基于神经网络的一类非线性关联大系统鲁棒滑模分散控制

针对一类具有未知界扰动和子系统部分已知的非线性大系统,结合神经网络逼近方法、滑模控制研究了一种新的分散鲁棒自适应控制方法。所设计的分散控制器分为两部分,一是等效控制器,二是滑模控制器。滑模控制器用来减小系统的跟踪误差,起鲁棒控制作用。文中用神经网络逼近非线性未知函数,将网络权值误差引入到网络权值的自适应律中用以改善系统的动态性能。仿真算例证明了所设计的鲁棒分散控制器是有效的。     

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。     

位置伺服滑态控制系统的单片机实现

本文以MCS-51(8031)为基础研究了位置伺服的滑态控制(Sliding Mode Control,简称为SMC)系统的实现。提出了SMC律的设计方法,给出了8031 SMC控制器的硬软件的设计方法与技巧,并在8031 SMC控制器上作了模数混合仿真,给出了仿真结果。     

基于非线性补偿的涡扇发动机MRAC控制(英文)

以工程应用为目的,采用输入输出模型参考自适应控制方法设计了航空发动机转速模型参考自适应控制器(Model reference adaptive control,MRAC)。针对发动机的非线性特性,设计了函数连接型神经网络补偿器。开展了控制器实物在回路仿真试验,结果表明基于非线性补偿的MRAC在包线内具有良好的动静态性能,对于发动机及其工作环境的非线性具有良好的补偿能力和适应性,验证了自适应控制方法在航空发动机工程应用中的有效性。     

一类非线性不确定中立延迟系统的鲁棒自适应滑模控制

针对一类非线性不确定中立型时变时滞系统的鲁棒镇定问题,利用Lyapunov稳定性理论,提出了一种能渐近稳定系统的自适应无记忆滑模控制器.基于滑模控制技术,确保了该控制器能驱赶系统状态达到事先指定的滑动超平面,从而获得预期的动态性能.一旦系统动态达到滑动运动阶段,系统对不确定是不敏感的.自适应技术的应用克服了不确定的未知上界,使可达条件能被满足.最后,仿真例子证明了该无记忆自适应滑模控制器的有效性,从而保证了闭环系统的全局渐近稳定性.     

高超声速飞行器自适应抗饱和再入控制

高超声速飞行器（Hypersonic vehicle,HSV）再入过程中易发生舵面饱和现象,并且其动力学模型具有强烈不确定的特征,这导致其姿态控制系统的设计极富挑战性。针对舵面受限的非线性控制问题,提出外部Anti windup系统结合二阶Terminal滑模控制律的设计方法,能够实现对气动舵面饱和的控制补偿,使HSV快速平稳地跟踪指令信号。其次,针对HSV的强不确定控制问题,提出自适应滑模干扰观测器（Adaptive sliding mode disturbance observer,ASMDO）的方法来对再入气动参数不确定及强外界干扰进行估计,此方法无需干扰界已知且学习参数少,适合实时控制。最后, 再入姿态控制的仿真结果表明了该控制方法的有效性和强鲁棒性。     

非线性飞控系统的滑模PI混合模糊逻辑控制

针对一类空间飞行器的非线性姿态控制问题，首先通过变换将其强耦合模型分解成若干个子系统，把各子系统之间的耦全、未建模动态和外界扰动视为系统的不确定性。而后提出了一种结合滑模控制与比例积分控制的模糊逻辑控制器，运用李亚普诺夫原理对系统的稳定性进行了分析。用这种控制器对系统进行分散鲁棒自适应控制，仿真说明相对于传统滑模控制器，它具有响应速度快，跟踪精度高，鲁棒性强的优点。     

Nonlinear Control Method for Hypersonic Vehicle Based on Double Power Reaching Law of Sliding Mode

The intelligence nonlinear control scheme via double power reaching law based sliding mode control method is proposed to solve the problems of model uncertainties and unknown outside disturbances.Firstly,the aerodynamic parameters of the morphing vehicle are replaced with curve-fitted approximation to build the accurate model for control design in the hypersonic flight.Then the nonlinear vehicle model is transformed into the strict feedback multi-input/multi-output nonlinear system by using the input-output feedback linearization approach.At the same time,the disturbance observer is used to approximate the unknown disturbance,and the sliding mode method is used to solve the problem of non-matching and uncertainty.Finally,according to the buffeting problem in sliding mode control,the double power is improved.Simulation results show that the proposed method can ensure the global stability of the closed-loop system,and has good tracking and robust performance.     

基于ESO与NTSM的汽车主动前轮转向控制

提出基于扩张状态观测器(Extended state observer,ESO)与非奇异终端滑模(Nonsingular terminal sliding mode,NTSM)的车辆主动前轮转向控制。首先建立二自由度车辆模型计算车辆理想参考横摆角速度。其次以二自由度模型为基础设计扩张状态观测器与非奇异终端滑模控制器,扩张状态观测器能估计车辆状态与扰动,非奇异终端滑模控制器能对扰动进行补偿并输出控制量。最后在Matlab/Simlink中建立了扩张状态观测器与非奇异终端滑模控制器,采用CarSim非线性车辆模型进行仿真试验,研究了NTSM与PID控制器的闭环控制性能以及鲁棒性,并对两种控制器试验结果进行对比。结果表明,非奇异终端滑模控制的车主动前轮转向系统能有效改善车辆的操纵稳定性,控制器具有强抗干扰能力、良好的路径跟踪性能和鲁棒性,且优于PID控制器。     

