载光电跟踪系统基于遗传算法的模糊控制器优化设计研究

分析了机载光电跟踪系统的构成,并对机载光电跟踪系统的最主要组成部分--陀螺稳定平台框架系统设计了基于GA(遗传算法)的模糊控制器.由于遗传算法可以搜索整个空间,不易陷入局部最优解,不受搜索空间的限制性假设的约束,因此本文通过遗传算法对模糊控制器的控制规则、参数以及量化因子和比例因子进行了优化.在对模糊控制器设计的过程中,为了提高模糊控制的精度并加速遗传算法的收敛速度,还采用了变论域的方法.通过对系统详细的仿真研究,验证了基于GA的模糊控制器设计的良好控制效果.     

基于遗传算法的参数优化在控制器设计中的应用

本文详述了遗传算法作为一种随机搜索算法在控制器设计参数优化中的应用。从遗传算法基本原理入手，结合工程实际，论述了遗传算法在PID控制器设计、鲁棒控制器设计、最优控制、系统参数辨识、模糊逻辑控制系统和神经网络控制中的应用成果。讨论了影响遗传算法的因素，并提出了改进的策略。     

无人机非线性非仿射飞控系统的自适应模糊H∞ 输出反馈控制及其应用

研究了非仿射非线性系统的模糊自适应H∞输出反馈跟踪。在非仿射非线性模型不确定或未知的情况下,首先将非仿射系统展开为仿射系统的形式,使用模糊自适应控制器对系统进行控制,然后基于Lyapunov稳定性定理得出自适应律,并通过解一个代数Riccati方程实现了H∞跟踪性能。在状态不可测情况下,引入高增益观测器估计系统状态并设计了输出反馈控制器,实现了系统的输出反馈控制性能。最后,通过对无人机飞行控制的仿真验证了算法的有效性。     

飞机自动驾驶仪俯仰控制系统仿真研究

分别对比设计了PID控制器、LQR最优控制器和模糊控制器,并建立了对应的Matlab控制模型进行仿真研究。阶跃响应仿真实验结果表明：飞机俯仰系统LQR控制器与模糊控制器比飞机俯仰系统PID控制器能更好地实现对飞机俯仰角的控制,具有响应快速、超调小、误差小的优点;飞机俯仰系统LQR控制器比模糊控制器响应更快,跟踪性能更好,而飞机俯仰系统模糊控制器在抗干扰鲁棒性、跟踪性能和稳态性能指标综合考虑上优于LQR控制器,更适用于实际的飞行环境。     

综合火力／飞行控制系统的模糊控制及其仿真研究

研究了综合火力／飞行控制系统（ＩＦＦＣＳ）的模糊控制问题，首先给出了飞机纵向运动的火力／飞行控制系统的数学模型，然后讨论了基本模糊控制器的结构方案和设计过程，在分析了不同量化因子及比例因子对控制特性的影响后，对基本模糊控制器进行了改进，提出了分段因子模糊控制器和经过一次修正的模糊控制器的设计思想，最后，对包含模糊控制器的ＩＦＦＣＳ进行了计算机仿真。仿真结果表明，对ＩＦＦＣＳ采用模糊控制方法是可行的     

一类非线性系统的自适应模糊控制

针对一类具有未知常数控制增益的非线性系统，基于滑模型控制原理并利用Ⅰ型模糊系统的逼近能力，提出了一种自适应模糊控制器设计的新方案，该方案通过引入最优逼近误差自误应补偿项来消除建模误差的影响，从而在稳定性分析中取消了要求逼近误差平方可积或逼近误差的上确界已知的条件，通过理论分析，证明了闭环控制系统是全局稳定的，跟踪误差收敛到零。仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于神经网络动态逆的歼击机自适应跟踪控制

基于神经网络动态逆方法，给出了一种非线性模型参考自适应跟踪控制方案。应用神经网络直接对非线性系统求逆方法解决了逆系统方法的两个“瓶颈”问题，并且克服了传统的控制设计中将过程模型线性化，从而将不可忽视的非线性关系用线性关系代替或者忽略的弊端。对由于建模误差、不确定因素等引起的非线性系统逆误差，通过自组织模糊小脑模型关节控制器(Self—organizing fuzzy cerebellar model articulation controller，SOFCMAC)神经网络在线进行修正。SOFCMAC神经网络扩大了寻优空间，使其能更好地重构系统逆误差，最终实现准确的鲁棒自适应跟踪控制。通过将这种方法用于某型歼击机姿态系统控制的仿真研究，表明了本文方法的有效性和可行性。     

一种基于遗传算法的机器人补偿学习控制方法

机器人建模的不精确性以及一些扰动的存在给机器人控制增加了相当大的难度。针时这一问题，本文以PUMA560机器人为被控对象，给出了一种PUMA560机器人动力学模型的简化形式，采用PD控制的计算力矩法，得到了机器人的闭环动态误差方程，在此基础上设计了机器人的控制器结构，提出了一种新的基于遗传算法(Genetic algorithm，GA)的机器人补偿学习控制方法。将GA与计算力矩法相结合，利用进化学习来消除机器人中不确定因素的影响，实现时机器人轨迹跟踪的良好控制。最后给出了这种控制的仿真结果，验证了该方法的有效性。     

