基于RFID的基带通信IP核的设计与仿真

分析基于射频识别(RFID)技术的系统基带通信过程,建立RFID基带传输模型,利用FPGA技术实现具有基带编解码、数据收发功能的通信IP核,介绍基于模块化思想的基带通信IP核的RTL设计方法,利用QuartusⅡ与Simulink工具进行系统仿真,仿真实验结果表明,该通信模块是有效的,能够为设计RFID通信系统提供高度集成的基带通信IP核。

基于PSO的球磨机粉磨系统自适应模糊控制

提出了一种基于粒子群算法优化(PSO)的模糊控制器,对模糊控制器参数进行全局优化,以弥补模糊控制器参数在线调节方面的不足,并应用于球磨机粉磨系统的控制中。控制系统采用粒子群优化模糊控制器作为双闭环控制中的成品流量控制器,并在Matlab/Simulink进行的仿真分析中实现模糊控制器参数的在线调节。仿真结果表明,系统较好地实现了给定参考轨迹自适应跟踪,具有鲁棒性强、控制精度高等优点。

UHF RFID 射频前端及其编解码设计

射频识别（Radio Frequency Identification，RFID）技术，是一种利用射频通信实现的非接触式的数据采集和自动识别技术（以下通称RFID技术）。而超高频射频识别技术（Ultra High Frequency RFID，UHF RFID）具有识别距离远、识别准确率高、识别速度快、抗干扰能力强等特点而成为当前研发的热点。UHF RFID读写器的难点就在于射频前端电路和基带编解码的设计，它们设计的好坏直接决定了读写器的性能好坏。 本文首先通过介绍UHF RFID读写器射频前端设计的基本原理，采用射频通用收发模块进行射频前端设计的方法，给出了以ADF7020收发芯片为核心的UHF RFID读写器的射频前端的整体设计和具体的实现电路，设计了包括射频收发电路、射频前端匹配电路、滤波电路、环行器电路、功率放大电路等。 其次根据EPC Gen-2的协议标准进行了UHF RFID读写器的基带编码解码的仿真设计，然后开发了以FPGA为核心的完整的数字基带硬件电路，实际调试表明整个基带编解码软件在硬件基带PCB板上运行状况良好，并能对EPC Gen-2的协议标准的命令进行正确的编码解码。 最后通过研究学习软件无线电的理论和开发方法，把UHF　RFID读写器的射频前端分成射频模拟前端和射频数字前端，给出了一种基于软件无线电思想的UHF RFID射频数字前端设计模型，并借助于SIMULINK中的信号处理工具箱对构建的数字前端的进行仿真验证，仿真结果验证了用软件无线电实现UHF RFID数字前端的可行性。

三维环境中基于ESMF的多机器人协作观测方法

提出了一种基于扩展集员估计（ESMF）的多机器人协作观测方法，该方法将多机器人之间的观测数据融合过程嵌入到估计过程当中，从而减少了数据处理的过程，增强了算法的快速性。同时，这种方法在实现协作观测时只需要协作机器人传送观测信息而不是整个的估计信息，因此可以减轻多机器人系统的通信负担。除此之外，该方法在融合多机器人的观测数据过程中避免了多余的近似过程，增加了观测的准确性。最后，给出了三维环境下的仿真结果，验证了方法的可行性。

基于MIT规则的自适应Unscented卡尔曼滤波及其在旋翼飞行机器人容错控制的应用

提出一种新颖的基于MIT规则的自适应Unscented卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter,UKF)算法,用来进行参数以及状态的联合估计。针对旋翼飞行机器人执行器提出一种执行器健康因子(Actuator health coefficients,AHCs)的故障模型结构,应用自适应UKF对AHCs参数进行在线估计,将联合估计的状态以及故障参数引入基于模型的反馈线性化控制结构,组成完整的容错控制系统。提出的自适应UKF算法以及容错控制结构经过中科院沈阳自动化研究所ServoHeli-20旋翼无人智能平台数学模型进行仿真试验验证,效果良好。

