一种基于模糊补偿的自适应控制在液压转台中的应用

 针对仿真转台电液伺服系统的非线性特点,提出了一种基于模糊补偿的自适应控制方法。该方法把实际系统看成是由线性和非线性两部分所组成,对线性部分采用基于精确数学模型的控制方法,而对非线性部分主要采用以模糊自适应补偿为主的控制方式。为了提高模糊自适机构的补偿效果,采用了规则可调整的模糊控制器,仿真结果表明,该方法具有较高的控制精度和鲁棒性能。     

新一代歼击机超机动飞行的动态逆控制

 根据反馈线性化理论, 讨论了神经网络自适应非线性动态逆控制设计。首先根据时标分离原则, 采用动态逆方法设计快回路和慢回路控制器; 其次提出基于模型逆的神经网络非线性直接自适应控制方案, 设计一种在线神经网络用于补偿模型逆误差。仿真表明, 该控制方案具有较好的自适应能力和鲁棒性。     

超视距舰空导弹爬升段弹道设计

针对超视距舰空导弹中制导的爬升段,采取两段程序圆弧相结合的方法设计弹道,给出了导弹爬升段的高度与倾角指令,并对于在圆弧间及弧与高空平飞段两转接点处出现的抖动现象,通过改变转接基准并做必需的导引指令修正,有效地解决了抖动问题。最后的仿真结果验证了所设计导引律的可行性和对于消除抖动问题所做措施的有效性。     

机动目标三维空间导引运动建模及导引律研究

给出了导弹—目标追逃运动的空间矢量方程，在此基础上推导了三维导引运动模型。对机动目标应用李雅普诺夫稳定性分析方法提出了一种自适应变结构制导算法。六自由度数学仿真结果表明了模型的正确性和制导算法的有效性。     

基于自适应神经网络的飞行控制律设计方案

介绍了一种自适应神经网络控制方法，利用李亚普诺夫稳定性定理推导了神经网络权值的自适应规律，保证了闭环系统的稳定性。设计了针对滚转通道的神经网络，并应用某型号飞机进行了非故障和故障状态的仿真。结果表明，自适应神经网络控制方法补偿作用显著，相当于系统具有一定的重构功能。     

基于T-S模糊系统的空天飞行器鲁棒自适应轨迹线性化控制

 基于T-S模糊系统提出了鲁棒自适应轨迹线性化控制(RATLC)方法。利用T-S模糊系统逼近未知干扰和不确定性因素，并采用Lyapunov方法设计了鲁棒自适应控制律。不论系统状态的维数和用于逼近不确定的模糊系统规则数为多少，整个系统仅有两个参数在线调整。理论分析证明了闭环系统所有信号一致最终有界。应用提出的控制方案设计了空天飞行器(ASV)飞行控制系统，并在高超声速飞行条件下进行了仿真验证，仿真结果表明了控制方案的有效性和鲁棒性。     

飞机低空突防中的航路规划技术研究

针对飞机低空突防航路规划中存在的计算复杂和收敛性等问题,在基本遗传算法的基础上提出了一种基于自适应伪并行遗传算法的优化方法,使用该方法得到的飞行航线严格经过飞机的起始点和目标点,而且满足飞机到达目标点的航向角要求,使威胁飞机的因素最小,可有效提高飞机的任务生存率。     

反舰导弹变系数修正比例导引研究

针对超音速反舰导弹自导段控制的特点，对比分析了两种典型的非线性导引规律即反馈线性化（FLGL）导引律和逆向接近导引律的优缺点，提出了一种称为变系数修正比例导引的方法，通过对其全弹道仿真结果的分析，说明所提出的导引规律是正确的，具有良好的应用效果。     

一种可调双门限改进Bang-Bang导引规律

为削弱Bang-Bang导引规律的视线抖动,根据双门限抑抖的思路,提出了一种具有自适应调节开、关双门限的改进Bang-Bang导引规律。仿真计算结果表明:该导引规律能够较好地抑制视线抖动且能够较好地维持导引精度。     

空射倾斜转弯导弹制导控制系统设计

讨论了空射 BTT 导弹的制导命令的生成,特别是针对纵向通道降高问题,设计了一种新的降高段控制指令,然后给出了三个通道的 PID 控制器。六自由度的仿真结果表明这种制导控制设计是成功的。