基于李雅普诺夫函数的航空发动机非线性控制设计方法

针对航空发动机非线性模型,提出了1种基于李雅普诺夫(Lyapunov)函数的航空发动机非线性控制设计方法。在保证系统稳定的前提下,采用该方法完成了航空发动机非线性控制器的设计。仿真研究结果表明:该设计方法可提高系统响应速度,能有效抑制干扰,且具有良好的跟踪性和鲁棒性,有效改进了航空发动机控制系统的性能。     

基于FMI的航空发动机非线性预测广义最小方差控制

针对航空发动机具有强非线性的特征和控制需求,结合被控对象对非线性预测广义最小方差控制方法进行了仿真分 析。创新性地引用功能模拟接口标准实现了航空发动机模型和数控燃油调节机构模型的联合仿真。简要介绍了广义预测控制方 法的思想,采用非线性预测广义最小方差控制方法对航空发动机进行控制策略研究,并对控制律中需要调节的参数选择进行了简 单的理论分析,通过仿真分析了每个参数取值对系统控制性能的影响,并确定了所选取的参数值。仿真结果表明：这种方法能够 满足航空发动机的控制需求,与原有PID控制器相比,能在略微降低控制品质的条件下改善执行机构的作动条件。     

一类非线性系统的自适应控制及其在发动机中的应用

讨论了一类不确定性严格反馈非线性系统的鲁棒控制问题。结合H∞控制和自适应控制,提出基于一种反演(Backstepping)技术的鲁棒控制器。将广义不确定项参数化,提出了状态反馈控制器的算法,反演迭代设计不仅避免了求解HJI不等式设计控制器的困难,而且保证了闭环系统取得H∞的性能指标。基于航空发动机模型的仿真结果证明了理论推导的有效性。     

航空发动机神经网络反步控制方法

针对航空发动机非线性和不确定性的特点,提出了一种基于神经网络的反步控制方法.采用径向基神经网络估计未知系统方程,并用一种平滑切换法有效避免了控制器奇异问题.反步法的设计基于Lya-punov稳定性原理,保证了闭环系统一致渐近有界.最后针对某型涡扇发动机非线性模型设计了高压转速控制器,仿真结果验证了该方法的有效性.      

航空发动机多模型预测滑模控制

针对航空发动机是一个不确定性的强非线性系统,借鉴多模型方法和预测控制思想,提出了航空发动机多模型预测滑模控制。对航空发动机飞行包线进行划分,建立了航空发动机状态空间多模型;对每个模型分别设计了预测滑模控制器,以滑模轨迹为预测模型,进行滚动优化、反馈校正求取控制量,并根据前几时刻与发动机的匹配程度选择当前时刻的控制器;推导出了其稳定性的条件。仿真结果表明,所设计的控制器控制效果令人满意,能有效抑制参数摄动和干扰的影响。     

基于保护映射理论的航空发动机LPV/PI 控制

针对具有强非线性特性的航空发动机控制问题,将基于保护映射(Guardian Maps,GM)理论的控制方法应用于航空发动机控制系统设计中。基于某型涡扇发动机非线性模型建立了线性变参数(Linear Parameter Varying,LPV)模型;根据保护映射理论设计不同调度参数下的PI(Proportion Integration)控制器,在设计过程中,只需通过给定的初始控制器就可以自动得到满足性能要求的控制器参数集合,避免了在多个平衡点进行控制器设计;以非线性模型为被控对象,采用积分分离PI控制,在飞行包线内的不同工作点进行仿真验证。结果表明:基于保护映射理论的控制方法在解决航空发动机控制系统的非线性问题时具有显著效果。     

基于非线性模型预测控制方法的航空发动机约束管理

针对目前航空发动机控制系统普遍采用Min-Max选择逻辑处理输出量约束的方法具有一定保守性的问题,设计了非线性模型预测控制器,提出在非线性序列二次规划(SQP)算法中加入罚函数实现航空发动机输出量约束管理.仿真结果表明:无论是否触及输出量约束限,非线性模型预测控制器都比Min-Max控制逻辑动态响应更快,在达到限制线时更加明显,此时调节时间从1.16s下降到0.82s,且几乎没有超调量.      

