一种基于线性回归的雷达航迹跟踪算法

针对雷达航迹跟踪过程中精度与实时性难兼顾的问题,提出了一种基于线性回归的雷达航迹跟踪算法。线性回归作为一种简单有效的建模方法,可用于预测与推断,与雷达航迹跟踪模型一致。工程实践数据表明,该算法对目标运行轨迹拟合度高,跟踪精度高,实用性强。

基于混合收敛导航向量场的三维航迹跟踪方法

针对传统导航向量场在固定翼无人机三维航迹跟踪过程中带来轨迹振荡的问题,提出了一种采用混合收敛策略且增益自适应的导航向量场构建方法,实现对无人机三维航迹的稳定跟踪。首先利用期望轨迹误差函数的海瑟矩阵建立导航向量场收敛方向的修正矩阵,提出了一类牛顿方向和梯度方向结合的混合收敛导航向量场,提高了飞行轨迹的平滑性;然后设计导航向量场收敛项增益调节策略,可根据误差变化趋势和局部的向量场变化剧烈程度,对收敛项增益进行自适应调节。仿真实验表明,提出的方法解决了传统导航向量场在飞行航迹收敛至期望轨迹附近时出现的轨迹振荡问题,在跟踪精度和收敛速度上更有优势。

迭代学习的四旋翼无人机重复航迹跟踪控制实验研究

新工科建设以强化学生的工程实践与创新能力的思想为指导,为应对新的要求并推进实验实践教学改革,设计一种适应于本科生工程实践训练的四旋翼无人机飞行实验平台。该实验平台结合机械、信号处理、自动控制等学科知识,以四旋翼无人机为研究对象,分析四旋翼无人机动力模型,研究和设计迭代控制算法。采用Simulink进行仿真,以北京航空航天大学可靠飞行控制组研发的RflySim无人机模拟器平台搭建所设计的实验平台。最后,进行现场实际测试和航迹跟踪飞行测试,测试结果符合实验的预期,且航迹跟踪准确。所设计系统易于激发学生的参与兴趣,能够有效提高学生的动手能力及工程实践技能。

基于双线性ADRC的翼伞系统三维航迹跟踪控制

目前翼伞系统的航迹跟踪主要针对二维路径,对于三维航迹跟踪的研究不多。针对翼伞系统6-DOF模型,采用具有天然解耦属性的自抗扰控制策略,设计一种基于双线性ADRC(B-ADRC)的三维轨迹跟踪控制方法。在水平面与纵向设计制导率与控制器,实现姿态与轨迹位置的跟踪,并对轨迹跟踪误差进行实时修正。跟踪过程中,将理想轨迹离散化获得一系列参考点,通过点切换的方式实现了复杂轨迹的跟踪。实验结果表明:所设计的双线性ADRC控制器能够实现对三维航迹的跟踪,具有良好的鲁棒性和抗干扰能力。

基于模型预测控制的翼伞航迹跟踪

翼伞是一种既可以在空中展开又可以在地面折叠的伞状装置,其具有的高度不稳定性和复杂气动特性给翼伞控制带来了很大挑战。本文提出了一种基于模型预测控制(MPC)的翼伞航迹跟踪控制方法。首先,建立了翼伞运动学和动力学模型,包括了翼伞的位置、速度、加速度等状态变量,以及翼伞运动受到的气动力和气动力矩。然后,采用模型预测控制方法,利用已知的翼伞模型和环境模型进行预测,通过优化算法计算出最优的控制输入,实现对翼伞航迹的跟踪控制。最后,通过仿真试验验证了所提出的控制方法的有效性。相比传统的翼伞跟踪方法,本文提出的方法显示出更优的跟踪性能,该方法能够有效抑制外部扰动的影响,具有良好的控制精度及鲁棒性,有一定的工程应用价值。