智能机器人技术在南极科学考察事业中的试验应用

智能机器人技术在极地科学考察事业中有着广阔的应用前景。2007/2008年度第24次南极科学考察中,我国开发的冰雪面移动和低空飞行机器人在南极成功实现了首次应用。扼要介绍国外开发的应用于南极的智能机器人技术,重点介绍我国开发的冰雪面移动和低空飞行机器人及其在南极现场的试验应用情况。此外,作者思考了我国南极考察事业对智能机器人技术的一些潜在需求,以期能对未来的机器人技术开发提供参考。

基于天际线识别的无人机实时姿态角估计

以无人机天际线识别为背景,提出了一种准确、实时的天际线识别算法,并由此估计姿态角。在结合实际情况的基础上,对天际线建立能量泛函模型,利用变分原理推出相应偏微分方程。在实际应用中出于对实时性的考虑,引入直线约束对该模型进行简化,然后利用由粗到精的思想识别天际线。首先,对图像预处理并垂直剖分,然后利用简化的水平直线模型对天际线进行粗识别,通过拟合获得天际线粗识别结果,最后在基于梯度和区域混合开曲线模型约束下精确识别天际线,并由此估计无人机滚动和俯仰姿态角。实验结果表明,该算法对天际线识别具有较好的鲁棒性、准确性和实时性。

基于模型差分析的旋翼飞行机器人航向与垂向预测控制方法

本文针对旋翼飞行机器人全包线机动飞行中的驱动器滞后以及动力学模型时变的问题,提出了应对不确定性动力学模型的基于模型差分析的增量平稳预测控制方法。该方法首先通过建立增量平稳预测过程模型来应对驱动器输出滞后与稳态模型以及系统工作点的不确定性,并提升控制系统鲁棒性。然后通过自适应集员滤波器在线估计系统瞬态动力学与名义模型的偏差来补偿全包线飞行中时变模型对于名义控制器跟踪性能的影响。最后,通过实际的飞行试验验证了此方法能够有效的解决全包线飞行中航向与垂向的驱动器滞后与动力学时变问题,并且可以实用于旋翼机器人航向与垂向的全包线自主飞行控制。

旋翼飞行机器人故障诊断与容错控制技术综述

对故障诊断和容错技术的发展过程进行了简要概述,以旋翼飞行机器人为研究对象,在分析了旋翼飞行机器人故障诊断与容错控制特点的基础上,介绍了当前国内外在该领域的研究进展和主要方法.最后,总结了该领域待解决的难点问题,并指出了该研究领域的发展趋势.

