BTT导弹神经网络自适应控制器设计

在导弹系统存在非匹配不确定性的情况下 ,提出了一种基于RBF神经网络和反演控制技术的神经网络自适应导弹控制系统的设计方法。首先应用RBF神经网络在线辨识系统中存在的不确定性 ,然后利用反演控制技术设计了导弹非线性自适应控制器 ,成功的处理了非匹配不确定性 ,并应用Lyapunov稳定性理论推导出RBF神经网络权重矩阵及中心点值的调节律 ,保证了系统的稳定性。证明了系统的所有信号均有界且全局指数收敛至原点的一个邻域。最后给出的BTT导弹非线性六自由度数字仿真结果显示了该设计方法的有效性。     

一类不确定非线性系统的反演自适应控制

针对一类包括非线性不确定性、未知间隙滞后特性等的不确定非线性单输入单输出系统,结合反演和自适应控制设计了反演自适应控制器,可使系统达稳定,并能保证系统信号的全局有界性,对非线性不确定性具一定的鲁棒性,且不要求干扰项有界.由仿真结果可知:设计的反演自适应控制器的控制效果较佳.对自适应控制系统有较大的参考意义.     

BTT导弹的自适应滑模反演控制设计

针对具有非匹配不确定性的BTT导弹非线性动力学模型,结合反演控制、自适应控 制和 滑模控制方法,设计了一种新颖的BTT导弹自适应反演滑模控制器。反演设计的每一步中均 采用具有范数型切换函数的连续滑模控制律,并采用自适应算法对不确定性的上界进行估计 。将虚拟控制量的导数作为不确定性处理,利用自适应滑模控制的鲁棒性对其进行补偿,解 决了“计算膨胀”问题,简化了控制系统的设计,并且设计中无需事先已知气动参数摄动 的上界。采用Lyapunov稳定性理论证明了跟踪误差最终有界。仿真结果显示了本文设计方法 的有效性。

     

自适应结构控制及其空间应用

为了跟踪自适应结构控制技术的研究进展及其在空间结构中的应用情况,对自适应结构控制技术的研究现状进行了综述,分析了各种控制方法的特点,并介绍了自适应结构控制技术在航天领域的应用,在此基础上,提出今后工程应用应加强研究的问题。     

基于自适应控制的近空间高超声速飞行器研究进展

综述了高超声速飞行器数学建模与自适应控制技术。在概述典型数学模型基础上，着重概述了模型参考自适应控制、浸入-不变集非线性自适应控制、自适应动态面反步控制、自适应滑模控制、自适应模糊滑模控制和神经网络自适应控制等多种自适应控制技术在高超声速飞行器中的应用与研究。对高超声速飞行器自适应容错控制技术现状，自适应控制在高超声速飞行器飞行测试中的应用情况进行概述。总结了高超声速飞行器的当前研制项目和技术现状，重点展望了若干种鲁棒非线性自适应控制技术。与已有综述相区别，重点概述自适应控制在解决高超声速飞行器鲁棒、稳定、切换、协调等关键控制问题的研究进展。     

一种基于神经网络的快速回馈递推自适应控制

针对不确定严格反馈块控非线性系统,提出了一种快速回馈递推自适应控制方法。系 统的不确定性及外界干扰由RBF神经网络在线逼近,利用动态面控制技术简化回馈递推方法 的控制律,同时改进参数自适应律,使在线调整自适应参数显著减少,提高了控制算法的计 算效率。基于Lyapunov方法证明了闭环系统所有信号有界,跟踪误差指数收敛到有界紧集内 。最后进行了空天飞行器飞行控制系统设计,并在高超声速的条件下对其进行了仿真验证, 结果表明了该方法的有效性。     

反演法在导弹非线性控制系统设计中的应用

反演控制方法是非线性控制领域的一种新方法,可以有效解决系统的非线性、耦合性和不确定性。本文在三维空间六自由度非线性导弹系统模型的基础上设计了俯仰、偏航、滚转三通道控制系统,并针对空气动力学参数的不确定性进行了系统鲁棒性分析。仿真结果表明反演控制是一种非常有效的非线性控制方法,并具有较强的鲁棒性。     

高超声速飞行器输入受限自适应反演控制研究

针对输入受限和参数不确定时的高超声速飞行器控制问题,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络补偿的自适应反演控制方法。建立了飞行器纵向运动模型,分析了由控制系统执行机构、弹性振动和避免发动机燃烧室热雍塞导致的燃料-空气比和升降舵偏角受限,通过设计辅助系统以保证受限时闭环系统的稳定性。分别采用动态逆和反演方法设计速度与高度子系统控制器,利用RBF神经网络逼近控制律的饱和特性,设计了一种非线性干扰观测器对模型不确定参数进行自适应估计,并在控制律中引入不依赖扰动上界的鲁棒项,对未观测的扰动部分进行自适应补偿,以保证控制律的强鲁棒性。引入跟踪微分器估计虚拟控制量的导数,解决了传统反演控制中"微分膨胀"问题。Lyapunov函数分析证明了闭环系统所有信号最终一致有界,闭环系统稳定。仿真结果表明:所提的控制策略能有效处理控制输入饱和问题,在受限情况下实现速度和高度对参考输入的高精度稳定跟踪,并对模型不确定性具较强的鲁棒性。     

自适应解耦理论及其在导弹设计中的应用

本文研究的内容属于多变量自适应控制技术范畴。从内部耦合结构出发,应用模型匹配方法和自适应技术,实现了线性时变强耦合对象的解耦控制,并证明了系统的稳定性和输出一致收敛性。具体设计了某型导弹的控制系统,进行了数字仿真和混合仿真。     

