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由于导弹飞控系统的高度非线性、时变性和不确定性,如何设计导弹高性能鲁棒控制系统是一项关键技术。利用模糊逻辑很强的知识综合和推理等特点,基于模糊控制和H∞鲁棒控制方法,建立了一种模糊参数化的增益调参飞控系统鲁棒设计方法,并利用线性矩阵不等式(LMI)技术,将鲁棒增益调参控制器设计转化成了相应的LMI凸优化问题,解决了复杂鲁棒控制器的求解问题。并将该方法应用于导弹鲁棒控制系统设计,仿真结果表明了该设计方法有效性。模糊逻辑、鲁棒控制以及线性矩阵不等式技术的有机结合可以设计具有全局稳定性及鲁棒性能要求的高性能导弹飞控系统。 相似文献
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研究了挠性航天器的姿态控制器设计问题。结合Lyapunov矩阵成形的不变椭圆,使用多目标综合技术集成干扰抑制,鲁棒稳定和控制输入约束问题。基于迭代的线性矩阵不等式(ILMI)给出了静态输出反馈控制器。仿真结果表明,该方法虽然具有一定的保守性,但可以较好的满足系统的鲁棒性能要求,对工程实现具有一定的参考价值。 相似文献
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文章研究了具有状态滞后的线性区间时滞系统的H∞鲁棒控制问题。通过把系统状态矩阵在区间内的不确定形式转换成可范数分解形式,获得了一种基于线性矩阵不等式(LMI)的设计鲁棒日∞控制器的方法。该控制器不但保证闭环系统渐近稳定,还可保证区间时滞系统的H∞范数限有界。 相似文献
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单伟 《运载火箭与返回技术》2003,24(4):40-43
文章研究了具有状态滞后的线性区间时滞系统的H∞鲁棒控制问题。通过把系统状态矩阵在区间内的不确定形式转换成可范数分解形式,获得了一种基于线性矩阵不等式(LMI)的设计鲁棒H∞控制器的方法。该控制器不但保证闭环系统渐近稳定,还可保证区间时滞系统的H∞范数限有界。 相似文献
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针对存在参数不确定和外部扰动的飞行器切换多胞系统跟踪控制问题,提出了一种基于改进微分器的抗干扰控制方法。该方法将参数不确定和外部扰动带来的影响均视为干扰,提出一种改进微分器实现对干扰的精确光滑估计并设计控制器进行补偿,抑制干扰对系统的影响。与H∞等传统鲁棒方法相比,本文所提方法避免了对不确定满足凸包形式的假设,且在名义情况和不确定情况下均具有良好的性能。结合微分不等式理论和平均驻留时间方法证明了闭环系统的稳定性。为了验证本文所提方法的良好性能,将其应用到一类高超声速飞行器的轨迹跟踪控制问题中,仿真结果表明该方法能够有效抑制干扰,实现对参考信号的精确跟踪。 相似文献
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针对一类服从伯努利分布丢包的网络控制系统,讨论了其保性能控制器的设计问题,将网络控制系统建模为一类具有不确定性参数的离散系统,利用Lyapunov稳定性理论,给出了系统的稳定性条件,结合一个最优二次型性能指标,推导出该类系统保性能控制器的存在性,并将系统保性能控制器设计问题转换为求解线性矩阵不等式(LMI)可行解问题。最后,通过仿真算例验证了此控制方法的有效性和可行性。 相似文献
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本文研究的是二维系统一般模型的正实控制。本文的目的是针对该模型,设计一个状态反馈控制器,使得闭环系统是稳定的并且闭环传递函数是延展严格正实的,所得到的解是通过线性矩阵不等式给出,通过解决该线性矩阵不等式可获得期待的状态反馈控制器。最后,我们提供了一个数值算例来验证提到方法的有效性。 相似文献
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研究了一类发动机十字型布局的导弹姿态控制系统的容错控制问题,提出了一种考虑执行机构故障的导弹姿态控制系统集成容错控制方法。该方法针对执行机构的恒增益变化故障和卡死故障,首先提出了集成容错控制的总体策略,然后分别基于线性矩阵不等式方法和故障补偿思想,给出了在圆盘极点指标和H∞指标两个相容指标约束下的状态反馈满意容错控制器和故障补偿器的设计方法。最后在Matlab/Simulink环境下将该方法应用于导弹姿态控制系统进行仿真实验,结果表明了该方法的有效性和可行性。 相似文献
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本文研究了线性时变不确定系统的鲁棒观测器问题,针对满足匹配条件的系统,给出一种基于现测器的鲁棒稳定控制器设计的新方法。该方法的特点是,在控制器设计阶段利用Riccati方程代替了Lyapunov方程,对于标称非Hurwize系统不需预先设计补偿器。与现有的一些方法相比,按本文方法设计的鲁棒控制器其算法简单且能容许较大的系统不确定性。文中给出的数值例说明了这种方法的有效性。 相似文献
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基于T-S模糊模型的导弹网络化控制系统建模与控制 总被引:1,自引:0,他引:1
将时延的不确定性转换为系统状态方程系数矩阵的不确定性,基于T-S模糊模型对具不确定时延的导弹网络化控制系统(NCS)进行了离散建模。用Lyapunov理论分析了系统稳定性,由线性矩阵不等式(LMI)方法给出了模糊状态反馈控制器设计方法。仿真结果表明:该方法有效。 相似文献
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针对再入飞行器姿态控制问题,应用自适应动态规划(ADP)理论设计了姿态控制器。将再入飞行器的姿态控制建模为非线性系统的最优控制问题,提出单网络积分型强化学习(SNIRL)算法进行求解,该算法简化了积分型强化学习(IRL)算法在迭代计算中的执行-评价双网络结构,只需要采用评价网络估计值函数就可以求得最优控制律,其收敛性得到了理论证明。基于SNIRL算法设计了自适应最优控制器,并证明了闭环系统的稳定性。通过数值仿真校验了SNIRL算法比IRL算法计算效率更高,收敛速度更快,并校验了自适应最优姿态控制器的有效性 。 相似文献