面向旋翼飞行机器人的控制方法研究

旋翼飞行机器人是目前国防、民用两大领域都迫切需要的一种无人平台，它在受限空间内的机动能力，如在狭小的空间起降、空中悬停、超低空飞行、悬停转向等，使得其可以承担固定翼无人机所难以完成的使命，如城市空中信息获取、灾难搜救、反恐防暴、输电线路油气管线巡检、边防反走私反偷渡、森林防火、航拍航测等等。但是，要摆脱遥控的限制，实现旋翼飞行机器人远距离、超视距自主飞行，高性能的机载控制器是必要的前提。但是，由于旋翼飞行机器人的动力学模型复杂，除了飞行器所共有的空气动力学不确定性外，还包括主、尾旋翼之间的强耦合，低空飞行时由旋翼气流引起的地效扰动，低速飞行时的风扰等。上述这些因素导致难以建立起旋翼飞行机器人的动力学模型。 旋翼飞行机器人的动力学复杂性是制约其高性能控制实现的核心问题，如何解决这个问题也就成为目前自动控制领域的重要研究方向之一，其研究内容包括可以归纳为：1) 如何合理简化动力学模型使其适合控制策略设计，2) 如何处理未建模不确定因素和空气动力学扰动，3) 如何提高算法的实时性以便在线实现。 本论文针对上述内容开展深入研究，以在线可实现性为核心目标，旨在建立具有结构简单、实时性好、针对不确定因素及扰动具有强鲁棒性的旋翼飞行机器人控制方法。论文的具体内容安排如下： 第1章，在综述现有控制方法的基础上，深入分析并归纳出旋翼飞行机器人控制策略设计中的难点；同时，鉴于本论文将重点研究在线估计方法与旋翼飞行机器人控制策略相集成的可行性，本章也分析了现有非线性估计方法的特点。 第2章，在简单介绍旋翼飞行机器人飞行机理的基础上，将其视为理想刚体，根据理论力学及叶素理论建立了旋翼飞行机器人六自由度动力学模型。这个模型是一个本质上强非线性、不稳定、高度耦合、非最小相位，带有时变不确定因素的多输入多输出系统。本章对该模型进行了相应地简化，使其可以作为后续控制方法设计与分析的基础。 第3章，重点研究旋翼飞行机器人的独立通道控制方法，提出了两种方案提高基于单输入单输出简化模型的独立通道控制对未建模因素的鲁棒性。首先分析了动态反馈线性化方法在旋翼飞行机器人独立通道控制方面应用的可行性，虽然在理论上可以证明其稳定性，但其对模型的依赖以及计算量大、实时性差等缺点将制约其在实际系统上的应用。以此为基础，又创新地提出基于自调整神经元的控制方法克服未建模扰动和未知时变参数扰动，该方法保留了独立通道控制结构简单、算法易于实现的特点。 第4章，深入研究了UKF算法。在介绍了U变换和标准UKF算法的基础上，提出了具有噪声统计特性自适应能力的UKF算法。该方法以新息方差的实际值与估计值的差为指标函数，用MIT规则作为自适应机制，在线调整UKF中的噪声方差参数，从而提高UKF估计方法在先验信息不足时的估计性能。该方法为基于在线主动估计的旋翼飞行机器人控制奠定了基础。 第5章，提出基于在线主动建模的旋翼飞行机器人控制结构。在该结构中，利用非线性估计方法在线估计旋翼飞行机器人动力学模型中的不确定因素及扰动；同时，将在线估计的结果融入控制策略，实现对模型不确定因素及扰动的抑制。 最后对全文作出总结。

