机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成部分－陀螺平台框架系统设计了基于GA（遗传算法）的模糊控制器，由于遗传算洒可以搜索整个空间，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。     

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。     

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。     

5自由度机器人手臂模糊自适应控制

为了在一定的跟踪精度范围内且存在不确定性因素的情况下控制机器人跟踪设定的轨迹,给出了一种基于控制器输出误差法的自适应模糊控制法来控制机器人手臂.采用梯度下降法调节部分或全部参数以减小输出误差.该方法被应用于5自由度机器人控制系统中,仿真结果显示模糊逻辑控制器参数得到了实时调整,该方法有效.     

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。     

输入受限乘波体飞行器的最优跟踪控制方法

针对存在输入受限的乘波体飞行器最优跟踪问题,基于反演控制设计了最优跟踪控制器。将控制分为稳态跟踪控制和瞬态最优控制两部分。首先基于反演控制框架,引入有限时间收敛跟踪器对虚拟控制律进行估计,避免了普遍存在的“微分项膨胀”问题。其次,考虑系统中存在不确定项,设计了非线性干扰观测器对不确定项进行估计,确保控制器的鲁棒性。同时,充分考虑输入受限情况,基于辅助误差补偿策略对控制输入进行修正。然后,为了实现最优控制,基于自适应动态规划设计瞬态最优控制器。最终通过数字仿真,验证所设计控制方法的有效性。     

考虑瞬态特性的无人机自适应容错控制设计

针对固定翼无人机纵向轨迹跟踪控制问题,基于反馈线性化和模型跟随控制设计基础控制器,实现无故障情况下闭环系统的稳定和轨迹渐近跟踪控制。考虑固定翼无人机的执行器可能发生不同类型及大小的故障,分别针对各种不同故障模式设计与之对应的补偿控制器。为综合解决执行器故障的多重不确定性问题,采用加权融合与自适应控制相结合的方式设计综合控制器结构,并对与故障相关的控制器参数进行估计。最后,通过在基础控制器设计中添加H∞补偿项,以抑制故障补偿控制器参数估计误差对闭环系统输出跟踪性能造成的不利影响。理论分析和仿真结果表明,所提出的控制方案不仅能保证闭环系统的稳定性,而且在发生不确定执行器故障的情况下,固定翼无人机姿态控制系统输出能渐近跟踪给定的参考模型输出,通过设计适当的H∞补偿器参数可以改善故障补偿控制过程中的瞬态性能。     

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     

基于六模糊控制器的自适应遗传算法

遗传算法的性能主要取决于算法对满意解的搜索和优化的能力。本提出的自适应遗传算法可以自动均衡搜索和优化关系。该算法采用六个模糊控制器对符号编码遗传算法的遗传操作实施动态参数控制。对旅行商(TSP)问题的求解结果表明该算法在解决类似于TSP的组合优化问题时具有比标准遗传算法更好的性能。