基于光学引导下飞行员操纵着舰建模

针对驾驶员操纵舰载机着舰的任务,建立一个在菲涅尔透镜光学助降系统(FLOLS)下的改进的驾驶员模型。在人工着舰时,飞行员驾驶飞机对下滑轨迹跟踪为基础,对驾驶员控制飞机的增益进行自适应控制的改进,对驾驶员在FLOLS光学引导下的视觉感受模型进行模糊控制的改进。结合舰载机动力学特性对舰载机着舰任务进行仿真。仿真结果表明了模型的合理性,可为飞行员操纵着舰提供参考。     

多轴多回路人机控制系统模型与仿真

针对驾驶员完成飞机机场下滑过程的多轴多回路控制任务,分析了人的控制行为特点,确定出驾驶员的信息反馈,形成了机系统的闭环控制结构,根据驾驶员对各控制回路的注意力分配和人机自适应规律性,选择相应的驾驶员模型形式并确定其参数,建立了多轴多回路的人机控制系统模型,最后,对风切变大气环境下驾驶员控制的飞机进场下滑过程进行了仿真计算,结果表明,所建立的人机控制系统模型是合理的,对飞行品质研究有参考价值。     

飞机含人操纵系统中驾驶员控制模型研究

概述了飞机含人操纵系统中驾驶员控制模型的发展、及驾驶员传递函数模型及最优控制模型的应用研究。基于最优控制模型的分析方法,考虑人的预测性、自适应性,并应用智能控制神经网络、模糊控制和预测控制方法提出了新型的驾驶员决策控制模型,进行人机闭环系统性能分析,用以提高人机控制的精确性和驾驶员的操纵品质评价。     

飞机含人操作系统中驾驶员控制模型研究

概述了飞机含人操纵系统中驾驶员控制模型的发展,及驾驶员传递函数模型及最优控制模型的应用研究,基于最优控制模型的分析方法,考虑人的预测性,自适应性,并应用智能控制神经网络、模糊控制和预测控制方法提出了新型的驾驶员决策控制模型。进行人机闭环系统性能分析,用以提高人机控制的精确性和驾驶员的操纵品质评价。     

基于相似构型决策的舰载机驾驶员建模与评估

舰船运动和舰尾流等复杂海况是影响舰载机着舰难易度和精确度的重要因素，建立驾驶员着舰控制行为模型并构建人机闭环系统是评估复杂海况对驾驶员操纵负荷影响的有效手段。此外，新一代舰载机存在多种构型配置，并且即便是同一飞机其每次开始着舰时也可能处于不同的质量和气动构型下，因此在驾驶员建模中有必要考虑飞机构型变化。针对舰载机着舰操纵负荷评估问题，基于飞行试验手段和频域计算方法，建立了纵向俯仰跟踪的Hess结构驾驶员模型。考虑飞机着舰构型的变化，基于CAP准则和控制扩展方法，构建了舰载机典型构型库，并应用驾驶员在环仿真试验建立了与各飞机构型匹配的驾驶员模型，形成驾驶员模型库。在此基础上，给出了相似构型决策准则和方法，提出了针对指定飞机构型的驾驶员行为模型预测方法。针对舰载机在复杂海况下的着舰任务开展仿真分析，结果表明，本文方法能够支撑研究不同舰载机构型的操纵负荷的影响。     

副翼卡死故障下的时变驾驶员模型研究

为了研究故障情况下的驾驶员-飞机耦合特性,有必要研究驾驶员时变控制行为的建模方法。基于Hess简化的结构驾驶员模型,引入了自适应逻辑,通过控制回路中两个增益参数的变化体现了驾驶员控制的时变性,并根据某型机副翼卡死故障情况,加入了配平修正模块和驾驶员适应时间,得到适合副翼卡死故障的驾驶员时变控制模型。对比分析人在环仿真试验和人机闭环仿真计算结果,在副翼卡死情况下驾驶员时变控制模型与实际驾驶员的控制结果一致,说明时变驾驶员模型能够描述真实的人类驾驶员控制行为特性。     

