变结构控制在导弹总线网络控制中的应用研究

随着导弹数字控制技术和网络通信技术的发展,数据总线传输方案越来越受到重视.以数据总线为核心的导弹总线网络控制系统能够有效克服传统通信网络的弊端,改善系统性能,然而由于信息传输分时复用通信网络,系统延时是不可避免的.本文利用接收缓冲区,将时变延时转变为固定延时,并在此基础上,对导弹总线网络控制系统提出滑模预估控制器设计方法.仿真结果表明,这种设计方法是有效的.     

基于时延预测的网络控制系统自适应滑模控制

针对具有未知外界干扰和模型不确定性的网络控制系统,提出一种带干扰观测器的自适应离散滑模控制器。采用自回归(AR)模型预测法在线预测前向通道时延。通过线性转换,将时延相关系统转化为时延无关系统,然后在离散时间域下针对转化后系统设计控制器。设计滑模控制器时引入干扰观测器,无需已知干扰上界,仅对干扰变化率进行限制。设计滑模切换控制增益为指数函数形式,减小系统抖振并保证滑模运动的快速收敛。证明了转化后系统的渐进收敛性。对一个网络化位置伺服系统进行仿真,结果表明所提方法对时延和外界干扰具有良好的补偿作用,且对丢包有一定鲁棒性。     

基于GSVSC理论的STT导弹控制系统设计

基于模型跟踪全局滑模控制理论,针对STT导弹设计一种新型滑模控制算法。建立STT导弹纵向通道的数学模型及相应误差模型,给出模型完全跟踪的条件,根据控制系统的动态设计指标和稳定性要求,分别设计滑态参数阵和全程滑态因子,并分析算法的稳定性。仿真结果表明:当导弹气动参数时变且大范围摄动时,设计的控制系统仍具有良好的动态性能和强鲁棒性。     

基于RBF神经网络的导弹鲁棒动态逆控制

讨论了一种基于神经网络的导弹鲁棒动态逆控制方法。导弹的基本控制律采用动态逆方设计,针对存在动态逆误差的慢回路设计神经网络鲁棒逆控制器。用RBF神经网络逼近导弹慢模态数学模型,并把逼近误差引入到网络权值的调节律以改善系统的动态性能;鲁棒控制器用于减弱模型不确定性及神经网络的逼近误差对跟踪精度的影响。所设计的控制器不仅保证了闭环系统的稳定性,而且使模型不确定性及神经网络的逼近误差对跟踪精度的影响减小到给定的性能指标。最后通过仿真分析,验证了该方法的有效性。
     

目标加速度未知下的导弹自适应滑模拦截制导

针对机动目标拦截过程中加速度信息难以获取的实际问题，设计了一种基于RBF神经网络的自适应滑模拦截制导律，有效提高了导弹制导系统的鲁棒性能。首先，结合空间几何知识，构建了弹-目三维空间相对运动模型；然后，利用RBF神经网络对拦截目标的未知加速度进行了有效估计，消除了制导设计对目标加速度信息的依赖性；在此基础上，结合零化视线角速率的制导理念，分别在导弹俯仰平面和偏航平面设计了对应的自适应滑模制导律，同时采用连续高增益法削弱了系统的抖振现象，并给出更符合导弹制导实现的法向过载指令，利用Lyapunov定理证明了所提方法的收敛性；最后，通过仿真验证，在三种不同的拦截场景下进行了仿真对比，仿真结果表明所提滑模拦截制导律对目标机动有较高的自适应性和鲁棒性。     

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。     

某防空导弹变结构控制系统半实物仿真分析

为分析某防空导弹变结构控制的性能,构建了半实物仿真系统。给出了该仿真系统的组成、信号处理流程,以及包括弹体动力学、敏感元件和变结构控制器的仿真模型。侧向通道变结构控制系统的定点和全弹道仿真结果表明,该控制系统具有良好的跟踪性能和鲁棒性,半实物仿真结果与数学仿真一致。     

基于Simulink的导弹控制系统参数优化设计

介绍了用Simulink对导弹控制系统进行设计和仿真的步骤和方法。以某导弹俯仰通道控制系统设计为例,应用最优化技术,通过建立被优化系统的数学模型和选择合适的最优化求解方法,利用Simulink Response Optim ization模块对导弹控制系统设计参数进行了优化设计。研究结果表明:设计出的导弹控制系统具有良好的动静态性能,很好地满足了战术技术要求,证明了应用计算机辅助优化设计技术可以在短时间内设计出性能优良的导弹控制系统。     

偏转头导弹建模及控制方案设计

针对采用侧滑转弯方式的偏转头导弹,设计了三通道独立控制方案,给出了俯仰和偏航通道的稳定回路和过载控制原理图,设计了控制器。将弹头驱动系统的输出与导弹数学模型输入转换关系作为一个模块加入稳定控制回路,可简化控制设计,提高控制精度。偏转头导弹运动模型的俯仰和偏航通道相互独立,而滚动通道与其余两个通道间存在耦合。将滚动通道运动模型中的耦合项视作扰动,采用变结构控制理论设计自动驾驶仪,控制律的设计基于被控对象参数摄动的上下界,增强了控制系统的鲁棒性,仿真分析表明采用该方法设计的控制器能够抑制外界干扰和参数摄动,可以为偏转头导弹控制系统工程设计提供参考。
     

