基于相关滤波技术实现激光陀螺抖动信号的剥除

为了满足惯导系统对机械抖动激光陀螺快速跟踪方面的应用需求,基于相关滤波技术实现了激光陀螺抖动误差信号的剥除.首先从理论上对基于相关滤波去除抖动的思想进行了详细的分析,提出了基于相关滤波进行抖动剥除的开环模型,为了提高系统的稳定性,在开环模型的基础上提出了闭环模型.其次介绍了基于相关滤波闭环模型实现抖动剥除的软硬件设计,最后用所研制的系统对某一型号的激光陀螺进行了测试,通过对采样信号和误差信号的观测,系统工作稳定,在5 kHz的采样条件下,陀螺剥除后的剩余脉冲控制在±1内.     

二频机抖激光陀螺高精度低延时信号解调电路设计

在激光陀螺信号解调滤波过程中,工程上经常运用高阶FIR滤波电路来实现抖动信号剥除;这种方法虽然精度高但具有较高的延时,无法满足激光陀螺输出结果实时性的要求;为了解决这个问题,提出了一种基于FPGA的激光陀螺信号解调电路,利用自适应滤波原理对激光陀螺输出抖动信号进行自适应剥除,最后进行了相应精度及延迟测试;实验结果表明激光陀螺信号经过该系统自适应抖动剥除后效果较好,激光陀螺静态输出百秒方差仅为千分之三且系统延迟0.6 ms远低于常规5 ms延迟,满足了激光陀螺信号解调高精度低延时的要求。     

一种新型高效的激光陀螺抖动信号剥除技术研究与实现

激光陀螺的输出信号中包涵外界输入角速度、机械抖动角速度两部分信息,而机械抖动角速度是一个叠加了一定噪声的标准正弦振动;在此提出了一种正弦抖动剥除技术,能极大地衰减激光陀螺输出信号中的正弦分量,实现对陀螺输出信号的初步解调,并采用FPGA作为实现工具;文章首先对激光陀螺输出信号特性进行了分析,提出了一种新型的抖动剥除技术的理论模型;然后具体介绍了这种技术在FPGA上的实现方法;最后利用基于本技术设计的FPGA+DSP系统对某型号激光陀螺进行了测试,通过观察证明本方法能很好地实现激光陀螺正弦抖动剥除,剥除后的激光陀螺正弦幅值能衰减到原始值的1/70。     

非均匀采样信号的滑动滤波方法

针对实际采样过程中出现的采样非均匀性,提出了基于连续傅里叶变换的非均匀采样信号频谱分析方法和非均匀采样信号的滑动滤波方法。将非均匀采样信号描述为不均匀采样时刻冲激函数代数和的形式,利用连续傅里叶变换得到非均匀采样信号的频谱特性,根据不同采样间隔,得到非均匀采样信号的滑动滤波方法。通过MATLAB仿真软件验证了这种非均匀采样信号分析与处理方法的正确性,将这一研究成果应用到机械抖动激光陀螺输出信号处理中,与常规的平均滤波方法相比,激光陀螺的零偏误差减少了10.1%。     

抖动偏频激光陀螺中的解调及实现技术

根据抖动偏频激光陀螺的输入、输出信号模型,提出了一种利用实时数字信号处理技术实现抖动解调的新方法.通过对激光陀螺输出信号高速采样并使用设计适当的数字滤波器,不但可以有效消除机械抖动引起的信号,而且能够减小随机嗓声干扰,提取出所需的惯性角速率信息.试验表明,相对于整周期采样解调,此方法有效减小了误差,提高了陀螺输出带宽,降低了对电路的要求,具有很大的实用价值.     

基于FPGA的抖动偏频激光陀螺高精度信号解调

分析了抖动偏频激光陀螺信号的解调原理，提出了一种利用数字信号处理技术并采用FPGA实现的抖动解调方法；通过对激光陀螺脉冲计数值高速采样并采用数字滤波器滤波处理，可以有效消除抖动引起的信号噪声，得到所需的惯性角速率测量信息；增加数字预滤器，以滤除陀螺脉冲输出信号中的尖峰或毛刺干扰，可以进一步提高解调精度；为满足实时性要求，该方法采用FPGA来实现；实验表明，相对整周期采样解调，此方法提高了解调精度。     

基于神经网络的开环光纤陀螺误差补偿方法

根据开环光纤陀螺线性度课差随角速度增大而增大的特性,提出了在大角速度情况下应用神经网络对陀螺误差进行建模并补偿,在小角速度时对陀螺输出数据进行平滑滤波以抑制噪声的分段误差补偿方法.在速率转台上对开环光纤陀螺(VG941)进行测试并采集了测量范围内陀螺的多组实际输出数据,基于这些数据对单输入单输出的神经网络进行训练,得到了开环光纤陀螺的神经网络模型.在所得模型基础上,对整个测量范围内的陀螺原始输出数据采用分段补偿方法进行了陀螺误差补偿,并使开环光纤陀螺最大线性度误差由15%下降到0.3%,提高了开环光纤陀螺的测量精度.实验结果表明基于神经网络的开环光纤陀螺误差补偿方法对提高开环光纤陀螺的精度、扩大其应用范围具有实用价值.     

