基于自适应卡尔曼滤波的精密指向机构速度估计方法研究

提出了一种基于自适应卡尔曼滤波算法的精密指向机构速度估计方法,用控制误差的统计特性实时调节卡尔曼滤波参数。用实验方法建立直流伺服电机的数学模型,对基于该方法的速度回路控制与响应进行了仿真,与其他速度估计方法进行了对比,在试验转台的速度控制中实现了该方法及其他速度估计方法,并比较了几种方法的阶跃响应和正弦响应,验证了仿真结果。结果表明,自适应卡尔曼滤波能抑制噪声影响,测速精度与静、动态性能良好,对噪声变化的鲁棒性较好。     

惯性系统平台的自适应稳定回路研究

稳定回路在平台惯性系统中起着关键作用.但在设计稳定回路的控制器时,发现普通PID控制有抗干扰能力不强、控制参数易改变的缺点;因此设计了一种基于模糊控制原理的自适应模糊自抗扰控制器.该控制器充分结合了模糊控制器和自抗扰控制器的各自优势,利用模糊控制的推理能力,达到自动调整参数的目的.通过对光纤陀螺随动系统的仿真结果表明,在控制效果上,该控制器的自适应能力和抗干扰能力都优于经典PID控制器.说明自适应模糊自抗扰控制器在稳定回路中具有很好的应用前景.     

动中通多子阵天线自适应PID滑模稳定控制

动中通在载体运动中进行卫星通信时,天线受到各类扰动的影响而不能准确对准卫星,降低了通信质量。为了解决此问题,设计了一种自适应滑模天线姿态稳定控制器。首先建立了动中通天线系统的动力学模型;基于此模型,采用PID滑模面设计了天线的滑模姿态控制器;通过对扰动的自适应估计,在扰动上界未知情况下获得了平滑的滑模控制输入;将PID方法引入控制器设计,提高了系统的动态响应速度。仿真结果表明,所设计控制器具有良好的动态响应特性和控制精度,且控制电压输出无抖振。     

光电平台惯性稳定系统的自适应动态摩擦补偿

机载光电平台能够实时获取侦察测量信息,通过设计惯性稳定系统隔离载体运动以减小光学传感器视轴的抖动。对于采用整体稳定方式的光电平台,环架轴系间的摩擦是影响视轴稳定精度的主要扰动因素。考虑摩擦力矩由LuGre动态摩擦模型描述,针对动态摩擦参数和系统负载特性未知的情况,为惯性稳定回路设计了一种模型参考自适应摩擦补偿控制器。通过类李雅普诺夫分析证明了闭环系统跟踪误差的渐近收敛性。仿真结果显示,相比采用传统的比例积分惯性稳定控制器,光电平台系统的稳定精度得到显著提升。     

一种基于空间光机热模型的自适应PID控制方法

为提高空间相机的控温稳定度以保证成像质量，本文提出一种基于空间光机热模型的自适应比例积分微分（proportional-integral-derivative, PID）控制方法。该控制器的设计从空间光机的热平衡方程出发，能够实时根据光机及与其辐射换热对象的温度修正光机的热模型，继而采用极点配置的方法实时校正PID控制器参数，最终确定本控温周期的加热占空比。本文通过建立抽象的空间光机热模型，分别施加上述自适应PID控制方法与固定参数PID控制方法，对控温效果进行了仿真及实验对比。结果表明，对环境扰动引起的温度波动，该自适应PID控制器始终保持最佳动态响应，控温稳定度优于± 0.1 K，具有更好的控温稳定性和环境适应性。     

一种浮空平台雷达伺服系统的设计

介绍了一种浮空平台雷达伺服系统的组成和原理,基于平台稳定技术中的捷联稳定方法,给出了该伺服系统中空域稳定功能的实现算法。着重阐述了系统环路控制中的鲁棒控制方法的主要原理和速度回路鲁棒控制器设计过程。并通过仿真与传统控制模式进行了比较,说明鲁棒控制器在空域稳定功能实现中具有更强的适应性。     

红外成像器视线漂移的自适应补偿研究

成像器视线稳定回路设计是一种高精度、高动态响应的伺服回路设计,对于速率陀螺稳定方案,视线的漂移角处于开环状态,由于轴间摩擦耦合、几何约束耦合,以及速率陀螺传感器测量精度的影响,成像器视线在载体扰动的条件下会发生视线角漂移,影响目标的识别.为实现较好的视线稳定精度,提出了一种自适应前馈补偿方案,通过自适应神经网络预测出光轴的漂移角,采用前馈实现对视线漂移的实时补偿,通过与单独的速率陀螺稳定方案、积分前馈补偿方案进行试验对比,结果表明采用自适应预测补偿方案,视线漂移明显减小,满足系统的指标要求.     

