基于改进QFT方法的直升机飞行控制与仿真

针对直升机飞行包线上由对象数学模型的大范围变化带来的系统不确定问题,采用一种改进的定量反馈理论(QFT)方法进行直升机飞行控制器设计。首先利用H∞回路成形方法实现系统不同控制通道的解耦,将多输入多输出问题转化为单输入单输出问题,然后针对每个单输入单输出系统采用QFT方法进行控制器设计,从而简化QFT的设计过程提高控制效果。将该方法应用于UH-60A直升机的飞行控制,设计了该型直升机在五种飞行状态下的全包线飞行控制器。仿真结果表明:所采用方法具有良好的控制效果,验证了该方法的有效性。     

基于神经网络的非线性自适应输出反馈控制

针对能够采用仿射非线性表示的含有未建模动态的SISO非线性系统，讨论了一种基于神经网络的自适应控制方法，该方法对受控对象的已知部分，有用反馈线性化方法设计控制器，用神经网络在线补偿未建模动态及外部干扰等引起的误差，从而实现自适应控制。对具有未建模动态的双车倒立摆设计了输出反馈自适应控制系统，仿真表明该方法是有效的。     

基于LMI优化的H∞/广义H2输出反馈主动悬架控制

在多目标控制框架下,基于线性矩阵不等式(LMI)优化技术,提出了一种H_∞/广义H_2输出反馈控制策略;利用广义H_2范数描述系统的时域硬约束,同时选择H_∞范数最小化系统的性能输出,最终将系统的控制律归结为求解具有LMI约束的(半)正定规划问题．对四自由度(4DOF)二分之一车主动悬架系统的仿真表明:H_∞/广义H_2输出反馈主动悬架系统能用有限的主动力保证操纵稳定性,并明显改善乘坐舒适性。     

不确定串联非线性系统具有L2增益的鲁棒自适应控制

研究了一类含有未知参数和干扰的串联非线性系统H∞鲁棒自适应控制问题。结合H∞控制和自适应控制，基于李亚普诺夫函数递推设计方法设计了H∞状态反馈自适应控制器，并且得出了控制器的精确解，避免了求解HJI不等式设计控制器的困难。该控制器不仅保证闭环系统ISS稳定，而且使得系统对于所有允许的参数不确定从干扰输入以可控输出的L2增益不大于给定的值。仿真结果表明了所设计的控制器的可行性和有效性。     

输入输出反馈的应用──倒摆系统控制器的设计

输入输出反馈是一种常用的控制器设计方法。文中着重讨论了单输入多输出系统的输入输出反使问题，根据输入输出反馈系统的结构，利用丢番方程和矩阵简约方法，讨论了极点配置方法．该方法充分利用了单输入多输出系统的特点，简化了一般的多变量系统的极点配置方法，使其应用更加简单方便。在此基础上，文中针对倒立摆系统，给出了一个应用例子，并且进行了数字仿真。结果表明，根据该方法设计出来的控制器，控制效果良好。     

运载火箭POGO主动抑制的LQR控制器设计

针对传统蓄压器难以满足大型捆绑火箭的Pogo抑制要求的问题,本文提出了基于LQR控制器设计的Pogo主动抑制方法。以采用低温液氧/煤油补燃循环发动机的某运载火箭为研究对象,建立了Pogo主动控制单元模型,导出了Pogo控制系统的状态空间模型;以泵入口压强最小为指标,设计了LQR全状态反馈控制器和部分状态反馈控制器,实现运载火箭Pogo振动的主动抑制;进而研究了控制器尺寸及安装位置对控制效果的影响。最后通过对某型号运载火箭Pogo主动抑制设计的稳定性分析和时域仿真,表明所设计的Pogo主动抑制器有效地提高了系统阻尼、抑制了Pogo振动,对模型偏差具有很强的鲁棒性,优于传统的蓄压器设计;并且对控制器尺寸和安装位置不敏感,有利于工程实现。     

基于故障检测滤波器的歼击机结构故障检测

提出一种新的适用于多种故障类型的故障检测滤波器设计方法，该方法基于故障输出空间，通过配置在特征向量来设计检测增益阵以实现对系统参数的小范围变化，具有较好的鲁棒性，避免了采用多个检测滤波器对不同的故障进行检测。同时，研究了残差与控制输入和故障程度的关系，提出了自适应检测阈值设计方法，并将其应用于歼击机的结构故障检测。     

