摘要：以飞机电动环控用高速永磁同步电机(High-speed permanent magnet synchronous motor,HSPMSM)控制系统为研究对象,考虑到HSPMSM无传感器控制的研究主要集中在算法实现和转子估计误差消除方面,本文提出了一种基于小信号分析的无传感器全速控制全局稳定性分析和参数设计方法。该方法在扩展反电动势法的基础上设计了位置估计环的参数,并建立了位置估计环和速度环的参数对系统稳定性的影响。其次,本文使用根轨迹来设计I/f控制能够运行的最高转速和扩展反电动势法能够运行的最低转速,以确定算法切换的稳定转速。同时分析了电机参数在高温下的灵敏度。最后,在45 kW、4000 r/min表贴式HSPMSM上进行了全速域电动环控实验。结果表明,本文设计的回路参数和切换转速具有更好的动态和稳态性能,参数的灵敏度与理论分析一致,为HSPMSM的全局参数设计和灵敏度分析提供了可行的思路。

摘要：针对多智能体追逃问题,提出基于优先经验回放和解耦奖励函数的多智能体强化学习算法.将多智能体深度确定性策略梯度算法(MADDPG)和双延迟-确定策略梯度算法(TD3)相结合,提出多智能体双延迟-确定策略梯度算法(MATD3).针对多智能体追逃问题中奖励函数存在大量稀疏奖励的问题,提出利用优先经验回放方法确定经验优先度以及采样高价值经验.设计解耦奖励函数,将奖励函数分为个体奖励和联合奖励以最大化全局奖励和局部奖励,提出DEPER-MATD3算法.基于此算法设计仿真实验,并与其他算法对比,实验结果表明,该算法有效解决了过估计问题,且耗时相比MATD3算法有所减少.在解耦奖励函数环境下该算法训练的追击者的全局平均奖励升高,追击者有更大的概率追击到逃逸者.

摘要：研究了以高精度为目的的航天器悬停系统控制设计。采用相对轨道要素描述目标航天器和跟踪航天器之间的相对运动模型,具有清晰的几何意义和较高的精度。为了实现高精度的相对位置和相对速度跟踪,提出了一种改进型重复控制方案,该方案利用重复控制能够精确跟踪目标信号的优点,并通过加入非奇异终端滑模控制器克服了传统重复控制器易受非周期干扰影响的缺点。此外,利用非线性状态误差反馈改善了重复控制器的动态性能,并利用径向基函数神经网络逼近悬停模型的未知非线性项。通过严格的李雅普诺夫稳定性分析,保证了整个闭环控制系统的稳定性。最后,通过数值仿真验证了所提控制方案的有效性和优越性。

摘要：在实际应用中,感应式无线电能传输系统通常存在耦合线圈错位的复杂工况,影响系统的传输功率和效率。基于线圈定位与电容阵列提出一种适于S/SP补偿网络的调谐控制策略,在错位失谐工况下,主动利用原、副边线圈的位置信息,优化系统特性。为了量化系统的输出电压波动,建立了S/SP补偿网络在全工况下电压增益曲线的计算模型。进而为确保错位工况下系统的恒压输出特性,在给定的耦合系数变化范围和输出电压波动指标内,给出了电容阵列切换级数和容值调节步长的最优设计,并与传统定电容补偿进行对比。最后,通过一台800 W输出的原理样机对所提策略的有效性进行验证。验证结果表明,采用所提调谐控制策略,可以显著提高系统的输出功率与效率,并大幅降低其输出电压波动。

摘要：目前激光雷达里程计算法通常采用点、线、面特征或单一结构语义特征,在特征稀疏场景下其匹配精度易受到干扰。针对该问题,提出了一种基于多结构语义特征的激光雷达里程计与建图方法。首先,提出了一种基于网格的多结构语义特征提取方法,实现对柱面、地面以及平面的有效提取;然后,针对三类语义特征分别构建匹配代价函数,实现了多结构语义特征的联合匹配;接着,建立三类语义特征的参数化描述模型,并针对性设计了增量式地图存储与更新方法。最后,开展了室内外实验,并与A-LOAM、LEGO-LOAM、LIO-SAM、FAST-LIO、SLOAM等算法进行了对比分析。实验结果表明,所提算法的定位精度相对于上述算法,在室外和室内环境下分别提高了15%和5%以上。