基于FPGA的直流电机速度控制器设计

介绍了一种基于ALTERA的FPGA(现场可编程门阵列)设计的直流电机速度控制器的设计方案及设计实现方法。在FPGA中实现电流和速度反馈数据的自动采集,同时设计了电流回路校正和速度回路校正模块,给出了控制器数据采集、算法实现及时序控制的实现方法。最后介绍了速度控制器的仿真及试验结果。该设计具有实时性强、响应速度快、集成度高、保护及时等特点。     

四旋翼飞行器反步自适应PID控制

针对四旋翼姿态控制算法的优化问题,提出了一种基于反步自适应控制与经典PID控制相结合的优化控制算法。该组合算法是将由不同控制算法设计出的控制器结合使用,即将控制系统分为两个回路:姿态角及高度通道为内回路,平面通道x和y为外回路。仿真结果表明,反步自适应PID控制算法有着非常好的控制性能,与其他控制算法相比,在稳定性、响应、抗干扰性及精确度等方面都有较大的提高。     

基于自适应自抗扰控制技术的2 m望远镜K镜的速度控制研究

为了满足2 m望远镜系统中消旋K镜伺服系统的速度控制性能,提出一种基于控制律参数自适应的自抗扰控制新方法。首先,基于速度回路被控对象,设计了二阶线性扩张状态观测器,以实现对扰动的实时观测;然后,为了提高速度环动态和稳态性能,采用回归分析方法,设计了控制律参数基于输入速度变化而自适应调整的比例控制器;最后,搭建了消旋K镜伺服控制实验系统,在速度阶跃信号激励下开展实验研究。结果显示:与传统PI和自抗扰控制器相比,系统以0.001（）/s速度运行时,稳定时间从7.3 s、3.2 s减少至0.9 s;以10（）/s速度运行时,系统超调量从8%、62%降低至无超调;在中低频段的扰动抑制能力最大提高了23 dB,性能得到了提高,可满足K镜伺服系统高精度的速度控制性能要求。     

基于二阶Adaline网络的位标器自适应逆控制方法

为了提高导引头成像传感器视轴在系统参数时变时的稳定度,对基于二阶Adaline网络的位标器自适应逆控制方法进行了研究。先是对位标器的动力学模型和机电模型进行了数学推导与分析,接着通过对Adaline网络学习算法的研究,提出了一种不易受噪声影响的变步长LMS算法用于增强其学习能力。在最后设计的位标器双闭环控制系统中,电流环采用变速PID控制,速度环利用系统输出误差,按改进的二阶Adaline网络算法来实现其自适应逆控制的调节过程。内场实验表明,与PID控制相比,所提出的方法显著提高了位标器系统的控制精度,具有很强的鲁棒稳定性。     

机载激光通信的模糊神经网络PID视轴稳定控制

机载激光通信的视轴稳定是建立激光通信链路的前提。为了有效地克服载体扰动与参量改变对粗跟踪系统视轴稳定的不利影响,设计了一种基于模糊神经网络的比例-积分-微分（PID）控制方法。该方法结合模糊理论的非线性控制能力与神经网络的自主学习能力,实现了对PID参量的实时在线调整。结果表明,与传统PID控制方法相比,模糊神经网络PID控制方法提高了系统的动态响应速度,减小了系统超调量,当载体受到扰动与参量改变时,具有较强的自适应性和鲁棒性。     

基于动态神经网络在线辨识的PID控制

针对工业控制领域中复杂非线性时变系统和传统RBF神经网络辨识PID控制的不足,提出了一种基于聚类结合算法的动态RBF神经网络在线辨识PID自适应控制方法.通过优化的动态RBF辨识神经网络更好地描述了控制对象的动态行为,获得PID参数在线调整信息,实现系统的智能控制.仿真结果表明,与常规RBF神经网络辨识的PID控制方法相比该方法具有较高的控制精度,较快的系统响应,较强的适应性和鲁棒性.     

