具有输入死区与扰动的四旋翼无人机自抗扰控制

研究了具有输入死区与扰动的四旋翼无人机的姿态控制问题。由于输入死区普遍存在于四旋翼无人机的执行机构,并且易受到扰动的影响。针对具有输入死区与扰动的四旋翼无人机系统,设计基于自抗扰的动态面控制器。采用自抗扰控制算法设计扩张状态观测器估计系统的总扰动,采用动态面方法设计控制律。所设计的控制器使四旋翼无人机实现对期望姿态角跟踪。仿真结果验证了该方案的有效性。     

饱和输入下四旋翼无人机滑模轨迹跟踪控制

为解决四旋翼无人机在饱和输入下的轨迹跟踪控制问题,同时兼顾系统存在的参数不确定性和外部风力扰动影响,设计了一种改进的抗干扰自适应鲁棒滑模控制方法;基于六自由度架构,设计四旋翼无人机简化的系统模型,进而降低控制器设计的复杂程度;引入带有误差信号的滑模函数,设计带有误差信号的饱和补偿自适应控制律,同时增加鲁棒控制项,降低由于饱和输入问题带来的抖振影响,并减小参数不确定和外部风力扰动对系统稳定性的影响;系统模型与抗干扰自适应控制律相结合,形成了改进的抗干扰自适应鲁棒滑模控制策略,实现四旋翼无人机的位置轨迹和姿态轨迹的稳定跟踪;最后通过数值仿真与传统PD控制算法进行仿真比较,验证控制方法的有效性和优越性。     

输入饱和与姿态受限的四旋翼无人机反步姿态控制

本文针对四旋翼无人机研究了鲁棒反步姿态控制策略.由于四旋翼无人机结构复杂,其非线性数学模型难以精确建立,因此在控制器设计过程中需要综合考虑模型不确定性、未知外部干扰、输入饱和以及姿态受限等因素.针对模型中的不确定项,使用神经网络进行逼近;对于外部未知干扰,使用非线性干扰观测器进行补偿;使用双曲正切函数逼近饱和函数,解决输入饱和问题;同时使用界限Lyapunov函数设计控制器,确保姿态满足限制条件.最后,设计四旋翼无人机反步姿态控制器,并根据Lyapunov稳定性定理证明了闭环控制系统的有界稳定.仿真结果表明了所研究控制方法的有效性.     

基于固定时间扰动观测器的四旋翼无人机轨迹跟踪控制

针对六自由度小型四旋翼无人机在轨迹跟踪控制过程中,单一控制器构成的控制系统存在外部未知干扰,系统的鲁棒性以及轨迹跟踪精度容易产生较大的波动问题,该文章提出了一种基于固定时间扰动观测器的全闭环控制方案,即针对位置与姿态的双闭环控制;首先利用固定时间理论设计了两个扰动观测器,在固定时间内对扰动做出估计并进行补偿;在此观测器对扰动值的精确估计基础之上,设计了两个具有扰动补偿能力的非线性跟踪控制器;李雅普诺夫稳定性理论证明了所述方法的有效性;仿真实验中,为对比所述控制方法的有效性,同时采用传统单一控制器构成的无人机控制系统进行对比分析;在无人机质量为m=1.44 kg、环境重力加速度为g=9.8 m/s2以及其他模型参数一致的前提下,进行大量的仿真实验验证了所提出的基于固定时间扰动观测器的扰动补偿控制系统,能够保证小型四旋翼无人机六自由度受到复杂外部干扰时准确估计出外部干扰值,并实现无人机进行高精度轨迹跟踪控制,且轨迹跟踪精度与抗扰性能皆优于传统单一控制器构成的无人机控制系统.     

推力矢量可倾转四旋翼自抗扰飞行控制方法

针对常规四旋翼难以实现位置和姿态独立控制问题, 研究了一种具有全向推力矢量的可倾转四旋翼飞行 器系统. 为克服系统的大范围不确定性、强耦合性及外部风扰影响, 设计了基于自抗扰控制(ADRC)技术的飞行控 制器. 通过建立风扰下的系统动力学模型, 分析阵风对旋翼气动力的影响. 接着将系统解耦为六通道单回路结构并 分别设计自抗扰控制器, 引入扩张状态观测器估计系统的内外扰动, 利用非线性状态误差反馈律输出扰动补偿控 制. 在此基础上, 通过变量代换线性化控制分配矩阵, 将控制器输出直接映射到旋翼转速和倾转角. 仿真结果表明, 所设计的自抗扰飞行控制器具有良好的位置和姿态独立控制能力, 能够有效地估计和补偿紊流风扰动, 同时对系统 的部分动力失效故障有较强的鲁棒性.     