基于L_(1)制导的巡飞弹航迹跟踪技术

针对巡飞弹航迹跟踪问题,基于L_(1)制导律,提出了一种巡飞弹航迹跟踪方法。首先,将航迹跟踪分为圆航迹跟踪和直线航迹跟踪,分别针对初始位置与理论航迹的几何关系,推导了不同状态下前置角的表达式;然后,提出了圆航迹和直线航迹跟踪策略,确保巡飞弹无超调的沿着理论航迹飞行;最后,通过仿真验证,提出的制导策略对圆形航迹与多边形航迹具有良好的跟踪效果,L_(1)训导律比PD控制收敛更快,稳态误差更小。

基于非线性迭代滑模的欠驱动UUV三维航迹跟踪控制

为实现欠驱动无人水下航行器(Unmanned underwater vehicle,UUV)在未知海流干扰作用下的三维航迹跟踪控制,提出一种基于工程解耦思想设计的非线性迭代滑模航迹跟踪控制器.基于虚拟向导的方法,建立UUV空间航迹跟踪误差方程;采用迭代方法设计非线性滑模控制器,无需对UUV模型参数不确定部分和海流干扰进行估计,避免了舵的抖振现象以及减小了稳态误差与超调问题.仿真实验表明,设计的控制器对欠驱动UUV系统的模型参数摄动及海流干扰变化不敏感、且设计参数易于调节,可以实现三维航迹的精确跟踪.

基于神经网络的水下机器人三维航迹跟踪控制

本文研究了水下机器人三维航迹跟踪控制问题.在充分考虑了模型中不确定水动力系数和外界海流干扰的基础上,提出了基于神经网络的自适应输出反馈控制方法.控制器由3部分组成:基于动态补偿器的输出反馈控制项、神经网络自适应控制项和鲁棒控制项.神经网络所需的自适应学习信号由线性观测器提供.基于Lyapunov稳定性理论证明了控制系统的稳定性.最后针对某AUV进行了空间三维航迹跟踪控制仿真实验,结果表明设计的控制器可以较好地克服时变非线性水动力阻尼对系统的影响,并对外界海流干扰有较好的抑制作用,可以实现三维航迹的精确跟踪.

无人艇航迹跟踪GPC-PID串级控制

水面无人艇(unmanned surface vehicle,USV)系统存在有大惯性、长时滞、非线性、难以建立精确模型等问题,易受海浪等外界干扰的影响,采用传统的PID控制难以达到良好的航迹跟踪控制效果。为了实现更好的控制效果,基于广义预测理论,将其与PID控制相结合,设计了GPC-PID串级控制器,分别控制无人艇的转艏运动和操舵运动,并采用分离式控制方案,通过航向控制间接实现无人艇的航迹跟踪控制。从matlab仿真实验结果可以看出,GPC-PID控制器具有良好的航向控制与航迹跟踪控制效果,具有响应速度快,控制精度高,鲁棒性好,抗干扰能力强等优点。

基于L_2干扰抑制的水下机器人人三三维航迹跟踪控制

为实现自治水下机器人(AUV)的三维航迹跟踪控制,考虑了非线性水动力阻尼对AUV系统的影响和外界海流干扰作用,提出了基于L2干扰抑制的鲁棒神经网络控制方法.该方法基于李雅普诺夫稳定性理论,设计神经网络控制器补偿非线性水动力阻尼和外界的海流干扰,再将神经网络的估计误差当做AUV系统的外部干扰用L2干扰抑制控制器予以消除.最后针对某AUV进行了螺旋线三维下潜跟踪控制仿真实验,结果表明设计的控制器可以较好地克服时变非线性水动力阻尼对系统的影响,并对外界海流干扰有较好的抑制作用,可以实现AUV三维航迹的精确跟踪.

欠驱动水下航行器三维直线航迹跟踪控制

针对欠驱动水下航行器的三维直线航迹跟踪控制问题,基于虚拟向导建立了三维航迹跟踪误差模型,采用反馈增益反步法设计航迹跟踪控制器,通过合理选择控制器参数消除了部分非线性项,与传统反步法设计相比简化了虚拟控制量的形式,并且能够避免基于视线法设计导引律时存在固有奇异值点的问题.基于李雅普诺夫稳定性理论分析了闭环跟踪误差系统的渐近稳定性.最后将设计的控制器应用于欠驱动水下航行器进行仿真实验,结果表明控制器具有精确的三维航迹的跟踪能力,并对外界干扰和模型参数不确定性具有较好的鲁棒性.

