铁路发展现代物流的分析和思考

随着我国经济的发展,现代物流得到了迅猛的发展,成为“第三利益源泉”。交通运输是物流领域的关键作业环节。铁路在我国综合运输体系中处于骨干地位,铁路应发挥自身优势,改进不足,加快发展现代物流。文章分析了铁路在发展现代物流中的优劣势,并根据铁路具体实情和特点,从体制创新、服务质量、人才培养、招聘、信息化建设和信息共享、资源整合等几个方面对铁路如何发展现代物流提出了较为合理的建议。

基于滑模干扰观测器的近空间飞行器非线性广义预测控制

近空间飞行器(NSV)的飞行包络很大,特别在高超声速飞行过程中,系统将具有强烈非线性、耦合性和快速时变性,同时将受到较大的外干扰及不确定性影响,这对控制系统提出了很大的挑战。为此,提出了基于滑模干扰观测器(SMDO)的非线性广义预测控制(NGPC)策略,将滑模控制的强鲁棒性和预测控制良好的动态性能相结合,设计了高超声速条件下NSV的姿态制导控制律,进一步仿真实验,结果表明该飞控系统具有良好的控制性能和抗干扰能力。

基于单隐层神经网络的空天飞行器直接自适应轨迹线性化控制

基于轨迹线性化方法(TLC)及神经网络技术研究了一种新的直接自适应TLC控制方案。利用单隐层神经网络(SHLNN)对于光滑非线性函数的逼近能力,对消系统中不确定因素的影响,神经网络自适应律采用Lyapunov方法设计,保证了整个系统所有信号有界。最后利用该方案设计了空天飞行器飞行控制系统,并在高超声速飞行条件下进行了仿真验证,仿真结果表明整个控制系统具有很好的性能和鲁棒性。

变结构近空间飞行器大飞行包络控制特性研究

针对近空间飞行器大包络、多任务模式飞行运动,结合通用高超声速飞行器确立了近空间飞行器不同飞行阶段的机体结构,详细建立了气动参数由攻角、马赫数与控制舵面偏转量表示的12状态动力学方程,绘制了不同飞行阶段气动参数随攻角、马赫数的变化曲线,建立了近空间飞行器的大包络运动控制模型,而后研究了不同机体结构与飞行状态下的控制特性和各通道耦合性质,表明该系统可以有效用于全程强鲁棒稳定飞行控制系统的设计与仿真测试,充分体现了近空间飞行器非线性、时变、耦合等飞行运动特点,仿真验证表明了研究结果符合现有分析结果。

基于T-S模糊系统的空天飞行器鲁棒自适应轨迹线性化控制

基于T-S模糊系统提出了鲁棒自适应轨迹线性化控制(RATLC)方法。利用T-S模糊系统逼近未知干扰和不确定性因素,并采用Lyapunov方法设计了鲁棒自适应控制律。不论系统状态的维数和用于逼近不确定的模糊系统规则数为多少,整个系统仅有两个参数在线调整。理论分析证明了闭环系统所有信号一致最终有界。应用提出的控制方案设计了空天飞行器(ASV)飞行控制系统,并在高超声速飞行条件下进行了仿真验证,仿真结果表明了控制方案的有效性和鲁棒性。

基于单隐层神经网络的空天飞行器鲁棒自适应轨迹线性化控制

研究了一种新的空天飞行器鲁棒自适应轨迹线性化飞行控制系统设计方案。利用单隐层神经网络的逼近能力在线估计系统中存在的不确定性,神经网络输出用以抵消不确定性对轨迹线性化方法控制性能的影响。鲁棒自适应控制器用以克服逼近误差,并使闭环系统具有更好的性能。严格的理论证明表明,给定的自适应调节律能够保证闭环系统跟踪误差最终收敛至任意小紧集。空天飞行器高超声速飞行条件下的仿真结果表明,即使在很恶劣的条件下,新方法仍然表现出很好的响应性能。

变化风场下近空间飞行器机体/发动机一体化飞行力学建模与分析

近空间飞行器飞行包络大、环境变化复杂、参数变化激烈,对其开展飞行控制技术研究工作的首要问题是对此复杂系统基本物理规律准确把握和描述,并依此建立其机理运动模型。针对机体/发动机一体化设计的近空间飞行器,系统地进行了飞行力学分析,并推导了变化风场下近空间飞行器在高超声速条件下的完整的6-自由度12-状态的动力学方程和运动学方程,体现出变化风场的影响和推力矢量的作用。随后,对其在不同条件下的开环控制特性进行了仿真研究,直观表现了系统的快时变、强耦合、强非线性和不确定性等特点。所得结果可用于未来高超声速飞行器轨迹管理、飞行控制等问题的概念设计和仿真研究。

