基于Backstepping的欠驱动船舶神经滑模航迹控制

在外界干扰和参数不确定的情况下,设计一种基于Backstepping的自适应神经滑模控制器对欠驱动船舶神经滑模航迹进行控制。采用趋近律的滑模控制,抑制常规滑模的固定切换增益系数带来的抖振现象;利用神经网络辨识对象,减少趋近律滑模控制对对象模型参数的依赖。以某实习船为例进行仿真,结果表明:在标称参数下,所设计的控制器能够有效跟踪设定的航迹并抑制常规滑模控制器的抖振现象;在外部环境扰动以及参数摄动的情况下,仍然能够实现较好的控制,表现出强鲁棒性。     

深空通信系统中高阶LDPC码的软定时同步算法

深空通信具有信号衰减严重,接收机信噪比低的特点,针对深空通信系统中高阶LDPC码定时同步实现困难的问题,提出一种码辅助定时同步算法．首先使用高阶LDPC码的译码软信息构造一种代价函数,进行大定时偏移的粗同步,其次基于最大似然准则,使用EM算法进行定时偏移的细同步．该算法将定时同步器、解调器与译码器联合迭代,利用高阶LDPC译码器输出的软信息辅助定时同步,并通过数字插值方式对过采样信号进行补偿,从而得到接近修正克拉美罗限的定时估计．仿真结果表明,在低信噪比条件下,算法能够在较大定时偏移范围内实现有效的定时同步,并以较低的复杂度获得近似理想的系统误码率性能．     

利用面-面模式分析高阶和低阶单元的接触搜索

为了在研究接触问题的数值模拟中更加明确地分析接触界面,提出了基于面〖CDF*3〗面模式的搜索算法,这种搜索模式更能提高搜索精度.首先利用预搜索,排除不相干的点对,从而减少计算量,缩小计算范围.利用有限元的等参概念,根据投影定律,定义接触点间的接触关系,同时为了避免变形过程对接触搜索的影响,将时程分析引入搜索的目标方程中,根据优化原理搜索接触点对,分析了搜索算法在高阶单元和低阶单元中的应用.最后通过算例证明了该算法的有效性和可靠性.     

卫星通信中16APSK调制下带有记忆性的后置预失真算法

针对卫星星载功率放大器工作在饱和区域所造成的卫星传输信号非线性特性,以及传统的前置预失真器由于延时、高阶信号调制等原因,不能完全消除功率放大器的非线性影响与记忆效应。提出了一种可用于多幅度高阶信号调制的后置预失真器算法,该算法通过建立多变量矩阵后置预失真器来消除功率放大器的非线性影响和记忆性影响。从误码率、功率谱和星座图3个方面对所设计的后置预失真器进行性能分析,仿真结果表明后置预失真器可以有效消除高阶调制信号的非线性影响和记忆性影响,在实际应用领域拥有较高的价值。     

基于模糊补偿的弹药自动装填机器人滑模控制

针对弹药自动装填机器人存在的摩擦力、扰动力、负载变化大以及建模误差等导致的控制器精度降低、鲁棒性差的问题,提出了一种基于模糊补偿的自适应模糊滑模控制的鲁棒控制器.同时为了减少模糊逼近的计算量,提高运算效率,采用模糊补偿器对不同的扰动补偿项加以区分,并分别逼近.仿真实验表明:该控制方法可以很好地抑制各种干扰因素的影响,消除了传统滑模控制器所固有的抖振现象,系统性能指标有了明显提高,实现了弹药装填机器人轨迹快速跟踪控制的要求.     

悬停状态下旋翼飞行机器人自适应鲁棒控制

针对加装二自由度绳驱动机械臂的旋翼飞行机器人在悬停条件下的抗干扰控制,提出了一种自适应终端滑模控制策略.将系统分成四旋翼飞行器和机械臂两个子系统,分别采用拉格朗日法与牛顿-欧拉法获得各自的动力学模型.在Lyapunov稳定性框架下设计了旋翼飞行器人的抗干扰轨迹跟踪控制器,并引人自适应策略来估计扰动上界.通过3个仿真算例验证了所设计控制器的有效性,结果表明,与其他控制器相比,本控制器具有较高的跟踪精度、较强的鲁棒性以及较好的抗干扰能力;机械臂质量的变化主要影响x通道和y通道的控制性能;本控制器基本能满足旋翼飞行机器人悬停作业的工作需求,具有一定的工程参考意义.     

模块化多电平变换器的新型滑模控制器设计

为了提升模块化多电平变换器(MMC)应用性能,设计了一种MMC的新型滑模控制器(SMC).通过对系统动态的建模分析,得到了系统控制参数之间的关联性及其适用条件,从而指导了SMC的设计.与传统比例积分(PI)控制器相比,SMC应用于MMC时可提供相当的稳态性能,但动态响应更快,同时不会影响计算量,且对系统模型的精确性无要求.基于PSCAD/EMTDC软件进行了所提出控制策略的仿真,同时利用实验室原理样机进行了实验,仿真和实验结果均验证了新型SMC应用于MMC的性能.     

基于递归径向基神经网络的永磁直线同步电机智能二阶滑模控制

针对永磁直线同步电机(PMLSM)易受系统参数变化、外部扰动、摩擦力等不确定性因素影响的问题,采用二阶滑模控制(2OSMC)和递归径向基神经网络(RRBFNN)相结合的智能二阶滑模控制(I2OSMC)方法来提高系统控制性能.利用2OSMC削弱传统滑模控制中的抖振问题,提高了系统的位置跟踪精度.但由于难以估计系统中不确定性因素的边界,从而无法实现2OSMC的最佳性能,因此,引入RRBFNN对不确定性因素进行估计.由于RRBFNN具有较快的学习能力,可通过在线训练网络参数,进而提高系统的鲁棒性.实验结果表明,所提出的控制方法切实可行,能够有效地抑制不确定性因素对系统的影响,使系统具有较高的位置跟踪精度和较强的鲁棒性能.     

基于滑模控制的 IEEE1588 时钟同步算法研究

针对IEEE1588时钟同步过程中存在时钟频率漂移问题,提出了一种基于滑模控制的新型时钟同步算法。首先根据主从时钟偏差与漂移的递推关系,建立系统状态空间模型;然后运用滑模控制缩小时钟偏差与时钟漂移;最后结合滑动平均滤波对实验过程中的频率抖动和随机误差进行优化。结果表明,基于滑模控制的时钟同步算法可有效抑制时钟漂移引起的时钟偏差线性增长,将时钟偏差控制在1μs以下,从而实现亚微秒级网络对时。相比传统IEEE1588协议同步方法,所提方法提供了更高的同步精度。     

基于扩张状态观测器的PMSM积分时变滑模控制

为了实现永磁同步电机(PMSM)驱动系统的高精度跟踪控制,提出了新型积分时变滑模控制策略,该策略考虑到系统的非线性和耦合特性对动、静态性能的影响,首先采用反馈线性化原理将系统模型线性化,然后为了加快动态响应过程,采用单回路结构取代串级结构设计积分时变滑模控制器。针对负载扰动的问题,设计了一种以负载转矩为观测对象的扩张状态观测器,并将观测值反馈到控制器中以克服扰动对性能的影响。最后在永磁同步电机实验平台上开展了对比实验研究,通过实验结果可以看出,积分时变滑模控制器使系统具有无超调、快速性的优点,提高了系统的动态和稳态性能,扩张状态观测器能够快速跟踪负载的变化,增强了控制器对负载扰动的鲁棒性。