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基于自适应模糊系统的空天飞行器非线性预测控制 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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固冲发动机燃气流量控制系统因具有较强的非线性和时变性,导致其控制问题较难解决。为了实现对燃气压强的精确闭环控制,设计了基于人工蜂群算法优化的自适应模糊免疫PID (ABC-AFI-PID)控制器。控制器的比例系数由模糊免疫控制器在线修正,积分和微分系数由自适应模糊控制器实时调整,并应用人工蜂群算法对控制器的设计参数进行鲁棒优化。采用ABC-AFI-PID控制器、自适应模糊PID (AF-PID)控制器和传统PID控制器分别对某滑盘阀式流量控制系统的线性和非线性模型进行仿真,来验证控制器在设计工作点(7.24MPa)附近以及全压强调节范围内的动态性能和稳态性能。结果表明:在不同的工况下,ABC-AFI-PID控制器体现出良好的品质。相比于AF-PID控制器可将压强响应速度提高约1.8~2.5倍,相比于传统的PID控制器可将压强响应速度提高约4.6~5.1倍,并且其超调量也被控制在7.14%以内。该控制器在快速性、稳定性和鲁棒性上均展现出了巨大优势,显著地提高了燃气流量控制系统的性能。 相似文献
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基于多模型方法的全包络鲁棒飞行控制器设计 总被引:7,自引:2,他引:5
利用新一代歼击机不同平衡点的多个非线性子模型对其机动飞行的全包络模型进行逼近。对于每一个子模型,设计相应的动态逆控制器,应用模糊神经网络产生控制器切换决策,实现不同飞行状态下不同模型控制器之间的相互切换。同时为了提高多模型飞行控制效果,对各模型控制器的输入及输出采样并作为神经网络的学习样本,形成一个全包络内的多模型统一神经网络控制器。最后通过歼击机的大迎角机动仿真来验证所设计的基于多模型的统一神经网络控制器的有效性,仿真结果表明所设计的统一神经网络控制器是有效的。 相似文献
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提出了一种新的自整定PI型模糊控制器,该控制器可实现PI型模糊控制器的控制参数的自整定,使模糊控制器的设计和使用简化,保证模糊控制器的性能。理论分析和仿真结果证明了自整定模糊控制器的控制性能。 相似文献
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为满足工程中伺服系统所用控制算法的要求,基于控制系统输出误差及误差变化率的大小,在专家PID和模糊自适应PID之间进行模式转换,提出一种基于专家控制的模糊自适应PID控制算法。将该算法用于飞机燃油全模试验伺服控制系统中,并使用Matlab进行仿真。结果表明,该算法既具有模糊PID控制精度高、稳态性好、鲁棒性强的优点,又继承了专家PID控制器响应快速的特点,具有很好的控制效果。 相似文献
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主要研究了直升机内回路的姿态控制技术, 将专家知识和训练数据相结合产生直升机的内回路模糊姿态控制器。由于模糊控制所固有的特点, 以及直升机的飞行状态多变, 模糊姿态控制器无法对直升机进行精确控制, 提出了利用另一个在线自适应模糊系统来补偿控制误差的方法。自适应模糊控制器的自适应学习算法通过李亚普诺夫稳定性分析得到, 从而也保证了整个系统的稳定性。仿真算例证明了本方法的有效性。关键词: 直升机; 姿态控制; 模糊控制; 自适应控制; 仿真 相似文献
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Fuzzy adaptive tracking control within the full envelope for an unmanned aerial vehicle 总被引:1,自引:1,他引:0
Motivated by the autopilot of an unmanned aerial vehicle(UAV) with a wide flight envelope span experiencing large parametric variations in the presence of uncertainties, a fuzzy adaptive tracking controller(FATC) is proposed. The controller consists of a fuzzy baseline controller and an adaptive increment, and the main highlight is that the fuzzy baseline controller and adaptation laws are both based on the fuzzy multiple Lyapunov function approach, which helps to reduce the conservatism for the large envelope and guarantees satisfactory tracking performances with strong robustness simultaneously within the whole envelope. The constraint condition of the fuzzy baseline controller is provided in the form of linear matrix inequality(LMI), and it specifies the satisfactory tracking performances in the absence of uncertainties. The adaptive increment ensures the uniformly ultimately bounded(UUB) predication errors to recover satisfactory responses in the presence of uncertainties. Simulation results show that the proposed controller helps to achieve high-accuracy tracking of airspeed and altitude desirable commands with strong robustness to uncertainties throughout the entire flight envelope. 相似文献
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自适应模糊-滑模控制在重构飞行控制中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
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。 相似文献
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提出了MIMO系统最优模糊控制规则自学习方法,并采用传统动态规划法确定出全局最优模糊控制规则,这些规则满足使模糊性能性能最小的要求,同时还讨论了规则的复杂性和工程实用性等基本问题。研究结果证明了该方法的正确性与实用性。 相似文献
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针对驾驶员操纵延迟和飞机不确定性所导致的人-机系统跟踪性能降低的问题,提出一种基于T-S模糊模型的鲁棒预见辅助驾驶方法。建立驾驶员-飞机时滞不确定T-S模糊模型,引入预见控制思想补偿驾驶员延迟,以跟踪误差和驾驶员操纵负担为性能指标,将存在模型不确定性的人-机指令跟踪问题转化为模糊最优保性能控制问题,并推导了该凸优化所应满足的线性矩阵不等式。为克服预见步数增多引起增广系统维数较大、进而导致线性矩阵不等式不易求解的缺陷,设计了一种次优的预见控制器。最后,分别通过驾驶员模型仿真和飞行模拟器实验,验证了所设计的模糊预见控制器的有效性。 相似文献