基于RBF网络的航空发动机单神经元解耦控制

针对航空发动机多变量控制系统中各回路之间存在的耦合现象,提出了一种基于RBF网络辨识的航空发动机多变量单神经元网络解耦控制方法。对发动机的多个控制回路,采用多个RBF网络实时辨识各个回路发动机的数学模型,并将系统的灵敏度信息实时反馈给各回路的控制器,保证了单神经元网络控制器对各回路的准确控制,最终实现对发动机多回路的解耦控制。通过在飞行包线内的仿真,结果表明,该方法不依赖被控对象的精确模型,有效地实现了对发动机的解耦控制,而且具有良好的动静态性能,将其应用于航空发动机多变量解耦控制是行之有效的。     

战斗机超机动飞行自抗扰控制器设计

提出了一种利用自抗扰控制器算法在大包线范围内设计超机动飞行控制系统的新方法。根据奇异摄动理论和自抗扰控制器能够动态补偿系统模型扰动和外扰的特性,在超机动飞行的快慢子回路中分别引入自抗扰控制器,实现了快变量和慢变量的动态解耦控制。控制律设计直接依据超机动飞行的强耦合、强非线性模型,在很大的包线范围内不需要改变控制器的结构和参数,大大简化了设计过程。大包线范围内的大迎角机动仿真结果表明,系统具有良好的动态和稳态性能,控制器具有很强的鲁棒性,为解决大包线范围内的超机动飞行控制问题提供了一种新的途径。     

基于DRNN网络的航空发动机多变量解耦控制

通过分析对角递归神经网络（DRNN）及带动量项的梯度学习方法（GDM）,针对某型涡扇发动机的性能控制,研究了基于对角递归神经网络的多变量自学习解耦控制算法及其在航空发动机控制中的应用.阐明了该方法的结构和原理.并在设计点处进行了发动机多变量解耦控制系统设计.在偏离设计点时,大量的仿真结果表明,系统具有较好解耦和自适应能力.     

航空发动机非理想解耦自适应控制

本文对航空发动机的双变量控制方法进行了研究, 提出了一种非理想解耦自适应控制方法, 各子系统之间部分残余的相互耦合和非线性影响就通过自适应律本身的鲁棒性来解决。仿真结果表明该控制系统实现了解耦控制, 对发动机模型参数在大范围内的变化均有良好的控制效果。      

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。      

基于自调整神经元的航空发动机多变量自适应解耦控制

根据航空发动机性能控制要求, 通过分析自调整神经元及最速下降学习方法, 研究了基于自调整神经元的航空发动机多变量自适应解耦控制系统.利用自调整神经元的结构简单、各神经元之间没有权值连接及在线学习的优点, 在线整定多变量PID控制器的参数.阐明了该方法的结构和原理.并进行了航空发动机多变量自适应解耦控制系统的设计.大量的仿真结果表明, 系统具有良好的解耦特性和自适应能力.      

基于支持向量机的航空发动机PID解耦控制

针对航空发动机多变量控制系统中各回路之间存在的耦合现象,提出了一种基于支持向量机(support vector machines,SVM)的航空发动机PID(proportion integration differentiation)解耦控制方法.利用SVM辨识发动机非线性模型,并获得SVM瞬时线性化模型,在线性化模型的基础上完成了PID参数的在线自整定.利用Lyapunov稳定性定理对控制器的收敛性进行了分析.通过对某型航空发动机的仿真,验证了该方法的有效性和可行性.      

直升机/发动机系统综合控制半物理仿真

基于直升机/发动机系统综合控制半物理仿真试验平台,针对直升机/发动机系统综合模型和综合控制算法进行数字与半物理仿真试验研究.提出了一种串级PID(proportional integration differential)+扭矩前馈+总距补偿的系统抗扰控制算法,并提出了基于机载简化发动机模型的多模式综合实时优化控制算法.试验结果表明:所建立的 直升机/发动机系统综合开闭环模型能够模拟发动机从起动到慢车再到直升机飞行的整个过程,自由涡轮转速超调量和下垂量均在4%以内,在不同飞行条件下,动静态品质均满足设计要求.本文还进行了综合系统多模式优化技术的半物理仿真,结果表明所设计综合控制律的良好工程应用前景.      

基于射影算子的变循环发动机鲁棒自适应控制器设计

针对变循环航空发动机大范围工作包线下的复杂外部扰动现象引起的多变量鲁棒自适应控制器设计问题,给出基于射影算子的自适应律设计方法并将其应用至模型参考自适应控制器设计中。通过理论分析与变循环航空发动机某一状态点的仿真分析,阐明系统存在外部干扰时传统自适应律的设计方法对于指令跟踪不足等问题,进而在射影算子的理论框架基础上设计自适应律,将存在干扰时的状态误差动态方程的解限制在设定的凸集范围内,从而实现系统状态误差动态方程不大于零的稳定性要求,最终在LQR基准控制器框架上,实现基于射影算子的多变量鲁棒自适应控制器设计,以改善自适应控制系统的鲁棒性。基于该方法对变循环航空发动机进行控制器设计和仿真。结果表明:基于射影算子的自适应律设计方法改善了传统自适应律设计方法的鲁棒性问题,实现了控制系统对外部干扰的有效抑制,当系统各控制回路加入不同外部随机噪声信号时,均达到了期望的控制效果;变循环航空发动机各个状态点均能够跟踪期望的闭环参考指令,各状态点稳态控制误差均小于0.5%,系统超调量小于1%,调节时间小于1.2s,动态跟踪误差不大于0.5%,符合发动机控制系统技术要求。     