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。     

一类不确定非线性系统的回馈递推滑模鲁棒控制器设计

针对一类多输入多输出不确定非线性系统，用一个RBF神经网络获得未建模动态和外来扰动的估计值，将回馈递推思想与滑模控制相结合，逐步回馈递推，设计了鲁捧控制器。将这种方案用于某型侧滑转弯导弹的飞行控制系统设计。其中，为克服导弹作动器的位置饱和、速率饱和问题，改进了滑动面的符号函数，并采用模糊逻辑对滑动面的斜率进行实时调整。仿真表明了该控制方法的有效性。     

空间机器人神经网络自适应滑模目标操控轨迹跟踪控制

针对参数未知的空间目标操控问题,考虑空间机器人负载不确定性、系统动力学不确定性和环境扰动等因素,为实现操作过程的稳定控制及机器人轨迹的有效跟踪,提出一种基于径向基神经网络估计不确定项的自适应增益非奇异终端滑模变结构控制器。首先基于拉格朗日法建立空间机器人的刚体动力学模型。考虑空间机器人基座姿态主动控制模式,使用径向基神经网络对模型中的不确定项进行估计。进而提出基于神经网络估计的非奇异终端滑模控制器,并针对不确定性和扰动的估计误差设计自适应增益,以期实现空间机器人系统轨迹跟踪控制的收敛。仿真校验结果表明所设计的控制方法具有较好的误差收敛速度和控制精度。     

对失控翻滚目标逼近的神经网络自适应滑模控制

针对失控航天器在空间中自由翻滚的情况，研究追踪器对失控翻滚目标逼近的位置和姿态六自由度耦合控制问题。建立追踪器与目标器相对运动的姿轨一体化动力学模型，设计追踪器逼近过程的标称轨迹和标称姿态。综合考虑系统不确定性和外部干扰，设计无抖振的神经网络自适应滑模控制器。将滑模控制与神经网络逼近相结合，采用径向基函数(RBF)神经网络对系统未知部分进行自适应逼近。由Lyapunov方法导出神经网络自适应律，通过自适应权重的调节保证整个闭环系统的稳定性。数值模拟实例说明了所设计的标称轨迹和标称姿态的合理性，同时验证了神经网络自适应滑模控制器的有效性。     

自适应RBF Terminal在精密实时跟踪控制中的应用研究

进行空间对接、空间光通信以及空间对抗等,需要在卫星间实现精确的捕获跟踪瞄准( Acquisition, Tracking, Pointing, ATP)。提出了用自适应RBF变结构控制方法实现捕获跟 踪瞄准系统中跟踪子系统的精密实时跟踪控制,以提高系统的性能。首先由Terminal滑模变 结构控制器实现快速稳定的跟踪,然后,通过自适应RBF神经网络对系统中不确定干扰的上 界进行估计。并且用李亚普诺夫方法证明了系统的稳定性和对参数变化的鲁棒性。最后,仿 真结果证明了方法的有效性。     

导弹电液伺服机构的变论域自适应模糊滑模控制

为减弱导弹电液伺服机构位置跟踪滑模控制(SMC)的抖振,提出了一种基于变论域自适应模糊滑模控制(AFSMC)方法。通过在线调节输入变量论域和规则后件隶属度函数,可在不影响滑模变结构控制鲁棒性的情况下有效削弱滑模切换控制产生的抖振。给出了相应的控制律。设计的控制系统具有良好的跟踪性能,提高了电液伺服机构的跟踪控制精度。仿真实验结果验证了该控制方案的有效性。     

基于变论域的导弹电液伺服机构自适应模糊滑模控制

针对导弹电液伺服机构的跟踪控制,提出了一种自适应变论域模糊滑模的设计方案。引入变论域自适应模糊控制器,在线调节输入变量论域和规则后件隶属度函数以逼近理想控制器,使控制器的设计不依赖于被控对象的精确数学模型,确定模糊滑模补偿控制项,以补偿逼近误差并消除外部干扰的影响。仿真实验结果验证了该控制方案的有效性。     

空间智能桁架模糊振动控制研究

研究了模糊控制应用于多输入、多输出的空间智能桁架系统的振动控制.首先建立空间智能桁架的有限元方程,在此基础上,设计了一个标准的模糊控制器,并通过选择合适的量化因子将该标准模糊控制器应用于每一对同位布置的作动器/传感器,各个控制器之间独立工作.这样就避免了设计MIMO模糊控制器带来的复杂问题.最后针对空间智能桁架进行仿真,结果表明,设计的模糊控制器可以有效抑制桁架的振动,并且具有结构简单、鲁棒性强、抑制控制溢出的优点.