FXLMS主动降噪算法在定点DSP上的优化实现

针对主动降噪算法的DSP优化实现问题,通过结合FXLMS算法原理和C6000系列定点DSP体系结构特点,提出一种该算法在定点DSP上的优化方案.依据主动降噪控制流程,进行参数分析和公式改造,完成该算法的定点化设计工作;在此定点程序的基础上,针对计算密集模块,通过C语言编译器优化、软件流水设计等方法,进行基于DSP的算法优化实现;最后借助涡桨飞机舱内噪声控制试验平台,对提出的优化方法进行测试,结果显示该算法的实现效率大幅度提升;同时,优化方案也保证了控制系统的精度.     

某型直升机旋翼转速调节器的设计

在对原设计方案进行大量反设计的基础上,以电机控制电路集成化、先进的PWM控制技术为设计思想,综合运用传感器技术、电力电子技术、微电子技术和自动控制技术,拟定了旋翼转速调节器的总体设计方案并完成了具体电路的设计。调试结果表明,电路设计正确,各项性能指标达到并部分超过国外进口产品所提供的要求。     

基于主动降噪的车内振动噪声控制问题分析

为提高传统的车内振动噪声主动控制系统的稳定性和对车内低频噪音的控制能力,从控制算法入手,引入变步长算法对FXLMS算法进行改进,实现对噪声主动控制系统的优化,通过仿真模拟,得到算法最优参数和汽车稳定运行时改进前后的噪声主动控制效果。结果表明,对于单频噪声,变步长噪音主动控制系统的收敛时间为80 ms,比改进前快60 ms,能够将车内的低频噪音控制在0.3 Pa,比改进前低0.2 Pa;对于多频噪声,变步长噪音主动控制系统的收敛时间为80 s,比改进前快60 s。因此,可以证明变步长噪音主动控制系统相比于改进前的噪音主动控制系统具有明显优势,具有更快的收敛速率和更小的稳态误差,能够实现非稳态的噪声控制,对低频的噪声具有更好的噪音控制能力,且提高了系统在实际运行使时的稳定性,基本满足燃油汽车车内低频噪声主动控制的要求。     

基于C8051F005的直升机旋翼转速调节系统设计

针对直升机旋翼转速系统的特点,以高性能的单片机C8051F005和集成化PWM功率驱动芯片LMD18200为核心,采用数字化检测和控制技术,对原模拟式旋翼转速调节器进行了系统级兼容的替代设计。数字化技术的应用使得系统器件总数减少而转速控制精度大为提高,实践证明新设计在保留原有电气接口特性的同时又达到了直升机的旋翼转速控制要求。     

基于DSP的直升机旋翼转速信号变换器设计

针对直升机旋翼转速指示系统的特点,以高性能DSP芯片TMS320F2812为核心,采用数字化检测和信号处理技术,对原模拟式旋翼转速信号变换器进行了系统级兼容的改型设计.数字化技术的应用使得系统质量减轻,且精度和可靠性大为提高,实践证明新设计在保留原有电气接口特性的同时又达到了旋翼转速的指示要求.     

基于模型算法控制的主动队列管理算法

通过深入分析TCP/AQM系统的动态特性,提出一个新的预测模型。基于该模型,结合模型算法控制(MAC)提出一种新的主动队列管理算法(MACAQM),并给出了MACAQM的详细设计过程和参数选取的原则。大量不同网络环境的仿真实验表明了MACAQM算法的有效性。与PI, RaQ和REM等算法相比较, MACAQM具有收敛速度快、队列抖动小的优点。同时, MACAQM的采样间隔相对较大,算法实现简单,所以计算量较小,占用的路由器资源也较少。     

直升机旋翼锥体与动平衡主动调节技术

针对直升机桨叶质量、气动条件等不平衡引起的旋翼低频振动过大的问题,提出一种以旋翼锥体为约束、仅通过调整桨叶变距拉杆的主动减振技术.该技术在建立的桨叶挥舞摆振扭转耦合的动力学模型基础上,使用最小二乘辨识方法估计振动频域分量和变距拉杆位移之间的线性模型,从而构造并求解以旋翼锥体为约束条件、低频振动分量为控制目标的二次型性能指标函数,同时将该算法用Simulink模块实现,进行实时化仿真计算,并验证控制结果的有效性.结果表明：该算法约束旋翼锥体的同时能够降低旋翼80%以上的低频振动,而且对桨毂中心升力、扭矩等的影响在0.3%以内,并未对直升机其他动力响应产生不良影响,结合Simulink模型的实时化仿真为直升机锥体和动平衡调整提供了一种工程应用思路.     

