盖俊峰
- 作品数：9 被引量：61H指数：5
- 供职机构：中国人民解放军海军航空工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中国航空科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电气工程理学一般工业技术更多>>
- 舰船磁场模型适用范围研究被引量：9
- 2012年
- 目前用于探测定位的舰船磁场模型中应用最为广泛的是磁偶极子模型,但是对于磁偶极子模型的适用观测距离缺乏定量研究。文章利用椭球体模型近似表达实际磁场,通过椭球体模型与磁偶极子模型的仿真比较,对磁偶极子模型的适用观测距离进行定量研究,得出磁偶极子模型的适用条件。
- 吕俊伟于振涛樊利恒盖俊峰
- 关键词：磁偶极子
- 具有可变终端代价项的非线性模型预测控制
- 2015年
- 针对离散时间非线性系统的模型预测控制问题,提出了一种具有可变自调节终端代价项的模型预测控制方案.此方案通过引入自调节因子,并对其设定不同的自调节规则,使终端代价函数项具备了可变自调节性能.证明了带有可变自调节终端代价项的模型预测控制方案可保证闭环系统的性能.为自调节因子提出了若干自调节规则,并分别分析了它们的性质.用实例证明了研究结果的有效性.
- 盖俊峰赵国荣陈洁
- 关键词：非线性系统模型预测控制
- 一种物联网的时钟服务器配置方法
- 2011年
- 为了进一步提高物联网时钟同步的准确性和有效性,文中提出了一种时钟服务器的配置方法。此方法是在建立一个时钟服务器配置优化模型的基础上,利用粒子群优化算法求解出时钟服务器的配置结果,并对此方法进行了仿真实验验证。实验结果表明,此时钟服务器配置方法能够满足物联网时钟同步的要求,并且降低了配置代价。
- 王波吕俊伟于振涛盖俊峰
- 关键词：物联网时钟同步粒子群优化算法
- 非线性模型预测控制的研究进展被引量：7
- 2014年
- 近年来,模型预测控制(Modelpredictive control,MPC)的理论和技术得到了长足发展,随着线性系统模型预测控制的大量成功应用,基于非线性模型的预测控制简称非线性预测控制(NMPC)引起了广泛关注,并取得了丰富的研究成果。文章基于非线性模型预测控制的基本原理,对目前该领域的热点问题和取得的成果进行了综述,指出了研究不确定系统和时滞系统的非线性模型预测控制对进一步发展预测控制理论和拓宽其应用范围的意义。
- 赵国荣盖俊峰胡正高刘文宝
- 关键词：模型预测控制非线性系统时滞系统鲁棒预测控制线性矩阵不等式
- 基于非线性干扰观测器的高超声速飞行器反演滑模控制被引量：23
- 2012年
- 针对高超声速飞行器非线性动力学系统中存在的高度非线性、多变量耦合及参数不确定等特点,利用非线性干扰观测器对各种干扰的逼近特性,结合反演滑模控制,设计了一种飞行器反演滑模控制器。该方法首先利用干扰观测器观测出系统的干扰,未观测出的部分干扰使用反演滑模控制进行补偿,避免了累积误差,实现对制导指令的鲁棒输出跟踪,并证明了系统稳定性。仿真结果验证了该方法能较理想地观测干扰,保证系统良好的鲁棒性。
- 宋超赵国荣盖俊峰
- 关键词：高超声速干扰观测器反演设计滑模控制
- 刚体飞行器姿态机动的模型预测控制方法被引量：4
- 2015年
- 针对一类刚体飞行器的姿态机动问题,提出了一种将飞行器姿态驱动到设定姿态的模型预测控制算法。通过构造合适的控制性能指标函数,对经反馈线性化处理的飞行器姿态运动方程设计了模型预测控制器。由于预测控制的一个重要特征是能实现对设定参考点或参考轨迹的有效跟踪,因此将要解决的飞行器姿态机动问题转化为对设定姿态的跟踪问题。仿真结果表明,所提出的模型预测控制算法成功实现了飞行器的姿态机动。
- 盖俊峰赵国荣周大旺
- 关键词：模型预测控制反馈线性化
- 初始误差未知的不确定系统预设性能反演控制被引量：7
- 2014年
- 对一类严格反馈非线性系统的预设性能反演控制问题进行了研究.提出了一种新的误差转化方法,将原始的不等式约束的受限系统转化为等式的非受限系统,并放宽了对初始误差已知的限制,系统的控制增益为未知常数且初始跟踪误差未知.利用自适应估计器实现了对未知控制增益的逼近,并将虚拟控制量的跟踪问题转化为误差状态量的有界性问题,完成了反演控制器的设计.仿真结果表明:所设计的控制器能够满足预设性能的要求,且保证闭环系统所有的状态量有界,进而证明了控制器设计方法的有效性.
- 胡云安耿宝亮盖俊峰
- 关键词：自适应估计反演控制
- 一种基于线性近似的非线性系统模型预测控制方法被引量：5
- 2015年
- 针对一类系统模型的输入输出函数不满足连续可导条件的非线性系统,设计了一种基于线性近似的模型预测控制方案。运用Stirling插值公式对非线性函数进行线性近似处理,并将模型预测控制性能指标重构为一个二次型最优化问题,通过对二次型最优化问题的求解得到了模型预测控制的最优控制序列。为了减少计算量,忽略了线性近似过程中产生的非线性高阶项。仿真结果表明,该模型预测控制方案控制效果满意,且具有降低控制能量消耗和缩短控制时间的优点。
- 盖俊峰赵国荣周大旺
- 关键词：模型预测控制
- 基于线性近似和神经网络逼近的模型预测控制被引量：6
- 2015年
- 针对非线性系统的模型预测控制问题,提出了一种基于线性近似和神经网络逼近的控制算法。用Taylor级数展开法对非线性系统进行线性近似时,要求对象系统中的非线性函数必须连续可微。为了突破这一限制,引入了Stirling插值公式线性近似法,拓展了可处理的非线性系统范围。通过对线性化过程中产生的非线性高阶项进行径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络逼近,显著提高了对象系统模型精确度。为了降低数值计算复杂度,将控制性能指标函数重构为易于处理的二次型最优化问题,通过对该二次型最优化问题的求解得到了最优控制序列。控制过程考虑了约束条件的影响以模拟真实的工业生产过程。仿真结果证明了所提出预测控制方案的有效性。
- 盖俊峰赵国荣宋超
- 关键词：径向基函数神经网络模型预测控制