一种改进航空发动机控制器性能的非线性设计方法

为提高航空发动机某工作点的模型精度,并拓宽航空发动机在该工作点控制包线的范围,可应用非线性模型来描述该工作点的动态过程。基于该非线性模型,首先应用Lyapunov稳定性定理设计出一组控制器,然后应用广义Gronwall-Bellman引理的方法完成该控制器性能验证。仿真研究表明:系统响应速度快,能有效抑制干扰,具有良好的跟踪性和鲁棒性,验证了该设计方法的有效性。     

航空发动机多变量模糊PID控制

普通PID控制器以其简单、实用、易于实现,在经典控制中倍受青睐。但是,对于像航空发动机这样复杂的非线性系统,这种控制器的控制效果就不够理想了。模糊控制理论的建立为这种问题的解决奠定了基础。本文针对航空发动机难于建立精确数学模型的特点,提出了发动机模糊PID参数自适应控制方案,并且对某型航空发动机进行了全包线内的数字仿真。仿真结果表明发动机模糊PID控制不仅不依赖于精确的对象模型,而且具有满意的动、静态性能。      

航空发动机非理想解耦自适应控制

本文对航空发动机的双变量控制方法进行了研究, 提出了一种非理想解耦自适应控制方法, 各子系统之间部分残余的相互耦合和非线性影响就通过自适应律本身的鲁棒性来解决。仿真结果表明该控制系统实现了解耦控制, 对发动机模型参数在大范围内的变化均有良好的控制效果。      

舰载无人机横侧向着舰控制律设计

舰载无人机横侧向控制一直是着舰控制律设计的难点。为了解决着舰横侧向控制的难题,针对舰载无人机的非线性模型采用了反演控制器设计方法,为解决传统反演的计算膨胀问题,引入了指令滤波方法,同时只设计了一个Lyapunov函数证明了稳定性;由于舰载机动力学模型不能精确获得,采用了自适应方法对其进行估计。设计的横侧向着舰控制器,能较好地解决横侧向控制器设计过程中的耦合问题,并且和传统PID进行了仿真对比,证明了所设计的控制律满足了对参考信号跟踪的性能要求。     

一种针对结构损伤的非线性容错飞行控制方法

飞机结构损伤会引起气动参数变化,进而影响系统的静稳定性和控制精度。针对具有多输入的非线性飞机模型,利用带有二阶命令滤波器的自适应反步控制方法在线估计飞机气动参数,补偿结构损伤导致的气动参数变化对控制系统的影响,以实现容错飞行控制功能;引入的命令滤波器可以避免反步控制中复杂的求导运算。从理论上分析证明了带有二阶命令滤波器的自适应反步控制的闭环系统稳定性,并给出了控制跟踪误差的理论上界和二阶命令滤波器频率参数选取的下界。通过一个大型客机垂直尾翼脱落场景的仿真实验,验证了所提容错控制方法的有效性。     

超机动飞行的非线性反推自适应控制

为解决对象参数未知时的超机动飞行控制问题,设计了一种非线性反推自适应控制器。针对超机动飞行的非线性模型,适当选取Lyapunov函数和中间虚拟控制信号,同时通过自适应控制律的设计来调节未知参数并得到了最终的控制信号。仿真结果表明,即使模型参数未知,所设计的控制律也能在过失速机动条件下控制飞机跟踪指令飞行,同时保证了闭环系统的稳定性。     

弹性飞翼无人机鲁棒姿态控制设计

针对大展弦比飞翼布局无人机的刚体运动与弹性运动耦合动力学模型,提出了一种基于反步法的鲁棒非线性控制方法。该方法考虑了飞翼无人机的非线性因素,将动态面反步控制作为内环控制抵消系统的非线性因素;同时考虑系统实际存在的弹性耦合项、参数不确定项以及外部扰动,将内环反步控制与飞翼无人机模型整体作为新的被控对象,引入最优化理论对新的被控对象设计了外环鲁棒控制器。仿真结果表明,所提出的控制器不仅满足飞翼无人机姿态跟踪性能的要求,且对模型不确定性和气动弹性影响具有鲁棒性。     

