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基于时间序列的飞机运动扰动建模

数学的实践与认识 2005年第7期35卷 167-172页

作者：韩成标杨文安徐州建筑职业技术学院基础部江苏徐州221008

飞机的运动常常受到各种扰动因素的影响,这使得对其运动状态的刻画较为困难.由于确定飞机状态的三个量航速、航向、高度三者具有强相关性,采用了时间序列中的多维自回归方法对飞机扰动进行统计建模,以实例验证了所提方法是可行和有效的.

关键词：时间序列飞机运动扰动建模多维自回归模型自相关函数偏相关函数

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无偏模型预测控制综述

自动化学报 2020年第5期46卷 858-877页

作者：王浩坤徐祖华赵均江爱朋杭州电子科技大学自动化学院(人工智能学院) 杭州310018 浙江大学控制科学与工程学院杭州310027

无偏(静差)模型预测控制(Model predictive control,MPC)的设计目标是使被控变量渐近地跟踪设定值,这类控制方法直接关系到闭环系统的跟踪性能和抗扰性能.由于可以有效处理不可测扰动、模型失配等,无偏MPC具有很强的工程应用价值,但是... 详细信息

无偏(静差)模型预测控制(Model predictive control,MPC)的设计目标是使被控变量渐近地跟踪设定值,这类控制方法直接关系到闭环系统的跟踪性能和抗扰性能.由于可以有效处理不可测扰动、模型失配等,无偏MPC具有很强的工程应用价值,但是在理论方面并没有得到充分重视.近30年来,围绕无偏MPC的原理、分析和设计展开了一系列的研究工作,并取得了系统性的研究成果.当前的一些研究结果大多分散在不同的参考文献中,缺少全面的梳理和呈现.本文的主要工作包括回顾常见无偏控制方法,综述当前无偏MPC的研究进展,并探讨一些潜在的研究方向.

关键词：模型预测控制无偏控制跟踪控制扰动建模扰动估计器

一种抑制掠海飞行中多种扰动的高度组合滤波方法

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中国惯性技术学报 2020年第4期28卷 522-527页

作者：李金晟庄凌宋加洪陈刚胡建北京航天长征飞行器研究所北京100076

掠海飞行器的高度控制系统常采用雷达高度表辅助惯性加速度计获取高度信息,但高度表测量的是飞行器与海面的实际高度,而非控制系统所需的相对平均海平面的高度。当飞行高度较低时,海浪扰动及传感器的测量误差对控制系统性能影响显著,为... 详细信息

掠海飞行器的高度控制系统常采用雷达高度表辅助惯性加速度计获取高度信息,但高度表测量的是飞行器与海面的实际高度,而非控制系统所需的相对平均海平面的高度。当飞行高度较低时,海浪扰动及传感器的测量误差对控制系统性能影响显著,为此提出了一种高度组合滤波方法。首先采用基于状态扩增法及量测差分法的改进卡尔曼滤波估计高度表和加速度表的常值误差。随后引入预测滤波实时对状态模型进行补偿修正,估计加速度表的慢变漂移。最后基于修正的状态模型,采用贝叶斯理论,给予模型先验估计值更大的权重,实现对任意海况下海浪扰动的抑制。仿真结果表明,在多种扰动同时存在的情况下,提出的组合滤波相比于已有的扩展卡尔曼滤波方法,高度估计的均方根误差进一步降低了25%,并且在给定补偿器的高度控制系统中,仅有组合滤波能满足掠海低飞的控制要求。

关键词：掠海飞行器高度控制组合滤波有色噪声扰动建模

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船舶减纵摇控制的LQG方法研究

哈尔滨工程大学学报 2004年第4期25卷 407-411页

作者：陈虹丽赵希人叶葵彭秀艳哈尔滨工程大学自动化学院黑龙江哈尔滨150001

提出一种船舶减纵摇控制的新方法.海浪对船舶的扰动力和力矩是一种平稳随机过程,基于切片理论,求得海浪扰动力和力矩的一个样本.一方面通过Kalman滤波对船舶的姿态进行有色估计,然后对系统进行随机最优控制.另一方面利用递推最小二乘法... 详细信息

