神经网络动态逆方法在飞控系统设计中的应用

探讨了神经网络与非线性动态逆方法相结合的神经网络动态逆方法，研究了神经网络动态的网络结构。为进一步改善直接动态逆控制器的性能，对由动态逆和原系统构成的伪线性系统，给出了两种综合方案，并将这种方法用于飞机指令增稳系统的设计。通过一种方案的仿真研究表明，综合控制策略不仅能够改善系统的动态性能，而且具有良好的鲁棒性。研究成果显示了神经网络动态逆方法的有效性和可行性及其在飞控系统设计中所具有的潜在能力。     

基于逆动力学的柔性连杆机械臂的混合模糊控制

利用假设模态法建立了柔性连杆机械臂的逆动力学方程,提出了一种并行于常规开环逆动力学控制的混合模糊控制方法对其进行末端轨迹跟踪。设计的控制器由两部分组成,一部分为根据结构的逆动力学以及机械臂末端所需跟踪的轨迹计算出控制力;另一部分为通过末端位置的实测与给定轨迹的偏差,利用一个辅助模糊控制对控制量进行调整,构成输出反馈部分。通过数字仿真,并与常规模糊控制结果的比较,表明借助于结构逆动力学,可以降低模糊控制器对知识库的需求,获得较好的控制稳态性能。     

LQG与动态逆方法在飞控系统设计中的应用

针对动态逆系统方法对受控对象模型依赖性强,而飞行器模型不确定性高等特点,采用LQG与动态逆相结合的方法,为某飞行器侧向模态设计控制律。将系统分为内外2个回路,内回路采用动态逆,外回路采用LQC技术进行综合,仿真研究表明,该综合方法不仅能够改善系统的动态性能,而且能为系统提供较好的鲁棒性。     

微小型直升机非线性鲁棒控制器设计

针对含有未建模动态的微小型直升机非线性模型,设计了基于反步法和自适应模糊系统的自主飞行控制器.该控制器包含两个回路:航迹控制外回路和姿态控制内回路.外回路通过旋转矩阵实现对内回路姿态的控制,而非传统的欧拉角或姿态四元数.控制器采用自适应Takagi-Sugeno(TS)模糊系统在线补偿系统未建模动态的影响,并利用反步法完成控制器综合.所设计的算法在确保整个控制系统稳定性的同时又可保证系统能够有效应对未建模动态的影响.系统仿真结果表明,在盘旋上升飞行模态下控制系统能够快速准确地跟踪预设轨迹,并且具有良好的鲁棒性能.     

层叠结构动态逆在无人战斗机控制中的应用

无人战斗机采用翼身融合的一体化设计。这种非传统构型的布局,带来很多优点的同时也造成了飞机的静不稳定,采用线性的控制方法很难满足无人战斗机的性能要求。通过对传统的动态逆控制方法进行改进,从内回路开始保证系统的动态性能和跟踪性能,设计了层叠结构动态逆控制器。仿真结果表明,所设计的控制器实现了系统的解耦控制,并具有较强的鲁棒性。     

飞机直接力动态解耦模糊控制系统设计

将模糊控制方法与动态逆方法相结合,构成了一种动态解耦模糊控制综合方法.用该综合方法对某型飞机的侧向直接力控制模态(航向指向)进行了分析与设计,并将其与动态逆方法进行了比较.结果表明,所设计的模糊控制系统不仅能够实现动态解耦控制,获得良好的动态性能,而且对模型不够准确或系统内部参数发生变化具有较强的适应性.     

基于神经网络补偿动态逆的飞翼布局无人机姿态控制方法

将动态逆控制技术应用于飞翼式布局无人机的姿态控制回路,以适应飞翼布局无人机控制系统要求。介绍了动态逆控制器解耦控制原理,以及神经网络补偿结构的作用和设计方法,并基于无人机非线性姿态运动学和动力学模型设计了基于神经网络补偿的动态逆控制器。在强耦合、强非线性的飞翼布局无人机模型上,通过数学仿真验证了系统具有良好的动态性能和稳态特性,控制器具有很强的鲁棒性。     

基于L1自适应推力矢量型V/STOL飞行器增稳控制

针对推力矢量型V/STOL飞行器起降过渡阶段动力系统转换过程存在的控制量耦合与冗余问题,设计了相应的内环增稳控制器和控制分配策略。首先,利用喷射气流效应经验公式建立了带升力损失项的动力系统与飞行动力学模型。然后,采用非线性动态逆方法设计了外环控制律,采用L1自适应控制方法设计了内环控制律,以补偿系统建模误差及参数不确定性的影响。最后,根据控制冗余度,基于效能分配准则设计了控制分配策略,实现了控制解耦,并进行了仿真验证。蒙特卡洛打靶仿真结果表明,即使存在较大参数摄动,控制器仍然可以很好地跟踪参考输入,这说明设计的控制器控制性能与鲁棒性良好。     

新一代歼击机超机动飞行的动态逆控制

 根据反馈线性化理论, 讨论了神经网络自适应非线性动态逆控制设计。首先根据时标分离原则, 采用动态逆方法设计快回路和慢回路控制器; 其次提出基于模型逆的神经网络非线性直接自适应控制方案, 设计一种在线神经网络用于补偿模型逆误差。仿真表明, 该控制方案具有较好的自适应能力和鲁棒性。     

带有执行器约束条件的模糊自适应反步控制

针对高超声速飞行器在飞行控制过程中存在外界干扰以及考虑执行器的动态特性等问题,结合飞行器纵向模型的特点,考虑舵的动态特性,分别设计了基于动态逆的速度控制器和基于指令滤波器采用Backstepping控制方法的高度控制器。模糊自适应系统用来在线辨识飞行器模型由于气动参数的变化而引起的不确定性。运用Lyapunov理论分析闭环系统的稳定性,证明了包含跟踪误差在内的所有信号满足半全局一致稳定。最后通过仿真对控制器的控制效果进行验证,得到了较为满意的控制效果。     