抖动偏频激光陀螺整周期采样对捷联惯导姿态解算的影响

抖动偏频激光捷联惯导系统中,三个激光陀螺之间机械抖动频率一般互不相同.当陀螺输出采用整周期锁存方式时,导航计算机定时采样系统采集到的三个陀螺信号,隐含着陀螺输出的不同步,在捷联惯导解算中将产生姿态解算的不可交换误差,在圆锥运动环境下误差更加严重.介绍了整周期采样时陀螺输出的不同步现象,在圆锥运动条件下对不同步问题进行仿真,仿真结果表明不同步是引起姿态解算误差的主要因素,不同步误差远远超过同步采样条件下的姿态解算误差,因此在捷联惯导系统角运动剧烈时应当予以重视.     

基于混合控制的闭环MEMS陀螺建模与仿真

论述了MEMS陀螺力平衡式闭环检测的基本原理,将∑-△调制器用于MEMS陀螺的闭环检测,设计了基于∑-△调制器的离散信号和基于比例积分与测速反馈的混合闭环检测反馈网络。建立了MEMS陀螺仪闭环检测系统的模型,并进行了仿真验证,本文设计的闭环MEMS陀螺相对于开环检测方式,电路噪声造成的误差减小了67．7％,零偏稳定性提高了3倍。仿真结果验证了所设计的混合闭环检测方案的有效性。     

小波包分析在激光捷联惯导系统中的应用

为了减小激光陀螺随机误差对激光捷联惯导系统对准、导航精度的影响,采用小波包分析方法对其进行滤波处理.开发了评估软件对其在实际系统中滤波前后效果进行了对比研究.结果表明,小波包分析方法简单实用,特别适合激光陀螺信号的处理,在很大程度上提高了激光捷联惯导系统的对准、导航精度.     

Robust sliding mode‐based extremum‐seeking controller for reaction systems via uncertainty estimation approach

This paper deals with the design of a robust sliding mode‐based extremum‐seeking controller aimed at the online optimization of a class of uncertain reaction systems. The design methodology is based on an input–output linearizing method with variable‐structure feedback, such that the closed‐loop system converges to a neighborhood of the optimal set point with sliding mode motion. In contrast with previous extremum‐seeking control algorithms, the control scheme includes a dynamic modelling‐error estimator to compensate for unknown terms related with model uncertainties and unmeasured disturbances. The proposed online optimization scheme does not make use of a dither signal or a gradient‐based optimization algorithm. Practical stabilizability for the closed‐loop system around to the unknown optimal set point is analyzed. Numerical experiments for two nonlinear processes illustrate the effectiveness of the proposed robust control scheme. Copyright © 2017 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于2维性能参考模型的2维模型预测迭代学习控制策略

将迭代学习控制(Iterative learning control, ILC)系统看作一类具有2维动态特性的控制系统,根据模型预测控制(Model predictive control, MPC)和性能参考模型控制思想, 提出了一种基于2维性能参考模型的2维模型预测迭代学习控制系统设计方案.在该控制系统设计方案中,可以通过选择适当的2 维性能参考模型来构造2 维动态变化的设定值信号和预测控制信号,从而引导迭代学习控制系统收敛到合理的控制性能,并有效避 免系统性能收敛过程中控制输入可能发生的剧烈波动.通过对控制系统的结构分析可知,所得的迭代学习控制器本质上是由沿时 间指标的参考模型预测控制器和沿周期指标的迭代学习控制器组成,闭环系统的收敛性等价于一个2维滤波系统的稳定性.数值仿 真结果证明了该设计方案的有效性和鲁棒性.     

Reliable H ∞ filter design for T–S fuzzy model‐based networked control systems with random sensor failure

This paper investigates robust and reliable H _∞ filter design for a class of nonlinear networked control systems: (i) a T‐S fuzzy model with its own uncertainties is used to approximate the nonlinear dynamics of the plant, (ii) a new sensor failure model with uncertainties is proposed, and (iii) the signal transfer of the closed‐loop system is under a networked communication scheme and therefore is subject to time delay, packet loss, and/or packet out of order. Four new theorems are proved to cover the conditions for the robust mean square stability of the systems under study in terms of LMIs, and a decoupling method for the filter design is developed. Two examples, one of them is based on a model of an inverted pendulum, are provided to demonstrate the design method. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.     

