Noise Temperature Characteristics and Gain-control of Avalanche Photodiodes for Laser Radar

Avalanche photodiodes(APDs) are promising light sensors with high quantum efficiency and low noise. It has been extensively used in radiation detection,laser radar and other weak signal detection fields. Unlike other photodiodes,APD is a very sensitive light detector with very high internal gain. The basic theory shows that the gain of APD is related to the temperature. The internal gain fluctuates with the variation of temperature. Investigated was the influence of the variation of the gain induced by the fluctuation of temperature on the output from APD for a very weak laser pulse input in laser radar. An active reverse-biased voltage compensation method is used to stabilize the gain of APD. An APD model is setup to simulate the detection of light pulse signal. The avalanche process,various noises and temperature's effect are all included in the model. Our results show that for the detection of weak light signal such as in laser radar,even a very small fluctuation of temperature could cause a great effect on APD's gain. The results show that the signal-to-noise ratio of the APD's output could be improved effectively with the active gain-control system.

宽范围输入三电平半桥LLC变换器混合控制

针对传统变频(PFM)控制的LLC谐振变换器在宽电压输入条件下效率低的问题,提出一种三电平半桥LLC谐振变换器的变频-移相(PFM-PS)混合控制策略。首先,分析三电平半桥LLC谐振变换器的工作模态,建立其等效模型,获得了移相控制和变频控制下的电压增益曲线。其次,分析了变频控制的工作区间与软开关特性,推导得到了移相控制下实现软开关的最小占空比。通过混合控制策略,在升压时采用变频控制和在降压时采用移相控制,相较于全变频控制和全移相控制,混合控制可在较小频率变化范围内对电压进行升降压,在全增益范围内实现软开关,获得较宽的电压增益范围,提升了变换器的效率。最后,通过仿真和输入500~800 V/4.5 kW实验样机验证了所提出混合控制策略的有效性。

基于事件触发的预设时间航天器轨迹跟踪控制

针对通信受限条件下的航天器轨迹跟踪问题,提出了一种基于事件触发的预设时间控制算法。为了满足不同任务场景下对航天器快速性的要求,本文设计了一种预设时间轨迹跟踪控制算法。结合反步控制理论及预设时间动态增益,最终实现轨迹跟踪系统的预设时间收敛。作为一种典型的网络化控制系统,航天器在执行任务过程中可能会受到自身通信能力的限制,造成通信阻塞、时延和丢包等问题。为此,本文提出了一种基于动态参数的事件触发算法,在保证系统控制精度的同时,一定程度上避免了控制中心与航天器本体间不必要的通信资源消耗。相比于传统的静态事件触发算法,文中基于动态参数的事件触发算法在减少通信频率方面更具优势。通过理论分析和仿真实验验证所提控制算法的有效性。

欠驱动航天器模糊自适应增强耦合姿态控制

在快速轨道机动期间,针对固体推进作用下推力偏心、安装误差等因素带来的姿态强干扰问题,提出了一种基于推力矢量控制技术的航天器姿态欠驱动智能控制方法。首先,建立了航天器姿态误差动力学模型,并分析推力矢量控制输入的欠驱动特性。然后,考虑强干扰不确定性和滚转通道耦合弱的问题,设计了基于增强耦合策略与自适应模糊观测器的欠驱动智能控制律,结合模糊逻辑函数逼近强干扰不确定项并引入控制律中,实现航天器的姿态欠驱动智能控制,通过Lyapunov理论证明了系统的稳定性。最后,通过与分层滑模控制方法进行对比仿真,验证了所设计的方法能够使得三轴姿态稳定时间缩短14%,滚转通道耦合弱产生的静差被有效消除,为快速轨道机动期间的强干扰抑制技术提供基础。