直升机旋翼转速实时监控系统的设计与应用

基于C++ Builder可视化开发环境开发了直升机旋翼转速数字监控系统,改进了C++ Builder提供的串行通信驱动程序,制定了特定的数据通信协议;设计了灵活的数据库操作接口,保证了系统数据能实时有序地进行存取;开发了在线作图功能和离线调用数据库作图功能,能够直观地分析直升机旋翼转速的变化规律;试飞结果证明,该监控系统可以实时显示、存储远程测速终端上传的数据,并能够利用这些数据实时或离线绘图,为分析旋翼转速的变化规律提供了保证,达到了设计的要求。     

主动变形四旋翼自抗扰飞行控制方法

为了获得更好的环境适应性,研究设计了一种主动变形四旋翼飞行器.飞行器的变形主要分为两种:机臂伸缩和折叠.为抑制系统所受内外扰动影响,设计了基于自抗扰控制(ADRC)技术的飞行控制器.首先对主动变形四旋翼结构进行设计,使用牛顿欧拉法建立风扰下系统动力学模型,然后分析阵风对系统影响以及动态变形时重心位置、惯性张量等参数的变化,接着将主动变形四旋翼系统解耦成6个SISO系统的组合并设计位姿自抗扰控制器,最后分别利用扩张状态观测器和非线性状态误差反馈律对系统所受扰动进行观测和补偿.仿真结果表明,本文所设计的基于ADRC飞行控制器的主动变形四旋翼具有优秀的位姿控制能力,在飞行过程中可以良好地进行变形,能够有效地观测变形的扰动和紊流风扰,具有较强的稳定性和抗扰性,同时对系统部分动力失效故障有较强的鲁棒性.     

基于Dahlin算法的主动队列管理控制机制研究

主动队列管理 (AQM)是网络中间节点通过一定的分组丢弃策略来达到较低排队时延和较高吞吐量的一种机制。已有多种AQM算法被提出,但绝大多数没有考虑较大的RTT(往返时间)对算法性能的影响。该文针对大RTT的网络环境,实现了一种基于控制理论中Dahlin算法的AQM机制并分析了系统的稳定性和参数选择的准则。仿真实验结果表明,该算法在RTT较大的情况下稳定性、响应速度和鲁棒性都优于随机早期检测(RED)算法和比例－积分(PI)算法。     

直升机旋翼动平衡测量方法研究

为实现直升机旋翼在高速旋转过程中动平衡值的测量,提出了一种基于阶次跟踪的测量方法。该方法首先利用阶次跟踪原理对旋翼转速信号进行等角度重采样,确定重采样的时刻值;然后利用等角度重采样时刻值,对经三次多项式最小二乘法曲线拟合后的振动信号进行二次重采样,得到旋翼振动阶次重采样信号;最后利用离散傅里叶变换方法对其进行阶次谱分析,得到旋翼的动平衡值。该方法有效克服了传统频谱分析方法在分析非平稳信号中存在的频率混叠及能量泄露等问题;同时,该测量方法通过软件实现具有较好的可移植性,能与其他直升机减振分析模块一起使用。通过在仿真试验台及试验机上进行验证试验,结果表明,该方法能有效测量直升机旋翼的动平衡值。     

基于FX-LMS算法的微振动主动隔振控制系统开发

控制系统是基于压电智能结构的各类微振动主动隔振系统的核心部分,而控制性能好、运算快速、实现方便的控制算法则是控制系统开发的关键.基于FIR数字滤波器,并应用FX-LMS自适应算法,对基于压电智能结构的各类微振动主动隔振系统的控制算法进行推导,并对其实现过程进行分析,以便于控制系统开发.在此基础上,利用该FX-LMS算法开发了某一维微振动主动隔振平台的自动控制系统,用于对该算法的控制效果进行实验测试和验证.实验结果表明,所推导的FX-LMS算法具有良好的控制效果,应用领域广阔.     

