多能级系统中的动力学解耦

动力学解耦技术能有效地抑制由低频环境噪声导致的退相干过程,因此在量子信息领域获得了广泛的应用.传统的动力学解耦方案通过对简单的二能级体系,如量子比特,施加特定的π脉冲序列来实现解耦效果.随着量子计算研发的深入,对于像超导量子比特这种天然的多能级系统,研究者不再局限于二能级子空间,而是提出和实现了一系列基于多能级体系的量子调控手段和量子算法.目前对于如何抑制这些体系中的退相干尚缺乏深入研究.本文利用较易在实验中实现的紧邻能级间的π脉冲,构建了多种针对多能级系统的动力学解耦序列.结果表明这些序列可以很好地消除准静态噪声的影响.此外,通过计算滤波函数,还分析了这些序列及其拓展方案对于高斯噪声的抑制作用,并结合控制函数对滤波效果给出了物理解释.研究结果对于多能级体系中的相关噪声研究,包括噪声功率谱密度和关联性的刻画以及退相干的抑制等,均具有启发意义.

动力学解耦的改进直接力控制

提出了一种动力学解耦的改进直接力控制技术,通过对传统直接力控制技术的改进,引入翼面气动力闭环控制回路,使空气动力学模型与刚体动力学模型分离,避免了空气动力学模型的不确定性和非线性耦合对控制系统的影响,并针对建模精度较高的刚体动力学模型进行动力学解耦和控制,在此基础上构建了分层递阶控制系统。根据翼面气动力可控特性分析结果,设计了基于广义逆的控制力分配算法,实现了控制力的有效分配,最后进行了仿真校验。仿真结果表明,基于逆动力学的直接力控制系统可以实现飞行器姿态运动和质心运动的解耦控制,并且具有较强的抗扰动能力和鲁棒性,具有良好的工程应用前景。

主动脚轮式全向移动机器人的动力学解耦分析

设计了一种具有驱动能力的主动脚轮,在主动脚轮设计方案基础上建立了具有两个主动脚轮的全向移动机器人的运动学和动力学模型,并提出了基于两个主动脚轮的全向移动机器人的动力学解耦控制方案,解决了主动脚轮式全向移动机器人运动过程中的动力学耦合问题。

基于ADAMS的主动脚轮式全向移动机器人动力学解耦仿真

对具有驱动能力的全向移动机器人主动脚轮进行了简化并构建了仿真模型,利用ADAMS软件对4组典型工况进行了仿真,结果表明:所运用的解耦算法能有效降低机器人的运动误差,移动机器人的运动精度显著提高,所提出的动力学解耦控制方案可行。

双框架MSCMG框架伺服系统的动力学解耦及扰动补偿

双框架磁悬浮控制力矩陀螺(MSCMG)框架伺服系统是一个多变量、强耦合、非线性的复杂系统,针对耦合力矩对框架系统速率伺服性能的影响,以及框架系统动力学解耦之后存在残余耦合、卫星运动引起的牵连力矩和非线性摩擦的问题,提出了微分几何法与扩张状态观测器(ESO)相结合的高精度控制方法,在线性化解耦的基础上对残余耦合、牵连力矩及非线性摩擦进行观测补偿以提高框架伺服系统解耦及速率跟踪性能。仿真结果表明、由耦合力矩引起的内、外框架速率波动最大值分别从0.18(°)/s和0.12(°)/s减小到5×10-3(°)/s和4×10-3(°)/s,内、外框架正弦角速度跟踪误差分别从0.18(°)/s和0.19(°)/s减小到0.005(°)/s和0.004(°)/s。所提出的方法实现了框架伺服系统的动力学解耦以及非线性摩擦和牵连力矩的补偿,提高了框架系统的解耦性能和速率伺服精度。

利用最优动力学解耦保持固态系统中电子自旋相干性

将量子力学和计算机科学结合并实现量子计算是人类的一大梦想,而实现这一梦想的关键挑战之一就是如何解决量子体系的退相干问题。如何在一个真实物理体系中保持量子相干,减小环境带来的退相干影响是量子信息和量子操控研究的基本前提和首要任务。近年来,一种被称为动力学解耦的有效对抗退相干效应的策略被提了出来,它是通过一串精心设计的微波脉冲序列来反复翻转电子自旋,从而有效地消去电子自旋与环境中核自旋之间的耦合,保护电子自旋的量子相干性。动力学解耦另外一个突出优势就是它可以很自然地与其它要实现的功能集成起来,如实现高精度的量子逻辑门。由于自旋反转难免会有错误发生,为达到最优效果,最近理论物理学家提出了所需脉冲数目最小化的最优动力学解耦序列和方案。然而在真实固体体系中,最优动力学解耦的可行性和有效性尚未得到实验验证。本研究通过选择合适的固体量子体系,利用精巧的脉冲控制(最优动力学解耦序列),使体系中环境对电子量子比特的不利影响被降到最小,从而大大减少量子体系中量子信息的流失,证明了这一技术的有效性,并成功厘清各种退相干机制在此类固体体系中的影响。