人—机闭环系统的驾驶员模型研究

通过对驾驶员操纵行为的分析，提出了在人－机闭环系统研究中驾驶员环节数学描述的要求，对驾驶员的传递函数模型，最优控制模型和模糊控制模型进行了分析研究，并对驾驶员模型在人－机闭环系统动态品质分析方面的应用进行了研究。     

基于自适应驾驶员最优控制模型的飞行品质预测

传统飞机驾驶员最优控制模型采用卡尔曼滤波,无法反映飞行员对未知环境的适应能力,在飞行试验中有时存在与飞行员实际评分不一致的现象.为此,采用自适应状态估计理论对传统驾驶员最优控制模型进行了修正,提出了基于自适应飞机驾驶员最优控制模型的飞行品质评估方法.通过对比飞行试验和模型仿真结果表明了这一评估方法的可行性,所采用的修正加权系数得到的评分结果精度更高.研究结果表明,飞行员评分与指标函数加权系数比值相关,采用变化加权系数比值得到的评估结果与飞行员实际评分更为吻合.随着飞机动态特性的变差,这一比值将不断增大,飞行员将投入更多精力进行飞行状态监测,进而导致飞行员降低对飞行品质的主观评价.     

现代飞机驾驶员诱发振荡机理和预测研究

在说明驾驶员诱发振荡的定义，简单介绍了现代飞机的ＰＩＯ类型之后，详细分析了影响ＰＩＯ的各种因素（如飞机的动态特性、操纵面伺服器，座舱操纵感觉系统，驾驶员及诱发因素等）；为了探讨驾驶员操纵行为对ＰＩＯ的影响，采用优化控制理论，建立等效驾驶员操纵动态模型；研究飞行品质与ＰＩＯ的关系，建立相应的预测ＰＩＯ的准则。     

一种多任务驾驶员模型的层次结构

针对现代飞机操作中的驾驶员行为特征．研究了多任务情况下的驾驶员模型。首先对多任务驾驶员行为进行了层次划分．提出了一种基于技能、规则和知识三个层次的驾驶员模型框架结构，分析了各层的功能及模型实现的基本思路。然后，将经典的驾驶员模型与智能控制理论相结合，探讨了一种多任务驾驶员模型底层结构的实现模式。最后，以某型民航飞机为例，对其降落航线进行了仿真。结果表明，模型是合理的。     

Attitude tracking control for variable structure near space vehicles based on switched nonlinear systems

An adaptive robust attitude tracking control law based on switched nonlinear systems is presented for a variable structure near space vehicle (VSNSV) in the presence of uncertainties and disturbances. The adaptive fuzzy systems are employed for approximating unknown functions in the flight dynamic model and their parameters are updated online. To improve the flight robust performance, robust controllers with adaptive gains are designed to compensate for the approximation errors and thus they have less design conservation. Moreover, a systematic procedure is developed for the synthesis of adaptive fuzzy dynamic surface control (DSC) approach. According to the common Lyapunov function theory, it is proved that all signals of the closed-loop system are uniformly ultimately bounded by the continuous controller. The simulation results demonstrate the effectiveness and robustness of the proposed control scheme.     

基于模糊模型的鲁棒自适应重构飞行控制

提出了一种基于模糊模型的歼击机鲁棒自适应重构控制方案。整个控制方案基于T S模糊模型,将歼击机各飞行状态的局部线性调节器与鲁棒自适应神经网络重构控制器相结合,避免了传统的增益预置方法中控制律在不同工作点之间切换造成的参数突变对系统性能的影响,可以保证系统在全局上拥有局部工作点具有的期望性能,证明了重构系统的全局闭环渐近稳定性。所提出的带有补偿项的完全自适应RBF神经网络,通过在线自适应调整RBF神经网络的权重、函数中心和宽度,提高了神经网络的学习能力,同时通过自适应补偿项来在线估计神经网络的近似误差边界,可以有效地在线修正建模误差、外扰及操纵面故障等因素的影响,保证系统的操纵品质。仿真结果表明了所提出方法的有效性。     

基于自适应神经模糊推理系统的导弹直/气复合控制系统设计

针对导弹直/气复合控制问题,提出了一种基于自适应神经模糊推理系统的导弹直/气复合控制系统设计方法.首先,建立了直/气复合导弹数学模型.然后,针对常规模糊控制设计严重依赖经验的问题,在模糊控制的基础上引入神经网络,通过样本数据学习建立自适应神经模糊推理系统(ANFIS),并设计了脉冲调宽调频调制器.最后,通过仿真试验验证了所提的控制系统设计方法.仿真结果表明,基于ANFIS的导弹直/气复合控制系统能够快速精确地跟踪加速度指令.     

