基于模型预测控制的非线性飞行控制系统研究

应用泰勒级数展开方法设计了飞行器六自由度非线性模型预测控制器.通过对控制向量和输出向量的有限泰勒级数展开,确定闭环形式的控制输入.仿真结果表明:该方法能够适应控制项不完全或缺少控制项的病态情况,适当选择控制器的泰勒展开阶数可得到最优的控制结果,所设计的模型预测控制器具有很好的跟踪效果.     

基于PI与无模型自适应控制结合的燃气轮机转速控制方法

针对燃气轮机转速控制问题,提出一种基于PI控制与数据驱动的无模型自适应控制结合的控制器设计。以建立的燃气轮机慢车速度以上模型为研究对象,在通过遗传算法整定出最优PI控制器参数的基础上,通过对传统PI控制器的积分环节与紧格式无模型自适应控制器的相似替换,使得控制器具有在线整定内部参数的优势,表现出更优的动态控制性能。仿真结果表明：所设计的基于PI与无模型自适应控制结合的控制器,较之基于遗传算法离线整定的最优PI控制器,在转速调整时具有更快的上升时间和调节时间,且对性能退化模型也能自适应地改善控制效果。该控制器设计基于PI控制实现了控制品质的进一步提高,其自适应过程改善了系统的鲁棒性,基于PI结构的改进也具有工业应用前景。     

基于多指标非线性控制的永磁同步电动机转速控制

应用精确线性化方法研究了永磁同步电动机的非线性控制问题.根据精确线性化理论,设计了永磁同步电动机状态反馈线性化控制器和相对阶为1的多指标输入输出反馈线性化控制器.多指标非线性控制器选择全状态量线性组合形式为输出函数,根据系统特征根配置方法,整定了输出函数中各状态量的反馈系数.比较2种控制器仿真结果发现,多指标非线性控制器可以实现对电动机转速的有效控制,且控制器结构简单,设计方便,动静态性能良好.     

一种基于串级线性自抗扰控制的四旋翼无人机控制方法

提出了一种基于串级线性自抗扰控制器的四旋翼无人机控制方法。根据建立的紊流模型形成了干扰风,在干扰风的环境下建立了四旋翼的运动学模型,并设计了一个串级的线性自抗扰控制器,其中外环采用位置控制,内环采用姿态控制。对比了该控制器与非线性自抗扰控制器和经典PID控制器在无风干扰和有风干扰下无人机的定点悬停的性能。仿真试验结果表明,无论是在无风干扰下还是在有风干扰下,该控制器的性能均好于非线性自抗扰控制器和PID控制器,具有较好的鲁棒性,能够运用到各种类型的旋翼无人机的工程控制中。     

航空发动机控制逻辑设计

以成功设计的航空发动机液压机械控制系统和模拟电子控制系统为基础,从中抽取出了相应的控制逻辑,并将它们应用到了数字电子控制系统设计当中。仿真表明,控制逻辑设计的应用是成功的,它可以大大简化控制系统结构,为鲁棒控制器等高阶控制器在航空发动机数字电子控制系统中的应用奠定了基础。     

空间站姿态/动量联合非线性控制

从Lyapunov稳定性理论出发,设计了一个非线性控制器,实现了空间站姿态和控制力矩陀螺角动量的联合控制。在此基础上,为抑制周期性环境干扰力矩对姿态控制性能的影响,引入了周期性扰动抑制滤波器,对非线性姿态/动量控制器进行了改进。改进的控制器不但可以抑制空间站姿态的周期性波动,而且可在满足特定飞行任务的前提下,建立空间站指向和控制力矩陀螺动量管理间的折中。控制器参数物理意义明确,易于调整。对空间站姿态控制/动量管理系统的仿真结果表明,该控制器是可行的。     

基于模糊动态逆的飞机直接升力控制

针对飞机的直接升力控制问题,设计了一种将动态逆控制器和模糊控制器结合使用的新方法,并在系统参数优化过程中对ITAE准则进行改进。在ITAE准则的基础上,引入对正向误差的积分从而约束系统响应的超调量。通过对单纯直接升力控制模态和垂直平移控制模态的仿真实验,表明文章的模糊动态逆控制器能够实现具备良好鲁棒性的直接升力控制;通过对比模糊动态逆控制器和动态逆控制器的仿真结果,表明模糊动态逆控制器的动态性能和稳态性能优于动态逆控制器。     