采用ABC算法的关节机器人动力学参数辨识

实验辨识机器人动力学参数是获取基于模型的控制器参数的主要方式。针对一般方法仅能辨识线性动力学模型从而辨识精度不高的问题,提出采用人工蜂群(Artificial bee colony,ABC)算法辨识机器人动力学模型。通过Newton-Euler法建立关节型机器人的刚体动力学模型,并用低速动态特性更佳的非线性摩擦模型描述关节间摩擦特性,代替传统的库仑-黏性摩擦模型。优化辨识实验所用的激励轨迹,采集实验数据进行必要的预处理后,采用ABC算法辨识机器人动力学参数。结果表明,ABC算法能够精确辨识动力学参数,基于辨识结果的预测力矩抑制了误差峰值的出现。应用辨识结果设计基于模型的前馈控制器,实验结果表明基于模型的控制器能够提高轨迹跟踪精度。     

航空发动机简化实时模型仿真研究

在航空发动机数控系统研制中,由于缺乏详细的发动机部件特性数据,建立精确的航空发动机部件级模型非常困难。本文根据某型发动机地面试车稳态数据和动态数据,建立了航空发动机简化数学模型。稳态模型采用插值算法,动态模型采用动态系数法。所建立的模型框架灵活,算法简单,具有实时性。开展了发动机从起动到最大状态的稳态仿真和动态仿真,结果表明模型的稳态误差小于1％,较好地满足了发动机数控系统早期半物理仿真的需求。     

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。     

主动队列管理中内模控制系统设计

P I控制器常用于主动队列管理中,但参数整定上的试凑法具有盲目性,算法的瞬态性能也不够理想。本文针对TCP网络系统的时滞特性,设计基于内模补偿控制器,提出了基于幅值与相位稳定裕度的控制参数整定方法。仿真实验表明,与P I算法相比较,该方法设计的控制器的稳定性与鲁棒性有显著的提高。     

基于神经网络非线性时滞系统的鲁棒可靠控制器设计

将一类非线性时滞控制系统中的非线性部分，用一个单隐层神经网络来近似代替，采用线性微分包含（LDI-linear differential inclusion）的方法来线性化该非线性环节，对于线性化所产生的近似误差、时滞和执行机构故障作为系统的一部分设计可靠鲁棒控制器，相关的定理也一并给出。高阶微分和偏微分方程一般是用来解决这类非线性系统的主要方法，文章中提出的可靠鲁棒控制器设计方法克服了以上这些方法求解困难的缺点，仿真示例用设计好的可靠鲁棒控制器与常规极点配置法进行了比较，从而表明了这种方法的有效性。     

航空发动机全包线鲁棒变增益LPV控制律设计

提出了一种结合多胞形鲁棒变增益控制综合技术和基于系统广义距离的调度策略的航空发动机全包线控制方法。利用雅克比线性化方法获得包线内多点的发动机线化模型,将这些点作为多胞形模型的顶点,并利用多胞形鲁棒变增益控制综合技术设计顶点控制器。引入能够反映系统广义距离的间隙度量来计算包线内其他点的凸分解系数,结合顶点控制器实现全包线内发动机中间状态高压转速控制。全包线内的仿真结果表明,采用该控制方法能够满足航空发动机中间状态控制要求,具有较好的鲁棒性和跟踪性能,同时保证了控制器在全包线范围的稳定性。     

多旋翼无人机飞行控制自动调参技术

目前,多旋翼无人机控制器设计问题中存在着大量的依靠经验的调参工作。为了使调参简单而又可靠,本文基于控制器参数与控制系统性能响应存在的对应关系,提出了自动调参思想。在满足控制器各项性能指标的前提下,利用粒子群算法(Particle swarm optimization,PSO)提炼出优化目标和约束条件。对被控对象进行建模并搭建非线性模型。然后,利用工程实践方法估算出参数范围,并利用粒子群快速优化特点自动寻找在约束条件下符合性能指标的控制器参数。最后,通过Matlab/Simulink对模型进行仿真验证。仿真结果分析表明,PSD可快速准确地对飞行控制进行自动调参。     

发动机数控系统含实物电子仿真

发动机数控系统含实物电子仿真是用真实的数字控制器与发动机实时数学模型构成闭环仿真系统，控制器接口所需要的各种传感器信号及机械液压供油装置和喷口控制装置由电子模模拟，从而为数字控制器提供基本运行环境。本文研究了发动机数控系控制规律和控制逻辑，，检测了数字控制器软件硬件的工作性能，表明含实物电子仿真试验具有试验成本低，风险小等特点，是发动机数字控制器研制过程中一个重要环节。     

TF／TA飞行航迹控制器设计

提高现代武装飞机的生存能力，基于ＴＦ／ＴＡ的超低空突防能力是飞行控制系统首先要求具备的功能，本文研究了在已知理想航迹的基础上飞机航迹跟踪控制器的设计方法，给出了控制器结构和算法。首先根据理想飞行航迹和实际飞行航迹之间的误差，计算航迹控制指充；然后，为了改善飞机的动态性能，使飞机能跟踪航迹控制指令而完成ＴＦ／ＴＡ飞行，用非线性解耦控制理论设计了飞行控制系统，仿真结果表明，该方法具有较好的航迹跟踪性能     

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。     

模糊PID控制在温湿度控制系统中的应用

针对模糊控制的不足和ＰＩＤ控制的缺点提出了一种智能温湿度控制的方法。该方法把模糊控制技术和ＰＩＤ算法结合起来，采用多模态分段控制设计出温湿度控制系统。通过半实物仿真实验可知，该方法对多变量、强耦合、大惯性对象的控制是非常有效的，具有超调小，调节迅速和上升时间短的特点，且具有很好的鲁棒性。