基于TNESO的PMSLM分数阶自抗扰控制

线性自抗扰控制(LADRC)以结构简单、易于实现且抗干扰能力强的特点在永磁同步直线电机(PMSLM)中得到广泛应用,但电机启动和负载突变会导致LADRC系统中的线性扩张状态观测器(LESO)扰动估计精度下降。为此,提出一种基于时变增益非线性扩张状态观测器(TNESO)的PMSLM分数阶自抗扰控制策略。结合LESO和非线性扰动观测器(NDOB),并根据误差与增益的关系构建动态增益函数,设计新型状态观测器TNESO;在此基础上,以分数阶PDμ控制律代替线性状态误差反馈控制律(LSEF),建立改进型自抗扰速度控制系统,以进一步提高电机控制的实时性和鲁棒性。仿真与实验结果表明:所设计的速度控制系统可以有效减少直线电机启动、负载突变时的观测响应时间,抑制观测初始时刻扰动峰值,从而满足高性能的PMSLM速度控制要求。

基于ESO的永磁同步电机自耦合无模型滑模控制

为了解决基于模型的永磁同步电机调速系统易受外部负载扰动影响的问题,实现转速的高性能控制,提出自耦合无模型滑模级联式统一化控制策略。考虑参数不确定性以及内外扰动,建立了永磁同步电机双环超局部矢量模型。在传统无模型滑模控制器的基础上,通过选取比例双重积分滑模面设计了级联式无模型滑模速度、电流控制器,有效减小了转速的稳态误差。通过设计速度因子解决了控制器比例积分增益整定不合理的问题,同时采用扩张状态观测器对超局部模型中的未知部分进行估计并进行前馈补偿,设计了基于扩张状态观测器的永磁同步电机自耦合无模型滑模控制调速系统。通过与PI控制及传统无模型滑模控制的对比仿真与实验分析,验证了所提控制策略的可行性与有效性。

基于双重约束的并网逆变器电流自动化控制方法研究

为降低并网逆变器逆变的并网电流畸变率,提出基于双重约束的并网逆变器电流自动化控制方法。以典型的三相LCL并网逆变器为例,分析其运行状态;并确定并网逆变器在进行逆变转换时,谐波对于逆变器并网电流的影响,计算并网逆变器环路增益函数;采用输出电流直接前馈的改进阻尼控制方法实现电流自动化控制,并引入全局-局部稳定双重约束原则,确定最佳的谐振抑制参数,提升电流的控制效果。测试结果显示,该方法的并网逆变器的电流畸变率均低于5%,电流跳变过程中,可在0.2 s内有效控制跳变电流结果。

具有飞行包线限制的飞翼无人机鲁棒自适应容错姿态控制

为实现复杂环境下飞翼无人机姿态的精确跟踪控制,考虑参数不确定性、外部扰动、执行器故障及飞行包线限制的影响,提出一种基于Nussbaum增益的鲁棒自适应容错控制方法。在受扰动的飞翼无人机姿态运动学与动力学模型基础上考虑执行器故障与系统不确定的影响,建立面向控制的姿态控制模型。通过引入时变障碍Lyapunov函数,在保证飞行包线限制的同时确保姿态跟踪误差的瞬态与稳态性能。通过自适应的有界估计与Nussbaum增益,补偿总的不确定项与执行器故障的影响。通过稳定性分析严格证明新提出的控制方法的可行性。仿真结果表明,新的控制方法能够确保飞行包线限制,同时保证预设的瞬态与稳态性能,实现飞翼无人机高精度的姿态跟踪控制。

基于双人零和博弈的孤岛微电网有界L2增益负荷频率控制

针对含不确定建模误差和新能源接入的孤岛微电网,提出了一种结合有界L2增益基线控制和扰动补偿的综合负荷频率控制(LFC)方法。首先,推导了微电网的全驱模型,将建模误差和新能源的影响总结成一个综合扰动。为提高系统的鲁棒性,该综合扰动被定义成控制信号的对手玩家。进一步,关于扰动抑制的有界L2增益问题被等价成求解综合扰动和控制信号的零和博弈Nash均衡,由此推导出有界L2增益基线控制器。为改善频率的二次控制,设计了基于五阶广义积分观测器的扰动补偿控制,并在此基础上引入了一种针对发电速率约束(GRC)的新型抗发电速率约束(anti-GRC)措施。最后,搭建了16 MW的新能源-柴油混合微电网仿真模型,并在多种工况下对所提出的综合LFC方法进行测试,验证了其有效性。