基于模糊不确定观测器的四旋翼飞行器自适应动态面轨迹跟踪控制

针对具有未知外界扰动和系统不确定性的四旋翼飞行器,提出了一种基于模糊不确定观测器（Fuzzy uncertainty observer,FUO）的自适应动态面轨迹跟踪控制方法.通过将四旋翼飞行器系统分解为位置、姿态角和角速率三个动态子系统,使得各子系统虚拟控制器能够充分考虑欠驱动约束;采用一阶低通滤波器重构虚拟控制信号及其一阶导数,实现四旋翼跟踪控制设计的迭代解耦;设计了一种模糊不确定观测器,用以估计和补偿未知外界扰动与系统不确定性,从而确保闭环系统的稳定性和跟踪误差与其他系统信号的一致有界性.仿真研究验证了所提出的控制方法的有效性和优越性.     

基于PD-ADRC的四旋翼控制器设计

针对四旋翼无人机强耦合、非线性的控制难点,研究设计了一种基于自抗扰控制和比例微分控制的双闭环控制器。首先,分析了小型四旋翼飞行器动力学模型,确定四旋翼无人机的六自由度方程。然后,利用自抗扰控制技术对强耦合、非线性的姿态模型进行了解耦,设计扩张状态观测器对其总扰动进行观测与补偿。其次,设计比例微分控制器对解耦后的系统进行位置跟踪,从而与姿态控制器组成双闭环系统。最后,通过仿真及试飞实验测试系统性能。仿真和试飞结果表明该系统能够完成对控制指令的实时跟踪,并且对干扰具有极强的抑制力。     

采用滑模观测器的六旋翼指令滤波鲁棒控制

针对包含复合干扰的六旋翼无人机鲁棒控制问题,提出了一种基于滑模观测器的指令滤波鲁棒控制方法。建立了包含复合干扰的六旋翼无人机位置和姿态的数学模型,并对位置回路设计了滑模控制律,从而解算出姿态指令;根据姿态角回路输出的虚拟控制律,设计了指令滤波器来抑制微分爆炸现象,并利用辅助滤波器补偿指令滤波的误差;在角速度回路鲁棒控制律中引入滑模观测器,对包括模型误差和外界扰动的复合干扰进行补偿,实现了六旋翼UAV的指令滤波鲁棒控制。仿真结果表明：提出的指令滤波鲁棒控制律与指令滤波自适应控制方法相比,在复合干扰下具有更优的稳定性、准确性和快速性,位置和姿态的最大误差分别仅为0.05?m和0.5°,滑模观测器的估计误差也仅为0.2 （°）/s,能够在更短的时间内实现对六旋翼UAV位移和姿态的鲁棒控制。     

四旋翼无人机参数预测和抗扰动自适应轨迹跟踪控制

为了降低外界环境对四旋翼无人机飞行轨迹的扰动性,提高无人机的控制精度,提出1种基于滑模控制的四旋翼无人机参数预测和抗扰动的自适应轨迹跟踪控制器。这种控制器对四旋翼无人机系统的不确定状态参数、气流、风阻和执行器故障等外界扰动进行预测,实现了对系统输入的状态补偿和扰动补偿,提高了无人机的轨迹跟踪效率和抗扰动能力,消除了机体在飞行过程中的抖振现象,提高了无人机系统对环境的适应性和控制器的稳定性。通过仿真实验,分析了四旋翼无人机在不同控制器作用下的轨迹跟踪性能曲线,验证了所提出的控制器的优越性和有效性。     

四旋翼无人机的自抗扰控制研究

四旋翼无人机的未建模动态、内扰和外扰,会对飞行控制产生影响,使控制复杂度增加。为提高控制系统的动态性能和鲁棒性,提出基于自抗扰的四旋翼无人机控制方案。先用扩张状态观测器对未知干扰进行观测,然后利用非线性反馈控制律进行补偿,简化了复杂的控制过程。本研究完成了飞行试验,飞行试验表明,基于自抗扰控制器的控制系统对系统的未建模动态具有较好的控制效果,对内扰和外扰有较强的抑制能力。表明该控制系统具有较好的适应性、鲁棒性和动态性能。     

