导弹故障检测的一种工程方法

试提出一种工程化设计方法来解决导弹的在线故障检测问题.该方法基于"增益调度"的思想,通过在设计飞行包线上选取合理的特征点,利用在特征点线性化的方法将导弹在设计包线上的动力学特性转化为一组线性时不变模型来表示.利用全频域或部分频域的性能指标H∞、H-,针对模型组中的每一个LTI模型设计结构形式一致、增益矩阵不同的故障检测滤波器. 利用最近提出的通用KYP定理和其他工具可以将每个特征点的故障检测滤波器增益设计问题转换为一个多维目标优化问题.仿真表明了该工程方法的有效性.     

新的基于LMI的鲁棒故障检测滤波器设计方法*

提出一种新的基于LMI的滤波器设计方法,能够解决在线性时不变系统中进行故障检测时所遇到的多目标优化问题。通常在故障检测中,H∞范数用于描述残差对于外界干扰的鲁棒性,而H指标用于描述残差对于故障的灵敏度。通过引入残差的误差值,将多个指标（H∞和H指标）统一转换成H∞范数,从而将故障检测滤波器的设计问题转换成对H∞范数优化问题;然后用一种新颖的基于LMI的方法来求解;最后,将本算法应用于某导弹发生故障的纵向平面模型,仿真结果表明了该算法能有效、及时地检测出故障。     

飞行器控制系统的自适应容错控制

建立了某型号导弹在纵向平面内的闭环控制系统模型,通过设计PID控制器参数,使该闭环系统具有一定的容错能力.然后,在被控系统中加入自适应模块,当执行器出现故障时,被控系统的容错能力得到很好的改善.同时,为降低加入自适应控制后系统的复杂性.利用了实际系统与理论模型之间的输出残差来判断系统是否出现故障:当残差小于一定的阈值时,单纯采用PID控制;否则加入自适应控制.仿真结果证明了加入自适应控制的有效性.     

程控增益放大器和自动调整增益放大器的设计

在很多信号采集系统中都需要进行量程切换，最常用的方法就是调整放大器的增益，而且在很多场合需要软件来控制放大器增益，或者放大器能自动调整增益，本文结合一些新近推出的集成芯片，给出了实现这两种放大器的一些实用电路。     

采用神经元的机器人位置控制

本文将人工神经元用于机器人的位置控制,无需建立机器人的精确动力学模型。通过神经元的自学习来设定和调整控制量,对单关节机器人进行了仿真研究,结果表明,神经元控制器的控制效果好且鲁棒性强。     

基于Dahl模型的压电陶瓷微夹钳控制研究

针对微零件装配工艺的需要,开发了一套基于压电陶瓷驱动的微夹钳,建立了压电陶瓷驱动微夹钳位移与电压的关系模型,针对压电陶瓷迟滞现象提出了基于Dahl模型的前馈补偿控制和PID混合控制算法,微装配实验证明该模型结构控制效果好,能达到控制要求。     

基于支持向量回归的动力电池参数辨识

根据铅酸蓄电池在放电过程中内部电化学反应导致外部电特性变化的特点,提出一种基于支持向量机原理的电解液密度辨识模型。利用支持向量机理论非线性回归的特性,简化测量电解液密度的过程,在恶劣环境下检测动力电池的电解液密度更显其优越性。预测实验表明,采用改进的交叉验证预测模型具有泛化能力强、稳定性好的特点,并且在小样本的条件下能达到预期的辨识精度。