基于自动增益控制的信号量化损耗分析

在卫星信号接收的过程中,量化是模数转换的重要环节,信号量化会带来能量损失,对于信号后续的处理产生影响,根据信号特性选取合适的量化位数和系统基准功率可以有效改善这种损失.本文采用量化前后信号信噪比(signal to noise ratio,SNR)对比的形式来直观表示量化损耗,并给出了一般性分析公式.说明了自动增益控制(automatic gain control,AGC)模块在信号量化中的作用,结合量化损耗公式,通过确定最佳增益系数给出了一种基准功率的选取方式,使得不同SNR的信号量化损耗明显降低.仿真结果表明:在低位量化时,该方式对卫星导航信号的量化损耗能改善约1.5 dB.该分析对于接收机的设计以及工程实现具有一定的参考意义.

动力定位船舶鲁棒自适应异步自触发控制

针对动力定位船舶的通信带宽受限、执行器增益不确定性等问题,本文提出了一种异步自触发动力定位控制策略。该策略设计了一种自触发机制,解决了传统事件触发方法需要对触发条件进行连续监控这一约束,即下一触发时刻仅需要根据当前时刻的相关信息进行计算。对于具有多个执行器的动力定位船舶,每个执行器的自触发机制相互独立互不影响,即其每个控制器-执行器信道中的控制信号均为异步触发式传输。此外,对于每个执行器设计了一个自适应参数对其增益不确定性进行在线估计和补偿。通过仿真实验对上述控制策略进行验证,仿真结果表明:所提出算法具有较高的定位精度与稳定性能,且极大程度上减少了控制信号的传输次数,相较于对比算法减少了100倍传输次数,具有低通信负载的优点,更加符合工程需求。

基于非线性修饰和零阶保持器的船舶航向保持控制

[目的]为了解决船舶在海上航行时控制器舵角输出大、打舵频率高、控制速度较慢以及控制精度较低的问题,利用三阶闭环增益成形算法设计鲁棒控制器。[方法]首先,利用三阶闭环增益成形算法设计出线性鲁棒控制器,然后,在控制策略中加入双曲正切非线性修饰以及零阶保持器,在不同海况下对该控制器的性能进行仿真实验。[结果]仿真结果表明,相比于基于非线性修饰的传统PID控制器,在一般海况下,所提控制器在延迟时间、控制精度以及能量输出上分别改进了36%,14%和32%;在恶劣海况下,分别改进了27%,7%和16%。此外,不同海况下该控制器的仿真结果都具有稳定的舵角输出,并可以较快地稳定在临界值附近,证明了其具有较好的鲁棒性。[结论]改进的控制器符合工程实践,对于智能船舶的控制具有较好的应用参考价值。

高超声速飞行器指定时间时变高增益反馈跟踪控制

研究了高超声速飞行器控制通道存在未知环境干扰时的指定时间跟踪控制问题.基于高超声速飞行器的输入输出线性化模型,借助参量Lyapunov方程的一些性质,设计一种光滑、有界的时变高增益控制律.相比于现有的高超声速飞行器有限/固定时间控制方法,该算法不会出现抖振现象,同时收敛时间不依赖于初始状态且可以事先设定.当高超声速飞行器存在未知的有界环境匹配干扰时,该控制器能使高度和速度在指定时间跟踪上参考信号.仿真结果验证了方法的有效性.

具有功率调节和容错能力的风力机自适应控制

水平轴风力机面对高风速变化工况时,极易出现转子灾难性失控超速运行,此时风能转换效率低于预期值,同时恶劣的环境也对桨距角控制提出了容错要求。针对这些问题,提出一种具有功率调节和容错能力的风力机自适应约束控制方案,通过自适应约束的桨距角控制实现安全可靠的功率调节,并集成容错能力以补偿可能的故障影响。介绍水平轴风力机的数学模型和运行要求,分析基准的非线性自适应约束控制方案的设计过程,并在此基础上讨论具有未知控制增益、任意初始条件和存在故障影响下的设计方案,最后搭建MATLAB仿真模型对所提出的方案进行验证。仿真实验结果表明:所提方案可以提高风力机的功率调节效率,同时在不同工况和不同故障条件下均能将转子速度和发电功率控制在安全范围内。

