多模型直接自适应执行器故障补偿控制系统

为了更快更好地补偿执行器故障带来的不确定性,发展了一种新的多模型自适应执行器故障补偿控制系统设计方法。首先,分析所有可能的执行器故障模式,得到故障模式集。再针对每一种故障模式,分别进行控制器设计,控制器设计时采用直接模型参考自适应执行器故障补偿控制方法进行设计。然后根据参数估计误差分别计算每种故障模式下系统的性能损失函数,选择性能损失最小的子系统对应的控制器作为当前的全局控制器。最后以飞行控制系统为例进行了仿真,仿真结果表明,所设计的多模型直接自适应执行器故障补偿系统闭环稳定,且有良好的跟踪性能。     

一类非线性系统的模糊自适应跟踪控制

针对一类非线性系统，把模糊T—S模型和自适应模糊逻辑系统两种模糊逻辑方式结合起来，提出了一种基于观测器的跟踪控制方案。首先，应用模糊T—S模型对非线性系统建模，设计观测器用来观测系统状态；由线性矩阵不等式得到模糊模型的控制律。其次，构建了自适应模糊逻辑系统；应用基于权值、中心和宽度三个参数可调节的自适应模糊逻辑系统作为补偿器来补偿建模误差。文中证明了闭环系统满足期望的跟踪性能，实现了跟踪目的。两连杆机械臂的仿真结果表明该方案消除了建模误差对跟踪的影响。     

基于模型参考自适应的高超声速飞行器容错控制

针对执行机构部分失效情况下高超声速飞行器控制器的设计问题,提出了一种模型参考自适应容错控制设计方案。依据线性化的高超声速飞行器名义模型,设计名义反馈控制增益,并确定一个可保证自适应控制安全的参考模型,然后设计自适应补偿控制器消除执行机构控制效益及系统参数不确定性的影响。提出的自适应参数估计律由滤波的误差信号和特别设计的预测误差信号驱动,可实现更好的参数估计。该方案能保证闭环系统的稳定性,并能保证执行机构部分失效及系统参数不确定情况下的控制性能。仿真结果验证了该控制方法的有效性,在执行机构部分失效情况下,控制系统实现了良好的跟踪性能。     

一类非线性不确定中立延迟系统的鲁棒自适应滑模控制

针对一类非线性不确定中立型时变时滞系统的鲁棒镇定问题,利用Lyapunov稳定性理论,提出了一种能渐近稳定系统的自适应无记忆滑模控制器.基于滑模控制技术,确保了该控制器能驱赶系统状态达到事先指定的滑动超平面,从而获得预期的动态性能.一旦系统动态达到滑动运动阶段,系统对不确定是不敏感的.自适应技术的应用克服了不确定的未知上界,使可达条件能被满足.最后,仿真例子证明了该无记忆自适应滑模控制器的有效性,从而保证了闭环系统的全局渐近稳定性.     

超机动飞行的神经网络动态逆控制

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。首先根据时标分离的原则，采用动态逆方法设计了快回路和慢回路控制器；其次提出了模型的神经网络非线性直接自适应控制方案，其中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的鲁棒性。     

一类非线性系统的自适应模糊控制

针对一类具有未知常数控制增益的非线性系统，基于滑模型控制原理并利用Ⅰ型模糊系统的逼近能力，提出了一种自适应模糊控制器设计的新方案，该方案通过引入最优逼近误差自误应补偿项来消除建模误差的影响，从而在稳定性分析中取消了要求逼近误差平方可积或逼近误差的上确界已知的条件，通过理论分析，证明了闭环控制系统是全局稳定的，跟踪误差收敛到零。仿真结果表明了该方法的有效性。     

Robust Adaptive Attitude Maneuvering and Vibration Reducing Control of Flexible Spacecraft Under Input Saturation

A robust adaptive control scheme is proposed for attitude maneuver and vibration suppression of flexible spacecraft in situations where parametric uncertainties,external disturbances,unmeasured elastic vibration and input saturation constraints exist. The controller does not need the knowledge of modal variables but the estimates of modal variables provided by appropriate dynamics of the controller. The requirements to know the system parameters and the bound of the external disturbance in advance are also eliminated by adaptive updating technique. Moreover,an auxiliary design system is constructed to analyze and compensate the effect of input saturation,and the state of the auxiliary design system is applied to the procedure of control design and stability analysis. Within the framework of the Lyapunov theory,stabilization and disturbance rejection of the overall system are ensured. Finally,simulations are conducted to study the effectiveness of the proposed control scheme,and simulation results demonstrate that the precise attitude control and vibration suppression are successfully achieved.     