旋翼飞行机器人故障诊断及容错控制方法研究

无人直升机（Unmanned Helicopter）具有固定翼无人机所不具备的很多优势，它具有垂直起降、空中悬停、协调转弯、前飞、侧飞等多种飞行模态。这种独特的飞行性能决定了它的使用价值：在军用方面，无人直升机既能执行各种非杀伤性任务，又能执行各种软硬杀伤性任务，包括侦察、监视、目标截获、诱饵、攻击、通信中继等；在民用方面，无人直升机在航拍、大气监测、交通监控、资源勘探、电力巡检、森林防火、农业等方面具有广泛的应用前景。但是，直升机自身动力学所固有的高度复杂性和不确定性，导致难以对其实现高性能控制，目前视距范围内遥控仍然是其主要的行为方式，这极大地制约着无人直升机的实际应用。近五年来，将机器人学中的自主行为技术与无人直升机平台相结合，构造全自主型无人直升机系统，即所谓的旋翼飞行机器人（Rotary Wing Flying Robot, RWFR），被认为是一种可行的技术路线；同时，与之相关的自主控制方法也成为移动机器人领域的重要研究方向之一。 自主行为能力包括三个层面的内涵：一是自主、在线的环境理解能力，这里的环境不仅是机器人所处的外部环境，也包括其自身的动力学以及健康状态；二是以环境理解为基础的优化行为自主产生能力；三是控制自身本体实现期望行为的能力。对于旋翼飞行机器人而言，其自身健康状态的自主理解以及与之相关的控制行为产生是至关重要的环节，因为它决定着可靠性。旋翼飞行机器人具有多变量、非线性耦合、柔性结构等多种动力学特性[1]，在飞行过程中会遇到风、发动机振动等多种扰动，其机械部件和控制系统极易出现故障，如果故障不能被有效检测或在有限控制周期内没有被及时处理，旋翼飞行机器人就会因其静不稳定的特点而失去控制，导致机体严重损毁甚至地面人员伤亡。 本论文针对旋翼飞行机器人的自主健康诊断与管理能力开展深入研究，重点研究传感器、执行器、飞机本体故障解耦，各子系统故障的检测、辨识与容错控制，面向在线应用的算法实时性等核心问题，旨在建立具有结构简单、实时性好、针对典型故障可实时进行故障诊断及容错控制的方法体系。论文的具体内容如下： 第1章，对故障诊断及容错控制方法的研究现状进行综述，深入分析并归纳旋翼飞行机器人故障诊断与容错控制中存在的问题和发展方向，引出本文的研究内容和重点。同时，在简要介绍国内外各种旋翼飞行机器人实验平台的基础上，选择一种具有典型性的实验平台进行深入分析，总结了其特点和不足，为研制自己的实验平台系统奠定基础。 第2章，作为论文后续方法研究、仿真及实验验证的基础，首先介绍旋翼飞行机器人的动力学模型，接下来介绍本人参与研制的开放式仿真系统，并着重介绍以作者为主要负责人所设计、研发的40公斤起飞重量级旋翼飞行机器人开放式飞行实验平台—ServoHeli-40。 第3章，以阐述ServoHeli-40旋翼飞行机器人自主飞行控制结构及独立通道控制方法为基础，创新性地提出旋翼飞行机器人容错控制体系结构，并分析该结构中各模块任务及作用。针对传感器和执行器故障之间的耦合问题，提出基于贝叶斯推理的异类故障解耦方法，为独立研究传感器、执行器故障扫清障碍。 第4章，重点研究旋翼飞行机器人传感器故障诊断及容错控制。针对不同故障检测类型和阶段，提出了三种方法。首先针对突变类型的传感器故障采用基于db2的小波变换方法进行检测，对传感器数据进行时频域同时变换，实现实时准确分析；其次应用自适应神经网络方法对故障信号及正常飞行中飞行模态变化进行区分，提高了故障检测的可信性与可靠性；最后以多源传感器信息融合为基础，探索在部分传感器出现故障的情况下提供次优的传感器数据。 第5章，重点研究执行器软性故障的在线估计及控制策略在线重构问题。首先提出旋翼飞行机器人执行器定量软性故障的数学表达方法，深入研究两种自适应UKF方法在执行器软性故障在线估计方面的有效性和可行性；最后，提出一种基于故障参数在线估计的控制策略重构方法。 论文针对所提出的方法，以ServoHeli-40旋翼飞行机器人的实际拟合动力学模型为对象开展了仿真研究，部分内容在ServoHeli-40上进行了实际飞行实验验证。

水下机器人-机械手系统构建与研究

描述了一水下机器人——机械手系统研究平台的搭建,详细介绍了三功能水下电动机械手的设计与实验,给出了载体分系统的设计结果,利用Matlab工具箱和M函数构建了系统仿真模型,可以有效地对系统规划和控制算法进行验证(包括分别对载体分系统和机械手分系统的控制),可为进一步的现场试验提供指导和方法验证。

自治水下机器人全自由度仿真

由于自治水下机器人技术的复杂性 ,系统仿真技术变得越来越重要。系统地分析了自治水下机器人 (AUV ,AutonomousUnderwaterVehicle)的运动模型和空间运动方程 ,运用MATLAB下的SIMULINK ,设计了自治水下机器人的全自由度仿真工具箱 ,包括机器人本体运动、位姿求解和坐标系转换等多个部分 ,可以方便地进行控制方法的全自由度的仿真。