自由浮动空间柔性机械臂在轨操作刚性载荷的组合控制

针对自由浮动空间柔性机械臂,讨论了在笛卡尔坐标系中机械臂对刚性载荷的轨迹跟踪控制和连杆柔性振动主动控制问题。基于拉格朗日法、假设模态法和系统动量守恒定律,推导了一种自由浮动空间柔性机械臂在轨操作刚性载荷的动力学方程。在此基础上,采用奇异摄动法将系统分解为慢变和快变两种尺度时标的子系统,设计模糊终端滑模控制器和Backstepping控制器分别对两个子系统进行控制,由此得到的组合控制使得机械臂按期望轨迹对刚性载荷进行精确在轨操作,同时抑制了柔性连杆的弹性振动。通过数字仿真验证了上述方法的有效性。     

一类非线性系统的模糊自适应跟踪控制

针对一类非线性系统，把模糊T—S模型和自适应模糊逻辑系统两种模糊逻辑方式结合起来，提出了一种基于观测器的跟踪控制方案。首先，应用模糊T—S模型对非线性系统建模，设计观测器用来观测系统状态；由线性矩阵不等式得到模糊模型的控制律。其次，构建了自适应模糊逻辑系统；应用基于权值、中心和宽度三个参数可调节的自适应模糊逻辑系统作为补偿器来补偿建模误差。文中证明了闭环系统满足期望的跟踪性能，实现了跟踪目的。两连杆机械臂的仿真结果表明该方案消除了建模误差对跟踪的影响。     

现代战机超机动攻击研究

在研究、比较两种非线性系统设计方法——动态逆和Backstepping的基础上，设计了具有大机动飞行的，基于Lyaponov全局稳定的Backstepping飞行控制律；其次，探讨了衡量机动攻击导引性能的评价尺度，并进一步研究了如何根据载机与目标的相对运动，导引载机机动飞行，以迅速满足载机空空导弹离轴发射条件，实现超机动攻击的导引律。最后，以攻击机动和非机动目标飞行仿真，说明了所研究的机动攻击导引方法的正确性和可行性。     

Fuzzy Optimal Control Design for Ship Steering

This paper presents a method to design a control scheme for nonlinear systems using fuzzy optimal control.In the design process,the nonlinear system is first converted into local subsystems using sector non-linearity approach of Takagi-Sugeno(T-S) fuzzy modeling. For each local subsystem,an optimal control is designed. Then,the parameters of local controllers are defuzzified to construct a global optimal controller. To prove the effectiveness of this control scheme,simulations are performed using the mathematical model of Esso Osaka tanker ship for set-point regulation with and without disturbance and reference tracking. In addition,the simulation results are compared with that of a PID controller for further verification and validation. It has been shown that the proposed optimal controller can be used for the nonlinear ship steering with good rise time,zero steady state error and fast settling time.     

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。     

关于遗传算法模糊控制的研究

在控制对象的数学模型由于受非线性的时变的影响很难精确确定时，模糊控制是一个比较好的方法，但模糊控制规则易受人的因素的影响而归纳得不完善，并且不能自学习影响了模糊控制的效果。遗传算法可以搜索整个空间，不易陷入局部最优解，不受搜索空间的性假设的约束。可以解决非常困难的寻优问题，本文提出关于遗传算法的模糊控制，使控制规则得到优化，从而改善了控制性能。仿真实例表明这种方法是可行的。     

基于视觉的码头集装箱AGV导引系统

根据码头环境的特殊性,提出了一个应用在码头的集装箱装卸自动导引车(A u tom atic gu ided veh icle,AGV)系统。本系统是基于视觉导引的,采用先识别,后跟踪的方式。在识别时根据识别的标志线的特点,提出了改进的Sobe l算子和可调节参数的Hough变换的方法;在跟踪时,提出了一种用自适应模糊的负反馈来改善系统识别质量和频率稳定性的思想,并应用到了该系统中。文中还提出了一种简单有效的防止图像抖动的方式,使得传送给机车控制系统的参数更加平滑、稳定。实验证明,该系统可以满足AGV在码头工作环境中的全天候工作,并且保证AGV在8 m/s的速度下,系统的识别精度在5 cm以内。     

基于VS-IMM算法的A-SMGCS场面运动目标跟踪

为实现先进场面运动引导控制系统中场面监视雷达对运动目标的跟踪,研究了将变结构交互式多模型(Variable structure interacting multiple model,VS-IMM)算法应用到该系统中。首先,根据飞机的真实运动情况建立了飞机的匀速运动、匀加速运动和匀速转弯运动模型;然后,针对固定结构交互式多模型(Fixed structureinteractive multiple model,FS-IMM)算法在目标跟踪方面的不足,结合机场地图,将VS-IMM算法应用到机场场面运动目标跟踪中;最后,基于扩展卡尔曼滤波将VS-IMM算法与FS-IMM算法进行仿真比较。结果表明:VS-IMM算法的跟踪精度及模型选择均优于FS-IMM算法,VS-IMM算法在场面跟踪方面具有更大的应用价值。     

基于模糊数据挖掘的网络入侵检测模型

提出了一个基于模糊数据挖掘的入侵模型.异常检测的一个主要问题是正常模式随时间变化.如果一个实际的入侵行为稍有偏差就有可能与正常的模式相匹配,而异常检测系统则无法检测到这种入侵行为.为解决这个问题,本文利用模糊数据挖掘技术建立正常模式,并用一组模糊关联规则表示.在进行异常检测时,利用新的审计数据挖掘当前模糊关联规则,并计算其与正常模式的相似度,如相似度低于规定的阈值,使其产生入侵警报.最后,文中利用遗传算法优化模糊成员函数来选择其参数.