航空发动机闭环增益成形PID控制器设计研究

PID参数整定是PID控制器设计的关键。针对航空发动机PID控制器参数整定问题,研究了一种基于闭环增益成形PID设计方法在其中的应用。首先,根据期望控制系统的截止频率设计具有一阶惯性环节形式的期望闭环传递函数形状。然后,将某发动机对象传递函数近似表示为二阶深严格真形式;继而,可根据闭环增益成形设计方法,即假设期望闭环传递函数与实际闭环传递函数相等,可整定PID控制器参数。仿真分析检验了控制器良好的鲁棒性和动态品质,检验了该方法的有效性。

基于TMS320C6416T的数据采集存储系统设计

模数转换是数字信号处理的重要前提和关键环节,设计了基于TMS320C6416T型DSP和THS12082型A/D转换器的数据采集存储系统。实验表明,该高速数据采集存储系统具有高速的DSP特性,可广泛应用于雷达、通信、控制、自动化等领域。

根据系统时间尺度整定自抗扰控制器参数

自抗扰控制器(ADRC)取得了优良的控制效果,但控制器参数整定比较困难.本文利用受控系统时间尺度展开ADRC参数整定问题的研究.首先,在时间尺度一般定义的基础上,根据系统单位阶跃响应,给出了二阶系统的时间尺度计算格式.然后,在被控对象受扩展状态器(ESO)补偿作用所得积分器串联系统的时间尺度不变的假设下,推导了一种基于受控系统时间尺度的ADRC控制器参数整定方法.最后,仿真结果表明该方法可行,为ADRC参数整定提供了方便.

基于平衡流形展开模型的涡扇发动机传感器容错控制

基于某型涡扇发动机平衡流形展开模型设计了一种传感器容错控制方案。首先,利用非线性系统平衡流形建模理论建立某型涡扇发动机性能仿真模型。然后,利用该模型在线估计传感器输出,并根据解析冗余方法,重构故障传感器的输出。最后,针对传感器常见典型故障进行了故障容错控制过程仿真。仿真结果表明,所研究的方法能及时、有效的检测到故障传感器,并实现容错控制,表明该方案的可行性。

LPV模型的Kalman滤波器设计

针对线性变参数(LPV)模型,给出了一种改进Kalman滤波器设计方法,这种滤波方法可以根据系统LPV模型实时调整滤波状态方程矩阵系数,从而增强滤波算法对系统模型变化的跟踪性能,并提高滤波准确性。结合具体实例,通过仿真比较,较好地检验了该方法的有效性。

航空发动机全包线最优PID控制器设计

研究了一种基于神经网络的航空发动机全包线PID控制器设计方法。首先在全包线内选定若干典型工况点,并通过遗传算法离线优化PID控制器参数。然后通过BP神经网络训练建立飞行高度和马赫数与PID参数的非线性映射关系,亦即建立起基于神经网络的航空发动机全包线最优PID控制器。最后,将该控制器应用于某型涡扇发动机稳态控制和飞行过程控制仿真,与原控制器比较,控制效果获得有效改善。

基于LPV模型的航空发动机控制器Kalman滤波器设计

针对航空发动机LPV模型,设计了1种改进Kalman滤波器设计方法,并应用于某型涡扇发动机控制系统中。涡扇发动机宽工况变化过程的仿真结果表明,该滤波器可实现对系统输出和状态的有效跟踪和滤波,较好地检验了该方法的有效性。

航空发动机自抗扰控制器简捷设计与应用

针对航空发动机的强非线性特征,进行了自抗扰控制器(ADRC)技术在航空发动机控制系统中的应用研究。首先,从工程应用的角度出发,给出1种简捷自抗扰制器设计方法,从而减少需整定参数和以增强设计参数的物理直观性,以方便设计;然后,将该方法应用于某型涡扇发动机控制器设计。仿真结果表明:ADRC比PID控制方法有效。