远程AUV航行控制算法的应用研究

本文针对我国正在研制开发的长航程自治潜水器的特性及其对航行控制的要求，进行了以下研究：自适应模糊PID控制方法和单神经元自适应PID控制方法在航向控制回路的应用研究，以及沿规划路径航行的6自由度仿真。 本文首先介绍了远程AUV航行控制系统的组成，然后根据自治潜水器的各项参数建立了水平面和垂直面的数学模型，并对水平面和垂直面的数学模型进行了验证。 将PID控制与模糊控制的简便性、灵活性以及鲁棒性结合起来，为AUV设计了可在线修改PID参数的自适应模糊PID控制器，仿真结果证明了该种控制方法不但提高了AUV系统的动态特性，而且可在参数摄动和外界扰动时获得较好的控制性能。 将单神经元自适应PID控制方法应用在了航向控制回路。仿真实验表明，该控制器是一种设计简单、实现方便的智能控制器，具有动态性能好、稳态精度高、抗干扰性能强等特点。尤其对那些时变的、非线性的、滞后的被控对象，具有良好的控制效果，能有效的克服海流、波浪等扰动，提高AUV系统的动态特性。该方法适用于其它非线性、时变、强干扰的不确定复杂系统。 最后本文建立了基于Simulink的沿规划路径航行控制回路，进行了6自由度模型的仿真。在仿真中设定起始点和目的点，就可得到仿真的路径和达到目的点的时间。 关键词：自治潜水器；自适应模糊PID控制；单神经元自适应PID控制；自治水下机器人仿真

有缆水下机器人主动升沉补偿系统的控制研究

在深海区域，海面的海况条件相对比较恶劣，支持母船受风、浪、涌、流影响而产生较大幅度的升沉运动对有缆水下机器人正常作业和收放操作有较大的影响，水下机器人中继器的升沉运动甚至可以造成系缆的损害而使机器人本体丢失。如何提高水下机器人在相对恶劣海况条件下的安全性能、特别是水下机器人与中继器安全的释放与回收成为当前深海有缆水下机器人开发所需要面临的一个重要问题。有缆水下机器人主动升沉补偿技术的研究，对于提高水下机器人在相对恶劣海况条件下的安全作业和收放具有重要的意义，对提高水下机器人抵御恶劣海况的能力具有重要的作用。 本文主要研究以液压绞车为执行机构的主动升沉补偿系统的控制。 研究了使用Kalman滤波方法根据测量得到的升沉加速度估计升沉运动加速度、速度和位移的滤波算法；建立了升沉补偿系统的模型，分析了升沉补偿系统的负载，以及升沉补偿对于液压系统功率、流量、压力的要求。 对电液比例阀的死区进行了补偿；设计了前馈控制算法，前馈控制简单实用，易于工程应用，能提高升沉补偿效率；但是其对参数敏感，需要实时调节控制预值，这些都会影响控制效果；为了得到更好的控制效果，设计了速度闭环的控制算法，结合升沉补偿系统可能功率不足的特点，需要估算其最大速度能力，先设置速度限制，将得到的升沉速度限制在速度能力范围内进行补偿，闭环控制具有抗干扰的能力，不需要实时调节控制预值，并且将正反方向的速度限制设为相同值时，补偿后的升沉位移不会漂移；针对系统功率有限和参数时变的特性，提出了智能预测控制算法，先是模型辨识，系统功率足够和功率不够时，模型结构不一样，需要在辨识时能识别处于哪种工况，并采用不同的控制策略，研究了功率足够时的自校正预测控制算法，使用智能预测控制算法，能够克服系统功率有限和参数时变给控制带来的困难。 建立了升沉补偿系统的matlab/simulink仿真模型和Amesim仿真模型，对功率足够和欠功率的情况进行了仿真，以验证控制的效果。 利用主动升沉补偿模拟液压绞车分析了控制预值实时调整的主动升沉补偿开环前馈控制的补偿效率。并利用作业型ROV收放系统的液压绞车进行了主动升沉补偿实验，实验表明分段死区补偿、前馈控制算法是有效的。