郭志伟
- 作品数：9 被引量：12H指数：2
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- 相关领域：航空宇航科学技术兵器科学与技术理学自动化与计算机技术更多>>
- 大长径比导弹两自由度H_∞减振跟踪控制器设计被引量：8
- 2010年
- 针对大长径比导弹弹体振动与控制系统耦合产生的气动伺服弹性问题,提出两自由度H∞减振跟踪控制算法.在导弹俯仰通道弹性振动和刚体运动耦合模型的基础上进行控制器设计,把传感器在线输出测量值和参考弹道目标值作为控制器的2个输入,把前两阶弹性模态、跟踪误差和控制量引入到目标函数中,将两自由度控制器的设计问题转化到标准H∞优化框架.仿真结果表明,该方法在实现姿态跟踪的同时,对弹体振动有明显的抑制作用.
- 张雷彭程王永郭志伟
- 关键词：气动伺服弹性H∞控制
- 飞机的非线性自修复控制研究
- 美国NASA于1984年提出自修复飞行控制系统/(Self-Repairing Flight Control System/)研究计划以来,自修复控制已经成为航空航天领域研究的热点之一,是提高复杂飞行控制系统可靠性的一条...
- 郭志伟
- 关键词：自修复控制高增益观测器反步控制
- 文献传递
- 结构自适应反步容错控制器设计
- 2010年
- 基于一类由状态空间描述的非线性系统固有的结构级联特性,在飞行器发生卡死故障的情况下,设计了基本控制律加补偿控制律的控制器结构形式,补偿故障对系统性能造成的影响。提出了确保对参考模型精确跟踪的控制器结构和条件。控制器的基本控制律部分是利用系统的结构特性设计反步(backstepping)控制律,系统发生未知卡死故障时,利用实际对象和参考模型之间的误差,更新控制器的故障补偿部分。控制器同时保证了闭环系统的稳定性和参考模型状态跟踪误差渐近性。仿真结果表明了该控制律对给定参考模型跟踪的有效性。
- 郭志伟王永高强邵长星
- 关键词：BACKSTEPPING控制容错控制飞行控制自适应控制
- 飞机作动器的故障辨识与自修复控制
- 为了解决作动器发生故障的飞机的角速率跟踪问题，提出了一种基本控制律加修复控制向量的自修复控制方案．该方案首先针对飞机的无故障模型，利用反步法设计角速率跟踪控制律作为基本控制律．在作动器发生故障的情况下，保持基本控制律不变...
- 王永郭志伟彭程
- 关键词：自修复控制高增益观测器故障辨识反步法
- 文献传递
- 一种基于spark的Ftrl电压预测方法
- 本发明涉及一种基于spark的Ftrl电压预测方法，首先，获取历史电力负荷数据以及日均温度，建立特征维度，建立特征平台；其次，spark数据特征处理；然后，根据实际获取的电力负荷数据以及日均气温，建立基于Ftrl在线训练...
- 李学永钟小强高琛丁忠安郭志伟鄢盛腾邓伯发叶强陈宏陈元珽黄永煌麦鸿坤董雨
- 文献传递
- 推力矢量导弹升降舵卡死故障的自修复控制被引量：3
- 2008年
- 研究了气动力/推力矢量复合控制导弹发生故障后的直接自修复飞行控制系统设计问题。结合舵面的功能冗余及推力发动机推力冗余对导弹的结构故障进行功能重构,在控制律重构的过程中不需要知道确切的故障信息。自修复过程采用模型跟随的方法,在保持基本控制律不变的前提下,利用实际模型和参考模型的状态误差构造自修复输入向量。得到的自修复控制律适用于导弹的各种结构性故障(舵面卡死、缺损、浮松等)。以导弹发生左升降舵卡死故障为例,严格证明了该自修复控制律对导弹升降舵卡死故障的修复能力,最后通过仿真验证了该直接自修复控制律的有效性。
- 王永郭志伟李飞
- 关键词：导弹推力矢量自修复控制
- 飞机作动器的故障辨识与自修复控制
- 2010年
- 为了解决作动器发生故障的飞机的角速率跟踪问题,提出了一种基本控制律加修复控制向量的自修复控制方案.该方案首先针对飞机的无故障模型,利用反步法设计角速率跟踪控制律作为基本控制律.在作动器发生故障的情况下,保持基本控制律不变,将飞机作动器视为二阶系统,设计了一种基于高增益观测器的作动器故障参数估计器,对作动器的各类故障进行辨识;根据故障辨识结果构造修复控制向量以抵消作动器故障产生的影响,保证故障后系统的跟踪性能.对某型飞机发生右副翼卡死故障进行仿真,结果表明,故障参数的估计值能够快速收敛到真值,构造的修复控制向量能够将系统性能恢复到无故障时的水平,验证了所提出的自修复控制方案的有效性.
- 王永郭志伟彭程
- 关键词：自修复控制高增益观测器故障辨识反步法
- 旋拧流的扰动瞬态增长及感受性
- 旋拧流在自然界普遍存在，如龙卷风;在工程界也有着广泛的应用，如飞机尾迹涡。本文主要目的是研究旋拧流扰动的时间瞬态增长特性和空间瞬态增长特性，以及流动在外加周期激励和随机激励下的响应问题。主要内容包括以下几个方面：
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- 郭志伟
- 关键词：感受性
- 一种基于spark的Ftrl电压预测方法
- 本发明涉及一种基于spark的Ftrl电压预测方法，首先，获取历史电力负荷数据以及日均温度，建立特征维度，建立特征平台；其次，spark数据特征处理；然后，根据实际获取的电力负荷数据以及日均气温，建立基于Ftrl在线训练...
- 李学永钟小强高琛丁忠安郭志伟鄢盛腾邓伯发叶强陈宏陈元珽黄永煌麦鸿坤董雨
- 文献传递