一类MIMO状态可观测非线性系统的激励辨识

研究一类多输入多输出(MIMO)状态可观测非线性系统的激励辨识问题,输入激励信号采用高斯白噪声,均匀采样获得输出状态数据;根据Girsanov定理获得系统参数的渐近无偏估计;数值仿真试验说明了该方法的有效性并发现多变量耦合辨识中的噪噪比(NNR)现象;最后给出该系统的分步激励辨识算法。     

基于小波神经网络的航空发动机建模研究

提出将多个多输入单输出小波神经网络(WNN)组合构造多输入多输出(MIMO)的WNN来逼近MIMO非线性动态系统的快速而简单的实现方法，并采用高效率的初始化方法缩短了训练时间。采用某型航空发动机在飞行包线内均匀分布的工作点参数来训练，建立了全包线适用的动态小波神经网络航空发动机模型，用交叉验证的方法检验表明在全包线内有较高的精度及泛化能力。与反传算法神经网络(BPNN)、径向基函数神经网络(RBFNN)建立的动态模型在精度及泛化能力等方面做比较，结果表明WNN建立的模型训练精度高而且泛化能力强。     

小卫星舱体结构粘弹性阻尼减振优化设计

航天器发射段动环境恶劣,需要考虑对结构进行阻尼减振设计。小卫星内部空间狭小,结构轻质化要求高,须采用自动优化设计方法进行阻尼处理敷设位置和几何参数同时优化。针对小卫星结构阻尼减振的要求,分析了初始无约束阻尼结构的动力学特性,确定出约束阻尼处理的部位;提出一种基于Layerwise有限元分析和多目标优化的粘弹性阻尼结构优化设计方法,采用非支配遗传算法求解优化问题,获得了同时兼顾附加质量和阻尼性能要求的优化结果。结果表明,对小卫星舱体安装结构进行局部粘弹性阻尼处理能够显著降低敏感设备的动响应,提出的优化方法能够同时实现阻尼敷设位置和几何参数的同时优化。     

具有多点反馈的可控约束层阻尼

讨论了具有可控约束阻尼结构的多点杂交阻尼控制问题，建立了弹性，粘弹性和多个压电片组成的多层复合梁的偏微分方程线，通过模态转换和应用粘弹性材料的振子模型对模型进行减缩。以实际中可测量量作为反馈量进行次优控制，数值模拟说明，提出了控制方式抑制振动效果好，控制电压低，易于实现。     

控制输入约束下非线性系统输出反馈容错控制

针对一类非线性系统的执行器增益故障,在考虑控制输入幅值约束下,研究了故障系统的主动容错控制策略。利用静态输出反馈控制策略,基于Lyapunov理论和线性矩阵不等式技术给出了重构容错控制器的递推设计方法,确保故障闭环系统在满足给定控制输入幅值约束下的鲁棒稳定性,并具有与无故障正常系统接近的其他优化控制性能。仿真算例表明了本文容错设计策略的有效性。     

不确定非线性系统的鲁棒输出跟踪

研究了一类具有参数不确定性和外界干扰的仿射非线性系统鲁棒输出跟踪控制问题。首先利用微分几何理论中的输入输出反馈线性化技术钭不确定线性系统通过一非线性状态变换化为线性化规范形，然后利用变结构控制的思想提出了一种基于标称系统和不确定性范数界的鲁棒输出跟踪控制器设计方案，并用李雅普诺夫稳定性理论证明了利用本文设计的跟踪控制器可保证闭环系统是有界稳定的，且稳态输出跟踪误差为零。由于所设计的跟踪控制律连续，克服了常规变结构控制方案可能引起的高频抖振现象。将本文结论应用于一空间飞行器的姿态跟踪控制问题，仿结果表明了该设计方法的有效性。     

