变时延网络控制系统的鲁棒故障检测

针对具有时变时延的网络控制系统故障检测问题,提出了一种基于鲁棒H_∞思想的故障检测滤波器设计方法.将鲁棒H_∞故障检测问题归结为寻找滤波器参数矩阵,使得滤波系统内稳定并且满足鲁棒H_∞性能指标.根据残差评价函数和故障阈值判断系统是否存在故障.假设时变时延的上下界已知.基于时延相关Lyapunov-Krasovskii泛函方法给出了系统内稳定并且具有H_∞指标的时延相关条件.在外部控制输入、外界干扰和故障信号有界的情况下,所设计的故障检测滤波器能够保证生成的残差信号有界.针对HiMAT（Highly Maneuverable Technology）飞行器设计了故障检测滤波器,并通过仿真分析验证了所提出方法的有效性.     

一种基于2DOFH∞控制器的航天器姿态控制方法

研究某航天器俯仰轴姿态的二自由度鲁棒控制问题．首先分析俯仰轴系统中存在的主要不确定性,建立系统的结构与非结构不确定模型;然后将二自由度鲁棒控制方法应用于俯仰轴系统中设计H∞控制器,由于得到的H∞控制器阶次过高,对其进行降阶处理;最后进行仿真验证．结果表明该控制器对干扰力矩和参数不确定性的影响具有良好的鲁棒稳定性．     

基于状态反馈的黄金分割控制器参数化方法及其在高超声速飞行器上的应用

研究气动参数摄动和外界扰动下高超声速飞行器姿态系统的鲁棒自适应控制问题.引入特征建模的思想对高超声速飞行器的姿态系统建立二阶差分方程模型.考虑到高超声速飞行器再入过程要经历飞行环境的剧烈变化的特点,为了提高闭环系统的瞬态响应性能和抗扰能力,设计了黄金分割鲁棒自适应控制器.该控制器具有与特征模型相似的结构,控制器参数通过在线辨识获得,并且按照黄金分割比生成控制信号,能够保证辨识参数收敛过程中系统的稳定性.基于混合H2和H∞控制思想对标准的黄金分割自适应控制器中的参数λ进行在线优化,从而保证了姿态回路对气动参数摄动和外界扰动具有满意的鲁棒性.所提出的λ(k)优化算法是通过对一组线性矩阵不等式求解得到的,因此易于工程实现.改进后的黄金分割鲁棒自适应控制算法在自适应性和鲁棒性的优越性使得该方法尤其适用于高超声速飞行器姿态控制系统.仿真结果验证了控制方法的有效性和实用性.     

基于H∞滤波的GPS／INS全深组合导航系统研究

根据H∞鲁棒滤波理论，提出了基于H∞滤波技术的GPS／INS全深组合导航系统，该系统仅含有位置误差，速度误差和平台误差角9维状态，并利用伪距，伪距率和载波相位观测信息对全部状态进行观测，组成全深组合导航系统，由H∞滤波来提高系统的鲁棒性，文中对提出的组合系统了动态仿真，仿真结果表明，该系统结构简单，状态估计精工高，系统鲁棒性好，便于工程实现。     

Robust Reduced-Order Controller Design Based on LMI

基于线性矩阵不等式 (LMI)的H∞ 设计方法给出了所有全阶和降阶控制器的参数化结果 ,其中降阶控制器的求解需要满足一个秩条件 ,这个秩条件是非凸的 .为了避开非凸问题的求解 ,提出了一种新的设计降阶控制器的凸优化方法 ,从而得到了保证H∞ 性能指标的降阶控制器 .为了减少保守性 ,进而基于投影原理提出了一种设计更低阶次鲁棒控制器的新方法 .该方法为系统的H∞ 性能与控制器期望阶次的折中设计提供了一条可行途径     

基于H∞理论的交会对接模拟器横向平移控制系统设计

研究九自由度空间交会对接模拟器横向平移控制系统设计问题．采用非结构不确定性描述系统中的高频机械谐振,给出了系统对象的不确定性模型．根据横向平移系统的性能指标和主要不确定性确定了鲁棒H∞控制方案,并研究了混合灵敏度问题的加权函数选取原则和确定方法,给出了基于线性矩阵不等式（LMI）的H∞控制律的存在条件和设计方法．实际系统测试结果达到指标要求,说明了该方法的有效性．     

应用于MEMS_SINS/GPS组合导航系统的H_∞容错滤波算法

针对基于微机电系统(MEMS,micro electro mechanical system)的捷联惯性导航系统(SINS,strapdown inertial navigation system)与全球定位系统(GPS,global positioning system)组成的组合导航系统中存在不确定干扰并且GPS量测输出中经常含有故障信号的情况,提出一种H∞容错滤波算法,能够对不确定噪声干扰具有鲁棒性,并且能够在检测到故障信号后进行容错计算,使滤波精度始终保持在要求的范围内.基于H∞滤波器,在状态估计方程中加入加权因子,使滤波器具有容错的功能,并且适用于组合导航中量测分量的数量级相差很大的情况.仿真试验结果表明,该算法能有效降低GPS中故障信号的不利影响,使系统在故障存在期间仍能正常工作.     