自适应模型更新的粒子滤波视觉跟踪

针对视觉跟踪中的表观模型更新问题,在粒子滤波视觉跟踪的框架下,提出了一种基于粒子信息判据更新的自适应模型更新策略,通过挖掘粒子间的相关信息,判断跟踪状态和表观模型变化,进而构建模型更新的模糊规则表。采用著名的视觉跟踪评价数据集与经典粒子滤波视觉跟踪的模型更新方法相比较,实验结果证明了所提算法的有效性。

基于核方法的航空发动机推力估计器设计

鉴于实现航空发动机的直接推力控制需要高精度及高可靠性的推力估计器,基于核方法,提出了结合全局核k-means聚类与鲁棒最小二乘支持向量回归机的推力估计器设计方案,通过核诱导的隐性映射将原始输入数据映射到特征空间,使数据样本特征信息被提取并放大,具有更好的可分性。在每个聚类内设计推力子估计器,用鲁棒代价函数代替最小二乘代价函数,增强了推力估计器的整体鲁棒性。通过对涡扇发动机的仿真试验表明,本推力估计器设计方法能够满足直接推力控制需要,与其它方法相比,在估计精度及鲁棒性上存在一定优势。

基于气动特性辨识的折叠翼飞行器可重构控制系统设计

为解决折叠翼飞行器初段飞行中气动特性变化大且易受环境扰动影响、控制鲁棒性要求高的问题,将飞行器物理模型的实时辨识与非线性动态逆方法相结合,设计可重构飞行控制器。基于迭代扩展卡尔曼滤波与渐消记忆最小二乘,将气动特性辨识一步方法分解为状态量和参数值的两步辨识,算法更易于在线实现。通过实时辨识更新动态逆控制器参考模型,消除模型逆误差,实现可重构控制。针对某型折叠翼飞行器的6自由度仿真结果表明,在飞行器自身气动特性大幅变化且考虑外界未知扰动情况下,控制器满足设计要求,具有较强的鲁棒性。

一类不确定非线性系统基于SVR的Backstepping自适应跟踪控制

针对含有不确定非线性扰动项的一类非线性系统,结合支持向量回归理论,采用Backstep-ping控制方法设计自适应非线性控制器.在分析满足Backstepping设计条件的一类非线性系统结构形式的基础上,应用支持向量回归辨识并补偿系统不确定项及未知扰动,基于Lyapunov稳定性理论,选取Lyapunov函数,证明闭环系统最终一致有界,且跟踪误差指数收敛.通过对典型系统仿真分析表明,相比于径向基神经网络自适应Backstepping控制方案,支持向量回归因其内部参数由训练优化产生,不依赖先验经验及外界干预,适应性较好,对参考指令信号跟踪收敛快,稳态误差小,控制方案有效,且系统具有一定鲁棒性.

一类非线性系统基于SVR的鲁棒自适应控制

为解决逆控制方法较依赖系统精确模型及易受逆误差影响等问题,提出了一类非线性系统基于支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)的鲁棒自适应控制方法,该方法通过支持向量回归辨识得到被控对象的逆模型,并构建自适应逆误差补偿环节,在线修正由于逆模型误差、外界干扰等不确定因素对控制系统性能的不良影响,使得系统能够快速、准确的跟踪参考模型输出。导出了支持向量回归的权值自适应调整率,并利用Lyapunov稳定性理论证明了系统闭环渐近稳定。通过对典型非线性模型的仿真研究,证明了此控制方案在解决一类非线性问题上的可行性,且鲁棒性较好。

信息融合技术在传感器网络中的运用

传感器网络作为科技发展下的新型计算机网络,广泛应用于人们的日常生活和生产。传感器网络为人们带来了各种便利,但其在实际数据信息传递过程中仍然存在一些问题,易导致相关数据在传递中丢失。为了避免发生这种情况,人们应采取积极有效的措施,促使信息融合技术能够有效应用于传感器网络,提高传感器网络的实际数据传递效率。

