再入机动飞行器自适应轨迹线性化控制

针对一类多输入多输出模型不确定系统,提出了一种基于广义模糊神经网络的自适应轨迹线性化控制方法(ATLC).针对再入机动飞行器(MRV)进行了控制器设计和分析.MRV气动参数存在较大的不确定,这会导致轨迹线性化控制器(TLC)鲁棒性能下降.利用广义模糊神经网络(G-FNN)在线补偿系统的非线性建模不确定,改善了控制器性能.基于Lyapunov稳定性理论,证明了ATLC闭环控制系统的稳定性.仿真结果表明自适应轨迹线性化控制系统在飞行器气动参数大范围摄动时仍具有鲁棒性和稳定性,验证了所提出的控制策略的有效性.     

对无控旋转目标逼近的自适应滑模控制

对追踪器逼近无控旋转目标器的轨迹和姿态六自由度控制问题进行了研究.基于适用于任意偏心率的航天器相对运动轨道和姿态动力学模型,对追踪器逼近无控旋转目标的参考轨迹和参考姿态进行了分析与设计,推导了一种用于六自由度逼近控制的自适应滑模控制器.通过仿真分析,证明了所设计的逼近参考轨迹和参考姿态的合理性,同时验证了自适应滑模控制器的有效性.     

卫星编队飞行输出反馈姿态协同跟踪控制

针对卫星编队飞行姿态协同跟踪的控制过程中角速度信息不可测及外界常值干扰的问题,提出输出反馈协同控制器的设计方法。首先,利用绝对及相对姿态误差信息设计含有积分项的滤波器,并在控制器中引入滤波器的输出信息;同时,考虑到卫星的模型不确定性,设计自适应估计器以对卫星的转动惯量进行在线估计。此外,论证了当卫星编队的通信拓扑结构满足无向树形结构的条件时,仅对任意一颗卫星期望姿态可知即可使整个系统协同收敛于期望值。设计的控制器无需卫星角速度信息即可使角速度信息协同达到期望值,并且引入积分项使得闭环控制系统对常值干扰有良好抑制效果,同时给出降低系统的信息通信压力的分析。最后将提出的算法应用于无需角速度信息反馈的卫星编队飞行的协同控制,仿真结果表明该方法的可行性与有效性,具有实际的应用前景。     

高超声速弹性飞行器振动模态自适应抑制技术

为保证超燃冲压发动机的良好进气,需要对高超声速飞行器进行精细姿态控制。针对高超声速飞行器特有的气动参数和结构模态参数不确定性问题,基于自适应模态抑制思想,设计了一种精细姿态控制系统,包括观测刚体模态状态信息的鲁棒H∞滤波器,提高跟踪性能的LQR刚体控制器,实时辨识弯曲模态频率的结构模态观测器和结构滤波器四部分。仿真表明,设计的控制系统在气动参数±20%,模态频率±30%的随机摄动下仍能够很好地跟踪刚体攻角,抑制弹性攻角,保证超燃冲压发动机进气道±0.6度的攻角控制精度,满足精细姿态控制的要求。     

子带自适应阵列处理的实现与性能分析

针对空频自适应滤波处理中节拍样点两端的输出信干噪比急剧下降的问题,建立了子带自适应阵列处理与空时自适应阵列处理等效关系的数学模型,指出了变换正交基函数的影响,提出利用时频分析特性优良的小波包变换取代傅立叶变换形成新的子带自适应阵列处理,减少子带间的频谱混叠,从而提高系统节拍样点两端的输出信干噪比。对基于不同窗函数的空频自适应处理和基于小波包变换的子带自适应处理进行了性能仿真,验证了小波包相对于加窗空频自适应处理的优越性。     

基于对角回归神经网络的自整定全系数自适应控制器及其特征参量辨识

针对全系数自适应控制器参数人为调试带来的不便,提出一种基于对角回归神经网络的参数自整定方法,通过神经网络的自学习能力对全系数自适应控制器参数进行在线整定.同时,提出一种新的特征模型参数间接辨识方法,采用神经网络的权值和回归层输出组成的非线性函数构造对象的特征参量,更有效地对特征模型的时变参数进行自学习和调整.对闭环回路...     

基于模糊自适应卡尔曼滤波算法的多传感器信息融合

联合滤波器各子系统量测噪声统计特性发生变化时,标准卡尔曼滤波算法由于无法实时检测和调整,使得估计误差增大,最终导致融合后估计误差随之增大.本文针对该问题提出使用模糊自适应滤波代替标准卡尔曼滤波,形成模糊自适应联合卡尔曼滤波信息融合算法.新算法应用模糊推理系统不断的在线调整量测噪声协方差阵的加权系数,使模型量测噪声逐渐逼...     

轨控期间挠性卫星姿控系统的容错控制

卫星在实施轨道控制期间,轨道机动推力会影响卫星的姿态稳定.本文针对存在推力干扰的挠性卫星,研究执行器故障情况下姿控系统的容错控制问题.首先设计一种基于反步自适应变结构的被动客错控制器实现姿态稳定,在此基础上,采用分布式智能部件作为执行器,设计补偿项以更好地抑制挠性结构的振动和常值变形.最后,以轨控期间挠性卫星姿态控制系统的飞轮故障为应用实例进行数值仿真.仿真结果验证了本文所设计的姿态容错控制器的有效性和可行性.     

基于神经网络的飞行器抗饱和自适应控制

针对传统自适应控制在飞行器作动器具有幅值饱和与速率饱和的情况下难以实现良好飞行控制的问题,提出了一种基于神经网络与伪控制隔离的飞行器抗饱和自适应控制方法.首先根据模型参考自适应控制理论,结合动态逆与神经网络自适应方法,分析了系统的模型跟踪误差动力特征,并考虑飞行器具有参数不确定和未建模误差等动态逆误差,设计了在线神经网...     

基于鲁棒自适应反步法的航天器姿态跟踪控制

针对存在未知惯量矩阵和外干扰的刚体航天器姿态跟踪,提出了一种鲁棒自适应控制方法。综合自适应反步法和非线性L2增益干扰抑制方法,用自适应反步法构造系统的Lyapunov函数,获得了具L2增益的鲁棒自适应控制器,以保证姿态跟踪误差系统为一致最终有界稳定,确保估计的航天器惯量参数的有界性,并使从外干扰输入到评价输出的L2增益不大于给定值。仿真结果验证了方法的有效性和可行性。