高超声速飞行器再入自适应容错制导控制一体化设计

针对故障下高超声速飞行器安全再入飞行问题,考虑控制系统存在各种不确定性参数、干扰和力矩故障,进行高超声速飞行器再入自适应容错制导控制一体化(Integrated guidance and control,IGC)设计。首先,针对分离通道的制导与控制(Separate channel integrated guidance and control,SCIGC)模型设计无法同时协调制导和控制系统容错能力的问题,考虑制导环和姿态环之间关系并建立制导控制一体化模型;然后,针对一体化模型设计自适应滑模Backstepping容错控制器,并采用Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型在线逼近由未知参数和加性故障引起的复合干扰项;最后,基于Lyapunov稳定性定理设计参数自适应律在线更新容错控制器,同时引入投影算子防止参数漂移以保证参数处于合理区间,从而完成自适应容错制导控制一体化方案设计。在飞行器故障条件下,通过IGC与SCIGC控制策略的仿真对比,验证了自适应容错IGC控制策略的有效性和优越性。     

Robust Adaptive Attitude Maneuvering and Vibration Reducing Control of Flexible Spacecraft with Prescribed Performance

A robust adaptive control scheme with prescribed performance is proposed for attitude maneuver and vibration suppression of flexible spacecraft, in which the parametric uncertainty, external disturbances and unmeasured elastic vibration are taken into account simultaneously. On the basis of the prescribed performance control(PPC)theory,the prescribed steady state and transient performance for the attitude tracking error can be guaranteed through the stabilization of the transformed system. This controller does not need the knowledge of modal variables.The absence of measurements of these variables is compensated by appropriate dynamics of the controller which supplies their estimates. The method of sliding mode differentiator is introduced to overcome the problem of explosion of complexity inherent in traditional backstepping design. In addition,the requirements of knowing the system parameters and the unknown bound of the lumped uncertainty,including external disturbance and the estimate error of sliding mode differentiator,have been eliminated by using adaptive updating technique. Within the framework of Lyapunov theory,the stability of the transformed system is obtained. Finally,numerical simulations are carried out to verify the effectiveness of the proposed control scheme.     

Adaptive Backstepping Control for Hypersonic Vehicles with Actuator Amplitude and Rate Saturation

This paper presents a constrained control strategy for the hypersonic vehicle with actuator amplitude,rate constraints and aerodynamic uncertainties. First,a vehicle-actuator control model is derived in consideration of actuator dynamics properties explicitly. Second, a nonlinear disturbance observer is designed to estimate the aerodynamic uncertainties, and then an adaptive backstepping control technique is adopted with a modified first-order-filter to eliminate the"explosion of terms"problem. Next,for handling the actuator amplitude and rate constraints,a novel auxiliary compensation system is constructed to generate quickly compensating signals to ensure tracking performance of command signal. By the Lyapunov stability proof,the proposed control scheme can enssure that the tracking errors converge to an arbitrarily small neighborhood around zero when the actuator constraints and aerodynamic uncertainties exist. Finally,numerical simulations are implemented to illustrate the effectiveness of the proposed control method.     

5自由度机器人手臂模糊自适应控制

为了在一定的跟踪精度范围内且存在不确定性因素的情况下控制机器人跟踪设定的轨迹,给出了一种基于控制器输出误差法的自适应模糊控制法来控制机器人手臂.采用梯度下降法调节部分或全部参数以减小输出误差.该方法被应用于5自由度机器人控制系统中,仿真结果显示模糊逻辑控制器参数得到了实时调整,该方法有效.     

复杂布局机翼结构多约束优化设计

机翼结构需要同时满足强度、刚度、气弹和设备安装等要求,布置多个外挂设备的机翼结构设计约束更加复杂,传统方法难以得到最优方案。本文提出了通过约束机翼剖面弯曲刚度和扭转刚度来控制气动弹性的方法,研究了稳定性和位移敏度计算理论,结合工程准则法和数学规划法,搭建了适用于复杂布局机翼结构的多约束优化流程,以国产结构分析软件HAJIF为平台进行了程序实现,并结合工程机翼案例进行了方法验证。优化结果表明,本文方法能够以静力分析模型为基础,同时考虑强度、刚度和稳定性等多种约束形式,在有限计算机时内给出最优设计方案,具有一定的工程应用价值。     

基于自适应容积粒子滤波的车辆状态估计

针对车辆状态估计中由模型的强非线性、噪声的非高斯分布等相关因素导致估计精度下降甚至发散的问题,本文提出了基于自适应容积粒子滤波(Adaptive cubature particle filter,ACPF)的车辆状态估计器。首先基于非稳态动态轮胎模型,构建高维度非线性八自由度车辆模型。其次利用自适应容积卡尔曼滤波(Adaptive cubature Kalman filter,ACKF)算法更新基本粒子滤波(Particle filter,PF)算法的重要性密度函数,以完成自适应容积粒子滤波算法设计。利用车载传感器信息,运用ACPF算法实现对车辆的侧倾角、质心侧偏角等关键状态变量高精度在线观测。搭建Simulink-Carsim联合仿真平台进行了算法的验证,结果表明该算法状态估计精度高于传统无迹粒子滤波(Unscented particle filter,UPF)算法,且算法运算效率高于UPF算法,而传统PF估计值发散。研究结果为实现车辆动力学精准控制提供了理论支持。     

