基于DSP的静电悬浮转子微陀螺测控系统

开发了一种基于数字信号处理器(DSP)的静电悬浮转子微陀螺的可视化闭环测控系统.该系统是在VC33DSP平台下,采用增量式PID算法控制器,对VC33DSP开发系统的外设A/D、D/A和PCI芯片进行编程应用.具体为使用VC++编写可视化界面,对PCI芯片编程实现DSP与PC之间通信,使用VC33DSP汇编语言编程实现数据的输入输出.经编程测试,增量式汇编函数能够有效运行,为静电悬浮转子微陀螺的悬浮、旋转等检测控制实现奠定了一定的基础.     

静电悬浮转子微陀螺悬浮控制系统的研究

针对一种新颖的基于MEMS技术的静电悬浮转子微陀螺,提出了悬浮控制系统的原理和设计,并着重对z轴悬浮控制系统的设计进行了分析,建立了Z轴方向悬浮控制系统的数学模型,通过分析扰动力对转子位移的影响,得出PID(比例-积分-微分控制)参数决定动态刚度,通过仿真结果可以看出,采用反馈线性化可补偿系统的负刚度特性,结合变预载控制实现转子的快速准确定位,为后续的旋转和加矩控制提供良好的条件.     

基于DSP的静电悬浮微陀螺模拟伺服系统的研究

采用TI公司的浮点式TMS320VC33 DSP开发系统,用于静电悬浮转子微陀螺的悬浮控制试验。介绍了微陀螺控制系统的硬件结构和软件设计,搭建了Simulink控制系统模型,并利用劳斯判据在理论上推导了PID参数的选取范围。研究了不同频率的正弦激励信号对系统输出的影响;计算了其主要电气参数,并设计了微陀螺的开环、闭环和刚度性能指标。最后,给出了静电悬浮转子微陀螺系统初步的悬浮控制结果。     

静电悬浮转子微陀螺高努森数下的空气阻尼力矩

针对工作于高真空密封腔中的静电悬浮MEMS陀螺微转子,为建立其旋转动力学模型,实现高精度恒速旋转控制,需要得到高努森数条件下的空气阻尼力矩特性。结合复杂结构的轮状扁平微转子,根据分子动理论和Christian模型,推导出压膜阻尼力矩特性;根据稀薄气体动力学,在考虑腔室内壁和转子表面具有不同切向动量适应系数的条件下,推导出滑膜阻尼力矩解析公式。以根据腔内空气流动特征进行的分区直接蒙特卡罗模拟(DSMC)结果为参考,总阻尼力矩系数的解析误差约为16%,表明解析模型具有较好的精度,对于高努森数条件下类似微器件的建模和系统设计具有较高的实用价值。     

静电悬浮转子微陀螺信号发生电路有源带通滤波器设计

信号发生电路是静电悬浮转子微陀螺系统的重要组成部分。介绍了DDS信号发生电路的原理及基本构成和微陀螺信号电容检测的要求、特点以及主要技术指标,并根据具体带宽、中心频率的要求,设计了具有不同参数的有源滤波电路。通过电路模拟仿真实验表明了该电路的可行性之后,在具体实验的操作过程中,成功滤去了DDS信号发生电路所产生的低频直流偏置和高频噪声,从而提高了电路的整体信噪比和控制精度,并为后续静电悬浮转子微陀螺检测控制电路提供了较为理想的信号源。     

转子质心微位移精密调整装置

研制的陀螺动平衡调整装置通过协同调整转子质心在两个相互垂直方向上的位置实现质心任意方向的微调整.装置测量模块采用两个测头分别测量转子和壳体的位置,通过计算两者的位移差值与初始差值对比即可得到质心的调整位移量,从而消除弹性变形对测量结果的影响.调整时减小紧固螺钉旋紧扭矩可有效降低爬行现象的影响,提高调整成功率.为了控制调整方向,调整时在非调整方向施加一定的预紧力,可减小转子在非调整方向的位移量.采用上述调整策略可以达到±0.5 μm的调整精度,提高了调整的成功率,满足了设计要求.     

基于PCA与ARX的应用服务器健康模型

针对JUFrame应用服务器性能衰退情况,设计了多种类型的客户请求程序和服务器端程序,记录了各种参数共计5类36个参数;先用主成分分析方法（PCA）进行降阶处理,然后对影响应用服务器中间件性能的主要指标采用多维时间序列分析（ARX）的方法建模。实测数据进行统计分析的结果表明,用所建健康模型得到的预测值能很好地拟合原始数据,与一维AR模型相比,预测精度有明显提高,该模型可以用于系统运行时的实时预测,预测结果可作为系统后续维护动作的触发依据。     

基于ARX模型四旋翼飞行器的LQR控制方法

四旋翼飞行器飞行过程中具有非线性和强耦合性,导致难以建立精确的物理力学模型,针对这个难题,提出了基于多个ARX模型四旋翼飞行器的LQR控制器设计方法;ARX模型全称是带外生变量的自回归模型,LQR控制器一种基于局部线性化模型的无限时域预测控制器;该法首先基于四旋翼飞行器的动力学特性构建四旋翼飞行器多个ARX的模型结构,并利用结构化非线性参数优化方法辨识模型参数,获取满足工程精度需求的四旋翼非线性动态模型;然后,基于该模型给出了具有状态反馈的LQR控制器设计方法,并通过求解工作点的Riccati方程,获得状态反馈矩阵,最后通过仿真和实时控制结果验证了所提方法的有效性和可靠性。     

硅微机械振动陀螺的静电驱动

详细分析了双框架结构的硅微机械振动陀螺的驱动技术。结果说明：为了获得陀螺的最佳灵敏度，陀螺外框架上外加驱动电压的人小和频率的选择受到陀螺内外框架固有频率的约束。     

Quad‐Rotor Modeling and Attitude Control Using State‐Dependent ARX Type Model

A state‐dependent autoregressive with exogenous variables (SD‐ARX) model whose functional coefficients are approximated by sets of radial basis function (RBF) networks is proposed to describe the dynamic behavior of a quad‐rotor in this paper. This model is identified offline and used as an internal predictor of a receding horizon predictive controller to address the quad‐rotor's attitude control issue. In addition, the physical constraints of the system have been also taken into account during the controller design process. The results of real‐time control on a quad‐rotor aircraft illustrate satisfactory modeling accuracy in a large operating range and good performance of control approach proposed in this paper.     

