机器人逆动力学神经网络建模

针对神经网络逆动力学模型用于前馈控制的网络泛化能力问题,通过对实际机器人的仿真实验,分析了前馈神经网络学习的机理,对神经网络训练过程中的数据采样环节进行了改进,提出了在状态空间域中进行数据筛选和处理的神经网络学习方法。通过二自由度机器人运动仿真实验表明,该方法提高了模型泛化能力,有利于实时动力学前馈控制方法的实用化;与传统PID控制相比,该神经网络模型进行动力学前馈控制能大幅度减少动态误差,改善了系统稳定性。     

带双轴太阳帆板驱动器的卫星建模与姿态控制

针对具有双轴太阳帆板驱动器的卫星,建立了卫星动力学模型。应用反馈线性化原理结合经典PD控制方法设计了卫星姿态机动和太阳帆板旋转的非线性反馈控制律,并采用卫星本体与太阳帆板分步连续机动的策略进行仿真。Matlab软件对卫星滚转通道的姿态机动控制和俯仰通道与偏航通道的姿态稳定控制的数学仿真说明了所提出控制律的有效性。结果表明太阳帆板双轴驱动器有效抑制了帆板挠性振动,有利于提高卫星姿态角和角速度的稳定性。     

带零动量轮航天器的逆系统方法姿态控制

为满足带零动量轮航天器姿态响应的快速性与准确性,将航天器姿态模型和飞轮机构及其补偿器视为广义控制对象,采用广义逆系统方法与内模原理相结合设计了复合控制器。在分析动量轮的摩擦阻力效应基础上,设计了基于飞轮非线性观测器的低、高速补偿器,在改变航天器惯量与加入干扰的情况下,通过仿真分析了复合控制的鲁棒性。逆系统实现了广义控制对象的解耦,内模闭环控制器弥补了解耦的非理想性,补偿器加快了姿态响应速度。仿真结果表明,逆系统与内模控制组成的复合控制器对带零动量轮航天器姿态控制是有效的,并且该控制器对航天器惯量参数和干扰具有较强的鲁棒性。     

四旋翼飞行器姿态控制建模与仿真

四旋翼飞行器是典型的欠驱动、非线性、强耦合系统。其姿态控制精度和抗干扰问题一直是研究热点之一。为了实现小型低成本四旋翼飞行器姿态准确控制,详细分析了四旋翼飞行器受力情况,利用牛顿-欧拉方程建立了四旋翼飞行器非线性动力学模型,针对四旋翼飞行器在实际飞行过程中经常会遇到阵风、气流等不确定外界干扰,设计了基于小扰动的PID控制器,并通过对俯仰通道、横滚通道、偏航通道MATLAB/Simulink仿真模型进行仿真测试和结果分析。结果表明:所设计控制算法能够满足四旋翼飞行器姿态控制要求,并具有较好的抗干扰性能。     

磁悬浮开关磁阻电机逆动力学建模与控制

针对磁悬浮开关磁阻电机这一多变量、非线性、强耦合系统解耦控制时逆动力学模型难以获取的问题,提出一种基于最小二乘支持向量机的逆动力学建模与解耦控制方法.介绍磁悬浮开关磁阻电机工作原理,给出悬浮力和转矩的动力学模型,分析模型的可逆性.在此基础上,结合最小二乘支持向量机拟合与逆模解耦线性化特点,研究磁悬浮开关磁阻电机的最小二...     

基于逆系统方法的DSTATCOM建模与仿真研究

研究了DSTATCOM数学模型的建立方法和基于逆系统的DSTATCOM控制策略的仿真系统。通过对DSTATCOM工作原理的分析,从系统稳态模型出发分析DSTATCOM的控制关系,经过dq变换得到了动态数学模型。由数学模型建立了采用逆系统方法的DSTATCOM仿真模型,仿真结果验证了逆系统方法对于改善DSTATCOM性能的可行性以及所建立的数学模型的正确性。     

基于逆系统方法的D5TATCOM建模与仿真研究

研究了DSTATCOM数学模型的建立方法和基于逆系统的DSTATCOM控制策略的仿真系统.通过对DSTATCOM工作原理的分析,从系统稳态模型出发分析DSTATCOM的控制关系,经过dq变换得到了动态数学模型.由数学模型建立了采用逆系统方法的DSTATCOM仿真模型,仿真结果验证了逆系统方法对于改善DSTATCOM性能的可行性以及所建立的数学模型的正确性.     