直接升力控制律的逆乃奎斯特阵列法设计

采用直接力控制可弥补常规飞机在轨迹操纵方面的不足,并产生某些新的运动模式 对飞机直接升力控制可的三种基本运动模式进行讨论,从中归纳出直接升力控制 设计就是输出解控制系统的设计问题。并以单纯直接升力控制方式为例,用逆乃奎斯特列方法设计了某飞机的直接升力系统,仿真结果表明ＩＮＡ方法是解决多变量解耦问题的有效方法。     

基于模糊PID算法的六自由度并联机构控制研究

针对六自由度并联机构难以实现高精度及快速响应的问题,分析六自由度并联机构模型,提出基于模糊PID的六自由度并联机构的控制算法.介绍了六自由度并联机构的运动学反解模型及机械系统模型;在此基础上确定模糊算法的模糊语言变量、隶属函数和模糊规则,完成了六自由度并联机构模糊PID控制器的设计.针对一组PID控制参数进行了仿真和实验,结果表明,加入模糊算法的PID控制提高了系统的动态响应特性及运动精度.     

导弹复合控制系统的模糊逻辑控制分配

针对空空导弹复合控制系统中的控制分配问题,提出了一种模糊逻辑控制分配算法。采用动态面控制方法设计了复合控制量的控制律。在设计过程中,利用扩张状态观测器估计汇总不确定项,并采用光滑二阶滑模控制算法设计了控制律,达到了提高鲁棒性和削弱抖振现象的目的。应用模糊逻辑控制分配算法将复合控制量分解为直接力控制指令和舵偏角控制指令。为了检验所设计的复合控制系统的控制效果,对采用基于模糊逻辑控制分配算法的复合控制系统和传统的气动力控制系统进行了对比仿真实验。仿真结果表明,所设计的复合控制系统具有更好的控制效果。     

航空发动机多变量模糊滑模变结构模型跟踪控制

针对现代航空发动机是一个具有不确定性的强非线性系统,结合滑模变结构控制和模糊逻辑系统的优点,提出了一种模糊滑模变结构模型跟踪控制方法。采用比例积分型切换超平面设计滑模变结构控制系统,使用模糊逻辑系统自适应调节切换增益,得到某涡扇发动机的模糊滑模变结构模型跟踪控制器。数字仿真结果表明,所设计的控制器不但能使被控对象较好地跟踪参考模型,消除抖振现象,而且对系统的不确定性具有不变性,保证了被控系统在整个控制阶段都具有较强的鲁棒性。     

具有效率优化计算的异步电动机自抗扰与滑模直接转矩控制

为了克服异步电动机直接转矩控制中转矩和电流脉动大等缺点,设计改进的自抗扰速度控制器取代传统的比例积分(PI)控制器。根据异步电动机的数学模型以及滑模变结构控制理论设计了一种基于转矩误差和磁链平方误差的新型滑模控制器。考虑电机运行过程中负载转矩未知问题,设计了一种基于Supertwisting算法的负载转矩观测器。Supertwisting定子磁链观测器的应用提高了观测精确度。通过效率优化计算得出稳态时最优定子磁链,并将其引入调速系统。仿真试验结果表明,该控制策略有效地减小了转矩和电流脉动,并且对外部扰动具有较强抑制作用,同时能够降低电机运行损耗,具有良好的动态和稳态性能。     

反舰导弹纵向弹道模糊控制系统

建立起反舰导弹弹道纵向模糊控制系统,确定了模糊语言变量,制定了模糊控制规则表,并对控制器的量化因子与比例因子进行了参数寻优。最后,对设计的系统进行了数字仿真。仿真结果表明,在存在较大不确定性因素的情况下,该控制系统具有较常规 PID 控制更好的动态性能和稳态性能。     

反舰导弹弹道高性能模糊控制系统研究

根据导弹的数学模型及其本身的要求，建立起弹道模糊控制系统，详细介绍了高度一阶模糊控制器的设计，并采用参数寻优的方法得到控制器的量化因子与比例因子。仿真结果表明，在有较大不确定性因素的情况下，该控制系统具有较常规PID控制更好的动态性能和抗干扰性能。     

火箭弹电动舵机模糊单神经元PID控制算法

针对制导火箭弹电动式舵机,为提高其响应速度和精度,文章在模糊PID控制基础上,提出了模糊单神经元PID控制方法。首先,建立了火箭弹舵机系统模型;然后,将模糊推理、单神经元自学习算法和PID控制相结合,建立智能控制系统,以实现对舵机输入指令的精确、快速响应。经仿真实验表明:在此智能控制下,舵机位置在阶跃响应的调节时间、超调量以及正弦跟踪上相对于传统模糊PID控制均得到有效改进,具有良好的动静态性能、自适应性和稳定性。     

相对失控翻滚目标悬停的自适应模糊滑模控制

研究了含有系统不确定性和外部干扰的追踪器相对失控翻滚目标悬停的六自由度耦合控制问题。首先,在追踪器本体坐标系中建立了非线性的六自由度耦合的一体化动力学模型,将悬停控制问题转化为相对位置和相对姿态控制问题。再基于模糊逼近原理设计了一种自适应的模糊滑模控制器,该控制器能够有效克服系统的模型不确定性和外部干扰的影响,并能消除传统的抖振问题。由Lyapunov方法导出了模糊自适应律并证明了闭环系统的稳定性。数值仿真验证了所提的自适应模糊滑模控制器的有效性。