干扰观测器,并提出干扰观测器的参数调节方案使观测器能以高精度逼近复合干扰．同时在控制器中引入鲁棒控制项用来抑制观测器误差给系统带来的影响,所设计的控制器能使系统的跟踪误差小于一个给定的性能指标．最后给出一个仿真算例验证了本控制方案的有效性．     

基于PSpice的移相全桥ZVZCS PWM DC/DC变换器仿真研究

软开关技术是电力电子技术中一个重点研究领域,在降低IGBT以及MOSFET开关管开关损耗的同时,还使电路工作的稳定性得以提升,保证电路工作更具可靠性,最为关键的为,软开关技术也为增加电路工作频率的一类主要技术。本文基于选取一种基于PSpice的移相全桥ZVZCS PWM DC/DC变换器进行仿真,以为其实践应用提供参考。     

基于变权威胁评估的无人机安全飞行区域确定方法

针对复杂战场环境下确定无人机安全飞行区域的过程中面对的复杂性和不确定性问题,本文提出了一种基于变权理论和马尔可夫模型的无人机安全飞行区域确定方法.根据无人机相对于威胁区域距离的不同,引入变权理论对威胁指标权值进行调整,完成综合威胁大小计算.然后,利用马尔可夫模型对无人机飞行过程中受到的潜在威胁进行预测.接着,使用模糊评...     

具有输入饱和的近空间飞行器鲁棒控制

针对近空间飞行器这一类存在外部扰动,输入饱和和参数不确定的多输入多输出线性系统,提出了一种基于干扰观测器的抗饱和鲁棒控制方案.将干扰观测器与抗饱和控制技术相结合,从而消除系统存在的未知外部扰动、输入饱和和不确定性对系统控制的影响.首先,设计干扰观测器对线性外部系统产生的未知扰动进行估计.然后根据干扰观测器输出,通过超前抗饱和方法设计抗饱和补偿器,并将其加入到鲁棒控制器的设计中,保证闭环系统存在输入饱和、未知外部扰动和参数不确定情况下的稳定性.为便于设计,干扰观测器、抗饱和补偿器和控制器设计矩阵均通过求解线性矩阵不等式得到.最后,将提出的鲁棒抗饱和控制方法应用于近空间飞行器,仿真结果验证了该控制方案的有效性.     

基于视觉信息的无人机自主着陆过程姿态和位置估计

为了提高无人机着陆的自主性和安全性,基于视觉信息提出了一种自主着陆过程中无人机姿态和位置估计新方法.该方法将无人机的滚转、偏航和俯仰运动视为跑道做反方向运动,无人机视为静止,利用Housh变换检测跑道边界线并提取图像直线特征,同时融合无人机的平移运动和旋转旋动,利用地面直线和图像直线间对应关系,根据跑道边界线在图像中的直线特征从而估计出无人机姿态和位置.最后采用仿真实例来验证所研究的无人机姿态和位置估计算法的有效性.