AVC/SVG调试中的无功问题

电压是电能质量的重要指标,而AVC/SVG在改善电压方面起着至关重要的作用。结合现场AVC、SVG调试中出现的异常问题,总结其产生原因和解决办法,对实际工程具有很强的指导意义。

基于LS-SVM的非线性鲁棒自适应飞行控制器设计

为解决因参数不确定,受外界未知扰动等非线性影响的飞行控制问题,以反馈线性化理论为基础,将最小二乘支持向量机引入控制结构,设计了一种基于在线逆误差补偿的非线性鲁棒自适应飞行控制器。经分析推导得出最小二乘支持向量机的自适应权值调整率,并应用Lyapunov稳定性理论证明飞行控制系统闭环渐进稳定。针对某型飞行器,通过构建平均气动模型误差方程模拟实际飞行环境下的不确定非线性影响,开展了6自由度飞行仿真对比试验,仿真结果证明所设计的控制器具有良好的指令跟踪能力和较强的鲁棒性。

约束自适应反步法及其在飞行控制中的应用

为解决系统含有参数不确定性和(状态)执行器受限条件下的鲁棒自适应控制问题,将SISO系统指令滤波器推广到MIMO系统,提出一种基于指令滤波的自适应块控反步方法。在设计(虚拟)控制律时引入指令滤波器,在克服标准反步法虚拟控制律导数计算膨胀问题的同时,能够施加系统状态和执行器的限制条件,并通过引入扩展跟踪误差,有效解决了约束条件下参数估计过程的稳定性和跟踪误差收敛问题。给出了Lyapunov闭环稳定性证明,并将该方法应用于含有未知气动参数和输入饱和约束的飞行器非线性姿态控制器设计。6自由度飞行仿真表明,该控制器具有良好的指令跟踪能力和较强的鲁棒性。

电子电路仿真技术在电子应用开发中的作用

作为开发电子应用的关键一环,电子电路仿真可使开发效率得到大幅度提升。该技术强调利用数学模型模拟电路、电子配件,结合数值推算所得结果,对电路情况进行直接显示,可在保证推算准确的前提下,压缩开发时长。以电子应用开发为落脚点,围绕该技术的应用展开讨论。首先介绍了相关技术及软件特征,其次说明了将该技术用于产品开发的必要性,最后分析了该技术所能发挥的作用,内容主要涉及推动集成电路发展、降低电路验证难度等方面,并对该技术未来的发展进行了展望,供相关人员参考。

基于H_∞最优化与层次结构动态逆的非线性飞行控制器设计

针对扰动环境下的导弹飞行控制问题提出一种基于H∞最优化与层次结构动态逆(HSDI)的鲁棒非线性控制方法。设计层次结构动态逆控制器时将层次结构优化为3层,并按照时标分离的思想调整了各层次的状态变量,使得控制器更为简洁。在此基础上,将层次结构动态逆控制器与导弹6自由度(DOF)非线性模型联合作为H∞控制的广义被控对象,通过引入二自由度H∞最优化理论并重构广义被控对象的状态变量设计了H∞鲁棒控制器。闭环系统的奇异值分析和对某型有翼导弹进行的6自由度飞行仿真表明,所设计的飞行控制器具有良好的指令跟踪和抗干扰能力。

股指期货对冲指数基金的最优套期保值比率研究

文章选择华泰柏瑞沪深300ETF、华夏沪深300ETF、嘉实沪深300ETF三支指数基金,研究通过沪深300股指期货对三支基金进行套期保值时的最优套期保值比率估计问题。文章结合极值理论构建五种不同Copula函数的Copula-GJR模型,并将上述模型与当前流行的模型进行比较。研究表明,在"风险最小化原则"下,DCC-GARCH模型、极值Frank-Copula-GJR模型所估计的最优套期保值比率效果较好,且后者的套期保值成本更低。该研究结果有助于指数基金投资者有效降低股指期货对冲投资风险,同时减少套期保值成本。