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公开(公告)号：CN110632940B
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN201910677634.3
申请日：2019-07-25
申请人： 中北大学
IPC分类号： G05D1/10
摘要： 本发明公开了一种带混合量化器的多无人机主动抗干扰时变轨迹跟踪控制方法，首先，建立具有非完整性约束的无人机运动学模型，设计综合平均量化和滞回量化特性的混合量化器，构建包含环境干扰、量化输入的自动驾驶仪动态；其次，结合给定的时变编队样式指令，设计无人机位移回路的虚拟控制量，生成期望的线速度以及航向角指令；然后，构造模型辅助扩张状态观测器对自驾仪中的集总干扰进行估计并抵消干扰对控制性能的影响；最后，设计可抑制量化误差效应的鲁棒动态反馈线性化控制律，以更新自动驾驶仪动态输出。本发明可有效克服未知环境干扰对编队系统的不利影响，确保了强鲁棒编队跟踪性能的实现。
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公开(公告)号：CN110488606B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN201910677645.1
申请日：2019-07-25
申请人： 中北大学
摘要： 本发明公开了一种多四旋翼主从式保性能神经自适应协同编队控制方法，涉及多四旋翼编队自动控制领域，具有在线低计算复杂度、可快速光滑实现干扰辨识与补偿的特点，具体而言，在四旋翼轨迹回路中引入预设性能函数、误差转换以及一致性技术，将原先受约束的编队误差控制难题转化为无约束系统的误差镇定问题，保证编队同步误差满足预先设定的瞬态性能和稳态精度；针对轨迹和姿态回路分别构造在线学习维数低、计算实时性强的预测最小参数学习神经网络逼近器，以实现对于未知非线性干扰的光滑快速在线学习与补偿，同时消除控制回路与神经学习回路的耦合影响，可显著提高多四旋翼系统编队控制的实时性和快响应能力。
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公开(公告)号：CN109358504B
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN201811246308.9
申请日：2018-10-24
申请人： 中北大学
IPC分类号： G05B13/04
摘要： 本发明公开了一种基于自适应积分鲁棒的四旋翼轨迹/姿态复合抗干扰跟踪控制方法。针对四旋翼飞行器空间飞行控制过程中存在的未知质量、三轴转动惯量引起的参数不确定性和加性外部干扰，采用自适应与积分鲁棒复合的抗干扰控制方法实现对四旋翼轨迹/姿态的精准跟踪：首先，建立考虑参数不确定性和外部干扰的四旋翼运动/动力学矢量化模型；其次，将上述模型分解为可描述三通道位置、速度、姿态、角速率变化的标量模型；然后，根据上述标量模型，构造基于自适应积分鲁棒的四旋翼轨迹复合抗干扰跟踪控制器；最后，根据姿态回路的标量模型以及由位置回路控制器解算生成的期望姿态角指令，构造基于自适应积分鲁棒的四旋翼姿态复合抗干扰跟踪控制器。
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公开(公告)号：CN106871891B
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN201710027360.4
申请日：2017-01-16
申请人： 中北大学
摘要： 本发明涉及惯性传感器信号去噪方法，具体是一种基于累加累减混合微分器的信号去噪方法。本发明解决了现有惯性传感器信号去噪方法去噪性能较差的问题。一种基于累加累减混合微分器的信号去噪方法，该方法是采用如下步骤实现的：步骤1：对采集到的惯性传感器信号X(k)进行累加操作；步骤2：利用混合微分器，对累加操作后的惯性传感器信号Y(k)进行去噪；步骤3：对去噪后的惯性传感器信号Y'(k)进行累减操作，得到最终的惯性传感器信号Z(k)。本发明适用于惯性导航系统。
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公开(公告)号：CN111487866A
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN202010272193.1
申请日：2020-04-09
申请人： 中北大学
IPC分类号： G05B13/04
摘要： 本发明公开了一种基于混合事件触发机制的高超声速飞行器神经抗干扰控制方法，涉及飞行器自动控制技术领域。首先，建立面向控制描述的AHV参数化运动学/动力学模型；其次，设计低计算复杂度的最小参数学习神经网络学习器实时消除各种扰动对控制系统的影响；再次，构造基于相对触发阈值和绝对触发阈值的混合事件触发机制，确保在不牺牲跟踪性能的前提下有效降低控制回路信息通信量，避免固定触发事件下触发次数过于频繁以及相对触发事件下较大控制信号引发控制抖震的缺陷；最后，综合MLP观测器与事件触发控制器，实现对于给定高度/速度指令的精确跟踪控制。本发明主要解决了机载计算资源和多源干扰影响下的AHV鲁棒飞行控制问题。
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公开(公告)号：CN111459029A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010272191.2
