一种基于Clothoid曲线的无人机路径规划算法

提出了一种新的基于Clothoid曲线的无人机复合路径规划算法。该算法考虑了无人机在起点和目标点的方向以及无人机转弯半径的约束,能够在任意起止点位置和方向下得到更短的曲率连续的便于无人机飞行控制跟踪实现的Clothoid复合路径。与现有的基于微分几何的迭代算法相比,该算法迭代简单在给定范围内选择迭代初值,可以得到惟一解。     

飞翼布局无人机分数阶积分滑模姿态控制

针对存在复合干扰的飞翼布局无人机(UAV)姿态控制问题,提出了一种基于分数阶积分滑模与双幂次趋近律的姿态跟踪控制方案.结合分数阶微积分及滑模变结构控制理论,设计了分数阶积分滑模面.为解决传统趋近律收敛时间长和抖振严重等不足,提出一种具有二阶滑模特性且有限时间收敛的双幂次趋近律.在名义控制律的基础上,设计super twisting滑模干扰观测器,实现对复合干扰的估计和补偿,增强内外环控制器应对复合干扰的鲁棒性.为充分利用冗余操纵面与解决非线性舵效问题,在飞行控制系统中引入了非线性控制分配环节.仿真结果验证了所提方案的有效性.     

摇摆桁架-BRB-钢框架体系地震失效模式与抗震性能分析

建筑结构抗震设计所希望的结构地震失效模式是完全梁铰式失效,由于各种不确定性的存在,在实际地震中,结构是否能发生完全梁铰式失效是无法预知的。而防屈曲支撑构件(BRB)延性较大,在地震作用下可稳定地耗散地震输入结构的能量。鉴于此该文提出了一种摇摆桁架-BRB-钢框架体系,采用静力推覆分析方法,识别出了结构的主要地震失效模式,对其失效路径以进行了分析;对传统钢框架结构、摇摆桁架-钢框架体系、摇摆桁架-BRB-钢框架体系在小震、中震、大震作用下进行时程分析,并基于峰值层间位移角评价了三种结构的抗震性能。结果表明摇摆桁架-BRB-钢框架体系,在结构耗能减震、失效模式的优化控制,降低结构的残余变形等方面均起到了重要作用,新结构的侧向变形较传统钢框架结构更加均匀,结构整体参与耗能的能力更强。     

基于AMESim和Simulink的液压伺服系统动态仿真

提出了基于AMESim和Simulink的液压伺服系统进行动态仿真的方法。以阀控液压缸为例,建立液压系统的动态数学模型,给出了仿真模型,详细介绍了如何利用AMESim和Simulink对液压系统动态特性进行仿真,同时分析了影响液压系统动态特性的主要因数。     

瓦斯抽放钻机动力头的设计及优化

介绍了瓦斯抽放钻机动力头液压卡盘的原理和传动齿轮系的设计;采用直接比较-比例方法来处理有约束遗传算法问题,并以体积最小为目标函数对动力头的传动齿轮系进行了优化,有效地减小了动力头的体积。     

基于改进自适应滤波算法的控制系统传感器故障诊断

应用标准的多模自适应滤波算法进行故障诊断时,需要一组与假设模型等数量的卡尔曼滤波器进行滤波计算,计算量很大而且耗时,这对于实时性要求很强的工程应用是不合适的,因此提出了一种改进自适应滤波算法,它只需要单个卡尔曼滤波器就可得到与标准的多模自适应滤波算法等价的残差,因此可以有效地减少计算量和计算时间.将此算法应用于某无人机控制系统的传感器故障诊断,仿真结果验证了该方法的有效性.     

基于Q-学习的底盘测功机自适应PID控制模型

为了解决汽车底盘测功机控制系统在动态控制时出现延迟较高和误差大的问题,提出了一种基于强化学习的底盘测功机控制策略。以PID控制算法为基础,扭力偏差为控制器输入,调节电压控制量为输出,选择扭力差变化为智能体奖惩的学习策略,通过Q学习算法对PID参数进行在线自适应整定;在底盘测功机仿真试验中验证了控制器的调控性能,并与传统PID控制以及神经网络PID控制的结果进行了对比;实验结果表明,基于Q学习的自适应PID控制模型较传统PID算法控制周期缩减至40.7%,相较于神经网络PID算法控制周期缩短至27.9%。相对于传统PID控制模型与神经网络PID模型,基于Q学习的自适应PID控制模型输出力上升过程稳定且快速。提出的基于Q学习的自适应PID控制模型能够有效提升底盘测功机控制精度,满足其使用的工业要求。     

SSL VPN在电子政务网中的应用

本文首先介绍了SSL VPN的概念和基本原理,然后根据Y省电子政务外网的建设要求,阐述了Y省电子政务外网中SSL VPN接入平台的建设与应用。     

轨道车辆泡沫夹芯中顶板夹层设计与优化

轨道车辆的生产中大量采用平板铝合金或玻璃钢板件,产品质量偏重且材料容易出现下垂,满足不了车体轻量化与美观的需求.通过仿真与试验结合的方式研究酚醛泡沫、聚对苯二甲酸乙二醇酯(PET)泡沫、聚氯乙烯(PVC)泡沫夹芯中的面板厚度、芯材模量对中顶板质量及下垂挠度的影响,测试了不同复合夹芯板的平拉强度、平压强度以及弯曲强度.结...     

网络化控制系统鲁棒动态矩阵控制

针对前向通道和反馈通道都存在不确定有界长时延的网络控制系统,研究动态矩阵控制(DMC)算法的设计和算法鲁棒稳定性分析问题.首先基于一类线性离散系统的状态空间模型,通过缓冲技术把不确定的有界网络长时延转化为其确定的时延上界,导出当系统通信信道上存在大于一个采样周期的有界随机网络诱导时延时DMC策略的设计方法;其次,利用李雅普诺夫稳定性理论和线性矩阵不等式方法分析该网络化DMC算法的鲁棒稳定性,并将鲁棒稳定性问题转化为求解一类LMI解问题,得到网络化DMC算法鲁棒稳定的充分条件.最后,通过一个对倒立摆模型的仿真实验验证了结论的有效性.