为了解决四旋翼飞行器避障系统中激光和超声波传感器测距数据误差较大的问题,设计了一种改进的Sage_Husa自适应Kalman滤波算法。首先,在算法中引入遗忘因子,修正观测噪声协方差,校正数据结果,并使用Sage_Husa法对传统自适应Kalman滤波算法进行简化;然后,针对不同材质的障碍物墙面进行测距实验;最后,将结果与单一传感器和传统Kalman滤波算法的实验结果进行对比。结果显示,改进的Kalman滤波算法使激光和超声波传感器测量数据的融合结果更加稳定、准确,证明该算法能有效提高传感器的测量精度。

为实现高密度LED焊线机上邦头运动轨迹的精确跟踪,降低因其轨迹偏差而产生的废品率。提出了一种基于迭代学习做前馈控制的前馈+反馈二自由度控制算法。首先对音圈电机进行机理分析,建立了其数学模型,以此为基础,给出了音圈电机轨迹跟踪的整体控制方案,并且结合焊线机上邦头超高加速度(>20g)和整定时间短的运动特点后设计了带遗忘因子的PD型闭环迭代学习控制算法。对所提出的带遗忘因子的PD型闭环迭代学习控制的收敛性进行了理论分析,并且通过MATLAB中的SIMULINK模块进行了动态仿真,验证了该算法下的音圈电机系统响应速度显著提升,位置误差的收敛稳定可靠,改善了高密度LED焊线机上邦头的轨迹跟踪性能。

弹性负载下的阀控非对称缸是典型的非线性、时变系统,针对传统PD型迭代学习控制容易造成系统抖动这一问题,设计一种带遗忘因子的预测迭代学习控制器.建立阀控非对称缸系统的模型,比较分析其工作特性.介绍迭代学习控制基本原理,并分析常规PD型算法存在的问题.为克服迭代学习控制算法在阀控非对称缸控制中的抖动问题,设计具有遗忘因子的迭代学习算法,并通过仿真分析不同遗忘因子取值对控制效果的影响.为补偿遗忘因子造成的迭代性能降低问题,加入预测给定环节.仿真与试验研究均表明,这种带遗忘因子的预测迭代学习控制算法能够很好应用于阀控非对称缸系统,它有效克服系统抖动问题,并且具有很好的迭代精度.