申请日：2020-04-09
申请人： 中北大学
IPC分类号： G05B13/04
摘要： 本发明公开了一种考虑输入量化的高超声速飞行器预设性能神经反馈控制方法，涉及飞行器控制领域。首先，构造不依赖于精确初始误差的预设性能机制以实现误差的先验调节；其次，设计低计算复杂度的最小参数学习神经网络学习器实时消除各种扰动对控制系统的影响；最后，为降低高动态飞行条件下对执行机构带宽的严苛要求，在高度和速度子系统设计参数化描述的均匀量化器，在不牺牲跟踪性能的前提下有效降低控制回路信息通信量。本发明主要解决执行机构带宽受限下的高超声速飞行器抗干扰轨迹/速度跟踪控制问题，可以实现具有执行机构带宽受限、受未知干扰影响的AHV稳定可靠飞行控制，确保轨迹/速度状态始终处于预设的性能边界内。
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公开(公告)号：CN111338371A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010320006.2
申请日：2020-04-22
申请人： 中北大学
IPC分类号： G05D1/08
摘要： 本发明公开了一种考虑机载陀螺故障的四旋翼姿态可靠控制方法，涉及四旋翼姿态控制领域。首先，建立描述机载陀螺传感器故障的通用方程；其次，以四旋翼角速率故障信号为输出状态，建立考虑机载陀螺故障和环境干扰的四旋翼姿态模型；然后，设计基于相对阈值的事件触发函数，分别针对四旋翼姿态回路及角速度回路构造非周期信息更新的扩张状态观测器，实现机载资源约束条件下对于传感器突发故障、有界环境干扰的同时估计；最后，基于动态逆原理设计虚拟控制量和角速度实际控制方程，确保低机载资源开销下四旋翼姿态可以安全可靠控制。本发明使四旋翼系统在面对机载陀螺传感器性能退化时控制过程稳定、可靠；实现输出反馈意义下机载计算资源利用率显著提升。
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公开(公告)号：CN109163717B
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201811303962.9
申请日：2018-11-03
申请人： 中北大学
IPC分类号： G01C19/02
摘要： 本发明涉及三轴陀螺仪，具体是一种基于轮‑环形式的单片三轴MEMS陀螺仪。本发明解决了现有三轴陀螺仪测量精度低、生产成本高的问题。一种基于轮‑环形式的单片三轴MEMS陀螺仪，包括玻璃基底、驱动结构、x轴敏感结构、y轴敏感结构、z轴敏感结构；所述驱动结构包括圆柱形中心锚体、圆环形驱动质量块、四根直形弹性支撑悬梁、八个可动驱动梳齿、八对固定驱动梳齿；所述x轴敏感结构包括第I圆环形敏感质量块、两根第I三角形弹性支撑悬梁、两个第I弧形电极；所述y轴敏感结构包括第II圆环形敏感质量块、两根第II三角形弹性支撑悬梁、两个第II弧形电极。本发明适用于军事导航、深空探测等高精尖领域。
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公开(公告)号：CN109375643A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811246328.6
申请日：2018-10-24
申请人： 中北大学
IPC分类号： G05D1/10
摘要： 本发明公开了一种基于领航-跟随式三角形编队的多四旋翼对峙跟踪目标制导律，针对四旋翼执行地面目标持续跟踪任务中存在的目标逃逸、目标状态融合估计精度不佳等问题，具体为：首先，利用修正的Lyapunov导航向量场算法，构建领航者的期望速度信息；其次，通过一阶积分器得到领航者的期望位置，随后将其送入领航者自驾仪动态获取领航者的实时位置信息，同时将其实时位置反馈至修正的Lyapunov导航向量场；然后，设计多四旋翼通讯拓扑和编队样式；最后，构造适用于地面目标对峙跟踪、基于二阶一致性的领航-跟随式协同编队控制器。本发明可以实现对于给定地面目标的对峙持续跟踪，可有效降低目标反侦察逃逸的概率，大大增强协同编队对峙跟踪目标任务的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN108502843A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201810266220.7
申请日：2018-03-28
申请人： 中北大学
IPC分类号： B81C1/00
CPC分类号： B81C1/00404 , B81C1/00349
摘要： 本发明涉及硅微杯形谐振陀螺的加工方法，具体是一种基于多晶硅生长法的硅微杯形谐振陀螺加工方法。本发明解决了深硅刻蚀法加工出的硅微杯形谐振陀螺深宽比小、表面光滑度低的问题。一种基于多晶硅生长法的硅微杯形谐振陀螺加工方法，该方法是采用如下步骤实现的：步骤a：在圆形硅基片的上表面生长第I氮化硅层；步骤b：在圆形硅基片的上表面刻蚀形成圆形凹腔；步骤c：将第I氮化硅层和第II氮化硅层去除；步骤d：在二氧化硅层的表面生长多晶硅层；步骤e：刻蚀形成第II圆环形窗口；步骤f：再次生长二氧化硅层；步骤g：将圆环形硅凸台腐蚀掉；步骤h：将二氧化硅层的暴露部分腐蚀掉。本发明适用于硅微杯形谐振陀螺的加工。
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