基于ADRC的舰载机着舰飞行控制系统解耦设计

针对舰载机在着舰下滑时飞行轨迹不稳定、在控制升降舵的同时还需要进行发动机推力补偿的问题,建立了舰载机纵向着舰飞行姿态运动模型,采用自抗扰控制技术对着舰飞行控制系统进行解耦。首先,将俯仰角回路和迎角回路中的耦合项视为扰动,设计扩张状态观测器对回路中的状态量和总扰动进行估计;然后,采用非线性状态误差反馈律和扰动实时补偿来计算虚拟控制量,并通过控制分配得到升降舵和发动机推力控制量。仿真结果表明,在升降舵偏转角和发动机推力可用的范围内,所设计的姿态控制系统和动力补偿系统能使航迹角快速、准确地跟踪姿态角指令。     

无轴承异步电机的自抗扰控制策略

针对无轴承异步电机(BLIM)的逆系统解耦控制性能受负载和参数变化影响的问题,在转子磁链定向逆系统解耦控制的基础上,采用自抗扰控制器(ADRC)替换经典的PID控制器,将BLIM模型中的交叉耦合项、本体参数变化和负载视为“扰动”,统一用ADRC的扩张状态观测器(ESO)估测,非线性状态误差反馈控制器(NLSEF)进行补偿。仿真结果表明:采用了ADRC,系统具有较好的动态解耦控制性能；同时,对电机参数和负载变化具有更好的鲁棒性。     

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.      

Precise control of a magnetically suspended double-gimbal control moment gyroscope using differential geometry decoupling method

Precise control of a magnetically suspended double-gimbal control moment gyroscope (MSDGCMG) is of vital importance and challenge to the attitude positioning of spacecraft owing to its multivariable, nonlinear and strong coupled properties. This paper proposes a novel linearization and decoupling method based on differential geometry theory and combines it with the internal model controller (IMC) to guarantee the system robustness to the external disturbance and parameter uncertainty. Furthermore, by introducing the dynamic compensation for the inner-gimbal rate-servo system and the magnetically suspended rotor (MSR) system only, we can eliminate the influence of the unmodeled dynamics to the decoupling control accuracy as well as save costs and inhibit noises effectively. The simulation results verify the nice decoupling and robustness performance of the system using the proposed method.     

基于神经网络补偿动态逆的飞翼布局无人机姿态控制方法

将动态逆控制技术应用于飞翼式布局无人机的姿态控制回路,以适应飞翼布局无人机控制系统要求。介绍了动态逆控制器解耦控制原理,以及神经网络补偿结构的作用和设计方法,并基于无人机非线性姿态运动学和动力学模型设计了基于神经网络补偿的动态逆控制器。在强耦合、强非线性的飞翼布局无人机模型上,通过数学仿真验证了系统具有良好的动态性能和稳态特性,控制器具有很强的鲁棒性。     

直升机飞行控制系统鲁棒PI解耦设计

研究了多变量鲁棒ＰＩ控制器实现系统稳定的设计方法,给出了鲁棒ＰＩ控制器存在的必要条件,并对ＰＩ控制器实现系统静态解耦进行了讨论。用该方法对某直升机飞行控制系统进行设计,给出了仿真结果     

A New Hybrid Control Scheme for an Integrated Helicopter and Engine System

A new hybrid control scheme is presented with a robust multiple model fusion control(RMMFC) law for a UH-60 helicopter and an active disturbance rejection control(ADRC) controller for its engines.This scheme is a control design method with every subsystem designed separately but fully considering the couplings between them.With three subspaces with respect to forward flight velocity,a RMMFC is proposed to devise a four-loop reference signal tracing control for the helicopter,which escapes the closed-loop system from unstable state due to the extreme complexity of this integrated nonlinear system.The engines are controlled by the proposed ADRC decoupling controller,which fully takes advantage of a good compensation ability for unmodeled dynamics and extra disturbances,so as to compensate torque disturbance in power turbine speed loop.By simulating a forward acceleration flight task,the RMMFC for the helicopter is validated.It is apparent that the integrated helicopter and engine system(IHES) has much better dynamic performance under the new control scheme.Especially in the switching process,the large transient is significantly weakened,and smooth transition among candidate controllers is achieved.Over the entire simulation task,the droop of power turbine speed with the proposed ADRC controller is significantly slighter than with the conventional PID controller,and the response time of the former is much faster than the latter.By simulating a rapid climb and descent flight task,the results also show the feasibility for the application of the proposed multiple model fusion control.Although there is aggressive power demand in this maneuver,the droop of power turbine speed with an ADRC controller is smaller than using a PID controller.The control performance for helicopter and engine is enhanced by adopting this hybrid control scheme,and simulation results in other envelope state give proofs of robustness for this new scheme.     

基于GA的航空发动机单神经元自适应解耦控制器设计

针对航空发动机控制变量间的耦合作用,设计了基于GA优化的单神经元自适应解耦控制器,给出了控制系统的结构及解耦算法。该方法结构简单、易于实现,直接通过对两个通道误差的学习调整权值,实现解耦。仿真表明,在设计点和偏离设计点处,系统均具有良好的动态特性和解耦特性。     

一种多变量频域动态伪对角化法及航空发动机解耦控制器设计

针对多变量频域Nyquist类设计法中的Hawkins伪对角化法,给出了一种改进的动态伪对角化方法来提高系统的对角优势度以改善系统的解耦性与鲁棒性并进行了相关分析.最后将这种动态伪对角化方法用于某型航空发动机稳态控制器的设计,仿真结果表明:相较于标准Hawkins法,改进的动态伪对角化所给出的补偿系统具有较好的动静态解耦性与鲁棒性.