Neural Network Identification Based Multivariable Feedback Linearization Robust Control for a Two-Link Manipulator

Regarding to the variations of the load and unmodeled dynamic, robot manipulators are known as a nonlinear dynamic system. Overcoming such problems like uncertainties and nonlinear characteristics in the model of two-link manipulator is the principal goal of this paper. To approach to this aim, a neural network is combined with a linear robust control in which the result has the advantages of, the first, approximated nonlinear elements and the second, the guaranteed robustness. To design the proposed controller, at first, multivariable feedback linearization is employed to convert the nonlinear model to linear one. Second, the unknown parameters of the system are identified by neural network based on a new proposed learning rule. Third, Mixed linear feedback-H_?∞? robust control method is proposed to stabilize the closed loop system. The closed loop system based on the proposed controller is analyzed and some numerical simulations are performed. Results show suitable responses of the closed loop system.     

基于抗差自适应容积卡尔曼滤波的超紧耦合跟踪方法

为降低基于单一调节回路的超紧耦合结构存在的反作用影响,设计了一种基于双回路的超紧耦合结构.基于此,为解决所设计结构中跟踪环路的非线性滤波问题,针对测量异常误差和动力学模型误差,提出了一种基于抗差自适应容积卡尔曼滤波(Robust adaptive cubature Kalman filter,RACKF)的超紧耦合跟踪算法.该算法采用稳健M估计调整容积卡尔曼滤波 (Cubature Kalman filter,CKF)算法,对观测量中粗差的影响“程度”进行探测和处理,以减小观测量异常误差产生的影响,同时利用自适应调节因子对算法进行调节修正,以处理动态扰动误差引入的影响.实验结果表明: 所提出的方法能有效地处理模型不准确所引入的误差,较好地实现全球定位系统(Global positioning system,GPS)卫星信号的高精度和稳定跟踪,其跟踪性能远优于基于单一回路的跟踪方法,同时优于基于无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter,UKF)和基于CKF的跟踪方法,提升了导航系统在高动态条件下的适应性能.     

基于软件接收机技术的低载噪比信号自适应鲁棒锁相环研究

在低载噪比条件下能够对GPS信号进行连续、精确地跟踪是GPS技术的重要研究方向. 论文以软件接收机平台为基础, 开发了适用于低载噪比信号跟踪的自适应鲁棒锁相环. 综合考虑了低载噪比信号对传统环路的影响, 建立了并行相关跟踪环路. 论文首先研究了处理独立噪声的线性最优估计滤波器, 进一步研究了基于三段式函数自适应调节因子的自适应鲁棒滤波器. 当接收到的信号比较理想时, 该新型滤波器的性能与标准Kalman滤波器基本相同. 当接收到的信号较弱或受到干扰时, 该新型滤波器能够根据接收到信号中的总相位抖动噪声智能地调节环路参数. 通过动态的平衡动态方程和量测方程对最优估值的权值贡献, 能够有效的抵制观测量野值和动态模型的建模误差对滤波器的影响. 论文通过一组实测数据对相关算法进行了验证. 试验结果证明在载噪比为24dB-Hz的弱信号条件下, 锁相环的相位跟踪误差标准差能够达到0.01周, 明显的改善了锁相环对弱信号的跟踪性能.     

Asymptotic analysis of the dither effect in systems with friction

In this paper we revisited the effect of dither signal in servo-drives with dynamic friction. In opposition to existing results based on memoryless friction models, the average effect of friction can be qualified in terms of amplitude and frequency of the dither signal. This result is obtained by a new proposed modification of singular perturbation theory that, in particular, allows the stabilizing effect of the dither to be rigorously proved. Experimental results showing the stick-slip extinction are also presented.     

Closed loop trajectory optimization based on reverse time tree

This paper addresses the general methods for creating the approximately optimal closed loop stabilization controllers that depend on given rigid body systems. The optimal stabilization controllers calculate the optimal force (torque) inputs that depend on the current states of the systems. In this paper, a creation method for approximately optimal controllers named closed loop optimizer based on reverse time tree (CLO-RTT) is proposed. In the open loop optimization phase, this method creates approximately optimal open loop solutions using rapid semi-optimal motion planning (RASMO). In the closed loop optimization phase, this method selects a solution from the RTT according to the measured current state of a system. The proposed method was validated in the time optimal stabilization problem of a double inverted pendulum model. The proposed method successfully stabilized the model quickly. When the resolution of RASMO was higher, the motion time was shorter.     

基于DSP芯片的半导体激光器稳频控制方法研究

本文提出一种新的稳频方法,此方法的设计思想是：检测出半导体激光器频率的变化量,通过温度粗调电流细调的方法对半导体激光器进行稳频,根据此想法设计了基于DSP控制的半导体激光器稳频系统的硬件和软件,对数控电流源进行了仿真,并且对仿真结果进行了分忻;对半导体激光器稳频系统进行了理论分析,频率稳定度达到了6．73×10^-7.