基于模糊干扰观测器的空天飞行器轨迹线性化控制

针对一类多输入多输出非线性不确定系统,提出了基于模糊干扰观测器(FDO)的轨迹线性化控制(TLC)方法并应用于空天飞行器(ASV)飞行控制系统设计。利用模糊系统具有以任意精度逼近非线性函数的能力设计FDO对未知干扰和不确定进行估计,并通过鲁棒控制项来提高系统的性能。采用Lyapunov方法本文证明了闭环系统跟踪误差和干扰观测误差一致最终有界。最后利用所提出的控制方案设计了ASV飞行控制系统,仿真结果表明了控制方案的有效性和鲁棒性。

近空间飞行器飞/推一体化模糊自适应广义预测控制

近空间飞行器(near-space vehicle,NSV)的飞行包络很大,特别在高超声速飞行过程中,系统将具有强烈的非线性和快速时变性。而且,由于机体和发动机高度一体化,气动和推进系统具有很强的耦合特性,这些都对控制器的设计提出了很大的挑战。考虑到NSV爬升和巡航的任务要求,首先分析了近空间飞行器的气动结构和动力配置,提出了NSV在高超声速条件下的气动/发动机一体化纵向运动控制模型,并采用输入-输出反馈精确线性化方法的思想将控制模型转化成仿射形式。结合一类不确定非线性系统,提出了一种基于滑动面的广义预测控制(generalized predictive control,GPC)方法,同时利用T-S模糊系统的通用逼近性,设计模糊自适应律来消除系统不确定性的影响,并通过Lyapunov方法分析了闭环系统的控制特性。这种方法被用于NSV纵向运动飞/推一体化控制中,仿真实验验证了该方法的有效性。

基于灵敏度分析的惯导平台参数分步辨识方法

研究的是多位置静态测漂法平台参数辨识的问题。对平台漂移的非线性模型进行了分析,提出了静基座下平台参数辨识的局限性、参数辨识位置选取的原则。最后考虑到利用EKF辨识包含陀螺交叉项的参数时存在难以收敛甚至有些参数出现发散的问题,提出了分步辨识的方法来解决这一问题。并且文中仿真结果证明了这种方法能有效抑制辨识中的发散现象。

仿鸟扑翼飞行器建模分析

针对目前对微小型飞行器的研究需要,分析计算了仿鸟扑翼飞行器翅拍动所产生的气动力和气动力矩,导出了拍翅式微型飞行器机体的运动微分方程和状态空间方程,并计算扑翼在飞行中的位置和姿态角。然后用matlab语言和Simulink环境设计了扑翼飞行器的仿真系统,并给出了相应的仿真结果。

基于非线性干扰观测器的空天飞行器轨迹线性化控制

研究一种新的空天飞行器基于非线性干扰观测器的轨迹线性化飞行控制方案。轨迹线性化控制是一种新颖有效的非线性跟踪和解耦控制方法,但空天飞行器飞行过程中存在的建模误差和外界干扰等不确定因素将导致其性能下降甚至失效。为了满足空天飞行器高精度高稳定控制的要求,本文利用非线性干扰观测器对系统中存在的不确定进行估计,其输出用以设计新的补偿控制律,从而使当前轨迹线性化方法的控制性能得到改善。最后利用该方案设计出空天飞行器飞行控制系统,通过高超声速飞行条件下的仿真,验证了该方法的有效性。

基于自适应模糊系统的空天飞行器非线性预测控制

针对一类多输入多输出非线性不确定系统,提出了基于自适应模糊系统的非线性预测控制方法。控制器由基于模糊系统的非线性预测控制器和鲁棒自适应控制器两个部分组成。根据系统的跟踪误差在线调整模糊系统的权值,使得模糊系统一致逼近被控对象中的非线性函数,通过泰勒展开设计出基于模糊系统的非线性预测控制律,避免了预测控制在线优化带来的繁重的计算负担。鲁棒自适应控制器则用于减少不确定和模糊逼近误差对系统的影响。所设计的控制器保证了闭环系统的最终一致有界稳定。基于Lyapunov稳定原理,给出了理论证明和分析。最后利用提出的控制方案设计了空天飞行器高超声速飞行姿态的控制系统,仿真结果表明了控制方案的有效性。

