提出一种基于多模型自适应估计~(MMAE) 的星敏感器低频误差~(LFE) 校准方法. 星敏感器低频误差主要是由空间热环境的周期性变化造成 的, 会对卫星姿态确定精度造成显著影响. 低频误差的影响可以通过扩维卡尔曼滤波~(AKF) 进行校准. 但是, 在星敏感器观测量中不存在低频误差的情况下, AKF 的姿态估计精度往往不及传统卡尔曼滤波~(KF). 针对这一问题, 将~KF 与 ~AKF 相结合, 设计了基于~MMAE 的姿态确定滤波算法, 该算法能够根据星敏感 器在轨误差特性自适应的选择~KF 或~AKF 算法进行滤波. 仿真结果表明, 所提 算法综合性能优于~KF 和~AKF, 适用于对姿态确定精度要求较高的高分辨率对地 观测卫星.
基于等价输入扰动(EID)的方法, 通过对抑制外界未知扰动(匹配的或者非匹配的), 实现了对空间桁架的振动控制. 首先利用有限元分析(FEA), 计算空间桁架的质量矩阵, 阻尼矩阵, 刚度矩阵及输入矩阵, 进而建立空间桁架的模型. 为了便于分析和设计, 利用模态降阶的方法对模型进行降阶处理. 在降阶的模型的基础上, 设计等价输入扰动观测器观测外部未知扰动. 基于观测的结果, 进一步地设计了空间桁架的振动控制方法. 最后给出数值仿真, 以证实所提方法的有效性.
研究了一类异构线性多智能体系统的最优输出跟踪问题. 利用非零给定点调节器理论, 通过引入适当的性能指标函数, 得到了使所有智能体输出变量收敛到期望值的充分必要条件; 并指出当个体输出矩阵为单位阵时, 最优输出跟踪问题即转化为最优状态跟踪问题; 在此基础上, 将所得结果推广到了个体状态变量传输具有时滞的情形, 得到了问题可解的充要条件, 给出了时滞上界. 同时, 给出了系统实现动态输出跟踪的充分必要条件. 利用所得结果, 可以确定满足性能指标要求的信息交换拓扑和基于个体的控制器, 从而为实现最优输出/状态跟踪的异构多智能体系统的设计提供了工具. 仿真结果验证了所得结果的有效性.
在构建制造商和销售商博弈模型的基础上,将计算实验方法引入到供应链系统的研究中,利用多Agent建模技术来建立供应链模型,设计了关于供应链企业竞合关系的计算实验,以实验的方法尝试进行供应链网络企业间竞合关系的研究.实验发现的规律与演化博弈方法所得出的结论基本一致,证明了实验的可行性.通过实验发现,企业合作的支付矩阵以及初始合作比例对供应链网络企业间的竞合关系有着重要的影响.
考虑实际生产过程中的不可测噪声, 提出一种基于可分离组合式信号的Hammerstein输出误差滑动平均系统辨识方法. 通过可分离组合式信号源实现了Hammerstein输出误差滑动平均系统中静态非线性环节和动态线性环节的分离, 解决了中间不可测变量的估计问题. 基于辅助模型辨识思想和相关分析法估计Hammerstein 输出误差滑动平均系统中静态非线性和动态线性环节的参数, 避免了采用迭代法辨识Hammerstein模型时存在模型参数初始化和收敛性难以证明的问题, 并有效补偿噪声信号的干扰. 仿真结果验证了上述方法的有效性.
对一类非线性控制系统可以先通过等价转换为三角形式非线性系统, 然后通过后推法和前推法设计控制器. 故而考察在线性坐标变换和状态反馈之下, 给定仿射非线性系统是否等价于严格上三角形式, 下三角形式系统和上对角系统. 利用微分几何控制理论, 给出非线性系统等价于上述三种特定系统的充分必要条件. 最后, 用一个实例说明如何通过状态反馈和线性坐标变换实现上述等价转换.
针对常微分方程最优控制问题的数值求解,提出了一种自动计算性能指标梯度的方法.该方法通过显式数值积分方法求解状态方程,将最优控制的性能指标看作控制参数向量的显式函数,并根据链式求导法则计算其梯度.针对欧拉法和四阶龙格库塔法,推导了下一时刻状态对当前状态及控制导数的解析表达式.在求解状态方程的过程中,计算并采用行压缩方式存储了这些数值.然后在计算性能指标时反向计算,获得性能指标的精确梯度,并将其用于基于梯度的最优控制求解.通过计算实例验证了所计算导数的准确性,并在求解最优控制问题时与前向差分梯度方法进行了比较,求解结果表明了该方法的有效性.
在建立一种常见的七自由度冗余机械臂D-H模型的基础上, 结合固定关节角法和加权最小范数法, 提出了一种基于二次计算的逆运动学优化算法. 基于加权最小范数法具有回避关节极限以得到优化解的优势, 该算法一方面在牺牲一定时间复杂度的条件下进一步提高了逆运动学求解的精度, 另一方面基于迭代算法解决了雅克比伪逆不存在时加权最小范数法无法求解的问题. 通过仿真结果可以看出, 基于加权最小范数法的二次计算法在对期望轨迹的跟踪精度上有了很大提高, 并能够较好地解决雅克比伪逆不存在时的求解问题.
移动机器人通常需要搭载多种传感设备以获取自身和周边环境的信息,导致系统过于复杂,且成本高昂.文章建立了一种低成本移动机器人系统,使用基础运动底盘,搭载单一的通用RGB-D传感器, 在ROS开源环境下,运行RGB-D SLAM算法、点云分割算法和反馈镇定控制器,实现了移动机器人的自身定位、障碍检测、运动规划与控制,并能同时建立三维空间地图.实验表明,文章系统具有出色的定位与运动控制效果,成功检测并规避障碍物,建图效果良好,并且精度较高,重复性好. 此外,系统结构简便,通用性好,可在家庭服务等环境和任务方面取得广泛应用.
针对动力学模型中带有参数未知特性的机械臂位置和速度跟踪问题,提出一种新型的基于神经网络和全阶滑模的控制策略.该策略考虑了执行器的动力学特性,然后基于跟踪误差,建立了全阶滑模面,并利用径向基网络对模型未知特性进行逼近,进而设计鲁棒自适应控制律使得系统状态到达滑模面并沿滑模面收敛到平衡点.理论分析证明了所设计的控制策略可在克服抖振问题的同时保证闭环系统的渐近稳定性.二连杆机械臂系统的数值仿真结果验证了所提出方法的有效性.
针对永磁同步电机系统复杂难以准确建模和控制器设计不易问题, 文章采用${{i_d} = 0}$的矢量控制策略, 建立了永磁同步电机的二阶特征模型, 经验证其动态特性能真实逼近实际模型. 基于该特征模型设计了一个带有安排过渡过程且以非线性黄金分割自适应控制器为主的控制 方案. 通过Simulink仿真实现了该控制方案下可调参数的整定以及方案可行性的验证. 最后在实际平台上验证了控制方案的有效性, 实验结果表明该方案能够实现永磁同步电机的高精度控制.