摘要：永磁电机具有效率高、功率密度高、控制灵活的特点,研究永磁电机及其驱动系统的容错技术有利于提升其在电动汽车、新能源发电和航空电力作动系统等领域的应用潜力。对近年来永磁电机驱动系统容错技术领域的研究成果和最新进展进行归纳和总结:系统地将容错电机本体分为"冗余拓扑"设计和"结构优化"设计来进行归纳总结;将容错算法归纳为"基于电流矢量重构技术"和"基于电压矢量重构技术"来进行类比分析;三相和多相逆变器系统容错技术;位置/速度传感器和电流传感器故障容错方案,包括冗余传感器和无传感观测器技术。最后,指出目前容错技术存在的主要问题以及未来发展方向,为永磁电机及其驱动系统容错技术研究工作的进一步开展提供了参考。

摘要：为了使移动机器人获得高精度和快速收敛的跟踪性能,设计一种基于积分终端滑模和滑模观测器的轨迹跟踪控制方法.首先,考虑到移动机器人在实际运动过程中会受到地面湿滑、摩擦等原因引起的侧滑扰动的影响,建立其在该扰动影响下的运动学模型;然后,利用该动态模型设计滑模观测器来估计系统受到的扰动;接着,将估计的扰动值前馈至反馈控制器,用来抑制扰动对系统控制性能的影响,从而达到削弱抖振的目的;同时,基于跟踪误差设计积分终端滑模面,并结合滑模面和扰动估计设计新型积分终端滑模控制器;最后,基于Lyapunov稳定性理论对整个闭环系统进行稳定性分析.仿真实验结果表明,所设计的控制器具有更高的跟踪精度和更强的鲁棒性.

摘要：针对带有输入时滞和外部干扰的集群无人机系统,提出了一种基于强化学习的集群无人机事件触发分布式自适应最优控制方法。为了实现最优控制,引入了基于神经网络的强化学习算法,并设计了一种与系统控制性能有关的动态事件触发策略,该策略可以在尽可能降低对一致性控制性能不利影响的前提下,减少通信资源的浪费,同时该策略不存在Zeno行为。此外,在控制器设计过程中,引入了一种含有积分项的坐标变换来处理系统的输入时滞问题。在输入时滞和外部干扰的影响下,所提出的基于干扰观测器的最优分布式协同神经网络控制策略能够保证每个无人机系统所有信号都有界,并且每个无人机系统的输出能够实现一致性。最后,仿真结果验证了所提控制方法的有效性。

摘要：无人机在现代战争中已发挥重要作用,为夺取海域制空权,航母配备无人机是必然趋势.面向无人机着舰的高精度控制要求,本文针对存在建模误差与外部干扰的无人机,在动态面控制框架下提出一种基于干扰区间观测器的无人机预设性能着舰飞行控制策略.该策略能够对未知项提供区间估计,在前馈补偿未知项的同时,控制律将根据区间估计的宽度动态调节控制器增益,从而保证无人机的轨迹始终处在着舰轨迹约束范围内.同时,在干扰区间观测器与飞行控制律设计过程中,引入非线性增益,有效地处理了着舰机动中的状态非线性耦合.最后,基于Lyapunov函数方法与不变集理论,给出着舰飞行控制策略的参数设计条件,数值仿真也进一步表明该策略的有效性.

摘要：针对无人机飞行过程中遇到威胁需要及时安全规避的问题,本文提出一种基于经验直觉的无人机机动规避决策算法。首先将无人机威胁安全规避机动过程中所获取的态势信息,按照规避机动区域进行结构化处理并标注相应的机动决策标签,建立基于数据的无人机情景决策知识库。其次,利用无人机情景决策知识库中的数据训练长短时记忆网络以实现情景与机动决策之间的正确映射。然后,根据人类基于直觉进行行动决策的原理,设计无人机基于经验直觉的机动规避算法。最后,通过仿真分析表明所提出无人机威胁规避算法的有效性。