基于改进CKF的光电跟踪伺服系统二阶滑模控制

传统的光电跟踪伺服系统滑模控制中,对目标位移信号微分以求取速度、加速度等运动状态的方法会影响控制的精度和稳定性。针对这一缺点,提出了基于改进容积卡尔曼滤波(CKF)的二阶滑模控制算法。基于系统原理,建立了系统模型;应用限定下界法改进了CKF算法以提高目标状态估计的准确度;应用超螺旋算法设计了二阶滑模控制器,并将滤波预测的目标状态作为系统输入进行仿真实验。结果表明,相对于传统的二阶滑模控制,所设计的控制方法提高了控制精度,减小了抖振,且具有更好的稳定性。     

光电跟踪系统的共轴跟踪控制技术研究

为了提高光电跟踪系统的跟踪精度,对其粗跟踪环节的共轴跟踪控制技术进行了研究。介绍了共轴跟踪控制的基本原理,分析了常用非线性卡尔曼滤波算法,并仿真比较了无迹卡尔曼滤波(UKF)和容积卡尔曼滤波(CKF)的位置和速度的预测精度。在此基础上综合UKF和CKF的优点,设计了对延迟的合成位置信号进行处理的双并联滤波器,实现了光电跟踪系统的共轴跟踪控制。利用实测数据仿真实验表明,光电跟踪系统的跟踪精度明显提高。     

压电驱动快速反射镜的自适应反演滑模控制

由压电驱动器驱动的快速反射镜(FSM)广泛应用于各种精密稳定跟踪系统,FSM的控制精度决定了系统的跟踪精度。但压电驱动器具有严重的迟滞非线性干扰,针对这一缺点,应用自适应径向基RBF神经网络对迟滞干扰进行非线性逼近,并在此基础上结合滑模控制和反演法,设计了自适应反演滑模(ABSM)控制器。仿真实验表明,相对于滑模控制器,ABSM控制器的最大跟踪误差和均方根误差为分别降低了57.26%和52.53%,提高了FSM的控制精度。