基于双耦合Riccati方程的混合鲁棒飞行控制器

针对混合控制器设计中耦合Riccati方程难于得到解析解的问题,采用一种有效、快速的李雅普诺夫迭代法,并将此算法应用到飞行控制器的设计中,抑制了飞行控制系统中大量的非线性和不确定性因素对飞机的干扰.仿真结果表明,所设计的控制器不仅使闭环系统满足鲁棒稳定性,还满足一定的动态性能,从而证明了它的有效性和实用性.     

动态逆方法在空空导弹控制系统设计中的应用

提出了一种将动态逆方法与基于李雅普诺夫稳定性的鲁棒控制方法相结合的鲁棒动态逆没计方法,并且给出了将动态逆方法应用于空空导弹控制系统设计的基本步骤将导弹动力学自然分离为怏变状态动力学子系统和慢变状态动力学子系统,分别进行非线性动态逆控制设计;再应用基于李雅普诺夫稳定性的鲁棒控制方法,没计出期望的慢变动力学和怏变动力学,能够保证动态逆控制系统对气动系数摄动的鲁棒稳定性.用一个典型空空导弹的控制系统进行的具体设计和六自由度的真实仿真结果,显示了这一方法的有效性.     

非线性不确定系统的鲁棒镇定

讨论仿射非线性不确定系统的鲁棒镇定问题。给出了其鲁棒镇定的充分必要条件,以及一类非线性不确定系统,其鲁棒镇定界不依赖于其李雅普诺夫函数界的估计而仅依赖于其系统本身的结构性质与设计者的要求     

翻滚非合作目标逼近与跟踪的轨道和姿态控制

面向近距离逼近与捕获翻滚非合作目标的在轨服务空间清理任务需求,研究了航天器非合作式交会对接的轨道和姿态控制问题。在控制输入受限约束下,考虑存在参数不确定性和外部扰动的情况,结合滑模控制和自适应控制技术,分别进行鲁棒自适应位置和姿态控制器设计。利用自适应控制估计参数不确定性、未知干扰上界以及滑模控制反馈系数矩阵,提高了系统的鲁棒性。通过李雅普诺夫理论证明了系统在控制器作用下全局一致最终有界稳定。仿真结果验证了控制器的有效性,能够有效解决与高速旋转非合作目标的稳定相对位姿关系建立的难题。     

拦截机动目标的自适应Super-Twisting协同制导律

针对多枚导弹协同拦截机动目标的问题,提出了一种自适应Super-Twisting协同制导律。首先,基于领从式策略建立了多弹在纵平面内的协同制导模型,并结合Super-Twisting控制算法和代数图论设计了鲁棒协同制导律。其次,利用RBF神经网络对目标机动能力进行自适应估计,同时设计在线调节增益函数抑制控制系统抖振。最终,基于李雅普诺夫直接法证明了整个制导控制系统的稳定性,并对4枚导弹协同拦截机动目标的情况进行数值仿真,仿真结果表明了所提协同制导律的有效性和优越性。     

自适应广义预测控制系统的鲁棒稳定性分析

研究当被控对象具有未建模动态、参数时变、非线性以及有界干扰时,自适应广义预测控制系统的鲁棒稳定性。提出了分析和设计鲁棒自适应广义预测控制系统的一般理论和方法。给出了一类满足弱化鲁棒稳定性条件的鲁棒参数自适应算法,并根据确定性等价原理将它和鲁棒广义预测控制律结合,建立了鲁棒间接自适应广义预测控制算法。采用统一的理论分析了已建立的自适应广义预测控制算法的全局稳定性和鲁棒性,得出了自适应控制系统具有鲁棒稳定性的新条件：自适应验后误差和对象参数估值变化的均值渐近小,从而弱化了现有自适应控制系统的鲁棒稳定性条件。     

刚体飞行器大角度机动的反馈非线性化控制

研究了刚体飞行器大角度的姿态控制问题,采用四元数描述刚体姿态,建立了刚体姿态运动的数学模型。基于反馈非线性化技术,通过构造李雅普诺夫函数推导出标量增益的线性控制律和矩阵增益的非线性控制律。两种控制律不需要知道系统参数,对模型误差具有鲁棒性。理论分析和仿真结果表明,所求控制律对闭环系统具有全局渐近稳定性。     

