基于改进高速单光子探测器的复合跟踪控制系统设计

由于半导体红外、光电倍增管单光子探测器受到噪声数据的影响,使得光子计数统计结果不精准,导致应用跟踪系统后,存在控制效果差的问题;利用雪崩光电二极管探测入射光和雪崩现象,改进高速单光子探测器;通过反馈控制环节实现猝灭,终止雪崩,将电压恢复到偏置电压;利用改进后的探测器设计单光子探测信号检测电路,获得所需要的基准电平,完成复合跟踪控制系统的硬件结构设计;设计信号传输计数控制流程,并结合判别公式确定高速单光子探测器与单个因素跟踪度;调节单光子探测器发射触发信号,根据所得到的信号确定组合跟踪脉冲光子数,以此为依据调整跟踪方案,完成系统软件结构设计;实验结果表明,改进后的高速单光子探测器在复合跟踪控制系统应用中,在38.5 ns时计数达到220个,与实际结果一致,具有较好的跟踪控制效果。     

基于一维PSD误差分段的BP网络非线性校正

介绍了光电位置敏感探测器（PSD）的组成结构和工作原理,分析了传感器产生非线性的原因。对实际一维PSD进行了实验标定,建立了一般BP神经网络非线性校正模型,为了提高网络校正结果精度,提出融合误差曲线分段处理和BP神经网络的高精度校正方法,实例运用结果证明了该方法的可行性和优越性,大大提高了非线性区域的测量准确度和数据的置信度。对于传感器测量范围的扩大和整个测试系统精度的提高都具有较大的应用价值。     

数控铣床光电跟踪伺服系统仿真及优化研究

数控铣床控制系统的稳定性、动态性能和稳态性能是影响加工精度的关键因素.本文对数控铣床的原光电跟踪控制系统进行了SIMULINK仿真分析计算,针对其性能上的不足,提出了基于PID校正的三种改进方案.利用MATLAB建模进行全数字的系统仿真.通过仿真结果的比较分析,提出合理的系统优化方案,最终确定较好优化参数KP、TI、TD,使控制系统性能得到提高.     

互相关直径测量的相位跟踪采样控制与校正

为了提高互相关法直径测量的精度,需要对工件表面误差信号进行等相位间隔跟踪整周期采样。介绍分频法实现相位跟踪采样控制的原理;对相位间隔准确度的影响进行了讨论,提出固有误差和随机误差的概念,对其产生原因进行了分析;引入附加角测量环节对采样相位间隔进行校正,给出校正算法;结合ARM7LPC2148 MCU嵌入式系统,介绍相位跟踪采样控制、校正测量及同步的具体实现。实验测试表明:转速频率波动大于千分之一,采样控制系统的分频系数即会发生改变,相位跟踪性良好;在3 000转/分以下,采样相位间隔误差控制在0.001 13度以内;证明附加角测量和采样相位间隔校正是必要的。     

四象限光电探测器定位误差分析

对四象限光电探测器定位误差进行了分析,提出了光斑中心与四象限光电探测器中心对准的方法,通过实验得出了光斑偏移量和输出电压在小范围内为线性关系的结论,并通过理论计算得到了证实。修正关系曲线后得到了理想条件下的偏移量与输出电压的关系,为改善四象限定位系统以消除各项误差的影响,提高系统定位精度提供了一种方法。     

动机座光电跟踪系统速度建模与视轴复合校正

动机座光电跟踪系统其视轴会受到机座摇摆的影响,而增大跟踪误差;单纯的进行视轴稳定无法满足复杂级别摇摆角度下的跟踪精度,或者导致跟踪失败;对平台罗经惯导角度数据进行速度数学建模,首先通过有限记忆滤波得到速度的平滑数据,再通过机动检测决策机制,对残差进行二次加速度滤波得到大地坐标系下的速度合理数据;大地坐标系下的速度值通过三次线性变换成动机座系的速度值,进行视轴校正,最后将校正的速度数据通过复合控制前馈到速度回路,隔离了机座摇摆对光电系统的影响,其等效4级海况摇摆下,有效隔离度为8.33dB,大大提高了设备的跟踪性能;其分析内容和采用的分析方法也适用于船载、机载或空间光电跟踪系统。     