提出一种船舶减纵摇控制的新方法.海浪对船舶的扰动力和力矩是一种平稳随机过程,基于切片理论,求得海浪扰动力和力矩的一个样本.一方面通过Kalman滤波对船舶的姿态进行有色估计,然后对系统进行随机最优控制.另一方面利用递推最小二乘法对海浪扰动进行建模.将扰动模型与原来的系统模型合并为新的系统模型,并引入白噪声作为新的系统干扰.对扩展后的新系统,运用线性二次高斯(LQG)设计方法计算出扩展Kalman滤波增益阵和扩展随机最优控制增益阵.结果表明,利用经典的LQG控制方法实现船舶减纵摇控制是可行的.最后,通过对扩展随机最优控制效果和有色随机最优控制效果的对比,可以看出扩展随机最优控制在工程应用中更可取.

关键词：扰动建模 LQG设计扩展Kalman滤波扩展随机最优控制

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电力系统水冲洗旋翼无人机的抗干扰控制研究

电力系统水冲洗旋翼无人机的抗干扰控制研究

作者：白若蓉中国科学技术大学

学位级别：硕士

近几年来,随着计算机、微电子、芯片、传感器等软硬件技术的不断进步,无人机开始越来越多地在各个应用场景中扮演着重要的角色。旋翼无人机与常见的固定翼无人机相比具有许多优势:例如结构简单、可操作性强,机动性灵活、安全性较高等,... 详细信息

近几年来,随着计算机、微电子、芯片、传感器等软硬件技术的不断进步,无人机开始越来越多地在各个应用场景中扮演着重要的角色。旋翼无人机与常见的固定翼无人机相比具有许多优势:例如结构简单、可操作性强,机动性灵活、安全性较高等,被广泛应用在军事、植保、航空拍摄、物品运输等多个场景中。在电力系统中,绝缘子是重要的绝缘元件。因为其一直工作在大气环境中,其表面容易形成一层污秽层,造成污闪短路等现象。为了减少经济损失,定期清洗绝缘子的表面是很有必要的。目前的电力系统中常用的几种清洗绝缘子的方法有:停电人工清洗、载人直升机清洗、车载水箱清洗等。但这些方法成本较高、安全性低、应对突发事件能力较差,难以大规模推广。本文依托国家电网的科研项目,研究利用无人机搭载水箱清洗输电线路中的绝缘子。无论在哪个应用场景下,无人机的稳定飞行以及快速精确地飞到期望的位置并保持相应的姿态都是人们研究的重点。其中,无人机在飞行时会受到来自外部的扰动,例如风扰、电磁干扰等,也会由于内部参数变化和模型不确定性的影响受到内部的干扰,故而无人机的抗干扰控制是至关重要的问题。一直以来,许多专家学者在无人机抗干扰控制方面己经提出了许多有价值的成果,但仍存在一定的不足之处。例如控制器求解困难,计算过程复杂导致实时性较差,对扰动缺少分析等。本文考虑实际的项目应用背景,基于扰动建模和非线性的控制方法来设计无人机的位置和姿态控制器,并通过数值仿真实验来验证控制效果。本文研究了针对回冲力扰动的无人机抗干扰控制。利用牛顿第二定律和欧拉方程建立了四旋翼无人机的位置和姿态的动力学方程。针对无人机冲洗高压线路中的绝缘子时所受到的回冲力干扰,利用动量定理和伯努利方程进行扰动分析和建模。然后,将无人机系统划分为位置外环和姿态内环的双闭环系统,并分别运用非线性控制方法来设计其相应的控制器,并进行期望姿态角的解算。在此基础上,对无人机系统抗干扰控制进行数值仿真,仿真的结果证明了本文所设计的控制器能够有效使无人机在受到回冲力干扰时保持稳定。在此基础上,本文还考虑到无人机在飞行过程中除了会受到回冲力的干扰还会有其他的未知的外界扰动,本文引入了滑模控制来设计无人机位置外环和姿态内环的控制器。同时,考虑到滑模控制中存在的抖振问题,以及系统模型的不确定性和系统内部参数变化所造成的内部扰动,本文又引入了扩张状态观测器来对所设计的控制器进行改进和优化。在控制量中实时补偿系统受到的总扰动,从而有效提高了系统的抗干扰能力。本文的研究背景主要为电力系统中使用无人机搭载清洗水箱对输电线路中的绝缘子进行带电水冲洗作业。这项工作的研究不仅为电力行业的空中作业扩展了发展方向,提出了一种新的带电水冲洗绝缘子的方式,同时也为无人机抗干扰控制的研究拓宽了思路。从仿真实验的结果来看,无人机带电水冲洗可以有效的清洗输电线路中的绝缘子,并在飞行和冲洗的过程中都保持稳定飞行,顺利完成作业任务。