欠驱动水下机器人航迹跟踪控制

针对欠驱动水下机器人强非线性、模型不确定及存在外界未知干扰等特点,提出自适应模糊反演滑模控制系统,解决其水平面航迹跟踪问题。首先,采用模糊逻辑系统逼近模型未知函数,将反演思想与滑模控制技术相结合,设计反演滑模控制器;然后对水下机器人纵向速度进行控制,将航向角作为航迹跟踪误差的虚拟输入,设计航向角的镇定函数和航迹参数的变化率,实现水下机器人的航迹跟踪;最后使用李亚普诺夫稳定性定理,证明控制系统的稳定性。仿真实验表明,设计的控制系统能有效地处理水下机器人模型不确定性和外界干扰,控制性能良好,具有极强的鲁棒性,且避免了执行机构的抖振现象。

欠驱动无人艇自适应滑模航迹跟踪控制

为便于航迹跟踪控制器设计和分析,引入坐标变换,建立典型的欠驱动无人艇数学模型;建立以航迹上自由点为原点的Serret-Frenet坐标系,实现对航迹跟踪误差变量的描述;通过将航迹参数的更新律作为一附加控制输入,实现了无人艇航迹跟踪控制系统由欠驱动向全驱动控制的转变,并利用改进视线导引算法实现了对无人艇位置的跟踪控制;考虑海流等外界扰动的影响,采用滑模自适应技术分别设计了无人艇航向和航速控制算法,实现了对航向角、纵向速度跟踪误差的镇定;基于李雅普诺夫理论和级联系统理论证明了航迹跟踪控制系统的一致半全局指数和一致全局渐进稳定性。仿真结果表明:所提出的控制算法可在一定程度上处理海流等外界扰动,跟踪效果良好,并且克服了角速度持续激励问题,能够同时实现对直线和曲线航迹的跟踪。

自适应引导长度的无人机航迹跟踪方法

为保证无人机安全稳定的飞行,实现高精度的航迹跟踪,基于引导点的非线性制导算法,提出了一种引导长度自适应的航迹跟踪方法。首先建立无人机运动学模型,依此对非线性的制导算法进行理论分析与试验验证,建立无人机飞行速度与引导长度之间的关系。之后引出引导长度自适应的航迹跟踪方法,详细讨论方法的具体实现过程。最后通过各种情况下的仿真对比试验,验证所提出方法的有效性。仿真结果表明,所提出的方法能较精确地跟踪各种复杂航迹,同时在较大的初始偏差和航路点临时切换的情况下能稳定、快速地收敛到期望航迹,更好地满足各种实际飞行任务的需求。

风场环境下的巡飞弹航迹跟踪运动补偿算法

针对巡飞弹航迹跟踪过程受风速、风向影响的问题,在风场环境下,通过建立运动模型,研究并提出了基于变增益虚拟参考点和系统外回路动态补偿的非线性制导律算法。根据制导律参数中固定距离限制的问题,设计了变增益虚拟参考点并分析了航迹跟踪的稳定性条件,针对系统外回路滞后特性设计了动态反馈补偿因子,同时给出了参数计算方法及运动约束条件。通过数学仿真方法分别对无风及有风条件下的制导律进行验证,考虑到实际飞行试验困难的问题,基于vc++搭建了半实物实时仿真平台,通过硬件在回路仿真,验证了航迹跟踪性能。结果表明:改进制导律可有效克服风干扰、具有较高的跟踪精度且易于工程实现。