Adaline神经网络随机逼近LMS算法的仿真研究

基于最小二乘（LMS）统计算法的自适应线性元件（Adaline）神经网络是非线性分类的重要工具之一。从计算机仿真的角度研究随机逼近LMS学习方法的特点，从步长设置、收敛性、收敛速度、算法抗噪性、判断的准确率等多个参量评估随机逼近法的性能。仿真结果表明，对于不同的初始步长设置，神经元完成学习任务的训练时间不同；在保证学习收敛性的前提下，步长越大，收敛速度越快，但收敛的稳定性变差。权矢量的初始值设置对学习的收敛性没有影响。     

采用归一化最小均方误差准则的LM-BP算法

传统神经网络通常以最小均方误差(LMS)或最小二乘（RLS）为收敛准则,而在自适应均衡等一些应用中,使用归一化最小均方误差（NLMS）准则可以使神经网络性能更加优越。本文在NLMS准则基础上,提出了一种以Levenberg-Marquardt（LM）训练的神经网络收敛算法。通过将神经网络的误差函数归一化,然后采用LM算法作为训练算法,实现了神经网络的快速收敛。理论分析和实验仿真表明,与采用最速下降法的NLMS准则和采用LM算法的LMS准则相比,本文算法收敛速度快,归一化均方误差更小,应用于神经网络水印系统中实现了水印信息的盲提取,能更好的抵抗噪声、低通滤波和重量化等攻击,性能平均提高了4%。      

机载陀螺稳定平台控制算法

在介绍陀螺稳定平台基本构型和惯性稳定隔离原理的基础上,简要分析了影响陀螺稳定平台稳定精度的因素,并对稳定控制回路进行了分析建模,分析了经典PID控制算法存在的不足,针对经典PID控制算法存在的缺点和不足,提出了基于RBF神经网络辩识的模型参考白适应控制算法.仿真结果表明,改进后的算法克服了经典PID算法存在的不足,能够...     

自适应神经网络的光电跟踪成像消旋控制系统

为解决机载光电跟踪系统在跟踪过程中由于工作平台框架的转动导致成像画面的旋转问题,提出了一种基于自适应神经网络的消旋控制方法。系统以消旋指令角作为给定位置信息,以光电编码器实测角度值前后两拍之差作为实测速度值,组成速度反馈内环;以陀螺仪测得的角度值作为位置反馈值,构成位置外环;校正算法采用二阶超前-滞后校正并加入了自适应神经网络算法对其控制参数进行自适应调整。实验结果表明,在消旋拍摄过程中,消旋速度满足设计要求,拍摄图片清晰,消旋精度(均方值)达到1.4’,比传统校正方法输出误差减少了46%。     

On the development of adaptive hybrid active noise control system for effective mitigation of nonlinear noise

The presence of nonlinearities as well as acoustic feedback deteriorates the cancellation performance of the conventional filtered-x LMS (FxLMS) algorithm based active noise control (ANC) systems. With an objective to improve the performance, a novel filtered-su LMS (FsuLMS) algorithm based ANC system which employs a convex combination of an adaptive IIR filter with a functional link artificial neural network (FLANN) is proposed in this paper. The corresponding learning algorithm of the ANC system is derived and used in the simulation study for performance evaluation. Simulation study reveals enhanced performance of the proposed system over that of its component filters.     

紫外目标探测弱信号处理方法研究

为了提高紫外探测系统性能,研究具有高灵敏性紫外目标探测弱信号处理方法是关键问题之一。首先,在阐述紫外目标探测原理的基础上,分析紫外目标辐射特性。其次,研究自适应噪声抵消信号处理的一般方法,以及基于最小均方误差LMS准则、递推最小二乘RLS准则和线性神经网络ADALINE的三种具体的自适应噪声抵消算法。再次,提出采用功率信噪比来衡量滤波算法的性能。最后,通过仿真计算比较分析这三种算法的滤波效果。结果表明:采用LMS和RLS算法信噪比提高约12.5 dB,且LMS算法比RLS算法略优,而采用ADALINE算法信噪比至少改善26.6 dB,可实现高性能滤波。对于紫外目标探测弱信号处理方法的发展与深入研究具有一定的作用和意义。     

半导体激光器多环控制策略研究

提出了一种以半导体激光器的功率稳定作为外环、电流稳定和温度稳定作为内环的全数字多闭环控制策略,将PID控制与模糊控制、神经网络相结合,根据不同时刻的偏差和偏差变化率对PID参数进行自动调整.温度环采用PID控制和模糊控制相结合的控制策略,解决半导体激光器温度控制系统的动态品质和稳定精度相矛盾的问题.电流环和功率环采用多模态PID控制策略,满足在不同偏差下系统对PID参数的实时自整定要求,提高控制精度.仿真实验表明,系统具有良好的动态和稳态性能.