基于全通道耦合特征模型的高超飞行器控制研究

建立了"类X-20"高超声速飞行器的动力学模型,针对攻角、侧滑角和滚转角三通道之间的强耦合性,提出了一种同时考虑状态耦合和输入耦合的全通道耦合特征模型,基于此特征模型设计由多输入多输出黄金分割自适应控制律、微分控制律和积分控制律相结合的组合控制器.最后,分别对精确模型和干扰模型进行仿真,验证控制器的跟踪能力及鲁棒性,并与单通道控制器比较,结果表明全通道耦合特征模型控制器在高超声速飞行器姿态控制方面具有明显优越性.     

基于状态反馈的黄金分割控制器参数化方法及其在高超声速飞行器上的应用

研究气动参数摄动和外界扰动下高超声速飞行器姿态系统的鲁棒自适应控制问题.引入特征建模的思想对高超声速飞行器的姿态系统建立二阶差分方程模型.考虑到高超声速飞行器再入过程要经历飞行环境的剧烈变化的特点,为了提高闭环系统的瞬态响应性能和抗扰能力,设计了黄金分割鲁棒自适应控制器.该控制器具有与特征模型相似的结构,控制器参数通过在线辨识获得,并且按照黄金分割比生成控制信号,能够保证辨识参数收敛过程中系统的稳定性.基于混合H2和H∞控制思想对标准的黄金分割自适应控制器中的参数λ进行在线优化,从而保证了姿态回路对气动参数摄动和外界扰动具有满意的鲁棒性.所提出的λ(k)优化算法是通过对一组线性矩阵不等式求解得到的,因此易于工程实现.改进后的黄金分割鲁棒自适应控制算法在自适应性和鲁棒性的优越性使得该方法尤其适用于高超声速飞行器姿态控制系统.仿真结果验证了控制方法的有效性和实用性.     

高超声速巡航飞行器在线自适应反馈控制设计

由于飞行器模型的强非线性,各种建模不确定性以及飞行环境的复杂性,高超声速飞行器控制成为一个研究难点.针对某类具有参数不确定性的非线性系统,提出了一种反馈线性化与自适应估计相结合的方法,对非线性系统的输入输出动态应用反馈线性化处理以得到拟线性模型,并设计反馈控制律;对不确定参数采用自适应在线估计,利用Lyapunov方法分析稳定性;针对选择不同输出的情况,对如何消除内动态进行了讨论.为了验证该方法的可行性,将其应用于某高超声速飞行器巡航段纵向非线性模型,对速度和高度通道进行跟踪控制仿真,由于飞行器和大气环境存在建模不确定性,利用自适应控制对不确定参数进行在线估计.仿真结果显示该方法能够快速收敛,并且具有良好的在线自适应能力.     

基于多输入多输出特征模型的高超声速飞行器自适应姿态控制

针对高超声速飞行器再入过程中强耦合、大扰动和大范围变化的气动参数的问题,基于特征建模的思想,分析动力学方程的耦合特点,采用分散控制的方案,把原非线性动力学方程用一个二阶时变差分方程组形式的特征模型描述,建立了攻角、侧滑角和滚转角三通道特征模型,并给出了黄金分割自适应的姿态控制方法．最后,针对类X-20高超声速飞行器进行数值仿真,仿真结果充分验证了这种自适应控制器的有效性．     

一种高超声速飞行器的非线性再入姿态控制方法

针对高超声速飞行器的再入非线性动力学模型,利用SDRE（state dependent Riccati equation）设计姿态控制器。基于奇异摄动理论,把姿态动力学分解成姿态角和姿态角速度跟踪内、外环回路,同时把非线性动力学伪线性化。每个跟踪回路用SDRE获得控制律,考虑到SDRE局部渐近稳定的特点,可以保证系统闭环稳定。最后设计高超声速飞行器飞行控制系统,并在高超声速条件下进行仿真,验证了该方案的有效性。     

基于数据驱动的弹性高超声速飞行器控制方法

高超声速飞行器存在气动非线性强、复杂振动干扰等特点,参数不确定性大条件下传统依赖于精确模型的控制方法品质下降明显,需要进一步提高控制系统在线适应能力。本文针对弹性高超声速飞行器过载跟踪性能在线优化和弹性振动影响下的控制参数优化问题,提出了一种基于数据驱动的自学习控制方法,首先将高超声速飞行器输出反馈控制问题转化为状态反馈形式,采用鲁棒自适应动态规划算法设计了适用于过载跟踪问题的无模型控制参数在线优化方法,然后针对飞行器复杂弹性振动干扰的问题,提出了基于陷波滤波器的自适应动态规划控制方法,从而保证了振动影响下的控制参数在线优化效果。仿真结果表明,在不依赖于准确模型参数的条件下,本文所提的方法能够有效实现弹性振动干扰下的控制参数在线优化,并提高过载跟踪控制品质。     

