LYAPUNOV-TYPE STABILIZATION FOR NONLINEAR UNCERTAIN SYSTEMS AND NONLINEAR H~∞ CONTROL

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一种鲁棒的概率核主成分分析模型

大数据时代面临的数据维数越来越高,对数据降维处理越发显得重要。经典的主成分分析模型已被证明是一种有效的数据降维方法。但它在处理非线性、存在噪声和异常点的数据时存在效果较差的问题。对此,文章提出了一种鲁棒概率核主成分分析模型。该模型将核方法与基于高斯隐变量模型的极大似然框架相结合,用多元 t分布作为先验分布,以同时解决主成分分析在这 3个方面的弊端。提出混合鲁棒概率核主成分分析模型,使其可直接用于对混合的非线性数据进行降维和聚类分析。在不同数据集上进行的实验结果表明,与标准的混合概率核主成分分析模型相比,文中模型在数据聚类方面有更高的准确率。     

变结构控制在导弹制导中的应用综述

简要介绍了变结构控制理论和导弹制导律，对基于变结构控制的导弹制导律进行了比较详细的研究。重点介绍了各种制导律中滑模面的选择和制导律的设计，并给出了一些仿真结果。研究表明，由于变结构控制的应用．使得制导律具有很强的鲁棒性，比传统的比例导引律有更多的优越性。     

一阶滞后对象广义预测控制下的闭环稳定性分析

 利用参数模型和非参数模型相结合的方法,给出了一阶滞后对象在广义预测控制下闭环稳定的充要条件。发现:(1)对开环稳定的一阶滞后对象,总存在一组控制器参数,使得在该控制器控制下,无论对象的开环增益K与时间常数T如何变化,闭环系统都保持稳定;(2)对于开环不稳定的一阶滞后对象,无论控制器参数如何选取,当K和T的变化超出一定范围时,闭环系统就会失去稳定性。     

过失速机动飞机的鲁棒非线性控制律设计

 采用非线性动态逆和结构奇异值综合方法设计了过失速飞行条件下飞控系统控制律,解决了飞控设计中面临的非线性和鲁棒性问题。应用非线性动态逆的目的就是对过失速机动飞行条件下高度非线性的飞机动力学进行线化;从而围绕线性的快逆回路应用结构奇异值综合方法设计相应的鲁棒控制器,以提供对驾驶员指令的鲁棒跟踪。所设计的飞控系统将达到期望的飞行品质,确保系统对过失速机动飞行过程中因非定常气动力效应引起的系统参数摄动鲁棒性良好。高逼真度、非线性的仿真验证了这一点。     

一种非线性系统集员辨识算法

针对带有未知有界噪声的非线性动态系统的鲁棒辨识问题,提出了一种新的非线性动态系统的集员辨识算法.利用径向基函数神经网络的逼近能力,根据系统的输入输出数据,选用径向基函数神经网络对未知非线性系统建模.径向基函数神经网络的中心被确定之后,考虑到建模误差与系统噪声有界,利用径向基函数神经网络为参数线性模型的特点,使用参数线性集员辨识算法辨识径向基函数神经网络的输出权值.由于集员辨识算法所得到的是网络输出权值的集合估计,在系统运行过程中,可以很方便地利用所建模型预测实际系统的输出范围.仿真表明,集员辨识算法辨识网络的输出权值比最小二乘法较少的受未知动态系统噪声分布的影响.     

一种适用于大气层外动能拦截器的末制导律

 针对大气层外动能拦截器拦截问题，设计了一种简单有效的末制导律。推导出计算零控脱靶量一种新的解析表达式，由于在推导过程中考虑了两飞行器间重力差影响，得出的表达式相对于将两飞行器重力差简化为零重力模型得到的解析式具有更高的精度；根据平行接近法原理利用此表达式推导出一种简单的末制导律；详细介绍了脉宽调制(PWM)式实现变推力控制的方案，仿真中在考虑发动机工程约束的情况下，利用PWM技术对提出的制导律进行验证。对机动目标进行拦截仿真显示，提出的制导律在取得良好拦截精度的同时表现出较强的鲁棒性。     

空空导弹模型参考变结构飞控系统设计

应用模型参考变结构最终滑态控制方案设计了某型中距拦射空空导弹变结构自动驾驶仪。理论分析证明，该方案有效地改善了系统的动态品质，并且对系统的不确定性因素具有较强的鲁棒性，数字仿真结果表明，所设计的变结构自动驾驶仪具有良好的指令跟踪性能，对于系统参数的变化不敏感。     

不同增长机制下航空网络自愈特性

结合复杂网络理论,从能量的角度分析了航空网络的功能自愈机理,并研究了航空网络在不同增长机制下的自愈特性。首先,将网络结构划分为自愈结构与耦合结构,并针对航空网络3种增长机制进行了分析和抽象建模;然后,从网络全局角度出发研究了美国航空网络在遭受蓄意攻击造成全网功能瘫痪的情况下,网络功能的恢复鲁棒性和网络增长对网络自愈能力的影响。研究表明,美国航空网络具有较好的恢复鲁棒性,接近80%的机场在受到能量冲击造成的短暂失效后具有功能自愈能力。航空网络不同的增长机制对网络的自愈能力有着不同的影响。结果证实,为完善航空网络而建立的机场群,由于其较大的连接需求,加大了网络区域密度,复杂了网络拓扑结构,降低了网络的自愈能力;而小型机场的增加不会影响网络整体的自愈能力。      

基于自适应算法的Stewart平台微振动低频激励控制研究

针对空间微振动环境模拟的需求,以Stewart平台为对象,研究低频微振动激励控制.传统定增益控制器需要反复调节参数来获取满意的系统输出,同时由于摩擦等因素引起的非线性现象,导致难以在低频段建立精确的系统模型,以上问题均给控制器的设计带来困难.为此,设计一种自适应控制器加传统PID控制器的控制方案,并针对自适应控制器对于非参数不确定性等因素敏感的问题,采用dead-zone技术对自适应律进行修正,以提高控制器的鲁棒性.将此算法应用于Stewart微激励控制系统中,实验结果表明系统平台可以很好的输出单自由度与多自由度低频正弦激励,验证控制器在实际工程中的有效性.