基于有限时间控制的欠驱动水面船舶直线航迹跟踪

针对存在风、浪、流时变干扰的三自由度欠驱动水面船舶轨迹跟踪问题,根据有限时间控制对系统的不确定性和外界干扰具有鲁棒性的特点,提出了一种基于有限时间和Backstepping复合的非线性控制方案.对欠驱动水面艇运动学和动力学建模,通过简化将航迹跟踪转化控制系统的镇定问题,从而获得欠驱动水面艇的控制模型.采用干扰观测器实时观测外界未知干扰进行补偿控制,有效抑制了风、浪、流时变干扰的影响.设计了Backstepping+有限时间控制律,采用Lyapunov稳定性定理保证误差一致有界,提高系统鲁棒性和收敛性.仿真结果表明,所设计的控制器能够实现欠驱动船舶对直线路径的精确跟踪,且具有较强的鲁棒性.

AUV的精确航迹跟踪系统的鲁棒控制

为了解决外界海洋环境干扰下水下无人航行器(AUV)的精确航迹跟踪控制问题,针对欠驱动AUV动力学运动模型不确定性,将三维航迹跟踪控制分解为水平面和垂直面跟踪控制问题,分别建立了AUV水平面和垂直面动力学模型,在设计模型时考虑了线性近似产生的误差、不确定性和外界干扰的影响,根据鲁棒H∞控制理论设计了航向控制器和纵倾控制器.仿真结果表明,系统存在外界海流情况下,AUV能够克服外界干扰海流的影响运动到设定航迹上,跟踪误差收敛于0,控制效果良好.文中所设计的鲁棒H∞控制器能够有效克服外界干扰的影响,较精确的实现了航迹跟踪.

基于非奇异终端滑模的船舶航迹跟踪自抗扰控制

针对欠驱动船舶受到外界因素和内部不确定状态变量的干扰不能沿着期望路径航行的问题,设计了基于非奇异终端滑模(Nonsingular Terminal Sliding Mode,NTSM)的自抗扰控制器(Active Disturbance Rejection Controller,ADRC).引入自抗扰控制技术,通过扩张状态观测器实时估计船舶外界和内部总干扰;对船舶Nomoto模型进行变形简化,将NTSM和指数趋近律引入到非线性状态误差反馈环节,设计基于NTSM的ADRC控制律,在保证ADRC优点的前提下可减少可调参数,提高系统的收敛速度和稳态跟踪精度;构造降维方程,将复杂的航迹跟踪控制问题转化为易于实现的航向镇定问题.Simulink仿真结果表明,利用该控制器船舶能够快速、精确地跟踪期望直线和曲线航迹,控制器具有较强的鲁棒性.

基于串级LADRC设计的旋翼无人机航迹跟踪控制

针对复杂环境下,四旋翼无人机航迹跟踪精度易受风扰的影响,设计了串级线性自抗扰控制(linear active disturbance rejection control,LADRC)双回路控制系统。外环为位置回路,针对风扰采用3阶LADRC设计;内环为姿态回路,针对执行机构的动态特性,采用4阶LADRC设计。仿真对比串级LADRC和串级PID两种控制方法,结果表明,两种方法虽然都实现了四旋翼无人机航迹跟踪控制,但是在各种复杂风场扰动、内扰作用的情况下,串级LADRC能够克服复杂扰动的影响,精度更高、抗扰性更好、鲁棒性更强,且待整定参数不多,十分符合工程实际的需求。

基于自适应α-β滤波的HFSWR海上目标航迹跟踪

针对基于α-β滤波的高频地波雷达海上目标航迹跟踪方法跟踪精度较低、工程适用性较差的问题,提出了一种极坐标下α-β滤波自适应系数选取方法,该方法有效利用了高频地波雷达目标量测参数的特点,能够在跟踪过程中根据实际量测对滤波系数进行自适应调整。利用仿真及实测地波雷达数据以及同步AIS航迹对提出方法的航迹跟踪性能进行了实验验证,并与现有自适应系数选取方法的跟踪性能进行了对比,结果表明,本文方法能够得到平滑、持续的航迹输出,跟踪距离远,跟踪率及跟踪精度高。