基于光电伺服系统的复合控制仿真分析

针对光电系统跟踪目标时，伺服分系统采用传统的反馈控制跟踪精度不足的问题， 从控制原理、建模及仿真等方面进行分析，提出采用复合控制的方式提高系统的跟踪精度。实际系统采用滤波预测技术，对合成后的目标位置进行滤波预测并预计出目标的角速度和角加速度。 本次仿真利用目标模型直接推导出目标角速度和角加速度，简化了仿真模型。通过仿真结果证明复合控制可以大幅度提高光电跟踪系统的跟踪精度。     

复合轴精密跟踪技术的应用与发展

复合轴是双通道控制的一种实现结构,可大幅度提高光电跟踪系统的跟踪精度和响应频率,在光电跟踪观测、激光通讯和光束稳定控制中有着广泛应用。在高精度跟踪控制领域,复合轴控制技术是实现微弧度角秒级甚至亚微弧度非常有效的手段。文中介绍了复合轴跟踪系统的基本原理和主要技术问题。在复合轴控制系统中,主轴、子轴的控制带宽匹配是实现复合轴控制技术的前提,子轴（快速反射镜）的精度是复合轴精度的制约。重点分析了复合轴跟踪系统近年的发展与技术进步,如多重复合轴、虚拟复合轴以及自适应光学和复合控制等技术在复合轴系统中的应用等。     

基于光电经纬仪的高精度目标跟踪研究

光电经纬仪作为一种实时监测与自动跟踪的光电测量设备,主要作用是对飞行目标进行跟踪与捕获。随着飞行目标机动性与速度的提高,对光电经纬仪跟踪系统提出更高要求。因此对基于光电经纬仪的高精度目标跟踪进行研究,分析影响光电经纬仪跟踪精度的因素,针对上述原因提出基于光电经纬仪的高精度目标跟踪系统设计,帮助光电经纬仪的目标跟踪精度有效提高。     

红外成像测量系统稳定跟踪设计

为实现对快速飞行目标的稳定跟踪,必须提高红外测量系统的实时信号处理速度和伺服系统闭环控制跟踪精度.因此,在新型红外成像测量系统设计中,提出了采用了DSP高速图像处理,双边缘跟踪等方法,提高系统成像跟踪处理器快速性和系统带宽等性能.提出伺服系统采用速度滞后和加速度滞后补偿,构成等效复合控制的方法,解决了红外跟踪器图像传输的滞后时延对系统跟踪精度的影响.实际应用表明,红外成像测量系统稳定跟踪能力大大提高.     

光电跟踪转台伺服控制策略研究

针对高性能光电跟踪转台负载重、摩擦大、跟踪精度要求高等特点,提出了基于复合控制的伺服控制策略,速度环路设计了带有扰动观测器的线性二次最优反馈控制器,并在前向通道增加了零相位误差跟踪控制器(ZPETC),提高速度环的跟踪性能,位置环采用非线性PID反馈控制方式降低超调,提高稳态精度;将低速率的位置给定信息分别进行插值细分和滤波,通过高增益微分器和卡尔曼预测滤波,对转台速度和加速度进行预测和估计,进行前馈实现复合控制,实践证明,这种策略可以有效提高大加速度下的跟踪精度。     

目标速度预测在光电跟踪控制系统中的应用

在光电跟踪设备的电视或红外自动跟踪系统中，引入目标的速度信息是提高跟踪精度的一种有效方法。为了得到目标的速度信息，设计了电视或红外脱靶量滞后时间的辨识方法以及目标速度预测的卡尔曼滤波方法，通过对电视或红外脱靶量信息同辨识出的脱靶量滞后时刻的仪器位置信息进行拟合，预测出被跟踪目标的速度信息，从而构成复合控制。仿真和实验结果表明，通过上述方法能够得出较为准确的目标速度信息，所构成的复合控制系统有效地提高了系统的跟踪精度。     

陀螺测试转台的复合控制设计

针对陀螺测试速率转台低速时存在的问题,为提高系统低速的跟踪精度,提出了一种基于摩擦补偿控制和重复控制构成的复合控制新模式,详细分析了复合控制原理,和复合控制应用于陀螺测试速率转台控制系统的结构,设计了摩擦补偿控制器、重复控制器和速度控制器,并进行了软件设计。仿真表明复合控制对转台低速运行时的摩擦干扰抑制效果显著,进一步提高了系统低速的跟踪精度。系统具有良好的动态性能和静态性能,实用性强。     

CAN总线在粗精复合控制跟踪扫瞄系统中的应用

粗精复合控制的光电跟踪扫瞄系统是一个高速、高精度、高可靠性的跟踪瞄准系统,能实现大范围的跟踪和瞄准。文中对其基本原理、总体结构及工作过程进行了介绍。针对该跟踪扫瞄系统是一个多轴结构的系统,提出一种基于CAN总线的总体控制方案,并设计了控制方案的CAN总线结构。采用TMS320LF2407 DSP作为节点控制器,设计了CAN总线结构中的节点控制回路。     

高精度太阳能跟踪控制器

针对目前采用的传统太阳能跟踪控制器传感器形式单一、抗干扰性差、跟踪精度不高等问题,设计了一种基于可编程逻辑控制器(Programmable Logic Controller,PLC)的太阳能跟踪控制器系统。该系统将固定轨迹粗略跟踪方式与光电传感器精确跟踪方式有效地结合起来,并重点将光电传感器加以改进,从而有效地提高了太阳能利用率。由伺服电机作为执行机构控制太阳能板对太阳位置的跟踪,可以实现对太阳高度角和方位角的双自由度跟踪,使太阳能跟踪装置始终正对着太阳光线位置。通过对比实验表明,该跟踪控制器可以达到较高的跟踪精度。     

基于复合控制的光电搜索跟踪转台控制系统设计与实现

高精度的控制系统是保证光电搜索跟踪系统实现目标稳定跟踪的关键因素之一.为提高光电搜索跟踪转台的响应速度及控制精度,在介绍系统总体功能的基础上,对控制系统进行建模,并设计了基于位置前馈与专家PID算法的复合控制策略,实际应用表明,该系统能对目标实现高精度的稳定跟踪,鲁棒性好,达到了预期的设计要求.     