基于STM32的太阳自动跟踪控制系统的设计

针对步进电机在自动跟踪运行过程中失步引起的控制系统跟踪精度降低的缺点,文中设计了以ARM Cortex-M3STM32为微控制器,光电编码器为位置反馈元件的新型数字闭环控制系统;该系统根据太阳的高度和方位信息,结合实时天气状况,以PWM调速方式驱动电机,控制跟踪机构的水平、俯仰两个方向运动,实现对太阳位置的全跟踪;实验结果表明,此系统跟踪精度误差在0.5°以内,较传统的开环控制跟踪系统可以明显地提高系统的跟踪精度,且性能稳定、功能丰富、成本较低。     

嵌入式系统在动中通天线控制器中的应用

针对动中通天线控制系统对体积、重量、准确性、实时性以及功能性的要求,提出一种由嵌入式系统构建的天线控制器结构形式。采用“陀螺稳定＋电平跟踪＋误差校正”的控制方案,在提高跟踪精度的同时,尽可能地降低系统造价。结果表明,该设计能有效提高系统的整体性能,降低系统造价,更好地满足动中通系统的实际需求。     

基于ARM7的太阳自动跟踪简易控制系统设计

为了提高太阳能利用率,设计了一种基于ARM7的太阳自动跟踪简易控制系统;该系统利用32位ARM嵌入式微处理器LPC2131为控制器,采用光电跟踪和定时跟踪相结合的控制方式;以步进电机作为驱动机构,通过控制跟踪的机构水平、俯仰两个方向运动,实现对太阳的全跟踪;仿真和试验结果表明,该控制系统的跟踪精度误差在1°以内,能够满足太阳自动跟踪的需要,且性能稳定、功能丰富、成本较低,可以为太阳能飞行器的太阳自动跟踪控制工程研制提供参考依据。     

二维位置敏感器件(PSD)的畸变校正算法研究

光电位置敏感探测器(PSD)是对信号光的位置直接检测的光电传感器,它的原理是计算光的权重来测量光的位置,直接输出的是模拟电流信号。但PSD的非线性严重影响着其应用的准确性。由于四边电极的影响,会使靠近边缘附近产生严重的非线性。就如何对PSD进行畸变校正进行了研究。通过对插值算法的研究,提出了用双调和样条插值算法来校正PSD产生畸变的离散点。通过仿真分析,校正后的均方误差能达到2.29μm。与神经网络方法相比,该方法有了较大的提高,效果令人满意。     

“三维动画项目流程控制”要点综述

从实际项目制作角度出发,阐述了"三维动画创作"的要点,力图理清"三维动画创作"流程控制与管理的基本脉络。从功能划分、进度安排、渲染方案、项目分工四个方面进行了细致说明,论述其重点问题,揭示科学合理的流程控制对于三维动画创作的重要性。建议在制作中不断探索、调整,寻找最适合实际情况的创作思路。     

关于《模型不确定性系统的鲁棒预测控制》一文中的问题

指出了《模型不确定性系统的鲁棒预测控制》一文在控制器的设计过程中所出现的零极点对消而导致的在实际中无法实现的问题,并给出了改正结果.     

Receding horizon control via Bolza-type optimization

This paper deals with the stabilization problem of nonlinear control systems. A variant of the receding horizon control method is proposed which is based on the solution of a certain Bolza problem. The stabilizing property of the method is proved in the case of Lipschitz continuous value function. This version of receding horizon scheme can be considered as a straightforward generalization of the so-called Fake Riccati Equation Technique for nonlinear constrained systems.     