基于神经网络逆建模的三相光学电流互感器

三相光学电流互感器是以电力系统三相电流（包括不对称三相电流（）作为测量对象的光学电流互感器，线性双折射效应是影响三相光学电流互感器性能的主要因素，论文采用神经网络逆建模技术来补偿线性双折射效应对三相光学电流互感器测量结果的影响，给出了系统原理和应用结果。     

静止无功发生器递归神经网络逆动力学控制

根据对角递归神经网络的特点分析了其非线性映射能力,并根据新型静止无功发生器(ASVG) 的特点提出了ASVG递归神经网络逆动力学控制。所构造的控制器由于可以实现ASVG电力系统 非线性逆动力学特性的学习,因而根据期望的控制效果可以获得期望的控制量。理论分析与 仿真实验表明,这种控制器可以对ASVG实现良好的控制。     

锅炉汽温对象逆动力学过程模糊辨识

建立热力系统逆动力学过程模型是热力系统逆动力学研究及应用的关键。该文报告了一种锅炉汽温对象逆动力学过程模型的模糊在线辨识方法与结果。通过聚类和竞争学习算法，对逆动力学模型输入数据空间进行分区，在每个局部的数据子空间上，利用递推最小二乘辨识算法建立逆动力学过程模糊规则，并通过自适应模糊推理实现系统输入过程的反演。仿真结果表明，所建立的逆动力学过程模型对时变汽温对象具有良好的自适应能力和在线跟踪能力；通过汽温对象逆动力学过程在线辨识，能够获得恰当的控制过程，保证系统输出温度按照预定的轨迹达到设定值。     

基于ESO-LQG-PI的无人直升机悬停姿态角控制研究

为了提高无人直升机姿态角的控制精度,增强抗干扰能力,本文根据TREX 700L无人直升机机型,提出了一种ESO-LQG-PI的控制方法.考虑到直升机系统的高度非线性,采用了小扰动增量线性化处理方法.利用扩张状态观测器(ESO)对系统扰动进行实时估计并补偿,通过增加比例积分(PI)控制器来减小输入信号造成的稳态误差,使用...     

Learning of real robot's inverse dynamics by a forward‐propagation learning rule

A forward‐propagation learning rule (FPL) has been proposed for a neural network (NN) to learn an inverse model of a controlled object. A feature of FPL is that the trajectory error propagates forward in NN and appropriate values of two learning parameters are required to be set. FPL has only been simulated to several kinds of controlled objects such as a two‐link arm in a horizontal plane. In this work, we applied FPL to AIBO and showed the validity of FPL on a real controlled object. At first, we tested a learning experiment of an inverse dynamic of a two‐link arm in a sagittal plane with viscosity and Coulomb friction by computer simulation. In this simulation, a low‐pass filter (LPF) was applied to realized trajectories because coulomb friction vibrates them. From the simulation results, we found that the learning process is stable by some adequate sets of the learning parameters although it is more sensitive to the values of the parameters owing to friction and gravity terms. Finally, we tested applying FPL to motor control of AIBO's leg. The inverse dynamics model was acquired by FPL with only about 150 learning iterations. From these results, the validity of the FPL was confirmed by the real robot control experiments. © 2007 Wiley Periodicals, Inc. Electr Eng Jpn, 161(4): 38–48, 2007; Published online in Wiley InterScience ( www.interscience.wiley.com ). DOI 10.1002/eej.20456     

