An Active Disturbance Rejection Approach to Leader‐Follower Controlled Formation

This article describes the design of a linearizing, observer‐based, robust dynamic feedback control scheme for output reference trajectory tracking tasks in a leader‐follower non‐holonomic car formation problem. The approach is based on the cars' kinematic models. A radical simplification in the form of a global ultra‐model is proposed on the follower's exact open loop position tracking error dynamics obtained via flatness considerations. This results in a system described by an additively disturbed set of two, second order integrators with non‐linear velocity dependent control input gain matrix. The unknown additive disturbances are modeled as absolutely uniformly bounded time signals which may be locally approximated by arbitrary elements of a sufficiently high degree family of Taylor polynomials. Linear high‐gain Luenberger observers of the generalized proportional integral (GPI) type may be readily designed. These observers include the self updating internal model of the unknown disturbance input vector components in the form of generic, instantaneous, time‐polynomial models. The proposed (GPI) observers, which are the dual counterpart of GPI controllers [17], achieve a simultaneous disturbance estimation and tracking error phase variables estimation. This on‐line gathered information is used to advantage on the follower's feedback controller thus allowing for a simple, yet efficient, disturbance and control input gain cancelation effort. The results are applied to have the follower track a time‐delayed version of the actual leader's trajectory. Experimental results are presented which illustrate the robustness and viability of the proposed approach.     

分布式多输入系统的自律鲁棒自适应分散控制

为了实现一类分布式多输入系统的分散鲁棒自适应控制, 基于状态扩张和反演干扰抑制控制, 提出一种自律鲁棒自适应分散控制的新方法. 结合直接反馈线性化和最优控制, 给出了自律最优鲁棒自适应分散控制的设计方法. 仿真结果表明, 所提出方法能够有效实现各子系统的自律鲁棒稳定、全系统整体鲁棒稳定和不确定参数自适应, 同时通过求解LMI, 具备了最优干扰抑制的功能.

     

改进LQR技术的飞翼式无人机控制算法研究

针对飞翼式布局无人机存在纵向操稳性能差和易受阵风干扰问题,采用一种指令跟踪增广LQR方法设计了飞翼式无人机纵向姿态控制律,该方法将系统的输出误差和外界恒值阵风干扰信号引入到性能指标函数中,使设计出来的控制器不仅能保证飞行姿态的无静差跟踪,而且能有效抑制外界的阵风干扰。考虑到系统的迎角变量不易检测,结合降维观测器得到了一种准指令跟踪增广LQR方法,该方法不仅具有良好的鲁棒性和跟踪性,而且便于工程实现。最后利用获得的控制律对ICE飞翼式无人机进行仿真实验和对比分析,结果表明,采用改进后的LQR方法设计的控制器不仅改善了飞翼式无人机纵向模态的飞行品质,同时与输出反馈线性二次型跟踪方法和LQG/LTR方法相比,具有更好的控制性能。     

无人直升机姿态通道模型预测控制

针对无人直升机姿态通道中存在的测量干扰与控制输入受限等问题,利用包含时变柔化因子的模型预测控制算法设计了一种姿态通道控制器。具体而言,首先对姿态通道的传递函数进行了等效变换,得到嵌入了积分环节的状态空间(SSEI)模型,并进一步建立了姿态通道的预测模型;然后综合分析了姿态通道系统在初始响应速度和减小测量干扰影响两个方面的要求,设计了含时变柔化因子的柔化轨迹;接着考虑到舵机的输出限制,分析了姿态通道的控制输入约束条件;最后基于上述三点内容,设计了滚动优化过程。论文还以无人直升机的偏航通道为例进行了飞行实验测试,结果表明该控制算法可明显地加快系统响应速度,减小模型不确定性与测量干扰等因素的影响,具有较好的工程应用价值。     

基于互相关定位法的干涉仪分析与仿真

首次提出用时域互相关法处理Sagnac/Mach-Zehnder分布式光纤传感系统的干涉输出信号, 对扰动进行检测和定位。首先对Sagnac/Mach-Zehnder分布式光纤传感系统进行了扰动检测和定位的理论分析, 推导出扰动引起的干涉输出信号的表达式, 利用Bessel函数展开, 确定了该系统的两路干涉输出满足时域互相关的特性。在此基础上进一步分析了两路干涉信号的表达式, 提出基频定位法和微分定位法两种时域互相关方法处理干涉信号, 确定扰动位置。对两种扰动定位方法进行了Matlab仿真, 并通过实验在多个扰动位置多次验证了两种方法的正确性。     

氨内参比法测定尿素熔融液中缩二脲含量

研究了尿素熔融液中缩二脲含量测定时各种消除氨干扰的方法，确定了氨内参比法可作为消除氨干扰的最佳方法，完善了该法应用时的具体操作步骤，建立了一个适用于尿素合成各工段尿液中缩二脲含量测定的简单、快速、准确的分析方法。     

基于扰动测度的电能质量扰动源定位方法

针对现有电能质量扰动源定位方法中对扰动方向表征不足的问题,引入扰动测度概念,测量扰动的大小和方向,提出一种扰动方向的定量表示方法以及相应的扰动源定位算法。首先利用基本信度分配函数对扰动方向进行量化处理,然后通过隶属度函数对扰动功率和扰动能量进行综合定位,得出多测点的扰动方向测度列向量,结合覆盖矩阵得出最终的定位结果.仿真结果表明：在原方法定位不准确的情况下,新方法仍然能够正确定位扰动源,证实了此方法的有效性和可行性.     

加权马尔可夫链预测模型的优化方法及应用

借鉴自回归模型,采取添加随机项的方法对加权马尔可夫链预测模型进行优化,并把优化后的模型应用于郑州市年降雨量的预测,通过与原模型和自回归模型预测结果的对比分析发现,优化后的模型弥补了原模型预测结果缺乏波动性的不足,同时使预测结果不仅在精度上有一定的提高,而且在趋势上更接近于实测值.     

永磁同步电机混合非线性控制策略

永磁同步电机是一个非线性多变量强耦合系统,采用传统的线性控制方法难以在大范围运行中保持良好的动态性能和鲁棒性.针对永磁同步电机的特点,提出一种结合滑模控制和自抗扰控制的混合非线性控制策略,用于永磁同步电机矢量控制系统设计.根据指数趋近律算法设计滑模控制器,用于内环的电流控制.外环的速度采用自抗扰控制,速度控制器对负载扰动进行估计和补偿.仿真结果表明,提出的控制系统不仅具有良好的动态和静态性能,而且对负载及系统参数扰动具有较强的鲁棒性.     

盾构近距离上穿运营隧道的实测数据分析

在上海地铁13号线上穿地铁4号线施工期隧道变形实测数据分析的基础上,探讨在施工扰动影响下的隧道变形机理,得出穿越扰动导致隧道隆起变形,隧道隆起变形存在滞后,盾构穿越完成后第51天隧道隆起变形趋于收敛等规律.盾构穿越后隧道隆起变形量占隧道累计隆起变形量的40%～65%.二次穿越施工扰动延长了隧道隆起变形的稳定时间,增加了隧道累计隆起变形量.盾构穿越施工的影响范围为4倍的施工盾构直径(4D),隧道纵向变形曲线近似成正态分布,反弯点位置在2D左右,最大累计隆起变形出现在沿4号线隧道方向的投影相交点位置.