航空发动机全程滑态模型跟踪控制研究

 将全程滑态变结构模型跟踪控制首次应用于航空发动机系统,设计出了航空发动机全程滑态模型跟踪控制器。采用二次状态反馈法规划的参考模型不仅满足性能指标要求和完全跟踪的模型匹配条件,同时也实现了完全解耦。由于全程滑态变结构控制消除了能达阶段,故能克服定常滑态变结构控制系统在此阶段对扰动的敏感性,并且其控制律的设计可以改善系统的瞬态性能,克服扰动和未知参数摄动的影响。结果表明:所设计的系统能取得令人满意的控制效果,能有效地抑制干扰和参数摄动的影响, 具有强的鲁棒性。     

基于SMDO的滑模控制器设计及其在导弹上的应用

提出了一种基于滑模干扰观测器(SMDO)的滑模控制器(SMC)设计方法.针对一类级联多输入多输出(MI-MO)非线性系统,根据奇异摄动原理将其分为内、外回路分别进行控制器设计.以外回路为例,分析了传统基于饱和函数的滑模控制的鲁棒性,针对其在面I临干扰时鲁棒性较差的问题,在名义滑模控制律的基础上设计了基于超扭曲算法的SM...     

航空发动机多模型预测滑模控制

针对航空发动机是一个不确定性的强非线性系统,借鉴多模型方法和预测控制思想,提出了航空发动机多模型预测滑模控制。对航空发动机飞行包线进行划分,建立了航空发动机状态空间多模型;对每个模型分别设计了预测滑模控制器,以滑模轨迹为预测模型,进行滚动优化、反馈校正求取控制量,并根据前几时刻与发动机的匹配程度选择当前时刻的控制器;推导出了其稳定性的条件。仿真结果表明,所设计的控制器控制效果令人满意,能有效抑制参数摄动和干扰的影响。     

航空发动机μ控制器设计及降阶方法研究

涡扇发动机的多变量控制是目前的研究热点。为了研究鲁棒镇定发动机的结构化摄动和非结构化摄动对系统稳定性影响,采用结构奇异值理论分析方法,通过设置合理的加权函数,设计性能最优的μ控制器。采用内部平衡截项法、残化法和Hankel-范数近似法等对控制器模型降级处理,通过分析奇异值与范数误差,选取合适的降级方法,以保证降阶后系统能够稳定工作。仿真结果表明,所设计的控制器能够使系统稳定工作,系统能鲁棒镇定结构化摄动和非结构化摄动,且具有良好的控制品质,且控制器降阶后对系统基本没有影响。     

吸气式高超声速飞行器鲁棒非奇异Terminal滑模反步控制

针对含有参数摄动、外界干扰的吸气式高超声速飞行器弹性模型,设计了一种基于新型非线性干扰观测器的Terminal滑模反步控制器。将考虑弹性模态的飞行器纵向模型表示为严格反馈形式,在传统反步法的基础上采用非奇异快速Terminal滑模控制俯仰角与俯仰角速率,优化了反步法的控制结构,并实现了系统的有限时间收敛。基于跟踪微分器设计了一种新型非线性干扰观测器,并与本文所提滑模反步方法相结合,通过对包括虚拟控制量微分信号在内的不确定性进行估计与补偿,进一步提高了控制器的鲁棒性,同时解决了"微分膨胀"问题。基于Lyapunov稳定性理论证明了系统的跟踪误差于有限时间收敛至零。仿真结果表明,该控制器在存在不确定性的情况下,可以实现对参考输入的稳定跟踪。     

永磁同步曳引机变频调速系统的内模控制

永磁同步曳引机是典型的非线性多变量强耦合系统,在同步旋转坐标系下dq轴电流存在耦合,传统的PI控制器无法实现解耦,提出一种基于内模控制原理和空间矢量算法相结合的高性能永磁同步曳引机解耦控制方法,用内模控制策略控制理想电机模型,对定子电流交叉耦合电势动态解耦,提高系统的动态响应性能,同时在整个电流闭环过程中对参数摄动和外扰动具有良好的鲁棒性,这种方法不需要额外的电机参数和检测硬件,试验结果验证了这种方法有效可行。     

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。     

基于扩张状态观测器的燃气舵舵机位置控制

为了实现对燃气舵舵片的高精度位置控制,设计了高阶非线性扩张状态观测器对舵机位置系统进行精确闭环控制。通过将参数摄动耦合项和外界扰动项合并为一个新的状态量,将原有三阶位置系统扩张为四阶控制系统。采用滑模变结构控制器对状态观测器观测结果进行控制,使舵机偏转角度达到预定值。分别采用传统PID控制和所设计的高阶非线性扩张状态观测器对舵机控制系统进行仿真,来验证所设计的控制器的响应性能和稳定性能。结果表明:相比于传统的PID控制器,所设计的高阶非线性扩张状态控制器具有更高的跟踪精度和更快的响应性能,其响应时间在0.1s以内,提升了约0.7s,且该控制系统无超调量的产生。该控制器在鲁棒性、抗干扰性上体现出更好的特点,因此可以更好地实现整体伺服系统的位置控制。     

联合连通拓扑下多无人机编队控制

针对在联合连通拓扑条件下的多无人机系统,研究了具有二阶动力学系统模型的多无人机系统时变编队控制问题。基于一致性理论,设计了一致性控制器,将联合连通拓扑条件下的编队控制问题简化为低阶时间平均系统的渐进稳定性问题。利用Lyapunov函数证明了所设计的控制器能够实现编队控制,并利用线性矩阵不等式(LMI)方法给出了控制器的设计算法。在三维空间中,对多无人机系统进行了仿真,验证了所设计的一致性控制器能够使得多无人机系统在联合连通拓扑条件下形成时变编队。     