航空发动机多路模糊切换控制系统设计

针对航空发动机在不同控制通路切换过程中出现的转速等参数发生大幅度跳变以及系统不稳定的问题,提出了一种模糊切换控制方法,设计了基于不同结构控制通路的模糊切换控制器,基于无源性概念对航空发动机多路模糊切换控制系统进行了稳定性分析,得到了多路模糊切换控制系统稳定的充分条件。航空发动机模糊切换系统与直接切换系统仿真结果表明了航空发动机多路模糊切换控制方法的有效性。     

无人直升机自适应神经网络姿态控制

回顾了自适应飞行控制技术、反馈线性化和模型逆理论，分析了误差动力特性．设计了自适应神经网络姿态控制系统。其中，模型逆基于悬停状态，基于神经网络的自适应控制律能够确保跟踪误差和控制信号的有界。仿真结果表明：模型逆增强的非线性神经网络能够对无人直升机的不确定性和建模误差进行自适应。而且对PD控制器和鲁棒项系数变化的仿真结果进行了比较。     

基于鲁棒自适应控制策略的混合型步进电机低速伺服控制性能

针对混合型步进电机低速运行状态下脉动转矩较大的特点,应用鲁棒自适应控制策略来设计其低速伺服控制器,以实现高精度的跟踪控制性能.首先,根据混合型步进电机转矩形成的机理,揭示了其固有的脉动转矩对低速运动控制产生不利影响的动力学特征,并将它归结为两种结构不确定性,便于控制器的设计;其次,采取标准的自适应控制及其鲁棒化设计思想,借助于μ-修整策略来实现相应的控制律,确保脉动转矩的最大化补偿及伺服系统低速跟踪控制满足高性能的要求;最后对所建立的低速跟踪控制系统的性能进行了试验评估,并与作者前期的工作进行了比较,试验结果验证了其有效性与可行性.     

变形翼的分布式协同控制方案

搭建了一个基于相互作用的智能体阵列的变形翼模型。针对该模型,提出了一种分布式协同控制方案,以驱动翼面准确平滑地变形至期望翼型。分析变形翼系统在采样通信约束下的稳定性,给出了基于Lyapunov-Krasovskii稳定性理论的稳定性判据。利用锥补线性化方法,提出了控制器设计的算法。最后使用Matlab进行变形翼的仿真,结果证明了提出方法的可行性。     

基于改进帝国竞争算法的微型燃气轮机容错控制

针对微型燃气轮执行机构故障,提出了一种基于改进帝国竞争算法的自适应容错控制方法,实现了对故障的有效抑制。本文建立了微型燃气轮发电系统部件级一体化模型,实现了部件级模型与发电系统的联合仿真,提出了一种自适应改革概率的方法对帝国竞争算法进行改进。设计了基于改进帝国竞争算法的自适应模糊逻辑保护控制器。最后进行了改进算法性能测试以及微型燃气轮发电系统在孤岛模式下的仿真实验。结果表明:本文所提出的改进方法可以提高帝国竞争算法的寻优性能,设计的容错器可以明显改善故障发生时的动态性能,确保发电系统的稳定工作。     

基于神经网络的机器人迭代学习控制

针对机器人动力学模型的不确定性和负载扰动，提出了一种采用神经网络的机器人迭代学习控制方法。该方法将反馈控制和神经网络学习控制相结合，反馈控制沿时间轴方向使关节运动跟踪期望轨迹，神经网络学习控制沿迭代轴方向使关节运动逼近期望轨迹。文中还给出了基于ＢＰ神经网络的学习控制算法。仿真结果表明，该方法能克服机器人动力学模型的不确定性和负载扰动，具有良好的鲁棒性和控制性能。     

基于神经内分泌调控机制的类生物化制造系统研究

从制造系统、生物系统、控制系统学科交叉的角度出发,借鉴生物有机系统的神经-体液调控机制及规律,提出了一种新型的类生物化制造系统体系结构,研究如何将生物有机体的神经内分泌激素调控机制借用到制造系统调度规划与管理中。首先提出了有机制造单元的概念,然后建立了基于有机制造单元的具有多主体协调与递归控制特点的类生物化制造系统协调模型。基于神经内分泌激素调节规律,建立了类生物化制造系统的多重反馈控制模型,实现车间层在干扰环境下的快速自适应调度与控制。