考虑传感器故障的柔性航天器自适应积分滑模主动容错控制

针对考虑传感器故障的柔性航天器姿态系统,提出了一种主动容错控制方法.首先,通过对测量输出进行滤波,将传感器故障转化为执行器故障形式;接着,设计一个基于未知输入观测器的自适应故障估计观测器,对未知故障进行辨识,同时,采用了一个故障检测观测器,对故障的发生进行检测;然后,利用故障估计信号对系统输出进行调节,结合自适应积分滑模和线性矩阵不等式技术设计输出反馈容错控制器;最后,对所设计的主动容错控制方法进行仿真,验证了所提方法的有效性.     

含有执行器故障的非线性切换互联大系统的自适应模糊Backstepping容错控制

本文研究了一类存在执行器故障的非线性互联切换大系统的自适应模糊Backstepping容错控制.首先定义了一个分段右连续函数作为系统的切换信号,系统依据切换信号改变模型.不失一般性,考虑执行器发生两种类型的故障,即卡死故障和失效故障,通过模糊逻辑系统逼近未知非线性函数,并设计自适应模糊容错控制器补偿执行器故障给系统带来的影响.通过Lyapunov定理证明了系统及相关变量的有界性,并基于数值仿真,验证了所提出方法的有效性.     

基于饱和约束和时变观测器设计的异构航天器姿态控制策略

针对空间异构环境下易产生非线性和不确定性影响,多个异构航天器进行姿态控制存在执行器输入饱和约束,对有限的资源进行协作调度难度大等问题,提出了异构航天器包含饱和输入和不确定性动态的鲁棒一致性追踪控制策略.在该控制策略中,参考系统的动态权重矩阵被允许是完全未知的,因此现有的方法并没有可行解.通过引入有向生成树假设,一种新的权重平均方法被提出来构造分布式观测器动态.通过综合分布式观测和非线性动态,一类新的鲁棒一致性追踪控制器被设计.仿真结果表明：当同步行为和分布式观测动态能够被同时获得并且达到领导者状态,异构系统的鲁棒一致性问题将被解决.同时,通过利用多个航天器的动态模型,设计了不同性能指标的参数条件,验证和分析了提出方法的有效性.     

基于模糊干扰观测器的抗饱和自适应反步控制

针对一类输入受限的非匹配不确定非线性系统,提出了一种抗饱和自适应反步控制方法.利用模糊干扰观测器在线逼近系统的未知非匹配不确定及干扰,采用反步控制方法设计自适应控制器.控制系统设计中引入限幅滤波器,有效降低了控制输入饱和对系统稳定性的影响,并且控制器设计无需对虚拟控制律进行重复求导.利用李亚普诺夫稳定性定理,证明了闭环系统渐近稳定.仿真结果表明了该方法的有效性.     

基于自适应阈值的SA雷达发射机故障重构预警方法研究

新一代天气雷达的故障识别和判定一直是雷达运维面临的技术挑战,部分严重故障的滞后响应会导致雷达相应部件的损坏加剧。本文在结合人工智能技术和雷达数据特点的基础上,提出了基于自适应阈值的SA雷达发射机系统故障预警和判定方法,建立了基于重构模型的发射机故障在线监测的算法框架。该算法框架能够在雷达发射机故障发生早期识别异常并给出预警。采用实际运行记录进行计算分析,并验证了该方法在实际运行中有效可用。     

基于扩张观测器的航天器无速度旋量信息姿轨一体化控制

针对在轨飞行期间无法精确获得速度信息（角速度与质心速度）的情况,设计了基于扩张状态观测器的航天器姿轨一体化控制器.首先给出了基于对偶四元数的航天器姿轨一体运动学与动力学模型;然后针对速度旋量信息缺失的情形并考虑模型参数误差与外界扰动设计了扩张状态观测器,并利用Lyapunov稳定性定理分析观测误差的有限时间收敛性;最后基于该扩张观测器设计航天器姿轨一体快速终端滑模控制器,分析该控制系统的有限时间收敛性,并进行数值仿真验证.     

基于观测器的多智能体系统的自适应一致性控制

针对带有非线性动态的高阶多智能系统,本文提出了基于观测器的一致性和自适应控制算法.在一致性算法中加入了历史信息,并且参数增益采用自适应律控制的策略.利用Lyapunov函数、稳定性理论、图论和线性矩阵不等式技巧,得到多智能体系统一致性的充分条件.最后通过数值仿真结果验证该算法的有效性.     

执行器退化的遥机器人系统量化反馈容错控制

针对遥机器人系统中存在执行器退化、控制输入量化,且编、解码端的量化灵敏度参数不匹配的问题,设计了遥机器人系统的鲁棒量化反馈容错控制系统.控制器结构的线性部分由线性矩阵不等式给出,旨在解决系统指标性能问题,非线性部分则用于处理量化参数不匹配问题.经稳定性理论证明,提出的鲁棒量化反馈容错控制方法能消除执行器退化及量化参数不匹配等的影响,并确保从机器人能渐近跟踪主机器人.最后,算例仿真验证了方法的有效性.     

带有驱动器冗余的欠驱动船舶的自适应容错控制

在本文中,一种非线性自适应控制容错策略的开发使得具有推力器冗余的欠驱动船舶可以遵循预定的路径行驶,尽管存在未知的系统参数以及由波浪、风和洋流引起的环境干扰.在设计和分析中涉及的技术包括使用反步法、参数投影技术和横向函数.结果表明,本文所提出的控制器,参考路径可以用任意小的跟踪误差进行全局跟踪.仿真结果证明了该控制器的有效性.     