BTT导弹的神经网络自适应反馈线性化控制

提出基于反馈线性化理论的BTT导弹自动驾驶仪设计方法。并提出由俯仰过载命令产生攻角命令的方法。应用CMAC神经网络构成一种自适应反馈线性化方案,使具有不确定性的实际系统获得要求的跟踪性能。闭环系统的稳定性由李雅普诺夫稳定性理论得到保证。该方法适合于控制导弹作全空域飞行。     

大攻角导弹的导引运动建模与导引律设计

介绍了在大攻角情况下,建立的导弹目标的追逃运动模型;阐明了在目标运动详细信息未知的条件下,应用基于李雅普诺夫稳定性理论的鲁棒控制方法,提出的一种非线性鲁棒制导算法.仿真结果验证了导引运动模型的正确性和制导算法的有效性.     

一种自适应滑模控制算法在四旋翼无人飞行器中的应用

四旋翼无人飞行器具有非线性、多变量、强耦合和不确定性等特点,通过以四旋翼无人飞行器为被控对象,建立了存在参数不确定性和未知干扰的飞行器姿态的动力学模型。利用跟踪误差状态设置滑模面,构造了包含滑模面和未知参数的李雅普诺夫函数,并设计了控制律。对设计的控制律进行仿真,结果表明了该方法的有效性。     

导弹非线性自适应鲁棒控制系统设计

提出了一种基于全调节RBF神经网络的导弹非线性自适应鲁棒控制系统的设计方法，应用全调节RBF神经网络在线辨识系统中存在的不确定性，利用反演和鲁棒控制技术设计了导弹控制系统，成功地处理了非匹配不确定性，并在虚拟控制中引入了微分阻尼项，有效地改善了系统动态性能。最后，应用Lyapunov稳定性理论推导出RBF神经网络各参数的调节律，并证明了系统状态全局渐近收敛于原点的一个邻域，仿真结果验证了该设计方法的有效性和可行性。     

Adaptive control for feedback-linearized missiles withuncertainties

A robust adaptive control scheme is proposed that can be applied to a practical autopilot design for feedback-linearized skid-to-turn (STT) missiles with aerodynamic uncertainties. The approach is to add a robust adaptive controller to a feedback-linearizing controller in order to reduce the influence of the aerodynamic uncertainties. The proposed robust adaptive control scheme is based on a sliding mode control technique with an adaptive law for estimating the unknown upper bounds of uncertain parameters. A feature of the proposed scheme is that missile systems with aerodynamic uncertainties can be controlled effectively over a wide operating range of flight conditions. It is shown, using Lyapunov stability theory, that the proposed scheme can give sufficient tracking capability and stability for a feedback-linearized STT missile with aerodynamic uncertainties. The six-degree-of-freedom nonlinear simulation results also show that good performance for several uncertainty models and engagement scenarios can be achieved by the proposed scheme in practical night conditions     

Modified robust optimal adaptive control for flight environment simulation system with heat transfer uncertainty

To solve the rapid transient control problem of Flight Environment Simulation System (FESS) of Altitude Ground Test Facilities (AGTF) with large heat transfer uncertainty and disturbance, a new adaptive control structure of modified robust optimal adaptive control is presented. The mathematic modeling of FESS is given and the influence of heat transfer is analyzed through energy view. To consider the influence of heat transfer in controller design, we introduce a matched uncertainty that represents heat transfer influence in the linearized system of FESS. Based on this linear system, we deduce the design of modified robust optimal adaptive control law in a general way. Meanwhile, the robust stability of the modified robust optimal adaptive control law is proved through using Lyapunov stability theory. Then, a typical aero-engine test condition with Mach Dash and Zoom-Climb is used to verify the effectiveness of the devised adaptive controller. The simulation results show that the designed controller has servo tracking and disturbance rejection performance under heat transfer uncertainty and disturbance; the relative steady-state and dynamic errors of pressure and temperature are both smaller than 1% and 0.2% respectively. Furthermore, the influence of the modification parameter γ is analyzed through simulation. Finally, comparing with the standard ideal model reference adaptive controller, the modified robust optimal adaptive controller obviously provides better control performance than the ideal model reference adaptive controller does.     

