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针对巡航飞行器非线性模型具有快时变、强耦合和高度非线性的特点,在考虑飞行过程中可能存在的气动参数以及大气密度不确定性情况下,提出了一种高精确、强鲁棒控制方法。通过将扰动观测器与指数时变滑模控制方法结合,构造了一种基于扰动观测器的巡航飞行器指数时变滑模控制设计方法,并利用Lyapunov理论分析了采用该控制律后整个闭环系统的稳定性。该方法能够有效地减小采用边界层方法来处理滑模抖振问题时所引入跟踪稳态误差,提高系统控制精度。最后,通过仿真验证了所提出方法的有效性。 相似文献
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在CDMA系统中,多用户检测技术是提高系统容量,减少用户间干扰的关键.非线性多用户检测包括干扰消除和神经网络检测技术.其中干扰消除检测是对不同用户独立进行MAI估计,然后从接收信号中减去对该用户而言的部分或全部MAI;多用户检测从本质上看是一个组合优化问题,所有解决组合优化的算法原则上均可适用于多用户检测,其中基于神经网络的解组合优化方法当然也适用于多用户检测.本文论述了几种非线性多用户检测器的基本原理及其特点. 相似文献
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新出现的RISC微处理器提供了超计算能力,采用i860XP超标量微处理器来增强已存在的Transputer系统的性能是一种切实可行的办法,它们构造了一种异构型多处理器系统。本文给出了该系统的设计和性能分析。 相似文献
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针对导弹对地面静止目标的打击问题,提出了一种三维有限时间滑模制导律。利用Lyapunov方法证明了该制导律能够控制导弹以期望的纵向和侧向碰撞角对目标进行精确打击。该方法具有以下4点优势:无需对系统模型作解耦或线性化处理,可以同时对纵向和侧向碰撞角进行约束,可以得到解析的制导指令,闭环系统对外部扰动和参数不确定性具有不敏感特性。仿真结果验证了该制导方法能够保证较高的终端精度和较强的鲁棒性。 相似文献
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将再励学习引入模糊神经网络的T-S模型,建立了模糊神经网络控制器和控制评估网络的再励学习算法,并应用于三轴稳定卫星的姿态控制。这种再励模糊神经网络不需要精确的卫星数学模型和学习样本,通过再励学习实现控制网络/评估网络参数的在线调节,具有比较强的适应性和学习能力。仿真结果表明,这种智能控制方法可以有效解决卫星的模型不确定性问题,提高了卫星姿态控制的精度和鲁棒性。 相似文献
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针对再入飞行器姿态控制问题,设计了一种全局鲁棒的基于扰动观测器的指数时变滑模姿态控制器,使得在存在匹配模型参数不确定性和外部扰动情况下仍能够实现精确的姿态控制。首先对飞行器模型进行反馈线性化解耦,将俯仰、滚转、偏航通道分解为3个独立的二阶系统。然后以俯仰通道为例,设计指数时变滑模控制器,使得系统具有全局鲁棒性。进一步,为了减小采用饱和函数消除滑模控制抖振而带来的系统跟踪误差,引入扰动观测器,设计了一种基于扰动观测器的指数时变滑模控制系统。最后,以某飞行器为例建立六自由度仿真模型,在考虑大气密度、转动惯量偏差以及外部高频扰动的情况下,验证了加入扰动观测器后对系统性能的提高。 相似文献
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针对飞行器再入段的姿态跟踪控制问题,提出了一种最优自适应积分滑模控制(Optimal Adaptive Integral Sliding Mode Control, OAISMC)方法。首先针对飞行器的标称模型设计了基于状态相依黎卡提方程(State Dependent Riccati Equation, SDRE)的姿态控制器,使标称系统的性能满足提出的最优指标。然后,考虑系统的不确定性和外部干扰,在SDRE标称控制器的基础上设计积分滑模姿态控制方法,使系统在满足性能指标要求的同时,对不确定性和干扰具有鲁棒性。进一步采用自适应方法调整切换增益,避免了对复合干扰上界的先验要求,并引入滑模干扰观测器提高系统的性能。最后,仿真结果表明,在考虑外部干扰以及气动系数和大气密度摄动的情况下,本文设计的控制方法不仅能够实现姿态跟踪、满足设计的性能指标,而且具有较好的鲁棒性。 相似文献