基于AVSIMM算法的高超声速再入滑翔目标跟踪

针对跟踪高超声速目标的交互式多模型（IMM）算法中存在模型数量过多,模型之间竞争导致滤波精度降低的问题,在自适应网格交互式多模型（AGIMM）算法的基础上,提出了一种自适应变结构交互式多模型（AVSIMM）算法跟踪高超声速再入滑翔目标。根据高超声速无动力再入滑翔目标当前机动状态的角速度参数,在自适应调整当前时刻模型集中参数的同时,针对AGIMM算法运动学模型的单一性,设计了具有多种跟踪滤波运动学模型的AVSIMM算法,通过模型集参数与算法结构的双重自适应调整实现了对目标高精度的跟踪。仿真结果表明,与AGIMM算法相比,所设计的AVSIMM算法不仅对结构和参数都具有更强的自适应性,同时提高了高超目标的跟踪精度和跟踪效率。      

飞行器自适应ESO姿态控制器设计

飞行器无动力再入过程中,姿态受到气动及不确定干扰影响,控制模型具有强耦合、大范围参数摄动等非线性特征。针对再入飞行器姿态控制问题,结合扩张状态观测器（Extended State Observer,ESO）和自适应控制律,基于奇异摄动理论将非线性姿态控制模型分为快慢两回路,分别设计了飞行器内环和外环自适应姿态控制器,并通过 Lyapunov 稳定性理论证明控制器的稳定性。仿真结果表明,控制系统在强干扰及参数大范围摄动的情况下,具有较强的鲁棒性,能够获取良好的动态品质和跟踪性能。     

高超声速飞行器自适应切换控制及稳定性分析

针对高超声速飞行器巡航段控制问题,构造自适应切换控制并对闭环稳定性进行了分析.高超声速飞行器动力学模型具有非线性、多变量和开环不稳定的特点.首先给出动力学模型局部线性化的方法,并设计自适应切换律和非线性反馈控制.进而给出全局稳定性分析结果,证明在所设计自适应切换控制下,闭环系统指数收敛到状态原点附近一个小邻域内.     

高超声速飞行器抗干扰反步滑模控制

针对存在参数不确定及外部扰动下的高超声速飞行器轨迹跟踪控制问题,研究了一种基于反步法的抗干扰滑模控制设计方法.将非线性高超声速飞行器动力学模型表达为严反馈形式分步进行设计.采用滑模控制方法进行每步的控制器设计,并提出采用扩展状态观测器（ESO,Extended State Observer）方法实现对参数不确定及外部扰动产生的内外干扰进行估计,继而在控制中补偿.扩展状态观测器能保证对干扰的估计收敛到真值附近的邻域内,从而能够保证较好的补偿效果.通过0.5°附加干扰攻角和25%的气动参数偏差下的非线性高超声速飞行器动力学模型仿真结果验证了该抗干扰滑模控制方案对内外干扰的抑制效果和闭环系统良好的跟踪性能.      

未知参数高阶线性系统基于特征模型的卡尔曼滤波

针对一类有量测噪声的未知参数高阶线性系统设计了基于特征模型的卡尔曼滤波器,改进了由于传统卡尔曼滤波器在未知系统状态转移阵时应用的难题.在对高阶线性系统的自适应控制中,利用建立系统的特征模型构造状态转移阵,结合卡尔曼滤波的思想对系统输出进行滤波,使系统输出以及控制量的性能得到极大的改善.通过对一个未知参数的高阶线性系统仿真实验验证了此方法的有效性.     

基于特征模型的高阶线性不稳定系统的参数辨识与控制

在仅已知系统相对阶的情况下,通过串联差分器(微分器)的方法使系统的相对阶条件得到满足,从而使基于二阶特征模型的全系数自适应控制可以应用于高相对阶的最小相位高阶线性不稳定对象.针对测量存在噪声的问题,又提出一种改进的强跟踪滤波方法对测量信号进行去噪声处理,从而显著地改善了控制量和被控对象输出的性能.最后,通过对几种控制方案的控制性能比较,说明所提出的基于串联差分器和改进的强跟踪滤波相结合的全系数自适应控制方案可以较好地处理含测量噪声情况下的高相对阶系统的镇定控制问题.     