直连式三体绳系卫星姿态鲁棒最优跟踪控制

 针对存在参数不确定性以及外部有界干扰的直连式三体旋转绳系卫星系统姿态跟踪控制问题,提出了一种分布式鲁棒最优控制方法。该方法首先针对单体绳系卫星姿态模型,在不考虑参数不确定性和干扰的条件下,应用Hamilton-Jacobi-Bellman方程设计了最优控制器;接着,考虑到实际系统存在参数不确定性和干扰,采用自适应与鲁棒误差积分方法在线学习参数不确定性和有界干扰,与最优控制器结合设计了鲁棒最优控制器,使闭环系统满足了性能指标达到最小的要求,并应用Lyapunov稳定性定理证明了其闭环系统的渐近稳定性。进一步考虑到绳系卫星系统的运动同步性,将单体绳系卫星姿态控制器设计扩展至直连式三体绳系卫星姿态系统,设计了分布式鲁棒最优控制器。最后在MATLAB/Simulink平台上进行了仿真,验证了方法的可行性与有效性,表明其具有潜在的应用前景。     

基于自适应模糊系统的空天飞行器非线性预测控制

 针对一类多输入多输出非线性不确定系统,提出了基于自适应模糊系统的非线性预测控制方法。控制器由基于模糊系统的非线性预测控制器和鲁棒自适应控制器两个部分组成。根据系统的跟踪误差在线调整模糊系统的权值,使得模糊系统一致逼近被控对象中的非线性函数,通过泰勒展开设计出基于模糊系统的非线性预测控制律,避免了预测控制在线优化带来的繁重的计算负担。鲁棒自适应控制器则用于减少不确定和模糊逼近误差对系统的影响。所设计的控制器保证了闭环系统的最终一致有界稳定。基于Lyapunov稳定原理,给出了理论证明和分析。最后利用提出的控制方案设计了空天飞行器高超声速飞行姿态的控制系统,仿真结果表明了控制方案的有效性。     

有输入未建模动态和不确定性导弹控制器设计

在考虑导弹控制系统同时存在输入未建模动态和参数不确定性的情况下,提出了一种基于RBF神经网络和反演技术的鲁棒自适应控制器的设计方法。首先用两个RBF神经网络对未建模动态进行了补偿,然后利用反演技术设计了鲁棒自适应控制器,对不确定性进行了处理,并用Lyapunov稳定性理论推导出RBF神经网络的权重矩阵调节率以及相关的自适应律,证明了系统的全局稳定性,最后通过仿真计算验证了设计的正确性。     

基于有向图的航天器编队飞行自适应姿态协同控制

在有向通信拓扑下研究了编队航天器自适应姿态协同控制问题。针对航天器编队飞行系统中存在外部扰动和模型不确定性的情况,通过选取包含相对姿态误差和绝对姿态误差的辅助变量,提出了一种鲁棒自适应控制策略。提出了自适应律估计转动惯量矩阵和扰动上界等未知参数,并且利用Lyapunov稳定性理论分析了闭环系统的渐近稳定性。与滑模控制等传统鲁棒控制不同,所设计的鲁棒自适应控制器是连续的,更便于航天器编队飞行系统的实现。最后通过仿真验证了该控制策略能够实现高精度的编队飞行跟踪控制。     

自适应模糊-滑模控制在重构飞行控制中的应用

 论述了综合运用非线性动态逆、自适应模糊系统和滑模控制的优点进行飞行控制律设计的方法。运用非线性动态逆理论对非线性系统进行近似线性化 ,用模糊自适应系统来抵消近似非线性逆带来的误差 ,最终的残差由滑模控制项补偿。根据李亚普诺夫稳定性理论推导了自适应系统权值的调整规律 ,从而保证了闭环系统的稳定性。将此方法应用于带推力矢量飞机重构飞行控制 ,对两类故障的仿真结果表明 :即使系统未检测到故障 ,在较大的舵面损伤情况下 ,飞控系统性能仍能得到很好的保持。     

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.     

无人机空中加油自主编队控制器设计

针对自主空中加油(AAR)任务中的飞行器编队形成问题,提出了一个完整的自主控制器方案。采用基于视线的编队制导律控制队形,产生制导指令。针对加油编队过程中产生的模型误差和尾涡扰动等不确定性,基于RBF神经网络和自适应Backstepping方法,设计了UAV姿态和速度非线性控制律来在线逼近和补偿不确定性,保证系统的鲁棒性和稳定性。使用协调转弯方式将航迹角指令转换为姿态指令,以实现控制律对航迹角指令的精确跟踪。最后,仿真结果验证了制导律和控制律的有效性。