简介:针对四旋翼无人机鲁棒自适应飞行问题,提出了一种基于指数收敛的控制方法。考虑到四旋翼系统的欠驱动、强耦合等非线性特性,采用线性化反馈控制策略实现对其轨迹追踪飞行能力的基本控制;针对线性化反馈控制易受系统内外部未知干扰等影响,采用基于指数收敛干扰观测器组合控制设计,实现四旋翼飞行的鲁棒与自适应控制;线性反馈及状态观测器控制系统基于指数收敛稳定。进行了仿真分析,结果表明,干扰观测器对四旋翼系统中存在的未知干扰具有很好的估计能力,所设计的基于指数收敛控制系统,结构简单,且具有较强的干扰抑制能力和较高的系统稳定性,满足四旋翼无人机的鲁棒及自适应飞行能力要求。
简介:基于Krein空间的鲁棒Kalman滤波器与通过其它方法建立的鲁棒Kalman滤波器相比有较高稳态精度。文中将基于Krein空间的鲁棒Kalman滤波方法用于导弹捷联惯导系统动基座传递对准,并与标准Kalman滤波进行了比较。仿真结果表明,在垂直比力参数存在摄动的情况下,如果基于Krein空间的鲁棒Kalman滤波器的参数选取适当,它的精度鲁棒性优于标准Kalman滤波。
简介:为了更好地研究牙龈卟啉菌(Prophyromonasgingivalis,Pg)表面蛋白(Surface-associatedproteins,SAP)的生物活性,实验用SAP体外刺激小鼠颅骨和人外周血单个核细胞,分别用自动生化分析仪和放免方法检测培养液中Ca2+和IL-6的含量.同时,采用ELISA和MTT法分别测定SAP免疫小鼠的抗体效价和诱导的脾细胞转化程度.结果显示:一方面SAP是体外诱导骨吸收和前炎性因子合成的介质;另一方面SAP免疫的小鼠产生了抗SAP特异性抗体和脾细胞特异增生反应.这说明具有生物活性的SAP诱导了实验小鼠产生体液免疫应答和细胞免疫应答.
简介:针对四旋翼无人机轨迹追踪问题,提出了一种基于扩张状态观测器的鲁棒滑模控制方法。考虑无人机系统受到内外部扰动、线速度未知等不确定性影响,通过引入扩张状态观测器,对系统不确定因素进行实时估计并给予补偿,实现了系统对扰动的鲁棒性和对环境的高度适应性。同时,滑模控制通过引入切换函数来消除干扰及不确定项,但较大的切换增益会引起系统颤振,因此,干扰和不确定项是颤振的主要来源,利用扩张状态观测器来估计干扰及不确定项并加以补偿,消除了颤振。利用Lyapunov理论,证明了控制系统的稳定性。系统仿真实验结果表明,所提出的控制方法能够保证四旋翼无人机轨迹追踪的鲁棒性,旋翼转速最大跳变幅值降低86.4%-94.5%,提高了系统稳定性。
简介:从黑盖木层孔菌发酵菌丝体中提取水溶性多糖(PNW).设计正交试验,优化PNW的最佳提取条件,结果表明:在提取温度为100℃的条件下,提取4次,浸提比为1:30,浸提时间为2h.PNW经醇沉分级,Sevag法脱蛋白,SepharoseCL-6B柱层析纯化得级分(PNWI).高效液相色谱分析表明PNWI为单一级分,相对分子质量约为3.3×10^4.气相色谱分析PNWI的单糖组成为:岩藻糖、阿拉伯糖、甘露糖、半乳糖和葡萄糖,其物质的量比为1.00:0.81:5.22:7.11:2.64.初步考察了PNW和PNWI对小鼠体外淋巴细胞增值的影响,结果显示PNWI在200μg/mL时对淋巴细胞有显著的促进增殖作用,PNW对淋巴细胞的增殖作用不显著.
简介:合成了对叔丁基杯[6]芳烃(H6L)及对叔丁基杯[8]芳烃(H8L′)与稀土RE(La,Sm和Tb)的配合物,通过元素分析、红外光谱进行表征,研究了这些配合物对高山红景天立枯丝核菌(RhizoctoniasolaiKuhn)和尖孢镰刀菌(FusariumoxyporumSchlecht)的抑菌活性.结果表明,其配合物组成分别为[RE(H4L)(DMF)4(OH)]·H6L和[RE(H6L′)(NO3)(DMF)4]·2DMF(RE=La,Sm,Tb;H4L为电离出两个H+的H6L;H6L′为电离出两个H+的H8L′).配合物对这两种真菌均有较好的抑菌效果,浓度高则抑菌能力强,杯[8]芳烃稀土配合物的抑菌能力较杯[6]芳烃稀土配合物强.
简介:考虑含分布时滞的退化中立型系统的鲁棒稳定性.利用算子Ω的稳定性和线性矩阵不等式得到一个新的鲁棒稳定性判据,本判据将中立型时滞、时变离散时滞、时变分布时滞和退化中立型系统一起考虑,相比已有文献具有较低的保守性.利用Matlab可以验证本判据的有效性.
简介:为了提高标准Cubature卡尔曼滤波(CKF)的稳定性和鲁棒性,提出一种改进的多重渐消H∞滤波cubamre卡尔曼滤波算法。首先基于系统状态的可观测性给出多重渐消因子矩阵求解过程,提高滤波算法的稳定性,抑制滤波发散;其次,引入H∞鲁棒思想,构造多重渐消H∞滤波Cubature卡尔曼滤波器;最后,提出采用一种奇异值分解的矩阵分解策略代替标准Cubature卡尔曼滤波中的Cholesky分解,进一步提高算法的数值稳定性。实际GPS/INS组合导航实验表明,改进的多重渐消H∞滤波Cubature卡尔曼滤波算法不仅能有效抑制滤波发散提高算法的稳定性,而且对观测野值具有更高的鲁棒性;提出的新算法与标准CKF算法相比,XYZ三个方向的位置精度分别提高了55.8%,46.6%和39.7%。