基于BP神经网络的飞行器参数辨识与自适应控制

针对跨域空间飞行器气动参数非线性严重和具有大不确定性等特点,提出一种基于BP神经网络的飞行器离线参数辨识与在线自适应控制的方法.首先,临近空间飞行器进行风洞试验吹风得到的气动参数是典型的输入输出非线性系统,运用BP神经网络算法进行离线训练建立气动数据的辨识模型;其次,根据气动数据的辨识模型计算实时舵效变化参数,飞行器控制的增益根据舵效变化完成在线自适应调节,实现飞行器的自适应姿态控制;最后,进行数学仿真验证,结果表明,将BP神经网络应用于飞行器姿态控制中,能够实现控制参数的自适应调整,说明BP神经网络具有优良的逼近性能,最终提升了飞行器姿态控制系统的性能,提高了智能化设计水平.     

机动再入飞行器自适应飞行控制系统设计

研究机动再入飞行器的制导控制问题。为了解决机动再入飞行器气动系数变化范围大、气动耦合严重和气动参数非线性过零常值大等恶劣条件下的控制，并且能充分利用飞行器可测量信息提高系统自适应能力，本文提出了状态方程参数辨识－－极点配置－－前馈补偿自适应控制的飞行控制系统的设计方法。通过对新型号再入飞行器的制导系统仿真，可以看出该控制系统使其有很好的飞行性能。     

基于神经网络的飞行器抗饱和自适应控制

针对传统自适应控制在飞行器作动器具有幅值饱和与速率饱和的情况下难以实现良好飞行控制的问题,提出了一种基于神经网络与伪控制隔离的飞行器抗饱和自适应控制方法.首先根据模型参考自适应控制理论,结合动态逆与神经网络自适应方法,分析了系统的模型跟踪误差动力特征,并考虑飞行器具有参数不确定和未建模误差等动态逆误差,设计了在线神经网...     

临近空间高超声速飞行器鲁棒自适应控制方法

提出了一种新的将自适应滑模变结构控制与动态逆控制组合的鲁棒自适应的控制方法,用于临近空间高超声速飞行器的再入阶段飞行控制系统设计。用内外环动态逆控制将非线性飞行器对象近似解耦成不确定的3通道一阶线性系统,将所有不确定性转化为匹配的逆误差;由自适应滑模变结构控制给出动态逆的输入信号,消除逆误差的影响,保证对制导指令的鲁棒跟踪。某高超声速飞行器临近空间再入的六自由度仿真结果表明:控制器有较好的鲁棒性和跟踪性能。     

吸气式高超声速巡航飞行器飞行攻角的模型参考自适应滑模控制

针对吸气式高超声速巡航飞行器发动机进气道关闭、进气道打开、发动机点火工作3个状态下俯仰通道气动系数和配平舵偏角变化大的特点,设计了一种基于参考模型的自适应滑模攻角控制律.在滑模控制中引入了自适应参数调节律来逼近不确定的模型参数变化和外界干扰,有效地改善了飞行器俯仰通道的动态和稳态性能,同时对于气动系数和配平舵偏角的变化...     

再入机动飞行器自适应轨迹线性化控制

针对一类多输入多输出模型不确定系统,提出了一种基于广义模糊神经网络的自适应轨迹线性化控制方法(ATLC).针对再入机动飞行器(MRV)进行了控制器设计和分析.MRV气动参数存在较大的不确定,这会导致轨迹线性化控制器(TLC)鲁棒性能下降.利用广义模糊神经网络(G-FNN)在线补偿系统的非线性建模不确定,改善了控制器性能.基于Lyapunov稳定性理论,证明了ATLC闭环控制系统的稳定性.仿真结果表明自适应轨迹线性化控制系统在飞行器气动参数大范围摄动时仍具有鲁棒性和稳定性,验证了所提出的控制策略的有效性.     

近空间高超声速飞行器输入饱和抑制模糊自适应控制

针对近空间高超声速飞行器三通道姿态跟踪控制问题，提出了一种基于输入饱和抑制的非线性模糊自适应滑模控制器。考虑到飞行器模型具有严格反馈形式的特点，以反步法为基础，结合非奇异快速Terminal滑模方法设计控制器。设计了模糊系统估计模型中的干扰项，并通过自适应鲁棒项补偿估计误差，引入非线性增益函数提高控制系统的饱和抑制能力，并基于Lyapunov理论证明了闭环系统的稳定性。最后，通过仿真对比实验验证方法的有效性。仿真结果表明，所设计的控制器能够保证飞行控制系统在存在模型参数不确定性的情况下具有良好的姿态跟踪性能和输入饱和抑制能力。     

具有异构多操纵机构的飞行器复合控制技术

提出了具有异构多控制机构的飞行器复合控制决策与管理系统结构,建立了具有气动力/推力矢量/直接侧向力的异构多操纵机构的飞行器动力学模型,提出了模糊自适应控制分配与复合控制器优化集成设计方案。设计了基于参考模型的模糊自适应控制分配策略,使气动力/推力矢量/直接力任意形式组合及动态分配过程中复合执行机构等效动态特性与参考模型一致。采用进化策略对导弹复合控制系统参数进行了多目标优化设计。分别针对不同的组合形式进行了仿真研究,证明了具有异构多操纵机构的飞行器复合控制系统具有很好的快速大机动跟踪能力,实现了飞行器气动力/推力矢量/直接侧向力之间不同形式组合控制系统的自适应控制分配。     

高超声速飞行器的自适应容错控制

针对高超声速飞行器再入过程中可能出现的执行器部分失效或卡死故障,设计了一种飞行器自适应容错控制器。在系统存在外界干扰及未知故障输入且上界未知的情况下,该控制器采用自适应算法在线估计未知的控制器参数,在执行器发生卡死或部分失效故障时,实现了对故障的容错控制和对制导指令的鲁棒输出跟踪。通过Lyapunov方法证明了该方法在执行器存在故障时能保证系统渐进稳定,仿真算例说明了该方法的有效性。     

基于特征模型的高超声速飞行器的自适应姿态控制

研究了基于特征模型的自适应控制方法在高超声速飞行器姿态控制中的应用。对一类非线性强耦合以及大范围参数不确定性的类X-20高超声速飞行器无动力滑翔段六自由度动力学模型,建立含耦合的多输入多输出(MIMO)特征模型,并设计基于特征模型的黄金分割控制器。控制律设计中通过对非对角元控制量强制一步滞后,使得各通道控制量可以计算简单。最后通过飞行高度和速度大范围变化的长时间飞行过程中姿态角的跟踪控制仿真,验证了控制器的鲁棒性和适应性。