基于LMI的模糊增益调参控制器的设计

利用线性矩阵不等式(LMI)技术将增益调参的控制律设计转化为相应的LMI凸优化问题,结合 模糊控制和H_∞方法,给出了一种基于LMI的模糊参数化的飞控系统增益调参控制器的 设计方法,该方法解决了传统增益调参设计中以经验设计的弊病,并保证了系统的全局 稳定性及鲁棒性能要求.将该方法应用于某型飞机模型上,仿真结果表明该设计方法简便有 效,且控制器鲁棒性较好.     

一种非线性不确定系统的鲁棒H∞滤波方法研究

考虑EKF滤波方法的线性化过程对估计误差的影响,提出一种非线性不确定系统的鲁棒H∞滤波方法．基于H∞理论,该算法将滤波模型和观测模型在线性化过程中所产生的误差作为系统的不确定部分,力求此误差对导航精度的影响最小,并且利用李亚普诺夫方法证明了该滤波算法的稳定性．利用所提算法对月球环绕段自主导航系统进行滤波估计,仿真结果证实了算法的有效性．     

基于H_∞估计的鲁棒故障检测

为了减少故障误警率和提高故障检测精度 ,文章利用H∞ 估计和优化理论研究了线性离散不确定系统的故障检测问题。故障检测的关键是使余量发生器产生的余量对不确定因素和干扰输入具有鲁棒性 ,同时对故障具有敏感性。另外 ,文中还讨论了门限值的计算和选择问题。最后 ,仿真计算了在模型不确定性和随机干扰情况下 ,某飞行器传感器 /执行器故障的检测过程。与基于卡尔曼滤波的方法比较 ,基于H∞ 估计的故障检测方法能有效降低误警率。     

TSK模糊神经网络及其约束优化学习算法

针对非线性动态系统特点,提出了一种基于TSK(Takagi-Sugeno-Kang)模糊模型的动态回归模糊神经网络DRFNN(Dynamic Recurrent Fuzzy Neural Network),该模糊神经网络由静态网络和动态网络两部分组成,其中静态网络用来实现规则的条件部分和解模糊部分的计算,由FIR动态滤波器实现的内反馈回归网络用来实现规则的结论部分,为了加快网络收敛速度,给出了基于约束优化算法的网络参数迭代算法,把网络结构优化和参数学习作为一个约束优化问题来解决.应用于非线性系统的辨识和控制仿真试验说明了DRFNN网络及其算法对解决非线性系统问题的有效性.     

一类非线性网络化系统的鲁棒故障检测

研究了一类非线性网络化系统的鲁棒故障检测问题.系统的不确定参数具有范数有界约束,非线性项满足扇形域有界条件,系统状态时滞时变有界.用服从伯努利分布的随机序列描述系统观测数据的随机丢失.将原问题转化为鲁棒H∞问题后,以线性矩阵不等式的形式给出了鲁棒故障检测滤波器的存在条件,进而得到所求滤波器的增益阵.     

一种带大挠性附件卫星的低阶鲁棒控制方法

针对带有大挠性附件卫星存在参数不确定性和外部扰动的问题,提出一种基于线性矩阵不等式(LMI)的鲁棒H∞反馈控制方法.在卫星动力学模型中考虑了太阳帆板对日定向转动及天线展开过程中参数的摄动问题,进一步设计适用于线性参数时变(LPV)系统的多输入多输出(MIMO)反馈控制器,证明闭环系统在参数大范围摄动下的鲁棒稳定性.相比经典控制方法,当结构参数变化较大且三轴姿态为动态时变时,在满足期望性能指标的同时,可以有效地抑制挠性附件的振动且具有较强的抗扰能力.最后通过仿真验证了所提方法的有效性.     

多体航天器大角度机动鲁棒控制

研究了具有模型不确定性的多体航天器大角度机动控制问题。航天器姿态动力学方程具有不确定性和非线性。首先通过逆系统方法求得近似伪线性系统,然后应用H∞混合灵敏度方法和μ综合方法设计了两种鲁棒控制器。通过引入PD控制器,避免了H∞控制器设计时方程出现奇异。针对航天器中心体与天线同时跟踪不同目标的任务,进行了数值仿真。仿真结果表明在同等条件下两种鲁棒控制器都能满足鲁棒稳定性指标,其中μ控制器的鲁棒性能更好。     

电液伺服速度系统的模糊增益调度控制

针对电液伺服速度系统的非线性和参数时变特性,提出了模糊增益调度控制方法.根据系统的输出误差和误差的一阶微分变化,利用模糊推理在线实时更改比例积分微分(PID,Proportion Integral Differential)控制器参数以适应工作点的变化,使系统控制参数达到全局优化,解决了一般增益调度中控制参数只是对于某一工作点局部优化的问题;在确定P和I隶属度函数时,引入指数函数保证了系统稳准前提下响应的快速性.试验研究表明,与单纯PID控制器相比,模糊增益调度缩短了动态响应时间、降低了超调、减小了负载扰动,说明该方法对非线性系统和未能精确建模系统大范围控制的有效性.      