评"热防护发汗冷却控制"一文

评“热防护发汗冷却控制”一文１）周美珂（北京师范大学数学系北京１００８７５）关键词数学模型，发汗冷却控制，热防护设有厚度为ｌ的多孔介质层，其伸展方向垂直于ｙ轴，初始时刻ｔ＝０在ｙ轴上占据区间［０，ｌ］．设在ｙ＝０一侧，多孔介质层受到气动加热，并因此可...     

Supervisory control of switching control systems

In this paper, the problem of designing a switching policy for an adaptive switching control system is formulated as a problem of supervisory control of a discrete-event system (DES). Two important problems in switching control are then addressed using the DES formulation and the theory of supervisory control under partial observation. First, it is verified whether for a given set of controllers, a switching policy satisfying a given set of constraints on the transitions among controllers exists. If so, then a minimally restrictive switching policy is designed. Next, an iterative algorithm is introduced for finding a minimal set of controllers for which a switching policy satisfying the switching constraints exists. It is shown that in the supervisory control problem considered in this paper, limitations on event observation are the factors that essentially restrict supervisory control. In other words, once observation limitations are respected, limitations on control will be automatically satisfied. This result is used to simplify the proposed iterative algorithm for finding minimal controller sets.     

智能控制：从学习控制到平行控制

20世纪60年代,学习控制开启了人类探究复杂系统控制的新途径,基于人工智能技术的智能控制随之兴起.本文以智能控制为主线,阐述其由学习控制向平行控制发展的历程.本文首先介绍学习控制的基本思想,描述了智能机器的架构设计与运行机理.随着信息科技的进步,基于数据的计算智能方法随之出现.对此,本文进一步简述了基于计算智能的学习控制方法,并以自适应动态规划方法为切入点分析非线性动态系统自学习优化问题的求解过程.最后,针对工程复杂性与社会复杂性互相耦合的复杂系统控制问题,阐述了基于平行控制的学习与优化方法求解思路,分析其在求解复杂系统优化控制问题方面的优势.智能控制思想经历了学习控制、计算智能控制到平行控制的演化过程,可以看出平行控制是实现复杂系统知识自动化的有效方法.     

A time-optimal control algorithm for digital computer control

A time-optimal control algorithm for digital computer control allowing bounds on control variables and state variables is presented. Through linear programming techniques a time-optimal sequence is computed by using a linear discrete model of the process. For real-time applications feedback control is achieved by recalculating the control sequence each sampling period. In addition, an adaptive control strategy based on on-line estimation of the state variables and the parameters of the system is introduced. In order to be able to apply the algorithm in a real-time environment, computational efficiency is emphasized. An application of the algorithm to a sixth-order multivariable system is given.     

可实现多种控制目标的模型预测控制新算法

模型预测控制(MPC)采用集中控制的策略,主要应用于多输入多输出(MIMO)复杂过程的工艺对象.工艺过程对不同的控制变量,往往有不同的控制要求,如定值控制、区间控制或单边控制.当前的控制算法未考虑单边控制功能,而且形式繁琐、求解不便.为此,本文采用目标规划的思想,提出具有线性规划形式并且可实现多目标的模型预测控制新算法.将新算法用于多个典型过程对象,证实算法不仅能够控制常规目标,而且能够解决单边控制问题,实现了真正的多目标控制.     

A hybrid model predictive control strategy for nonlinear plant-wide control

A plant-wide control strategy based on integrating linear model predictive control (LMPC) and nonlinear model predictive control (NMPC) is proposed. The hybrid method is applicable to plants that can be decomposed into approximately linear subsystems and highly nonlinear subsystems that interact via mass and energy flows. LMPC is applied to the linear subsystems and NMPC is applied to the nonlinear subsystems. A simple controller coordination strategy that counteracts interaction effects is proposed for the case of one linear subsystem and one nonlinear subsystem. A reactor/separator process with recycle is used to compare the hybrid method to conventional LMPC and NMPC techniques.