非线性自适应神经网络控制器设计

在系统存在非匹配不确定性和输入未建模动态的情况下,提出了一种基于RBF神经网络和反演控制技术的非线性自适应控制系统的设计方法.应用RBF神经网络辨识系统中存在的不确定性,利用反演控制技术,设计了非线性自适应控制器,成功地处理了非匹配不确定性.同时动态非线性阻尼项的引入使得系统对未建模动态具有很强的鲁棒性,并应用Lyapunov稳定性理论,证明了系统跟踪误差、RBF神经网络参数误差全局渐近收敛于原点的一个邻域.最后给出的BTT导弹非线性六自由度数字仿真结果,显示了该设计方法的有效性.     

积分滑模控制在飞艇舵面故障中的应用

针对飞艇运动姿态的小扰动模型,利用极点配置方法设计了积分滑模控制器。对飞艇"×"型舵面出现的故障,给出了期望的特征根,并选择合适的特征向量来构造积分滑模面。给出了一种快速的趋近律形式,并证明了其稳定性。仿真结果表明,与PD控制器相比,积分滑模控制器能使飞艇的运动姿态保持良好。     

一种简单的自适应延迟补偿方法

针对模型参考自适应控制对延迟鲁棒性较差的问题,提出了将动态特性接近被控对象的参考模型作为前馈补偿器,从而改进系统性能的补偿方法。仿真结果表明,该补偿方法效果明显,且对不确定的延迟扰动有一定的鲁棒性。     

基于反步滑模法的四旋翼飞行器轨迹跟踪控制

针对四旋翼飞行器轨迹跟踪对控制的精确性、稳定性要求高的特点,采用反步滑模法设计了四旋翼飞行器轨迹跟踪控制器。首先,基于反步滑模法针对所建四旋翼飞行器非线性模型设计轨迹跟踪控制器,并采用内外双回路结构分别控制姿态和位置;然后,从理论上证明了所设计的控制器的稳定性。仿真结果表明,所设计的控制器能够很好地实现轨迹跟踪控制。     

控制方向未知分数阶混沌系统的 Nussbaum增益同步 吴梅 1,程继红2,余名哲 4,张友安3

文章将 Nussbaum增益控制引入分数阶混沌系统,解决了分数阶混沌系统在存在控制方向未知情况下的同步控制问题。首先,选取了一类稳定的分数阶积分滑模面。然后,结合整数阶 Nussbaum增益控制方法与滑模变结构控制理论,设计了一种 Nussbaum增益同步控制器。最后,作为例子,实现了分数阶 Chen系统和分数阶 R.ssler系统在控制系数未知时的混沌同步控制,数值仿真验证了文中方法的正确性和有效性。     

基于改进人工蜂群算法的无人机实时航迹规划

为了适应现代战争战场环境的复杂性,针对所建立的突发威胁模型,提出了一种基于改进人工蜂群算法的无人机航迹规划方法,对无人机进行动态航迹寻优,并通过MATLAB进行了仿真验证。仿真结果表明,所设计的方法能够根据实时出现的威胁状况进行动态航迹规划、评价和选优,同时满足实时性要求。     

基于微分几何理论的导引律

针对三维拦截问题,在考虑导弹速度和目标速度均为时变的情况下,将微分几何方法与李雅普诺夫稳定理论结合起来,提出了一种导弹三维导引规律设计新方法.仿真结果验证了该方法的正确性与有效性.     

分数阶不确定混沌系统鲁棒投影同步控制

基于滑模变结构控制理论,选取了一种分数阶滑模面,针对分数阶系统不确定项上界已知情况,提出了一种鲁棒控制方法,将这种控制方法与范数不等式相结合对系统的稳定性进行了分析。该控制器能够很好地抑制不确定因素对误差系统的影响,能够快速实现驱动系统与响应系统的同步。最后,将该鲁棒控制策略应用于分数阶混沌系统数字保密通信中,数值仿真验证了该方案的正确性和有效性。