发电机的浸入与不变自适应反步鲁棒励磁控制器

针对含有不确定参数的发电机励磁控制系统,设计了一种新型的自适应反步鲁棒励磁控制器。在设计过程中,基于反步法逐步进行控制器的设计,并引入非线性阻尼算法来减小反步法的“计算膨胀”问题,有效地增强了控制器的鲁棒性。接着介绍了应用浸入与不变自适应控制设计阻尼系数的自适应估计律。通过MATLAB软件进行仿真研究,验证了该算法的有效性和优越性。     

攻击角约束的拦截弹制导控制一体化设计

针对拦截弹的攻击角约束制导问题,提出了一种基于反演滑模和扩张状态观测器(ESO)的制导控制一体化(IGC)设计方法。首先,基于弹目相对运动方程和拦截弹的非线性动力学方程,建立了拦截弹IGC模型,设计了ESO估计目标加速度和自动驾驶仪回路的干扰;在此基础上,基于干扰估计值和反演滑模方法,设计了IGC算法获取虚拟控制力矩,同时基于李雅普诺夫理论分析了闭环系统的稳定性;然后,利用动态控制分配技术将所获取的期望控制力矩分配到实际执行机构;最后,通过仿真结果验证了所设计的IGC+ESO算法的有效性。     

吸气式高超声速飞行器鲁棒非奇异Terminal滑模反步控制

针对含有参数摄动、外界干扰的吸气式高超声速飞行器弹性模型,设计了一种基于新型非线性干扰观测器的Terminal滑模反步控制器。将考虑弹性模态的飞行器纵向模型表示为严格反馈形式,在传统反步法的基础上采用非奇异快速Terminal滑模控制俯仰角与俯仰角速率,优化了反步法的控制结构,并实现了系统的有限时间收敛。基于跟踪微分器设计了一种新型非线性干扰观测器,并与本文所提滑模反步方法相结合,通过对包括虚拟控制量微分信号在内的不确定性进行估计与补偿,进一步提高了控制器的鲁棒性,同时解决了"微分膨胀"问题。基于Lyapunov稳定性理论证明了系统的跟踪误差于有限时间收敛至零。仿真结果表明,该控制器在存在不确定性的情况下,可以实现对参考输入的稳定跟踪。     

无人机飞行控制技术初探

简要回顾了无人机飞行控制系统经典设计方法,然后着重论述了无人机飞行控制技术的最新研究成果,包括非线性动态逆控制、自适应反推控制等现代控制技术及包含神经网络PID控制、神经网络自适应控制在内的智能控制技术,最后对其作了总结。     

有输入未建模动态的导弹鲁棒控制器设计

在导弹系统俯仰通道中存在输入未建模动态情况下，提出了一种基于RBF神经网络和反演控制技术的非线性鲁棒控制器的设计方法。首先应用两个RBF神经网络对输入未建模动态设计了神经网络逆补偿器．然后利用反演控制技术设计了导弹非线性控制器．最后应用Lyapunov稳定性理论推导出RBF神经网络权重矢量调节律，证明了系统的所有信号均有界且全局指数收敛至原点。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。     

一类非线性系统的神经网络自适应控制

针对一类单输入单输出不确定非仿射型非线性系统,基于多层神经网络提出了一种直接自适应控制方法。该设计方法首先应用多层神经网络自适应模拟逼近逆解中的未知部分,然后应用逆设计和自适应反演设计出虚拟控制量,最后应用反馈线性化设计方法和神经网络设计了直接自适应控制律。并利用Lyapunov稳定性定理推导了神经网络的参数调节律,保证了闭环系统的所有信号均最终一致有界。