航空发动机H_∞控制器设计方法

本文提出了一种结构摄动系统鲁棒控制器综合方法。采用该方法可以同时考虑闭环系统的频域设计要求及对结构摄动的鲁棒稳定性。该方法被用于某型双转子涡喷航空发动机稳态控制器的设计，并取得了良好效果。     

基于小波神经网络的自适应飞/推控制系统设计

基于小波神经网络提出了一种H∞自适应控制方法。控制器由等效控制器和H∞控制器两部分组成。用小波神经网络逼近非线性函数,并把逼近误差引入到权值的自适应律中用以改善系统的动态性能。H∞控制器用于减弱外部及神经网络的逼近误差对跟踪的影响。所设计的控制器不仅保证了闭环系统的稳定性,而且使外部干扰及神经网络的逼近误差对跟踪的影响减小到给定的性能指标。最后基于所设计的控制方法对新一代歼击机设计了飞/推控制系统,并对飞机作大迎角机动仿真。仿真结果表明所设计的飞/推控制系统是有效的,同时验证了所设计的非线性控制方法是有效性的。      

电液力伺服系统的神经网络并行自适应预测 PI 控制

考虑电液伺服系统的复杂非线性和不确定性特性,提出一类基于神经网络的并行自适应预测PI控制结构,该结构使控制参数的调整和系统的实时控制操作可并行进行,不仅做到了神经模型和控制器的在线辨识和设计,而且避免了神经网络方法通常存在的实时控制的困难,使复杂系统的在线学习控制成为可能。仿真结果表明该控制器具有良好的适应性和鲁棒性。      

航空发动机神经网络自学习PID控制

将神经网络与传统的PID控制相结合,构成神经网络自学习PID控制,用神经网络在线整定PID控制器的比例、积分及微分三个参数,使被控对象跟踪理想参考模型的输出。该系统具有自学习能力,能适用于非线性、时变的被控对象。将神经网络自学习PID控制方法用于航空发动机全包线控制以及蜕化发动机的控制,进行了数字仿真,验证了该方法的有效性。     

基于多模型方法的全包络鲁棒飞行控制器设计

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。     

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RBF神经网络的一类非线性系统反演鲁棒自适应控制

提出一种基于RBF神经网络的一类非线性系统反演鲁棒自适应控制器设计方法。使用RBF神经网络逼近系统不确定性,并和控制器与虚拟控制器中的鲁棒项一起消除不确定性的影响,由Lyapunov稳定性理论推出的RBF神经网络权值矩阵的自适应律能保证闭环系统的所有信号有界,且误差能够全局指数收敛于原点的邻域。该方法不需要系统不确定性的上界以及其任意阶导数,最后的仿真结果验证了方法的有效性。     

航空发动机递归神经网络分路式解耦控制

针对航空发动机多变量控制中变量之间的耦合问题,提出了一种基于递归神经网络的分路式动态解耦控制方法,给出了发动机双路式解耦控制系统的结构及其解耦原理和算法。利用递归小波网络较强的动态非线性映射能力,在线完成发动机各控制通道的模型辨识,并回馈对应的灵敏度信息;神经网络PID控制器根据回馈的信息在线自适应调整参数,实现发动机各通道的准确跟踪和分路独立控制。仿真表明,该方法在保证控制系统良好的动态和稳态性能的同时,有效地减小了各回路之间的耦合影响,能够成功应用于发动机控制系统的解耦。      

有输入未建模动态的非线性系统自适应逆设计

对于一类存在输人未建模动态的非线性系统,提出了一种基于RBF神经网络的自适应逆补偿器设计方法。首先用两个神经网络设计了补偿器,一个用来估计输入未建模动态,另一个用来作为未建模动态的自适应逆补偿器。该设计放宽了对未建模动态的一些苛刻的要求,如相对度为零,满足小增益条件等。文中仅要求D(u)逆稳和连续光滑。然后应用反演设计技术设计了控制器,并应用Lyapunov稳定性理论推导出神经网络权重向量的调节律,同时证明了闭环系统的渐近稳定性。最后给出的仿真研究证明了该设计方法的有效性。     

Automatic landing system using neural networks and radio-technical subsystems

The paper focuses on the design of a new automatic landing system(ALS) in longitudinal plane; the new ALS controls the aircraft trajectory and longitudinal velocity. Aircraft control is achieved by means of a proportional-integral(PI) controller and the instrumental landing system– the first phase of landing(the glide slope) and a proportional-integral-derivative(PID) controller together with a radio-altimeter – the second phase of landing(the flare); both controllers modify the reference model associated with aircraft pitch angle. The control of the pitch angle and longitudinal velocity is performed by a neural network adaptive control system, based on the dynamic inversion concept, having the following as components: a linear dynamic compensator, a linear observer, reference models, and a Pseudo control hedging(PCH) block. The theoretical results are software implemented and validated by complex numerical simulations; compared with other ALSs having the same radio-technical subsystems but with conventional or fuzzy controllers for the control of aircraft pitch angle and longitudinal velocity, the architecture designed in this paper is characterized by much smaller overshoots and stationary errors.     

基于神经网络的鲁棒制导律设计

 基于神经网络理论对寻的导弹鲁棒制导律进行了优化设计。建立了制导系统非线性运动学方程和鲁棒性能函数,并将鲁棒性能函数转化成了微分对策的极小极大化问题。采用伴随 BP技术,将微分对策的两点边值求解问题转化为 2个神经网络的学习问题,训练后的 2个神经网络分别作为对策双方的最优控制器在线使用,避免了直接求解复杂的鲁棒制导律问题,仿真结果表明了该方法有效性。