自动装配的导纳控制系统中关键影响机制研究

在工业自动装配中,机械卡阻现象经常导致零件接触力增大,进而导致装配失败。本文以汽车装配中车门销与车身孔的装配任务为背景,运用导纳控制方法解决柔顺性难题。受导纳参数(弹性、阻尼和质量)的影响,控制系统可能在稳态误差、超调量和响应速度等方面出现不同程度的波动。为消除稳态误差的影响,本文采用基于倍率调节的积分优化方法成功消除稳态误差。面对超调量和响应速度不平衡的问题,本文提出一种基于罚函数的自动调参算法。通过设置惩罚项,在求解过程中逐渐满足约束条件。实验结果表明:接触力的震荡波动从0.1 N减小至0.05 N,当外界阻抗消失时,缩短50%的回落调整时间。该方法成功避免震荡引起的零件损坏,能够提高自动装配时的柔顺性能。

基于自适应机器学习的视觉机械臂控制方法

针对多输入多输出视觉机械臂系统中控制增益矩阵存在不确定性的问题,提出了一种基于自适应机器学习的控制方法。通过放宽对系统控制增益矩阵已知性的要求,设计了复合能量函数来证明系统的收敛性。通过模拟机械臂系统运动并使用未标定摄像机进行验证,证明了自适应迭代学习方法的有效性。

基于RBFNN的智能车辆转向系统的预设性能控制

针对存在模型非线性和参数不确定性的智能车辆转向系统的预设性能跟踪控制问题,采用径向基函数神经网络对转向系统中的不确定非线性进行在线逼近,结合障碍Lyapunov函数技术为智能车辆的线控转向系统设计预设性能控制器。在控制器设计中,采用动态增益技术补偿控制增益未知对系统控制性能的影响。利用Lyapunov方法分析系统的稳定性,证明在控制器作用下,前轮转角的跟踪误差在预设的时间内收敛至原点预设的邻域;通过数值仿真和整车实验验证了控制方法的合理性。

基于非奇异负载转矩观测器的永磁同步电机抗扰动控制

针对永磁同步电机负载转矩波动及惯性负载的变化对控制性能的影响,采用一种非奇异负载滑模观测器实时辨识负载转矩,并将观测的负载转矩按比例转化为补偿电流值对控制系统进行前馈补偿,以降低负载扰动的影响;采用模型参考自适应算法辨识系统的转动惯量,并将观测出的惯量输入到负载转矩观测器中,减少惯性负载扰动的影响。实验结果表明,在不同工况下负载转矩和系统惯量变化时,设计的非奇异负载转矩滑模观测器补偿效果比一阶滑模负载转矩观测器补偿效果好,能够快速恢复到给定速度,系统的抗扰性能有很好改善。

迭代学习控制器参数的数据驱动自适应整定方法

针对PID型迭代学习控制(iterative learning control,ILC)方法,提出了两种数据驱动自适应整定(data-driven adaptive tuning,DDAT)方法。首先采用紧格式迭代动态线性化(compact form iterative dynamic linearization,CFIDL)方法将原始的非线性系统转化为等价的线性数据模型,设计了一个目标函数来动态地调整PID型ILC的学习增益。其次,通过对设计的目标函数进行优化,提出了一种基于CFIDL的DDAT方法。该方法只使用实际的I/O数据,而不需要任何机理模型信息。进一步,引入偏格式迭代动态线性化(partial form iterative dynamic linearization,PFIDL)方法对结果进行扩展,提出了一种基于PFIDL的DDAT方法。所提出的两种DDAT方法都可以提高PID型ILC对不确定性的鲁棒性。最后,通过仿真验证了两种方法的有效性。

基于AD9361的快速增益控制研究

研究了AD9361的自动增益控制(AGC)模式和手动增益控制(MGC)模式,分析了两种模式的优、缺点,对AGC模式的闭环反馈时间进行了实际测试验证;针对AGC模式闭环反馈时间长的缺点,提出了一种基于MGC模式的快速增益控制策略,并进行了工程测试验证,可有效提高增益控制的闭环反馈时间,广泛应用于无线电导航和无线通信信号的抗干扰接收。