带攻角约束的高超声速飞行器自适应反步控制器设计

针对带攻角(AOA)约束的高超声速飞行器控制问题，提出一种基于非对称时变障碍函数的非线性自适应反步控制方法。首先，将飞行器模型化为严反馈形式，以反步法为基础进行控制器设计。然后通过光滑饱和函数对名义攻角指令信号进行限幅，并保证限幅信号的可导性，限幅产生的误差通过设计辅助系统进行补偿。进而使用障碍函数对攻角指令跟踪误差进行非对称时变约束。针对不确定性和干扰，设计新型自适应律对集中干扰上界进行估计并补偿。最终通过Lyapunov理论证明了闭环系统状态量一致最终有界并且攻角始终满足时变约束。仿真结果表明，本文方法能够在满足攻角约束基础上保证良好跟踪性能。     

搅拌摩擦加工对Mg-Zn-Y-Nd合金厚板 组织与性能的影响

为了获得组织分布均匀且综合性能好的较大改性区,对Mg-Zn-Y-Nd合金厚板进行单面和双面搅拌摩擦加工,并对其组织和性能进行研究。结果表明:经搅拌摩擦加工后合金的微观组织均得到了显著细化,单面和双面搅拌摩擦加工后合金搅拌区的上部、中部和下部样品的平均晶粒尺寸依次分别为4.45μm、5.08μm、5.30μm和3.93μm、3.20μm、3.19μm;相比于均匀化退火态合金和单面搅拌摩擦加工态合金,双面搅拌摩擦加工态合金的组织分布更加均匀和细小,其下层搅拌区的抗拉强度和伸长率最高,分别为283.3 MPa和23.9%,且耐腐蚀性能最好,腐蚀方式由点蚀变为均匀腐蚀。     

3F体系数据库开发与应用关键技术研究

在进行故障发现、分析与处理过程中，3F技术是最基本、最重要和最有效的3种工具。在当前计算机集成产品开发过程中．3F集成体系数据库设计是产品可靠性实现与增长的技术瓶颈。本文首先介绍3F技术的基本知识，然后系统分析3F体系数据库开发各个环节的关键技术。如数据库模块关联设计、远程同步操作实现和报警功能输出等等。旨在建立适合某企业运作的3F体系。促使该企业的各个型号研发全过程全面推广应用3F技术。所开发的数据库软件模块表明：3F操作体系的智能化及数据资源的共享和传递良好．输入输出界面便于深入完成产品的潜在故障发现及已出现故障的分析纠正．将较大地提高现有产品及新一代产品的可靠性水平。     

超机动导弹的神经网络控制系统

 研究了应用于具有超机动能力的导弹的非线性神经网络控制系统.利用神经网络可以任意逼近非线性函数的能力,来学习超机动导弹在大迎角状态下的高度非线性动态特性的逆动态特性,得到对参数变化及未建模动态具有较好鲁棒性的控制系统.为了改善神经网络的学习能力和学习算法的稳定性,对学习增益做了模糊化处理.数字仿真结果说明了该控制方案可以达到预期效果.     

基于归一化神经网络的航天器自适应姿态跟踪控制

针对以变速控制力矩陀螺(VSCMGs)为姿态控制执行机构的航天器在同时考虑惯性参数和执行机构不确定性情况下的姿态跟踪控制问题,提出了一种基于归一化神经网络的自适应姿态跟踪控制方法。设计一个非线性反馈控制器作为航天器姿态控制的基本控制器,利用归一化神经网络设计补偿控制器,用以在线估计和消除包含系统不确定参数的未知不确定函数的影响,避免了标准自适应控制方法需要进行大量不确定参数估计的缺陷。采用神经网络输入归一化技术,简化了闭环系统复杂的稳定性分析过程。理论分析证明了闭环系统的稳定性和姿态跟踪误差的收敛性。仿真结果表明,所提出的控制方法能满足航天器在惯性参数和执行机构不确定性及外干扰存在情况下的高精度姿态跟踪控制要求。     

执行器故障下的运载火箭非奇异终端滑模容错控制

针对存在未知外部干扰和执行器卡死故障的运载火箭，提出了一种基于非奇异终端滑模面的姿态跟踪控制算法。首先，建立了考虑干扰和执行器卡死故障的运载火箭姿态控制系统多输入多输出系统模型；然后定义了运载火箭姿态跟踪系统模型，针对定义的模型，设计了一种非奇异终端滑模面，使得系统在执行器故障情况下仍能较为精确地跟踪参考信号。基于李雅普诺夫函数证明了运载火箭姿态跟踪控制系统的稳定性和有限时间收敛特性。数值仿真检验了本文基于非奇异终端滑模运载火箭姿态跟踪控制算法的有效性。     

基于特征结构配置的导弹可重构控制器设计

针对简化后的导弹姿态控制系统,运用特征结构配置法,提出了一种改进的控制系统的重构方法.根据输出反馈特征值配置原理,给出了原闭环系统特征结构的确定方法,并对可重构控制器的代价函数的确定方法进行了改进.这种算法通过输出反馈可以确保闭环系统的稳定性,同时可以解决故障前后系统阶数不一致的问题.仿真结果表明,该方法能够在保证故障后闭环系统稳定的基础上使系统性能得到最大可能的恢复.     

不确定切换系统的鲁棒自适应控制方案

针对切换信号依赖于独立决策变量的不确定切换系统,基于多Lyapunov函数方法和模型参考自适应控制理论,提出并分析一种控制器具有非线性死区特征的鲁棒自适应切换控制方案.首先,由参考切换系统和自适应控制律集合建立闭环切换系统,而后构造Lure-Postnikov形式的多Lyapunov函数,并以一组线性矩阵不等式推导给出闭环切换系统为有界模型参考自适应控制系统的充分条件.最后,选择HiMAT(Highly Maneuverable Aircraft Technology)飞行器包线内的5个工作点,以其纵向短周期运动模型建立切换系统,并设计具有非线性死区特征的鲁棒自适应控制器.仿真验证了方案的有效性,结果表明系统在快速连续切换下可良好地跟踪期望轨迹.     

运载火箭姿态系统自适应神经网络容错控制

针对运载火箭姿态系统跟踪问题,考虑干扰、执行器故障和模型不确定因素的影响,设计了一种基于自适应神经网络的非线性容错控制律。该控制算法结合了连续的终端滑模控制,径向基神经网络和自适应控制方法。首先,基于滑模控制理论,设计了一种快速终端滑模面,保证系统跟踪误差能够在有限时间收敛至零。然后,在终端滑模面基础上,提出了一种基于自适应径向基神经网络估计的终端滑模控制律。利用自适应参数的神经网络逼近系统参数并提高抗干扰性能,采用平滑连续控制策略消除了终端滑模中的颤动现象。通过李雅普诺夫的分析方法证明了闭环系统的收敛性和全局稳定性。采用数值仿真,验证了提出的基于自适应径向基神经网络的终端滑模控制律具有较好的跟踪性能和精度。