一种支持多点扫描输入的PLC输入方法设计

介绍了一种支持多点扫描输入的PLC输入方法设计,该方法通过外部的接口板,可以实现多个开关输入信号接入PLC单个输入点,节省PLC的输入点数,提高了PLC的工作效率。     

Input decimated ensembles

Using an ensemble of classifiers instead of a single classifier has been shown to improve generalization performance in many pattern recognition problems. However, the extent of such improvement depends greatly on the amount of correlation among the errors of the base classifiers. Therefore, reducing those correlations while keeping the classifiers’ performance levels high is an important area of research. In this article, we explore Input Decimation (ID), a method which selects feature subsets for their ability to discriminate among the classes and uses these subsets to decouple the base classifiers. We provide a summary of the theoretical benefits of correlation reduction, along with results of our method on two underwater sonar data sets, three benchmarks from the Probenl/UCI repositories, and two synthetic data sets. The results indicate that input decimated ensembles outperform ensembles whose base classifiers use all the input features; randomly selected subsets of features; and features created using principal components analysis, on a wide range of domains. ID="A1"Correspondance and offprint requests to: Kagan Tumer, NASA Ames Research Center, Moffett Field, CA, USA     

浅谈五笔字型输入法速度

随着科学技术的发展以及办公自动化的普及,文字输入将是提高办公效率的基础。汉字的输入法较多,但是五笔字型输入法是几种输入法中最专业、速度最快、效率最高的一种录入方法。这种方法较其他输入法有着显著的优点,无论多么复杂的汉字和词组,最多只需击四个键便可输入电脑。重码率低于O.02％。懂五笔打字容易,但真正要会五笔打字就要付出相当的努力,还要讲究一定的方法和技巧,进行有效而系统的练习,才能提高五笔字型的输入速度。     

脉冲输入下基于输入整形法的起重机防摇摆方法

起重机在工业生产中有着广泛的应用,在其装卸货物的过程中,吊重产生的摇摆,会影响码头的安全性及运输效率。所以提出了一种适合工业环境,成本最优,摆角回零时间最优的起重机防摇摆的方法。首先,建立了吊重的动力学模型,经过分析加速度输入和摆角输出后,提出了脉冲加速度输入下一族基于输入整形法的起重机防摇方法。在不同时刻,让不同幅值的脉冲响应进行叠加,当输入为二脉冲,三脉冲,四脉冲,......,n脉冲时,摆角输出能在1/2,2/3,3/4,......,(n-1)/n个系统震荡周期内回到零。最后,以MATLAB为仿真平台,对该方法进行仿真,仿真结果表明,此控制方法具有良好防摇的效果。     

Linux下的Input子系统

Input子系统属于Linux系统下字符类驱动系统,现在Android、X-windows、Qt等众多应用于Linux系统中键盘、鼠标、触摸屏等输入设备的支持都通过、或越来越多倾向于标准的Input子系统．基于现况本文首先从Input_dev层,InputCore层和EventHandler层介绍Input输入子系统的实现框架,然后通过4x4矩阵按键在Input子系统中的实现以及用户在应用层通过Input子系统提供的接口函数对按键操作来查看具体的键值和按键状态．测试结果表明,Input子系统里的按键驱动稳定高效通用性强．     

语句级汉字输入技术

本文讨论了包括声音输入、键盘输入、文字识别等各种形式的汉字输入技术的研究和发展, 阐述了按照字、词、语句作为汉字输入技术发展阶段的思怒, 提出了适用于上述各种形式的类码语句歧义处理问题, 该问题可描述为有向图求最短路径的问题。本文讨论了采用语法—语义分析和统计模型的最少元素概率推理方法和控制策略, 在知识库完备或不完备的情况下均可进行正常的推理, 并给出基于当时情况下的最佳结果。本文还简要介绍了几个应用事例。     

纳西图形文图元输入法

纳西图形文是世界上唯一仍在使用的象形文字,对研究人类文字的进化历史有着积极的作用。通过对纳西图形文的特点及信息处理现状的分析,提出图形文图元输入方案,并对输入方案进行优化处理。在Windows XP平台下采用IMM-IME接口开发了纳西图形文图元输入法,在实际应用中取得良好的应用效益及社会效益。