基于鲁棒自适应策略的燃气轮机系统控制器设计

太阳能、风能和潮汐能等可再生能源的发电系统,具有间歇性发电的特性.因此,具有快速响应、发电效率高的燃气轮机发电系统,能够在可再生能源发电间歇出现时充当替代系统,不仅稳固电网的负荷能力,还有助于推动可再生能源的发展.由于燃气轮机是一个模型包含未知的复杂非线性系统,目前针对转速环节主要采取传统PID控制技术.然而,实际运行中系统工况发生变化时,控制器参数不能随着这些变化做出相应的调整,使得控制效果欠佳,执行器故障的出现也可能导致系统无法正常工作.因而,本文针对单轴燃气轮机的孤岛发电模式,结合燃气轮机系统特性,基于反步法的设计思路,引入不依赖于系统模型的鲁棒自适应控制策略,并加入容错控制和Nussbaum函数构造转速控制器.在控制器设计过程中融合动态面方法,解决高阶系统中反步法引起的计算爆炸问题.最后,通过仿真,验证了控制器的可靠性.     

通信受限下基于终端滑模和指对数滑模方法的编队航天器姿态协同控制

针对星间通信时延和信号量化情形下编队航天器,研究对应的姿态协同控制器设计问题.首先,为节省编队航天器星间通信的带宽资源,提出基于信号量化的星间数据通信策略,并设计了一种终端滑模姿态协同控制器以保证航天器编队姿态同步系统的渐近稳定;其次,考虑到航天器间可能存在通信时延,考虑基于信号量化的通信策略,提出一种基于指对数滑模面的编队航天器协同控制器设计方法,能保证编队航天器在有限时间内达到期望姿态;最后基于包含4个航天器的编队系统,通过仿真验证了所提出的协同控制方法的有效性.     

考虑性能约束的航天器近距离悬停控制

本文主要研究了考虑预设性能的航天器交会对接中的近距离悬停控制问题.针对追踪航天器近距离悬停控制问题,首先基于追踪航天器的姿轨耦合模型设计了线性滑模控制器实现了近距离悬停任务.在此基础上,为对系统收敛过程中系统状态的暂态性能进行约束,设计了基于预设性能的滑模控制器.同时,为减少系统状态的收敛时间,针对预设性能中的性能函数,采用了一种有限时间收敛的性能函数代替传统的性能函数,并改进了滑模控制器的结构.最后通过仿真进行验证,并对比三种控制策略,结果表明所设计的航天器交会对接预设性能滑模控制律具有理想的控制性能.     

初态学习下广义系统的迭代学习控制算法

针对一类在有限时间区间上运行的广义系统,提出了一种初态学习下的迭代学习控制算法,该算法对系统的控制输入采用闭环带指数变增益D型学习律.基于算子理论,给出了算法的收敛条件.该算法与闭环D型算法相比,在保证收敛的基础上加快了算法的收敛速度.数值仿真结果说明了该算法的优越性.     

基于滑模状态观测器的两自由度磁悬浮球控制

首先分析了磁悬浮球绕组磁力线扭曲特性,构建了含轴向和水平两自由度的磁悬浮球运动模型,采用模型转换,将系统中的匹配性和非匹配性干扰统一重构为匹配性干扰,建立新的系统状态空间方程;其次,针对悬浮气隙中气隙速度与加速度难以获取、干扰实时性观测困难的问题,提出了含干扰重构的气隙速度、加速度滑模观测器,并基于此观测器设计了滑模跟踪控制器;最后搭建含干扰重构的滑模状态观测和跟踪协同控制仿真平台,结果表明所提控制策略在动态响应速度、跟踪误差和抗干扰能力性能方面优于传统PID控制.     

机器学习方法在湖南夏季降水预测中的应用

利用湖南97个国家站的逐月降水资料、国家气候中心130项气候指数集以及国家气候中心和美国国家环境预报中心两套季节预测模式的降水预测资料,采用递归特征消除法确定预测因子并使用多层前馈神经网络、支持向量回归和自然梯度提升三种算法建立了两种湖南夏季降水统计预测方案的模型,检验了预测效果.结果表明:基于机器学习的预测模型对湖南...     

基于深度学习的强对流高分辨率临近预报试验

强对流天气临近预报、预警在气象灾害防御中具有极为重要的地位。在气象业务中,因对强对流天气临近预报、预警准确率和时、空分辨率的极高要求,使其成为业务难点和研究热点之一。对于高时、空分辨率强对流临近预报问题,尝试用深度学习方法来解决。首先将强对流临近预报抽象成同时包含时间和空间的序列预测问题;然后基于改进的循环神经网络算法形成的自编码模型,使用京津冀地区长序列、高时空分辨率天气雷达组网拼图数据进行模型训练;最后利用基于历史0.5 h雷达回波拼图数据训练得到的端到端神经网络,预报未来1 h内的逐6 min回波演变特征。通过基于传统外推算法的临近预报方法与深度学习算法的临近预报方法进行对比,发现使用的深度学习方法可以有效“学习”到高时、空分辨率序列雷达数据特征的内在关联,通过多层神经网络构造出抽象的深层特征,能够有效捕捉到雷达回波的演变规律和运动状态。通过计算雷达回波预报的命中率（POD）、虚警率（FAR）、临界成功指数（CSI）等检验表明,相较传统外推临近预报方法,在强对流回波临近预报准确率上有较明显提高。