应用Lyapunov方法分析自旋导弹动态逆控制器鲁棒性

针对自旋导弹的强非线性特性,设计了二时间尺度分离非线性动态逆控制器.给出了带有气动系数不确定性的控制系统状态空间表达式,利用Lyapunov方法分析了控制器的鲁棒稳定性,并结合舵机性能限幅给出了使系统稳定的内回路时间常数完整边界.通过仿真给出了保证控制系统稳定的气动系数拉偏边界.结果表明:当气动系数向使弹体系统静稳定方向拉偏时,内回路时间常数可取范围较大,反之可取范围逐渐减小直至无法使系统稳定;当内、外回路时间常数比例增加时,控制器对气动系数不确定性的敏感度增加.与三回路控制器相比,动态逆控制器鲁棒性较差,但响应的稳定性较好.     

基于L2增益综合的导弹非线性鲁棒控制方法

针对一类大攻角导弹鲁棒控制器设计问题,首先建立非线性L2增益综合问题中的HJI不等式与非线性最优控制中的HJB偏微分方程在结构上的相似关系,然后结合求解HJB问题的θ-D方法,给出了一类包含模型不确定性的非线性系统L2增益控制器的求解方法,利用该方法能够得到满足HJI关系的近似状态反馈控制律的解析解。最后,以大攻角导弹俯仰通道鲁棒控制器的设计为例验证该方法的性能。数值仿真表明,这种设计方法具备良好的动态性能并且对于模型不确定性具有较强的鲁棒性。     

高超声速滑翔飞行器的分散鲁棒姿态控制

根据高超声速滑翔飞行器的任务和特点,并考虑一阶执行器动态,建立了面向控制系统设计的飞行器姿态模型.针对模型的结构,结合分散控制和滑模变结构控制的思想设计了再入飞行段的分散鲁棒姿态控制器:采用Tornambe控制方法进行了分散鲁棒滑模面的设计,使得系统能够克服耦合及非匹配不确定性的影响实现性能优良的滑模运动;采用改进的时间次优控制方法实现了二阶滑模变结构控制律的设计,通过在线估计等效控制削弱了抖振.为验证控制器的设计,在Simulink中以某概念高超声速滑翔飞行器为对象,进行了分散鲁棒姿态控制系统和制导系统的联合仿真,仿真结果表明在存在大不确定性的情况下,可以实现对制导指令的鲁棒稳定跟踪.     

基于动态逆的高超声速飞行器鲁棒自适应控制

针对高超声速飞行器运动学模型具有高度非线性、多变量耦合及参数不确定等特点,提出了一种基于非线性动态逆的控制系统鲁棒自适应控制器设计方法.该方法将飞行器的运动方程分成速度子系统和高度子系统,利用控制输入的功能分配,并结合虚拟控制指令设计与非线性动态逆技术,实现速度和高度的稳定跟踪.为消除系统中模型不确定性和外界干扰的影响,采用鲁棒自适应滑模控制策略进行补偿.仿真结果表明:所提出的控制器设计方法不仅满足飞行器速度与高度跟踪性能的要求,且对模型不确定性和外干扰具有一定的鲁棒性.      

高超声速飞行器BTT非线性控制器设计与仿真

高超声速飞行器的气动特性比一般的飞行器更为复杂,选用BTT(Bank-to-Turn)技术,即倾斜转弯技术可以满足其对于气动外形的要求,但随之给动力学系统带来了快时变、严重非线性及强烈耦合的特点.针对高超声速飞行器倾斜转弯非线性控制器的这一特点,采用了一种更为有效的非线性系统的控制方法,即非线性动态逆技术.首先建立了高超声速飞行器的非线性数学模型,然后根据奇异摄动理论将动力学系统的受控状态变量分为快变量和慢变量2部分,应用非线性动态逆理论分别对快逆回路和慢逆回路进行设计,其中慢逆回路控制器的输出作为快逆回路控制器的输入指令,最后对于所设计的系统在高超声速下的倾斜转弯运动进行了仿真验证.仿真结果表明该控制系统可以实现倾斜转弯,并可以满足高超声速飞行器稳定飞行的要求.      

动力增升飞行LQG/LTR鲁棒控制器设计

研究线性高斯二次型回路传输恢复(LQG/LTR)鲁棒设计方法在动力增升阶段飞行/推进综合控制器设计中的应用问题,以带宽和Gibson准则作为基本的飞行品质指标,以奇异值作为鲁棒性指标,深入分析了基于LQG/LTR鲁棒控制的参数选择规律,包括姿态和速率指令的分配、前置滤波器的影响、扰动水平的预设、高频环节对系统鲁棒性和飞行品质的影响等问题.示例飞机构形的控制器设计结果表明:在LQG/LTR鲁棒飞行控制器设计过程中,适当选取响应类型参数和扰动水平因子,可以折衷飞机的飞行品质和鲁棒性能.      

一种非线性鲁棒PID控制器设计方法

针对一类非线性不确定系统,提出了一种基于PID(比例-积分-微分)控制的鲁棒控制方法.整个控制器由PID控制器和一个鲁棒补偿器构成.首先,基于系统的标称模型设计PID控制器;然后在PID控制的基础上,设计一个辅助鲁棒补偿器,用于补偿系统非线性、参数摄动和外界扰动等对系统控制性能的影响.补偿器的设计基于李雅普诺夫(Lyapunov)稳定性理论进行,从而保证了闭环系统的鲁棒稳定.采用该方法对倒立摆跟踪问题进行了仿真控制,仿真结果验证了设计方案的有效性.     