变结构自适应控制理论在运载火箭姿控系统设计中的应用

针对大型运载火箭姿态控制系统设计的一些具体问题，如弹性振动的抑制、外部干扰的补偿等，探讨了变结构自适应理论在运载火箭姿态控制系统设计中的应用方法及其可行性。对于变结构理论的应用方法，提出了不确定性边界的自适应估值算法和基于简化模型的变结构自适应控制器设计。对设计的姿态控制系统进行了仿真，并与采用古典理论设计的姿态控制系统性能进行了比较。结果表明采用变结构自适应控制理论设计运载火箭控制系统是可行的，与古典方法相比变结构自适应方法设计的姿态控制系统具有较强的鲁棒性和较高的精确度，特别是采用不确定边界自适应估算方法可以大大提高系统的稳定性。     

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。     

BTT导弹块模型的鲁棒自适应设计

针对BTT导弹的非线性模型,给出了其适合用backstepping设计方法的块控模型。充分利用系统的结构特点,结合块控原理、backstepping设计方法、鲁棒控制和自适应控制方法,提出了一种鲁棒自适应控制器的设计方法。允许系统中的每一个子块都存在不确定性,采用非线性跟踪微分器减小了backstepping设计中的“计算膨胀”问题,并且避免了系统控制矩阵未知时控制器可能的奇异问题,证明了系统的状态跟踪误差和参数误差指数收敛于原点的一个邻域。最后给出的仿真结果显示了本文方法的有效性。     

基于鲁棒自适应反步法的航天器姿态跟踪控制

针对存在未知惯量矩阵和外干扰的刚体航天器姿态跟踪,提出了一种鲁棒自适应控制方法。综合自适应反步法和非线性L2增益干扰抑制方法,用自适应反步法构造系统的Lyapunov函数,获得了具L2增益的鲁棒自适应控制器,以保证姿态跟踪误差系统为一致最终有界稳定,确保估计的航天器惯量参数的有界性,并使从外干扰输入到评价输出的L2增益不大于给定值。仿真结果验证了方法的有效性和可行性。     

低速巡飞弹非匹配干扰观测控制器设计

针对低速巡飞弹倾斜转弯控制系统的非线性、强耦合、不确定的特征,研究了一种基于干扰观测器的自适应反演控制方法。将参数摄动、外界干扰和执行机构的响应偏差分别等效进成系统的匹配干扰和非匹配干扰,并设计在有限时间内估计误差收敛的非线性干扰观测器进行估计。利用反演控制的思想,在虚拟控制量中抵消非匹配干扰,在实际控制量中抵消匹配干扰。利用李雅普诺夫理论设计自适应调节律补偿干扰观测器的估计误差,改进控制系统的瞬态性能。仿真结果表明,干扰观测器估计误差在有限时间内收敛到一定区间,系统能够有效地克服干扰的影响,快速准确地跟踪滚转角、攻角、侧滑角参考指令。     

测量不确定的充液航天器自适应鲁棒容错控制

针对三轴稳定充液航天器控制系统中同时存在外部未知干扰,参数不确定,测量不确定和执行器部分失效故障的鲁棒容错姿态机动控制问题进行研究。首先将部分充液贮箱内的晃动液体燃料等效为粘性球摆模型,采用动量矩守恒定律推导出航天器的刚-液耦合动力学方程。然后将变结构控制策略结合范数自适应估计算法设计了自适应鲁棒容错控制器,其中设计的范数自适应控制算法用于有效估计由测量不确定产生的集总扰动的未知上界;自适应估计算法则用于有效估计贮箱内的液体晃动位移变量。提出的控制策略不依赖精确的故障信息,并且在故障信息值不确定的情况下可以实现期望的姿态机动任务。基于Lyapunov稳定性分析方法证明了容错闭环系统状态变量的一致最终有界性。采用数值方法验证了所提控制方法的有效性和鲁棒性。     

欠驱动航天器姿态控制系统的退步控制设计方法

应用退步控制设计方法研究欠驱动航天器的姿态控制问题。将系统分为运动学和动力学两个子系统分别进行控制律的设计。首先导出了一种动力学子系统的镇定控制律，以减低失控轴的角速度分量对运动学子系统的影响。在此基础上，假设这一角速度分量为小量，利用运动学中的角速度交叉耦合项对失控轴的姿态进行控制。通过推导出角速度中间控制律，实现了运动学子系统的镇定，并进一步设计了姿态退步控制律。最后进行了数值仿真，验证了所推导的控制律的有效性。     

高超声速飞行器指令滤波反演控制

针对含有不确定扰动项的吸气式高超声速飞行器纵向非线性模型,提出了一种基于指令滤波器的反演控制方法。将飞行器动力学模型划分为航迹角子系统和速度子系统并表示为严格反馈形式,采用动态逆方法设计反演控制中每步的虚拟控制量,并对指令滤波过程中产生的误差进行补偿。利用指令滤波器获取虚拟控制量的一阶导数,解决了反演控制方法中的“微分项膨胀”问题,同时引入虚拟控制量和实际控制量的幅值、速率和带宽约束。采用扩展状态观测器(ESO)对模型中的不确定项进行估计和补偿,保证闭环系统在存在参数不确定和外部扰动的情况下仍具有良好的控制性能。仿真结果表明,在飞行器总体参数和气动参数存在偏差的情况下,该方案能够实现对速度和航迹角参考信号的稳定跟踪。