STATCOM的自适应逆控制方法

为了研究静止同步补偿器STATCOM运行过程中存在的非线性特性对补偿特性的影响,在考虑了电压源型逆变桥中IGBT的通态损耗、开关损耗以及直流侧的电容损耗基础上,建立了基于该逆变桥的STATCOM数学模型,并根据其数学模型的非线性特性,提出了STATCOM的自适应逆控制方法和逆系统模型。根据该模型对STATCOM进行直接控制,并根据系统参数的不可预知以及其时变的特点,对系统模型中的参数在运行过程进行在线识别,并进行了仿真。结果表明,自适应逆控制能够有效地克服运行过程中系统参数的变化对补偿效果的影响,从而提高了控制系统的鲁棒性和装置的控制精确度;给定系统参数的初值准确与否,对装置最终的控制精确度没有影响。该控制方法具有实用性,而且随着处理器计算能力的不断增强该方法存在广泛的应用前帚。     

机载测姿系统的试飞测评技术综述与评价

现代机载任务电子系统的发展对载机姿态的精度提出了更高的要求,试飞测评中需要进行载机任务导航系统在真实环境中的性能动态评估。为此,试飞测评必须动态提供载机姿态真值,以便进行比对。通过简要介绍现今流行的GPS干涉仪、经纬仪、最新天文导航设备和机载精密测量设备等技术,结合当前导航系统技术水平,对上述几种测姿技术从技术关键、应用要点、特征点分布、测姿水平、适用性等进行了比较,针对某导航系统测姿要求对试飞测评提出了建议。     

Adaptive output feedback dynamic surface control of stochastic nonlinear systems with state and input unmodeled dynamics

In this paper, an adaptive neural output feedback control scheme is investigated for a class of stochastic nonlinear systems with unmeasured states and four kinds of uncertainties including uncertain nonlinear function, dynamic disturbance, input unmodeled dynamics, and stochastic inverse dynamics. The unmeasured states are estimated by K‐filters, and stochastic inverse dynamics is dealt with by constructing a changing supply function. The considered input unmodeled dynamic subsystem possesses nonlinear feature, and a dynamic normalization signal is introduced to counteract the unstable effect produced by the input unmodeled dynamics. Combining dynamic surface control technique with stochastic input‐to‐state stability, small‐gain condition, and Chebyshev's inequality, the designed robust adaptive controller can guarantee that all the signals in the closed‐loop system are bounded in probability, and the error signals are semi‐globally uniformly ultimately bounded in mean square or the sense of four‐moment. Simulation results are provided to verify the effectiveness of the proposed approach. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.     

小型无人直升机分布式飞控系统的设计与实现

基于总线的分布式结构以其结构简单、易于扩展、可维护性强的优点已开始应用于无人机领域。以无人直升机为研究对象，在原有的集中式飞行控制系统的基础上进行技术升级改造，提出了一种基于CAN总线的分布式飞行控制系统设计方案。描述了基于CAN总线的分布式系统总体设计方案、硬件设计、通信机制、软件开发和实现，并进行了半物理仿真验证。测试结果表明，CAN总线实际占用带宽为10.5%，未出现丢帧现象，通信基准时钟同步精度小于150 μs，完全可以满足飞控系统的要求。通过进行全过程飞行半物理仿真，证明基于CAN总线的分布式飞控系统能够满足无人直升机飞控系统的实时性、可靠性等控制需求，设计达到了工程化的要求。     

多星发射上面级的姿态解耦控制

针对具有非线性和惯量积耦合的多星发射上面级姿态控制系统,提出了两种控制器综合方法.首先,基于奇异摄动理论,把姿态动力学分解成姿态角和姿态角速度跟踪内外两回路;将非线性动力学模型伪线性化,在每个跟踪回路用State-Dependent-Riccati Equation(SDRE)获得自适应非线性控制律,通过SDRE局部渐近稳定的特点保证系统闭环稳定.其次,基于分段仿射切换理论对原始非线性模型建模,设计了简单的分段仿射控制器,具有明确的航天物理意义,便于工程应用;最后,对两种控制方案进行了仿真验证和对比,结果两种方法都满足控制要求,其中分段仿射控制器便于工程应用.