基于2阶Renyi熵的自适应主动噪声控制

在前馈主动噪声控制中,基于均方误差准则的传统算法仅考虑了信号的2阶统计量,忽略了实际存在的非高斯信号,不能满足对非高斯噪声的控制要求.提出基于2阶Renyi熵的滤波X自适应有限脉冲响应 (finite impulse response,FIR)主动噪声控制算法,定义2阶Renyi熵作为性能指标,利用Parzen窗方法估计误差的概率密度函数,给出基于2阶Renyi熵的信息梯度下降算法,实现自适应FIR控制,同时分析了算法的收敛性和计算复杂度.对单频信号和实测宽带非高斯噪声的仿真结果表明该算法能很好地消除非高斯噪声.     

基于主动学习的分类器融合算法

本文提出了基于主动学习的分类融合算法,将度量层输出的分类器融合问题看作二级分类器的设计问题，将SVM主动学习引入二级分类器设计。该算法在有效减少标注代价的同时获得了较高的分类性能。实验证明该算法在分类性能和标注代价两方面都优于传统分类器融合方法。     

基于PRank算法的主动排序学习算法

针对排序学习中如何选择最值得标注的样本和通过尽可能少的已标注样本训练出较好的排序模型的问题,将主动学习的思想引入排序学习中,提出一种基于排序感知机的主动排序学习算法——Active PRank。基于真实数据集的实验结果表明,该算法在保证排序模型性能的前提下,减少样本的标注量,在同等标注量的条件下,提高排序结果的正确率。     

基于主动学习的分类器融合算法

本文提出了基于主动学习的分类融合算法,将度量层输出的分类器融合问题看作二级分类器的设计问题,将SVM主动学习引入二级分类器设计。该算法在有效减少标注代价的同时获得了较高的分类性能。实验证明该算法在分类性能和标注代价两方面都优于传统分类器融合方法。     

基于AFSMC算法的四旋翼飞行器控制策略研究

针对四旋翼飞行器在飞行过程中,控制系统存在非线性、强耦合、不确定性和鲁棒性差的问题,建立了关于四旋翼飞行器的动力学数学模型,将自适应控制、模糊控制和滑模控制相结合,提出基于自适应模糊滑模控制(AFSMC)的快速平稳控制策略。采用模糊系统推理方法实现理想控制律的逼近。在满足李雅普诺夫稳定性条件的前提下进行控制器的设计和稳定性分析,并结合四旋翼的数学模型和给定参数进行了MATLAB仿真。仿真结果表明,AFSMC控制器相比常规PID控制器具有良好的动态性能和抗干扰能力。     

四旋翼无人直升机鲁棒飞行控制

讨论了四旋翼无人直升机的飞行控制问题,提出了一种鲁棒控制器设计方法.该控制器由内环姿态控制器和外环位置控制器两部分组成,姿态控制器采用基于信号补偿的鲁棒控制方法,位置控制器由经典的PD控制实现.将该控制器用于实验室自主研制的四旋翼无人直升机系统,实现了室内悬停飞行.实验结果验证了该控制方法的有效性.     

旋翼无人机协同任务指派问题研究与算法改进

在应用旋翼无人机群时,每架无人机自主快速选择目标空域点,对于提升无人机群整体性能有很大作用。对于到达目标空域点即可降落的情况,可视作二分图最佳匹配问题,利用匈牙利算法进行求解。对于到达空域点后,需要等待其他无人机全部就位后一同工作的情况,需要同时优化平均移动距离和最大移动距离两个耦合参数。经多次实验和测试,将匈牙利算法中代价矩阵各元素值替换为各自值的平方,可以在平均移动距离与最优解十分接近的情况下,使最大移动距离减小,从而减小无人机悬停等待的消耗,缩短过程完成的时间。针对此问题设计了只变异不交叉、父辈子辈一同评价的遗传算法进行求解与改进算法对比,验证了改进后匈牙利算法在此问题中具有更好的效果。由于算法计算速度快,适用于无人机上嵌入式系统实时计算。