基于非线性PID控制的无人机飞控系统优化设计

针对固定翼无人机的飞行控制律设计问题,提出了一种基于非线性PID控制原理的控制器。该控制器的比例、积分、微分增益是控制误差的非线性函数。确定该组函数的参数主要根据最优控制理论选择性能指标,采用遗传算法寻优。在此基础上,实现对无人机飞行控制律的优化设计。仿真结果表明,使用该控制器设计的无人机飞行控制回路比用常规PID控制器表现出很大的优越性。     

基于一阶PPF的垂尾振动分数阶控制

针对传统正位置反馈（PPF）与一阶PPF控制器控制效果与鲁棒性不足,难以适用于结构动力学特性存在摄动的问题,提出一种新的基于分数阶微积分理论和一阶PPF的分数阶（FOPPF¹）控制器,增加了一阶PPF控制器的可设计空间。综合考虑随机响应的频域特性与整体波动强弱,构造了控制器优化设计的目标函数。以粘有宏纤维压电复合材料（MFC）压电片的垂尾模型为被控对象,设计了相应的FOPPF¹控制器。该控制器在控制目标频段内的相频特性变化平缓,可有效实现控制相位补偿,且闭环极点对参数摄动不敏感,使得控制器的鲁棒性强。通过试验研究了FOPPF¹控制器对于自由振动与窄带随机振动的抑制性能。相比一阶PPF控制器,对标称垂尾模型,FOPPF¹控制器在自由振动抑制试验中的等效阻尼系数提高了约50%。当给垂尾模型的一阶弯曲固有频率引入一定量的离线摄动或在线摄动后,窄带随机振动控制试验的结果表明,FOPPF¹控制器的鲁棒性、控制效果及控制能耗率明显优于经典的一阶PPF控制器,因此对垂尾结构的振动主动控制具有良好应用潜力。     

垂尾抖振响应的鲁棒-FxLMS主动控制试验

针对垂尾模型低阶模态抖振响应的主动控制问题,设计鲁棒控制器对次级通道进行反馈式阻尼补偿,建立了多模态的RFxLMS控制器,采用宏纤维复合材料压电作动器,开展了垂尾抖振响应压电主动控制的地面模拟试验。试验结果表明,RFxLMS控制器具有收敛速度快、控制效果好的优点,并且相比于单独的FxLMS控制器或鲁棒控制器,对垂尾抖振响应具有更好的控制效果。进一步开展了垂尾抖振响应主动控制的风洞试验。结果表明,RFxLMS控制器在多个试验工况下均有稳定的控制效果,并提升了控制系统的性能,垂尾抖振受控响应的RMS值比无控响应的RMS值降低了39.7%~48.1%。     

模糊模型参考学习控制及其应用

介绍了一种新型的模型参考自适应控制器-模糊模型参考学习控制.学习机制可以观测对象的输出并且调节模糊控制器中规则的隶属度函数,从而使得对象的输出跟踪参考模型的输出.仿真结果表明该控制器可以实现对非线性时变系统的高效控制,可保证闭环系统具有良好的跟踪性能和鲁棒性,且算法简单,易于在线控制.     

航天器自适应快速非奇异终端滑模容错控制

针对存在外部干扰、转动惯量矩阵不确定、控制器饱和以及执行器故障的航天器姿态跟踪控制问题,提出了基于自适应快速非奇异终端滑模的有限时间收敛控制方案。通过引入能够避免奇异点的具有有限时间收敛特性的快速非奇异终端滑模面,设计了满足多约束的有限时间姿态跟踪容错控制器,并利用参数自适应方法使控制器设计不依赖于系统惯量信息和外部干扰的上界。此外,所设计的控制器显式考虑了执行器输出力矩的饱和幅值特性,使航天器在饱和幅值的限制下完成姿态跟踪控制任务,并且无须进行在线故障估计。Lyapunov稳定性分析表明：在外部干扰、转动惯量矩阵不确定、控制器饱和以及执行器故障等约束条件下,所设计的控制器能够保证闭环系统的快速收敛性,而且对控制器饱和与执行器故障具有良好的容错性能。数值仿真校验了该控制器在姿态跟踪控制中的优良性能。     