基于神经网络的风洞尾支杆减振系统

风洞试验时,由于气流的影响,测试用悬臂式尾支杆容易产生大幅度低频振动,这会严重影响测试精度,甚至损坏自身结构。为了有效抑制尾支杆的振动,本文设计了基于压电组件的主动减振系统,并将人工神经网络应用于PID控制,提出了神经网络PID智能控制算法。对尾支杆进行有限元分析,获取其模态参数。然后设计试验测试减振系统的性能,将神经网络PID与经典PID的控制效果进行对比。试验结果表明:在连续载荷的作用下,采用经典PID控制算法与神经网络PID均可达到有效控制(减振幅度70%以上),且神经网络PID在保证减振效果的情况下实现控制参数自整定,具有良好的鲁棒性。     

超机动飞行的神经网络动态逆控制

根据反馈线性化理论，讨论了神经网络自适应非线性动态逆控制设计。首先根据时标分离的原则，采用动态逆方法设计了快回路和慢回路控制器；其次提出了模型的神经网络非线性直接自适应控制方案，其中设计一种在线神经网络用于补偿模型逆误差。仿真表明，该控制方案具有较好的自适应能力的鲁棒性。     

从自由试验提取具有弹性支承的阻尼约束结构的主模态

作者已对边界固持(即刚性支承)的无阻尼和有阻尼的约束结构，从自由试验提取其实模态和主模态的方法进行过系统的研究，同时，对于具有弹性支承的无阻尼约束结构模态的提取，也建立了一种可行的方法。这些方法和技术途径都取得了良好的结果，仅剩下具有弹性支承的阻尼约束结构主模态的提取方法尚无。对此，本文企图建立一种工程中可行而实用的方法。在该方法中，阻尼分为瑞利阻尼和粘性阻尼两种模型，这样，可以根据不同结构选用不同阻尼模型下的提取方法。数值模拟结果表明，本文建立的方法虽然不像以前无阻尼下的类似方法那样，具有普遍性，即取任何支承刚度(可以很大或很小)都可获得满意结果。不过，对于工程中常见的支承刚度比结构刚度大或等量级的实际情况，本文方法是能取得满意结果的。这表明，本文方法已基本满足工程要求了。     

三容实验系统的变结构PID控制

基于非线性系统的反馈线性化,介绍了一种变结构PID控制方法．该方法能够有效地改善有控制量约束系统的控制性能．以某试验系统为被控对象,在对其进行反馈线性化同时实现静态解耦的基础上,给出了变结构PID控制的实验结果,并与常规PID控制进行了比较．结果表明了变结构PID控制的优越性．     

智能桨叶振动自适应控制研究

以德国宇航研究院的智能桨叶为原型，研究了智能桨叶振动控制的实时仿真。以两台高速信号处理器（ＤＳＰ）为核心，辅以其他器件，构造智能桨叶振动控制实时仿真系统。其中一台ＤＳＰ用于智能桨叶动态特性的实时在线模拟，另一台用于实时控制。所提出的采用ＭＸ滤波器模拟智能桨叶的动态特性和反馈与自适应前馈组合控制方法均由专用汇编程序实现。在此系统上实现了对智能桨叶在４Ω、８Ω（Ω为旋翼转速）谐和激励下桨叶振动的控制，     

Identification of Magnetic Bearing Stiffness and Damping Based on Hybrid Genetic Algorithm

Identifying the stiffness and damping of active magnetic bearings(AMBs)is necessary since those parameters can affect the stability and performance of the high-speed rotor AMBs system.A new identification method is proposed to identify the stiffness and damping coefficients of a rotor AMB system.This method combines the global optimization capability of the genetic algorithm(GA)and the local search ability of Nelder-Mead simplex method.The supporting parameters are obtained using the hybrid GA based on the experimental unbalance response calculated through the transfer matrix method.To verify the identified results,the experimental stiffness and damping coefficients are employed to simulate the unbalance responses for the rotor AMBs system using the finite element method.The close agreement between the simulation and experimental data indicates that the proposed identified algorithm can effectively identify the AMBs supporting parameters.     

一类约束阻尼结构动力学建模及其应用

结构系统的劝控制是改善航天器动态特性的重要途径，本文分析了利用约束阻尼结构进行了振动抑制的基本方法，讨论了约束阻尼结构的动力学特性和有限元模型，作为应用实例，本文将约束阻尼结构应用于某大型航天结构，对比附经前后结构的试验莫大记结果，作为一种被动振动控制方法，对航天结构抑制是有效和可行的。