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。     

Backstepping design of missile guidance and control based on adaptive fuzzy sliding mode control

This paper presents an integrated missile guidance and control law based on adaptive fuzzy sliding mode control. The integrated model is formulated as a block-strict-feedback nonlinear system, in which modeling errors, unmodeled nonlinearities, target maneuvers, etc. are viewed as unknown uncertainties. The adaptive nonlinear control law is designed based on backstepping and sliding mode control techniques. An adaptive fuzzy system is adopted to approximate the coupling nonlinear functions of the system, and for the uncertainties, we utilize an online-adaptive control law to estimate the unknown parameters. The stability analysis of the closed-loop system is also conducted. Simulation results show that, with the application of the adaptive fuzzy sliding mode control, small miss distances and smooth missile trajectories are achieved, and the system is robust against system uncertainties and external disturbances.     

导弹气动力/直接力自适应控制分配及优化设计

 建立了具有气动力和直接侧向力混合控制的导弹动力学模型，提出了模糊自适应控制分配与复合控制器优化集成设计方案。设计了基于参考模型的模糊自适应控制分配策略，使气动力/直接力动态分配过程中复合执行机构等效动态特性与参考模型一致。采用进化策略对导弹复合控制系统参数进行了多目标优化设计。仿真结果表明：导弹复合控制系统具有很好的快速大机动跟踪能力，实现了导弹气动力和直接侧向力之间合理的自适应控制分配。     

冲压发动机连续可调喷管模糊控制研究

为了提高几何可调冲压发动机尾喷管控制性能,针对具有静差与动态不对称特性的连续可调喷管作动系统,采用模糊控制算法进行控制器设计,并利用自适应遗传算法进行控制器参数优化,最后将模糊控制系统与PID控制系统进行性能对比。结果表明,相较于常规模糊控制系统,优化后的模糊控制系统消除了稳态误差,减小了大小喉径在调节时间上的差异,鲁棒性较强。相较于优化后的PID控制系统,优化后的模糊控制系统在保证无稳态误差的基础上,具有更短的调节时间与更小的超调量,跟踪信号时具有更小的误差包络,优化后的模糊比PID控制系统性能提高2.6倍。总之,基于自适应遗传算法优化的连续可调喷管模糊控制系统比PID控制系统性能更高,能够满足高动态几何可调冲压发动机提出的响应快、调节精准、超调小的要求。     

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。     

基于改进粒子群优化模糊控制的MPPT算法研究

在光照强度和温度变化时,常规的最大功率点跟踪(MPPT)算法难以快速准确地跟踪光伏系统最大功率点。针对此问题,设计了一种改进粒子群优化算法(PSO)的模糊控制器。首先,依据常规MPPT特性,设计了一种带调整因子的模糊控制算法以快速收敛到最大功率点；然后,采用参数自适应PSO对设计的模糊控制器调整因子进行动态优化。仿真结果表明:所设计的参数自适应PSO优化模糊控制器能快速准确地跟踪最大功率点,保证了MPPT的动态响应速度和稳态精度,提高了光伏系统的工作效率。     

一种基于模糊补偿的自适应控制在液压转台中的应用

 针对仿真转台电液伺服系统的非线性特点,提出了一种基于模糊补偿的自适应控制方法。该方法把实际系统看成是由线性和非线性两部分所组成,对线性部分采用基于精确数学模型的控制方法,而对非线性部分主要采用以模糊自适应补偿为主的控制方式。为了提高模糊自适机构的补偿效果,采用了规则可调整的模糊控制器,仿真结果表明,该方法具有较高的控制精度和鲁棒性能。