机载泵源系统的恒功率H∞镇定控制策略

以机载泵源系统的恒功率控制为目标,针对作业任务中系统负载随时间变化的情况,采用使液压系统输出功率保持恒定的控制方式来达到充分利用发动机功率的目的. 对于机载泵源控制系统的主要被控对象——轴向柱塞式变量泵,建立了其状态方程和流量输出方程,采用 H_∞ 鲁棒镇定控制策略实时调节泵的排量.仿真结果表明:当负载变化时,系统能根据压力的变化快速转换到恒功率工作曲线下对应的流量状态,所设计的 H_∞ 控制器能够减小干扰和模型参数不确定对系统稳定性的影响,具有良好的鲁棒性.表明该方法用于机载液压系统可以改善系统工作性能,提高系统功率的利用率.     

基于随机模糊参数的结构模糊可靠性分析模型

结构模糊可靠性理论研究主要是建立仅考虑失效准则模糊性的结构模糊可靠性分析模型.在现有结构模糊可靠性分析理论研究的基础上,同时考虑工程中结构参数的随机性和区间模糊性,提出了模糊概率密度函数的概念,并推导相应的模糊概率密度函数公式,给出了反映随机参数区间模糊性的隶属函数的类型和选取方法.建立了同时考虑随机参数区间模糊性和失效准则模糊性的结构模糊可靠性分析模型.讨论了模糊可靠性分析模型与常规的随机可靠性分析模型的相容性.并给出算例进行验证,研究结果表明,采用该结构模糊可靠性分析方法更能全面地利用结构参数信息.     

飞行器网络控制系统的多指标鲁棒故障检测

针对存在马尔可夫短时延且状态转移概率部分已知的网络环境,研究了飞行器网络控制系统的多指标鲁棒故障检测问题.传统马尔可夫跳变系统的故障检测方法是将故障、外部输入和未知扰动作为广义输入,采用一个H∞性能指标来进行故障检测滤波器的设计.由于该指标不具有明确的物理意义,为此需要研究多指标鲁棒故障检测滤波器的设计方法.通过将网络诱导时延描述为一个有限状态马尔可夫链,飞行器网络控制系统被建模为离散有限马尔可夫跳变系统.同时考虑残差对故障的敏感性和对未知扰动及外部输入的鲁棒性,以线性矩阵不等式的形式给出了多指标故障检测滤波器的存在条件和求解方法.最后通过数值算例验证了所提方法的有效性和优越性.     

无人机全包线模糊鲁棒跟踪控制

针对无人机大包线飞行中气动特性大幅变化以及存在参数不确定性和外界干扰等特点,设计全包线模糊鲁棒跟踪控制器.通过模糊c-均值聚类建立逼近全包线动态的模糊T-S（Takagi-Sugeno）模型.基于高度和空速跟踪增广系统,根据保性能控制理论,采用广义系统的模糊Lyapunov函数方法,以线性矩阵不等式形式给出全包线模糊鲁棒跟踪控制器参数的约束条件,保证广义系统稳定.并最小化扰动抑制度来优化控制参数.该控制器既降低了控制保守性,又减小了参数求解的复杂度.仿真表明,无人机在整个飞行包线内能够精确地跟踪空速和高度参考指令,对参数不确定和外界干扰具有强鲁棒性.      

基于自校正模糊神经控制的无刷直流传动系统

提出了一种自校正模糊神经网络控制器(SCFNNC)来实现无刷直流电动机起动、调速、制动等各运行阶段的性能指标.该SCFNNC是采用调整系统增益参数的方法完成较完善的控制规则的.重点研究了系统自校正增益参数的确定方法,模糊控制器的设计,人工神经网络实现模糊控制规则的方法等.自校正增益参数是根据系统对超调量、转速稳态误差、动态速降的期望值来确定的.设计模糊控制器时是根据系统的性能指标,确定出合适的模糊控制规则表,用于训练神经网络.为使系统的性能达到最佳,采用了自校正模糊神经控制、开关控制和比例控制相结合的复合控制方法,通过数学仿真证实配备SCFNNC的系统具有优良的动、静态特性,及较强的鲁棒性.