基于ARM的太阳跟踪控制系统设计

为提高跟踪式聚光光伏系统的发电效率,设计了一种基于ARM的太阳自动跟踪控制系统。系统采用视日运动与四象限传感器反馈相结合的太阳方向判断方法,同时增加了独立的光强传感器以确定是否启用跟踪系统(如阴天、雨天);论述了跟踪控制系统的机械结构及软硬件电路设计。测试结果表明,该跟踪系统功耗低、性能可靠且控制精度高(±1.5°),并可实现高精度跟踪太阳,满足了聚光光伏发电控制要求。     

星载光电复合轴跟踪控制技术研究

将两轴光电跟踪仪搭载于卫星平台对空间运动目标进行持续跟踪监视正在成为一个研究热点,目前这类系统有天基空间目标监视系统(SBSS)、空间跟踪与监视系统(STSS)和持续跟踪与监视系统(PTSS)。为了解决天基目标监视中星载动基座情况下的光轴稳定跟踪控制技术,首先简化了星载光电跟踪控制系统的物理模型,然后求解了太阳同步轨道附近两卫星的相对运动角速度和角加速度大小,接着分析了基于光电复合轴方式的主动稳定跟踪控制方案和原理,最后建立了单轴系的星载光电复合轴跟踪控制系统仿真模型,计算结果为:对相对机动范围内(37.68 ()/s、47.33 ()/s2)的空间目标和相对低匀速范围内(0.1 ()/s)的空间卫星的稳定跟踪精度为2.5。     

基于跟踪微分器的波门跟踪算法的研究

针对目标自动跟踪系统对目标跟踪算法实时性和精确性要求高的特点,提出了一种基于跟踪微分滤波器的运动目标跟踪方法.该算法利用跟踪微分器预测目标中心在下一帧体现在图像中可能出现的位置,以该位置为波门目标检测的中心,减少了目标的搜索范围,缩短了算法的运算时间.仿真结果表明,该方法具有不依赖于目标运动模型,实时性好,精确性高等优...     

基于跟踪微分器的模型参考自适应控制

为了处理二阶系统模型参数的大范围不确定性,提出了基于跟踪微分器的模型参考自适应控制,利用两个非线性跟踪微分器分别得到系统输出的微分信号和误差的微分信号,同时抑制了高频噪声放大效应。根据被控对象的数学模型,自适应调节律能自动实时调节控制律中的参数。实验结果表明,当雷达伺服系统被控对象模型的参数在较大范围内变化时,该新型控制器有效补偿了二阶系统参数的不确定性,提高了伺服系统稳态和动态跟踪精度,保证了系统的全局渐近稳定。     

一种跟瞄系统角误差的测量方法

介绍了跟瞄系统角误差一种测量方法的原理、数据处理方法以及测试结果。待测的跟瞄系统由光电跟踪引导系统和随动天线组成,先通过动力飞艇对跟瞄系统的跟瞄精度进行了测试,再利用无人飞机对跟瞄系统的跟瞄精度进行对比验证。测试得到的数据表明,该测试方法简单有效、费用低,可用于类似系统的角精度测量。     

复合K噪声下机动目标跟踪自适应UPF算法

针对复合K噪声下机动目标跟踪系统具有强非线性非高斯的特点,提出了一种自适应无迹粒子滤波(Adaptive Unscented Particle Filter,AUPF)算法.该算法建立在常加速模型及其改进滤波算法基础上,并将无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)与强跟踪滤波(Strong Tracking Filter,STF)算法相结合作为提议分布,提高了系统跟踪一般机动和阶跃机动的能力.在给出复合K噪声模型的基础上,利用AUPF算法对几种典型机动目标进行了计算机仿真,并同无迹粒子滤波(Unscented Particle Filter,UPF)算法进行了比较.仿真结果表明,复合K噪声下AUPF算法能更有效地对各种机动目标进行跟踪,具有较高的跟踪精度.     

Combining passive visual cameras and active IMU sensors for persistent pedestrian tracking

Vision based pedestrian tracking becomes a hard problem when long-term/heavy occlusion happens or pedestrian temporarily moves out of the visual field. In this paper, a novel persistent pedestrian tracking system is presented which combines visual signal from surveillance cameras and sensor signals from Inertial Measurement Unit (IMU) carried by pedestrians themselves. IMU tracking performs Dead Reckoning (DR) approach utilizing accelerometer, gyroscope and magnetometer. IMU tracking has nothing to do with visual occlusion, so it keeps working even when pedestrians are visually occluded. Meanwhile, visual tracking assists in calibrating IMU to avoid the bias drift during DR. The experimental results show that the IMU and visual tracking are complementary to each other and their combination performs robust pedestrian tracking in many challenging scenarios.