基于稳态非线性模型和线性ARX模型组合的非线性预测控制

通过点集映射来表示非线性系统的稳态模型,用系统的稳态增益来修正具有外界输入的线性自回归（AutoRegressive with eXternal input, ARX）模型的动态增益,提出了一种基于稳态非线性模型和线性ARX模型组合的非线性预测控制算法．该算法用递归最小二乘法在线辨识系统的动态模型参数,用序列二次规划算法求解目标函数．最后通过对典型化工非线性对象pH中和过程的仿真对本算法进行了验证．结果表明,本算法比广义预测控制算法具有更好的设定值跟踪性能和抗干扰能力．     

Nonlinear Dynamic System Identification of ARX Model for Speech Signal Identification

System Identification becomes very crucial in the field of nonlinear and dynamic systems or practical systems. As most practical systems don’t have prior information about the system behaviour thus, mathematical modelling is required. The authors have proposed a stacked Bidirectional Long-Short Term Memory (Bi-LSTM) model to handle the problem of nonlinear dynamic system identification in this paper. The proposed model has the ability of faster learning and accurate modelling as it can be trained in both forward and backward directions. The main advantage of Bi-LSTM over other algorithms is that it processes inputs in two ways: one from the past to the future, and the other from the future to the past. In this proposed model a backward-running Long-Short Term Memory (LSTM) can store information from the future along with application of two hidden states together allows for storing information from the past and future at any moment in time. The proposed model is tested with a recorded speech signal to prove its superiority with the performance being evaluated through Mean Square Error (MSE) and Root Means Square Error (RMSE). The RMSE and MSE performances obtained by the proposed model are found to be 0.0218 and 0.0162 respectively for 500 Epochs. The comparison of results and further analysis illustrates that the proposed model achieves better performance over other models and can obtain higher prediction accuracy along with faster convergence speed.     

Aitken-based Acceleration Estimation Algorithms for a Nonlinear Model with Exponential Terms by Using the Decomposition

International Journal of Control, Automation and Systems - This paper studies some parameter estimation algorithms for a class of nonlinear models with exponential terms, i.e., the radial basis...     

基于微粒群算法的非线性系统模型参数估计

微粒群优化(PSO)算法是一种进化算法,包含的概念简单.本文不同于传统的非线性模型参数估计方法,将微粒群优化算法应用于非线性系统模型(NSM)的参数估计,并通过重油热解三集总模型参数估计进行PSO算法效果测试.实验结果表明:微粒群算法为非线性系统模型参数估计提供了一种新方法.     

采用对角分布导频对非线性OFDM系统进行信道估计

对于非线性OFDM系统,采用对角分布导频的信道估计技术并应用不同算法研究。在导频信号的信道估计中一般采用最小二乘法估算信道传输函数。对于数据子载波的信道传输函数在已估算的结果基础上,采用线性插值法和二阶插值法来得到。采用IDFT(反离散傅里叶变换)和DFT(离散傅里叶变换)可以使得信号在时域和频域之间进行相互转换。采用16QAM和QPSK作为信号的调制技术,多径瑞利衰落信道作为信道模型。     

使用COSMIC-FFP模型评估软件大小的方法

软件大小的估计是正确评估软件开发周期和难易程度的重要依据。文章对以往的评估模型作了回顾,对新兴的COMSIC-FFP模型进行了诠释,并介绍了在大型软件系统开发中的不同应用。     

差动式半导体激光位移传感器模型

本文提出了一种利用半导体激光自混合干涉效应的差动式位移传感器测量系统,建立了系统的数学模型,给出了用小范围内位移测量精确的表达式,与其他几种自混合型半导体位移测量方法相比,本文的结果不仅精确度高,且分辨率也在提高。     

基于高斯和近似的扩展切片高斯混合滤波器及其在多径估计中的应用

全球卫星导航系统(Global navigation satellite system, GNSS)信号的多径估计问题实际上是条件线性状态空间模型下的状态估计问题. 根据高斯和理论提出了适用于非高斯噪声环境的扩展切片高斯混合滤波(Extension of sliced Gaussian mixture filter, ESGMF)算法. 该算法将非高斯噪声的状态概率密度函数(Probability density function, PDF)表示为高斯和的形式,将ESGMF通过一组并行的切片高斯混合滤波器(Sliced Gaussian mixture filter, SGMF)来实现.同时, 在ESGMF算法中利用粒子滤波(Particle filter, PF)中重采样的思想对成指数增加的状态预测PDF的高斯混合个体进行约简, 以提高贝叶斯推理的效率.该算法可以获得非高斯噪声下状态PDF的迭代解析表达式. 最后, 将ESGMF应用于GPS多径参数估计, 仿真结果表明, ESGMF算法的估计精度优于基于PF和扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman filter, EKF)的算法.