关键词：无人机带电水冲洗扰动建模抗干扰控制

同方学位论文库评论

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电容式电压互感器计量误差智能预测研究

电容式电压互感器计量误差智能预测研究

作者：雷雨萌武汉理工大学

学位级别：硕士

电容式电压互感器(Capacitor Voltage Transformer,CVT)作为电能测量系统的重要组成单元,其计量误差是影响电能交易公平性的重要参数。目前对CVT计量误差的研究集中在误差监测方法上,而忽略了误差预测对准确计量和设备运维的重要意义。... 详细信息

电容式电压互感器(Capacitor Voltage Transformer,CVT)作为电能测量系统的重要组成单元,其计量误差是影响电能交易公平性的重要参数。目前对CVT计量误差的研究集中在误差监测方法上,而忽略了误差预测对准确计量和设备运维的重要意义。因此,本文提出了CVT计量误差智能预测方法,主要内容如下。首先,进行了CVT计量误差影响因素的机理分析。以CVT的电路结构为基础,分析了CVT计量误差的产生原理,依次研究了环境温度、湿度等气候环境和表面污秽、环境电场、二次负载等运行工况对CVT计量误差的影响机理。其次,进行了CVT多维计量误差数据分析与扰动建模。通过数据分析,验证了CVT计量误差随影响因素的变化规律;将最大信息系数算法应用于CVT多维计量误差数据,从而提取了环境温度、二次负载等主导特征量;基于电网领域先验知识,建立了主导特征量的误差扰动模型,扰动实验表明该模型能有效覆盖误差的扰动量,而误差波动量则需通过机器学习或深度学习预测算法进行挖掘,从而提出CVT计量误差的组合预测思路。之后,提出了基于机器学习的CVT计量误差组合预测模型。基于组合预测算法框架,优选了GBDT波动预测算法和PSO权重分配算法,分别针对其计算复杂度缺陷和早熟收敛缺陷,引入了轻量化策略并提出了自适应惯性权重改进策略,从而建立了基于Light GBM的CVT误差组合预测算法。消融实验表明,两个改进策略分别减小了83.7%的运行时长和57.1%的MSE误差;对比实验表明,该算法的MSE误差仅为0.0003,优于主流机器学习预测算法。最后,提出了基于深度学习的CVT计量误差组合预测模型。优选了LSTM误差波动预测算法,引入了双向记忆改进策略,提出了深度特征提取策略和多任务学习改进策略,从而建立基于改进LSTM的CVT误差组合预测模型。消融实验表明,3个改进策略均能有效提升准确度,共同作用时MSE误差减小84.6%,且多任务学习改进策略还减小了42.3%的预测时长;对比实验表明,该算法相比Light GBM误差组合预测算法减小了33.3%的MSE误差,但也提出了极高的硬件环境要求,因此在实际应用中应根据应用场景进行算法优选。本文算法能够预测CVT计量误差的变化趋势,为CVT和电能测量系统的运行维护与性能校验提供指导意见,具有突出的工程应用意义。

关键词：电容式电压互感器计量误差扰动建模组合模型智能预测