基于KF-LESO-PID洛伦兹惯性稳定平台控制

为克服现有惯性稳定平台使用机械轴承干扰量大, 使用气/液浮轴承难度高, 使用磁阻力磁轴承线性度差的缺点, 提出一种基于洛伦兹力偏转磁轴承的新型洛伦兹惯性稳定平台(LISP)。为克服耦合效应和承载摩擦谐振干扰对平台偏转通道高频姿态补偿控制的影响, 提出一种基于LESO-PID结合卡尔曼滤波(KF)反馈的数字控制方案。根据洛伦兹力磁轴承(LFMB)支承偏转系统结构特点, 建立了LISP转子偏转动力学模型;利用模型分析径向两自由度偏转特性, 提出在PID控制器的基础上, 引入线性扩张状态观测器(LESO)和卡尔曼滤波反馈以抑制摩擦谐振干扰及耦合效应;搭建了以DSP和FPGA为核心的数字控制系统, 并以离散形式将控制方法进行数字化实现。采用对数频率特性判据和Nichols曲线对所提控制方法的稳定性进行分析, 通过仿真比较引入LESO-KF前后转子偏转通道的稳定性。实验结果表明:PID控制条件下在高频时失真, 引入LESO-KF后明显降低噪声及干扰, 同时还可对系统内部状态参数进行实时观测。实验结果验证了所提控制方法对摩擦谐振干扰及耦合效应的抑制作用。      

控制力矩受限情况下漂浮基空间机械臂基于饱和速度滤波器的自适应控制方法

讨论了控制力矩受限且系统参数不确定情况下, 载体位置不受控、姿态受控 的漂浮基空间机械臂系统的智能控制问题. 运用系统动量守恒关系和拉格朗 日方程建立系统的动力学方程. 针对控制力矩受限和机械臂末端爪手所抓持 的载荷参数不确定的情况, 设计了一种基于饱和速度滤波器的自适应控制方 法. 该控制方法运用自适应调节规律有效地克服了系统不确定参数对控制精 度的影响; 运用双曲函数限制控制力矩的幅值大小, 使其更符合空间实际的 要求. 此外, 速度滤波器的运用使得在控制过程中不需要测量和反馈系统的 速度信号, 从而使得控制更加简单易行. 仿真结果证明了所提出控制方法的 有效性.      

空间目标纯测角相对定位方法

探讨了利用多个传感器上同步收集的角度观测信息,使用带有差分-自校准方法的推广卡尔曼滤波器来进行空间目标相对定位的可行性。仿真结果表明该方法实时性强,收敛速度快,误差估计精确,具有很好的应用前景。     

衰减因子自适应滤波及在组合导航中的应用

从卡尔曼滤波技术的稳定性出发,分析了卡尔曼滤波算法发散的原因,提出了一组衰减记忆卡尔曼滤波中衰减因子的自适应估计方法,并在GPS/SINS组合导航系统中进行了计算机仿真.在计算衰减因子时,利用滤波残差序列在最优估计时为零均值白噪声的性质,构造了服从χ2分布的变量,并分别检验滤波残差每一个分量得出衰减因子值.仿真结果表明,该组算法能够自适应地估计出衰减因子的大小,有效地抑制滤波发散,且计算量较其它方法小.      

无人机高机动抗扰轨迹跟踪控制方法

针对传统的四旋翼控制方法在高机动飞行时控制效果不佳,难以跟踪机动性较强的轨迹且控制精度较低的问题,设计了基于增量非线性动态逆控制(INDI)方法和微分平坦前馈的轨迹跟踪控制器,不仅提高了高机动轨迹的跟踪精度,也增强了抗扰能力。由于角加速度无法直接获得,该方法对其非常敏感,设计了多种角加速度估计方法进行对比,通过飞行试验选择了效果最佳的互补滤波方法。试验结果证明:设计的基于互补滤波的前馈INDI方法可以控制飞行器快速、准确地跟踪高机动轨迹,且具有较强的抗扰能力。      

模拟光接收机输出信噪比的计算

对采用雪崩光电二极管和砷化镓场效应管前放组件(APD-GaAsFET)的模拟光接收机而言,传输函数幅频特性在阻带不可能是理想的,在这种情况下,给出了一种分析、计算阻带幅频特性不理想带来的输出信噪比代价的方法,并得到了用低通滤波器改善阻带幅频特性时,输出信噪比改善的定量关系.推导出的输出噪声功率表达式对APD-GaAsFET模拟光接收机普遍适用.     

一种用于GPS/DR组合定位的非线性滤波算法

建立了适用于车辆导航系统的基于UKF(Unscented Kalman Filter)的GPS/DR(Global Positioning System/Dead Reckoning)组合定位滤波模型及算法.针对系统状态方程为线性、观测方程为非线性的特点,提出了一种将UKF和EKF(Extended Kalman Filter)相结合的非线性滤波算法.结合后的算法和原有UKF算法相比减少了在时间更新阶段的运算量,并且由于采用基于Unscented变换的思想来处理系统观测方程的非线性问题,避免了EKF引入的线性化误差,提高了滤波精度.仿真结果证明:算法在减少运算量的同时,仍具有较高的滤波精度,且明显优于EKF,因而能够满足车辆导航系统占用资源少、滤波精度高的要求.