基于RBF网络的导弹滑模动态逆控制律设计

讨论了一种基于径向基函数(RBF,Radial Basic Function)神经网络的导弹滑模动态逆控制律.导弹的基本控制律采用动态逆方法设计,对慢回路设计神经网络滑模控制器以补偿整个控制系统的不确定性.即用RBF神经网络逼近导弹慢模态不确定性的数学模型,并将逼近误差引入到网络权值的调节律以改善系统的动态性能;滑模控制器用于减弱模型不确定性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,而且使模型不确定性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.最后通过仿真分析,验证了该方法的有效性.      

高超声速飞行器纵向系统鲁棒协调控制器设计

飞行器在高超声速阶段,强非线性耦合与不确定性问题给飞行控制系统的设计带来了巨大的挑战。为了研究高超声速飞行器纵向控制系统中的间耦合关系,基于高超声速纵向非线性模型,对其状态变量组与输入变量组进行了耦合采样分析。同时考虑到系统的不确定性提出了一种分层鲁棒协调控制策略。对高超声速纵向的高度和速度子系统设计鲁棒与耦合补偿控制器,对姿态子系统设计鲁棒与耦合转换控制器。利用Lyapunov稳定性理论来分析整个闭环系统的稳定性。仿真表明该控制方法可以有效的应对纵向系统间的强耦合问题。     

基于干扰补偿的导弹增量式动态逆容错控制方法

针对导弹飞控系统存在外部干扰、执行机构故障等问题,本文运用一种鲁棒增量式动态逆被动容错控制方法,以避免主动故障诊断带来的计算效率问题,同时实现飞行姿态的可靠安全控制。针对外部干扰及执行机构故障等控制系统不确定性,建立导弹三通道姿态控制模型,基于干扰观测器对不确定性进行估计与补偿设计终端滑模控制律。为进一步增强导弹姿态控制系统的鲁棒性,给出导弹增量式动态逆容错控制律,结合终端滑模控制设计干扰补偿的增量式动态逆终端滑模控制律,并对系统残差进行分析比较。某典型全弹道姿态跟踪任务仿真表明,该方法在故障未知的情况下仍然保持姿态跟踪特性与容错能力,实现导弹姿态鲁棒精准快速控制。     

基于遗传算法的高速飞行器模糊控制律设计

以吸气式高超声速飞行器X-43A的纵向通道为控制对象,针对其6自由度非线性模型设计了飞行控制系统.飞行控制系统包括2个回路,制导回路采用PD控制器,控制回路应用模糊控制器.制导回路负责跟踪轨迹,控制回路执行制导指令.基于遗传算法实现了PD反馈参数和模糊控制规则的自动优化,无需先验知识和训练数据.在控制飞行器轨迹、姿态和推力时,综合考虑非线性动态特性、不确定性和约束.仿真表明,该方法可以同时满足飞行控制系统鲁棒性和优化过程收敛性的要求.      

一种抑制扰动的轴向磁轴承鲁棒控制新方法

从鲁棒稳定性和抑制扰动的动态性能角度,分析了干扰观测器应用到轴向磁轴承时其有效带宽较低的问题,指出磁轴承易受到低频干扰并提出了一种抑制扰动鲁棒控制方法.基于动态分析建立了轴向磁轴承的名义模型,并设计了内环控制的干扰观测器,采用标准H∞问题的方法设计抑制扰动鲁棒控制器作为外环控制.仿真分析与实验说明了该方法能够提高干扰观测器的带宽,同时,实验验证了对于系统参数不确定性具有较强的鲁棒性能,对比单一的控制方法具有良好的抑制扰动能力.     

电液负载敏感位置伺服系统自抗扰控制方法

针对电液负载敏感系统中泵阀控制的耦合问题，提出了一种基于自抗扰算法的解耦控制方法。首先，根据系统原理建立了负载敏感系统的状态空间模型。其次，针对阀控和泵控子系统分别设计了位置自抗扰控制器（ADRC）和压力自抗扰控制器，将2个系统间的动态耦合作用以及外部干扰和不确定性视作总扰动进行估计并给予补偿。最后，基于AMESim和MATLAB联合仿真平台进行了仿真分析。结果表明:所提的控制方法能够消除阀控子系统和泵控子系统的强耦合作用，提高系统的控制精度和鲁棒性。另外，在动态性能和节能效率方面与纯阀控和泵控系统进行对比分析，仿真结果表明:基于自抗扰控制的负载敏感系统的动态性能优于泵控系统，系统能效相对于阀控系统也有较大提升。      

SRAD-QFT鲁棒优化设计新方法

针对使用定量反馈理论进行控制系统设计时存在的鲁棒性度量等问题,结合随机鲁棒分析与设计原理,提出一种鲁棒优化设计新方法.该方法使用被控对象参数的统计信息对参数不确定性进行描述,基于闭环控制系统的蒙特卡罗仿真,将获得的闭环控制系统不稳定概率及各项性能指标的不满足概率作为闭环控制系统稳定鲁棒性和性能鲁棒性的度量,并在此基础上实现闭环控制系统的鲁棒优化设计.由某型超声速反舰导弹纵向运动控制系统的设计过程表明:该方法能够准确地描述被控对象的参数不确定性,有效解决控制系统的鲁棒性度量问题,适用于复杂控制系统的设计.     

一种克服不灵敏区的自适应控制方法

利用不灵敏区逆函数技术提出了能够改善不灵敏区非线性因素对系统影响的鲁棒模型参考自适应控制.基于自适应控制模型匹配方程推导了闭环系统误差方程,分析了标称化参数估计误差.仿真研究了控制算法在导弹自动驾驶仪中的应用.