空天飞行器鲁棒自适应模糊跟踪控制

基于轨迹线性化方法提出了鲁棒自适应模糊跟踪轨迹线性化控制(Robust adaptive fuzzy tracking con-trol,RAFTC)方法,并应用于空天飞行器(Aerospace vehicle,ASV)飞行控制系统设计。利用模糊系统能以任意精度逼近非线性系统的特性,对未知干扰和不确定性进行逼近,求得的模糊函数作为系统不确定界函数,且整个系统仅需在线调整不确定界函数的界,利于工程实现。采用Lyapunov方法,证明了闭环系统所有信号一致最终有界。最后利用本文提出的控制方案设计了空天飞行器飞行控制系统,并在高超声速条件下进行了仿真验证。仿真结果表明了控制方案的有效性和鲁棒性。

基于观测器的四旋翼飞行器自适应滑模姿态控制

针对存在建模不确定性和外部干扰时四旋翼飞行器的姿态控制问题,提出一种基于观测器的自适应滑模控制算法。在建立四旋翼飞行器姿态误差动力学模型的基础上,通过全局渐近收敛观测器获取系统的未知状态反馈量,利用自适应滑模控制抑制系统的不确定性和干扰,构建一种基于观测器的自适应滑模姿态控制器。基于Lyapunov的稳定性分析表明,该方法的跟踪误差是一致最终有界的。数值仿真实验结果表明,与现有滑模控制方法相比,所提方法具有更好的姿态跟踪性能和较高的抗干扰鲁棒性,能有效保证飞行器的姿态跟踪控制性能。

一类基于模糊系统的非线性鲁棒自适应预测控制

基于模糊系统研究了一种新的非线性鲁棒自适应预测控制算法,并应用于空天飞行器(ASV)再入飞行的姿态控制律设计.利用模糊系统的一致逼近能力,逼近被控对象中的未知干扰和不确定性因素,并基于Lyapunov方法设计了鲁棒自适应控制律.模糊系统的权值无需调整,仅需根据系统的跟踪误差调节鲁棒自适应控制器中的参数,在线调整的参数仅为2个,从而大大简化了控制器的设计.理论分析证明了闭环系统的所有信号一致最终有界.利用所提控制算法设计了ASV高超声速飞行姿态的控制系统,仿真的系统响应时间为1.5 s,且无超调,这表明该算法对参数不确定性和外界干扰具有较强的鲁棒性.

RSSI信号滤波技术在机器人导航中的应用

针对RSSI方式对移动节点进行导航定位时会引入较大的模型误差的问题,提出了一种高效的硬件分组粒子滤波算法对节点间RSSI信号进行滤波预处理,确保RSSI值和节点间距离呈单调函数关系。直接利用RSSI信息和网络拓扑结构实现机器人定位,避免将RSSI值转换为几何距离时带来的模型误差。将滤波处理和导航计算分散到多个信标节点上执行以提高算法实时性,在导航实施之前无需精确已知各信标节点的几何坐标,免去了人工部署信标节点的步骤,可适合网络拓扑结构或环境参数频繁变化的场合,该方法在现场实验中导航控制精度可达到0.6 m。

非线性系统的鲁棒自适应模糊轨迹线性化控制

针对一类非线性多输入多输出不确定系统,基于小增益理论提出了鲁棒自适应模糊轨迹线性化控制方法.利用T-S模糊系统逼近未知干扰和不确定性因素,采用Lyapunov方法及小增益理论证明了闭环系统所有信号一致最终有界.该算法自适应律的学习参数仅有1个,便于工程实现.最后利用该文提出的控制方案设计了空天飞行器飞行控制系统,仿真结果表明了控制方案的有效性和鲁棒性.

空天飞行器再入过程姿态预测控制律设计

针对一类多输入多输出非线性系统,设计了一种基于SDRE(state-dependent Riccati equation)的预测控制方法,并应用于空天飞行器再入过程的姿态控制律设计。SDRE是一种有效的非线性系统优化控制设计方法,利用SDRE的局部渐进稳定的特点,与有限时间预测控制律设计相结合,提出的控制方案保证闭环系统的稳定性。最后利用所提出的控制方案设计了空天飞行器飞行控制系统,并在高超声速条件下进行了仿真验证。仿真结果表明了控制方案的有效性。

无人动力伞在线子空间预测控制

针对无人动力伞(UPP)的飞行具有不确定性、非线性和复杂性的特点,建立了无人动力伞6自由度非线性动力学模型,仿真分析了模型对输入信号的响应特性.提出了无人动力伞在线子空间预测控制算法.该算法能及时地克服模型失配、时变及干扰等对飞行控制系统的影响,使有约束的预测控制能够在控制时域内保持最优.仿真结果表明,该算法能有效辨识仿真模型产生的输入输出数据,表现出了较好的跟踪性能和控制精度.