对掺杂磷的硅单晶中电子自旋的动力学解耦

量子相干是量子计算所利用的主要资源.由于与周围嘈杂环境的耦合,量子比特会遭受退相干效应.动力学解耦(DD)技术是对量子比特进行快速反转操作,可以有效消除量子比特与环境之间的耦合.而最优动力学解耦就是用最少数目的脉冲消除一定阶数的退相干效应.本文首先介绍了我们最近的工作进展,即保持γ辐照丙二酸单晶中电子自旋相干,并分析了这种固体体系中不同的退相干机制.然后考察了另一种固体体系,即掺杂磷的硅单晶.利用电子顺磁共振(EPR)手段对该系统中电子自旋的弛豫性质进行了研究.另外,同样考察了动力学解耦技术在该体系中的性能.实验结果表明,当使用一个脉冲控制,电子自旋相干时间为112μs,然而通过使用八脉冲的周期性动力学解耦脉冲,电子自旋的相干时间被延长到了296μs.

金刚石NV^-色心系综自旋相干动力学解耦

室温条件下高浓度的NV^-色心系综的相干时间受到较高浓度顺磁杂质和杂质自旋的影响,限制着其高灵敏磁传感的实现。为了增加NV^-色心系综的相干时间,本文对系综的动力学解耦(DD)过程进行研究。在外部磁场为40 G的条件下,通过连续光学磁共振光谱技术(CW-ODMR),首先确定电子自旋态|m_s=0>→|m_s=±1>共振跃迁对应的微波频率;构建脉冲控制序列,观测不同微波功率条件下系综NV^-色心自旋电子态|m_s=0>→|m_s=+1>的相干Rabi振荡,获得最优功率的π脉冲作用时间;基于典型的CPMG-n控制序列,研究最优脉冲作用下不同π脉冲个数的DD过程。在最大输入微波功率为1.30 mW的条件下,获得的π脉冲长度为28.8 ns;结合CPMG-32控制脉冲序列,系综的典型相干时间由372(3) ns提升至8.7(1)μs。该研究结果为后续高灵敏量子磁检测的实现奠定了实验基础。

超冗余液压振动台的模态空间解耦控制

为解决超冗余振动台在带负载工作时自由度间出现耦合运动的现象,提出一种基于模态空间的解耦控制策略.建立液压伺服系统的线性化模型,将液压缸视为液压弹簧,分析超冗余振动台的振动模态方程;通过标准模态矩阵及其逆矩阵,将超冗余振动台由自由度空间转到无耦合的模态空间进行控制;在模态空间应用三状态反馈控制,通过极点配置,实现自由度间的解耦控制.仿真结果表明,该模态解耦控制策略在时域和频域内均可有效降低超冗余振动台自由度间的动力学耦合,提高位姿的跟踪精度.

异质队列的分布式鲁棒解耦控制

基于分布式控制结构和基于图论的通信拓扑描述方法,针对车辆节点动力学的不确定性设计了一种异质队列的鲁棒解耦控制策略。采用乘性不确定模型覆盖由下位控制器和车辆动态特性构成的队列节点的动态特性,在此基础上通过通信拓扑的特征值分解和线性变换将异质队列控制系统分解成H∞范数有界的不确定部分和一个对角系统,从而实现队列系统的解耦。进一步对该控制系统的鲁棒稳定性、跟踪性能和队列稳定性进行理论分析。通过与非鲁棒控制器,以及不同通信拓扑下的系统性能进行台架实验对比分析,对所提方法的鲁棒稳定性、跟踪性能和队列稳定性进行了验证。

基于可变终端Tube-Based MPC的机场除雪车横向稳定性控制方法

为了提高机场路面自动驾驶除雪车作业过程中的侧倾稳定性,提出了一种基于可变终端tubebased MPC的机场除雪车横向稳定性控制方法。建立了除雪车作业的三自由度侧倾动力学解耦模型,采用tube-based MPC控制算法,基于除雪车横向稳定性、误差跟踪特性等约束条件设计了LQR函数,使MPC具有更好的鲁棒性,并在此基础上针对除雪车高速情况下可能出现的跟踪偏差发散设计了可变终端集。设计了多重模糊控制策略,确保除雪车在安全可行域内的灵活性和极端情况的安全性。仿真结果表明,采用tube-based MPC对比传统MPC在高速下除雪车综合跟踪性能提升80.22%,车身稳定性提升66.62%;加入多层模糊控制和可变终端约束的tube-based MPC对比可变终端约束的tube-based MPC在高速情况下除雪车综合跟踪性能提升71.77%,车身稳定性提升26.27%。