环量控制技术在飞机纵向俯仰控制中的应用

为了显著提高升力、改善短距起降性能,并减少维护和减少雷达散射面积,对环量控制技术在飞机纵向俯仰控制中的应用进行了研究。首先介绍了环量控制技术及其发展,并建立了双射流孔环量控制器的数学模型。针对某一算例飞机,建立了飞行动力学模型,为了验证环量控制代替传统控制面的可行性,采用环量控制器替代升降舵来作为俯仰控制器,并进行了飞行控制律设计。结果表明,环量控制器在较少的动量系数下仍能实现飞机纵向增稳功能和姿态控制功能,从而验证了环量控制器替代传统控制舵面的可行性。     

不同目标函数参数优化的FOPI直流调速控制

为了提高直流调速系统性能,将直流调速系统速度控制器设计为分数阶PI(FOPI),并与整数阶PI控制特性进行比较。在确定FOPI/PI控制器参数时,根据不同目标函数用粒子群算法对控制器参数进行了优化,并分析了不同目标函数所确定的控制器参数对调速系统性能的影响。仿真表明:FOPI有较好的控制性能。在设计控制器参数时,可根据性能要求选用不同的目标函数优化设计控制器参数。     

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。     

涡扇发动机分路式多变量PI解耦控制

根据基于模型的智能数字发动机控制的特点,针对某型涡扇发动机,以直接推力控制模式为例,研究了涡扇发动机分路式多变量PI解耦控制.并采用了零点配置技术保证解耦控制器的稳定性,通过稳态解耦矩阵对涡扇发动机进行解耦达到分路控制的目的.利用SISO系统PI控制器设计方法确定每个环路的最优PI控制器.仿真结果表明,该算法具有较好的动态和静态解耦性能.      

基于滑模控制方法的航空发动机控制系统改进设计

为改善传统基于线性控制方法(PID控制)设计航空发动机控制系统在极限保护方面的不足,提出利用非线性控制理论——滑模控制取代原有控制系统中的线性控制器,设计了发动机稳态控制器与基于max-min控制逻辑的极限保护器的综合系统。与传统PID控制方法的控制效果相比较,滑模控制方法可在保证发动机不超限的情况下充分发挥发动机潜能。讨论了边界层厚度等因素对滑模控制抖动的影响。采用滑模方法设计的控制器在硬件在回路平台(HIL)上通过了仿真验证,满足实时性要求。     

推力矢量飞机控制系统设计与仿真研究

针对某型推力矢量飞机提出了一套控制方案,较好地将理论与工程实践结合起来,解决了飞机在全包线范围内的飞行控制问题。该控制方案包括常规机动控制器、大迎角超机动控制器、控制分配器及轨迹跟踪控制器等几个主要环节的设计,完成的控制系统满足全包线飞行品质的要求,可实现对大机动轨迹的精确跟踪。最后,对此综合控制系统进行数字仿真并给出部分仿真结果,结果表明所提出的飞行控制系统设计方案是成功的。     

高超声速飞行器非线性控制研究

针对高超声速飞行器非线性控制研究问题,介绍了在控制器设计中的特点及难点;阐述了在现有文献中关 于高超声速飞行器非线性控制相关研究工作,并分别从变结构控制方法、鲁棒自适应控制方法、结合智能控制方法 以及观测器在控制器设计中的应用等方面进行了分析;最后,结合高超声速飞行器自身特点,指出了高超声速飞行 器非线性控制领域的研究热点和发展趋势。     

基于CMAC的伺服系统控制研究

针对高精度伺服系统中存在的非线性和各种不确定性因素,提出了基于小脑模型神经网络的复合控制方法,控制器由前馈控制器、比例微分控制器(PD)和小脑模型神经网络控制器(CMAC)构成,该方法在传统的PD+前馈控制方法上加入了CMAC神经网络算法的快速学习,精确逼近的优点,既保证了快速实时跟踪,又进一步提高了跟踪精度。实验结果证明,用CMAC控制方法后系统的跟踪精度比PD＋前馈控制方法提高近一个数量级,同时该方法对摩擦引起的波形畸变有很好的抑制作用,仿真和实验研究表明了该方法的可行性和有效性,并能满足实时性要求,对提高伺服系统的高精度动态跟踪性能有很好的工程参考价值。