电液伺服型并联式加注机器人运动轨迹跟踪控制

针对电液伺服型并联式加注机器人在实际任务中广泛存在的模型不确定和强外干扰问题,提出一种基于关节有限时间扰动估计(FTDO)的动力学解耦反步鲁棒控制策略。首先,将系统处理为一组受外部扰动关节子系统的集合,进而针对各关节通过设计两个有限时间扰动观测器实现了对关节中匹配与不匹配不确定性的有限时间同步精确估计和补偿。同时,基于系统的动力学解耦模型,通过设计反步鲁棒控制器保证了闭环系统的稳定性。最后,通过Lyapunov方法验证了闭环系统信号的有界性和关节跟踪误差的有限时间渐近收敛特性。试验结果表明,控制器在不同工况下均具有良好的轨迹跟踪性能和关节抗干扰能力,能够满足在实际加注任务中的应用需求。

微重力落塔精密三自由度电磁释放控制系统

在微重力落塔释放载荷舱时,由于机械应力、摩擦力等的干扰,会产生旋转力矩和加速度突变,影响载荷舱内的微重力水平。为此,提出了通过主动控制释放电磁力减缓应力影响以提高微重力水平的工作方式。首先对舱体的姿态与位置进行了动力学解耦分析。然后对三自由度控制模型进行了研究,并提出了优化的释放过程运动规划曲线。对比了多种不同释放方式和释放策略的仿真结果,最后设计了释放系统样机,实现了上述电磁释放的运动规划与闭环控制。实验结果表明,与直接释放相比较,所提出方案可以实现载荷舱在0.15 s内从零加速度到重力加速度的平稳过渡,水平方向的加速度扰动幅值降低到3.7%,有效减缓释放过程中的转动干扰,提高载荷舱内的微重力水平。

相干时间超过10 min的单离子量子比特

能够长时间储存量子信息的量子存储设备是实现大规模量子计算和量子通信的基本要素.与其他量子计算平台相比,囚禁离子系统的优势之一在于具有很长的相干时间.此前,基于囚禁离子的单量子比特相干时间不到1 min.研究发现,在囚禁离子系统中,限制量子比特相干时间的主要因素是运动能级加热和环境噪声,其中后者包含环境磁场涨落和微波相位噪声.在同时囚禁171Yb+离子和138Ba+离子的混合囚禁系统中,通过实施协同冷却和动力学解耦,可以实现相干时间超过10 min的单离子量子比特.这一技术有望用于实现量子密码学和搭建混合量子计算平台.

空间机器人最优能耗捕获目标的自适应跟踪控制

提出了一种能够引导末端执行器以期望速度跟踪目标的轨迹规划方法。该方法可以实现避障并满足关节限制要求。基于轨迹规划方法,设计了一种利用自由飘浮空间机器人跟踪与捕获章动自旋卫星的自适应控制策略。此外,该控制策略还考虑了最优能耗、测量误差和优化误差。首先,为了使执行器的跟踪误差和机械臂的能耗最小,将空间机器人的控制策略描述为一个关于关节速度、力矩和避障距离的不等式约束优化问题。然后,推导出一个系数为下三角矩阵的显式状态方程,并对目标函数进行解耦和线性化。设计了一种关节速度和力矩分段优化方法去代替传统的凸二次规划方法求解最优问题,这种方法具有较高的计算效率。最后,利用李雅普诺夫稳定性理论验证了所提控制方法的收敛性。

扩展层级建模方法及其在挖掘机器人中的应用

为了解决质量矩阵奇异时传统动力学建模方法失效和外力模型与约束力模型耦合时的解耦问题,基于复杂多刚体系统层级堆聚建模理论,提出了一种新的扩展层级建模方法。以挖掘机器人为研究对象,建立了其工作装置的动力学解析模型,并对其进行了数值仿真。结果表明:当子系统质量矩阵奇异时,扩展层级建模方法利用质量补充矩阵可得到子系统动力学解析模型通式;当子系统的外力和约束力耦合时,扩展层级建模方法借助约束方程的二阶形式可获得解耦的外力模型,该模型仅与系统广义位置、广义速度和时间变量相关;仿真结果连续、收敛,表明扩展层级建模方法在挖掘机器人中的应用有效、可行。

基于深度学习的量子比特噪声谱解析

作为量子技术中的信息载体,量子比特被广泛应用于量子计算、量子模拟以及量子精密测量等研究领域。然而由于环境中如噪声等因素的存在,量子比特的信息表征会受到一定限制。如何精确地解析出环境中作用于量子比特的噪声谱信息,成了量子比特动力学解耦工作中亟待解决的问题。基于近似解析的传统方法无法精确地从量子比特的时域测量信息中解析出噪声谱。因此,在本文中,我们提出了一种基于深度学习的量子比特噪声谱解析方法。该方法通过不断学习,能够获取量子比特的退相干曲线与其噪声谱之间的潜在映射关系,为后续数值模拟和实验测量中的量子比特噪声谱解析提供了新的技术思路。相比于传统方法,该方法的精确度更高,并且可以推广到其他类型噪声谱的解析工作中。