未知时延系统的全局优化辅助变量辨识

对于未知时延系统,借助分离性原理,推导出迭代的可分离的非线性最小二乘（SNLS）辨识方法。为了降低收敛于局部最小的可能性,消除强观测噪声所引起的参数估计的偏差,利用全局优化理论,引进辅助变量,推导了全局优化的辅助变量（GOIV）辨识方法。仿真试验验证了算法的有效性。     

采用自适应模糊跟踪控制的发动机燃油控制系统含实物仿真

在航空发动机控制系统的研制、生产和使用中,各种仿真技术起到了十分重要的作用,尤其是包含控制器、传感器和执行机构实物的发动机控制系统含实物仿真。由于其能展现发动机控制系统的重要性能品质,从而已成为控制系统研制过程中的关键步骤。本文介绍一种基于微机数字控制技术的发动机燃油转速控制系统的含实物仿真,由于采用了自适应模型跟踪控制算法,故有效地提高了发动机燃油控制系统的含实物仿真精度,对增加整个发动机控制系     

发动机数控系统含实物电子仿真

发动机数控系统含实物电子仿真是用真实的数字控制器与发动机实时数学模型构成闭环仿真系统，控制器接口所需要的各种传感器信号及机械液压供油装置和喷口控制装置由电子模模拟，从而为数字控制器提供基本运行环境。本文研究了发动机数控系控制规律和控制逻辑，，检测了数字控制器软件硬件的工作性能，表明含实物电子仿真试验具有试验成本低，风险小等特点，是发动机数字控制器研制过程中一个重要环节。     

某涡轴发动机整机逼喘试验研究

根据某型涡轴发动机研制的需要,在整机试验台进行了逼喘试验方法的探索,本文详述了发动机逼喘、试验方法设计、试验装置及试验过程,最后对试验结果进行了分析,研究结果表明利用该发动机上的飞机引气口接入高压气源的方法能够成功地进行该型发动机的整机逼喘试验,从而能够真实获得压气机装在整机上工作时的喘振边界线.      

基于大脑情感学习模型的转台伺服系统设计

提出了基于大脑情感学习(Brain Emotional Learning,BEL)模型的高精度转台伺服系统智能控制方案。BEL模型是一种模拟哺乳动物大脑情感学习过程的仿生计算模型。设计了融合系统跟踪误差、控制输入等信息的BEL智能控制结构,通过选取不同的感官输入信号可获得不同的控制结构,采用联想学习方法在线学习BEL模型内部的节点权值来调节控制器参数,从而实现转台伺服系统的自适应跟踪控制。仿真和实验结果均表明,BEL智能控制器学习能力强,能抑制摩擦等非线性干扰因素,在实时控制系统中表现出较好的稳定性和较高的跟踪性能。     

基于PEM的辅助动力装置系统辨识与仿真

辅助动力装置（APU）是一个复杂的非线性系统,为了研究APU的工作特性,必须对其进行数学建模。本文依据某型APU地面试车数据,采用基于预测误差法（PEM）的输出误差模型进行系统辨识,建立了APU某一稳态点的＂小偏差＂数学模型,以满足后续控制规律的设计和研究。MATLAB仿真结果表明,此方法对APU模型辨识可行。验模表明,所建模型精度很高,且能实时准确反映APU性能,因而可在该状态下基于此模型进行控制器设计。     

自适应模型跟踪控制在仿真伺服系统中的应用

针对飞行仿真伺服系统动态性能要求的特殊性和系统本身的非线性 ,提出了自适应模型跟踪的有效控制方法。文章在探讨参考模型选取的基础上 ,推导出一种飞行仿真位置伺服系统的自适应模型跟踪算法 ,并将其用于某一飞行仿真伺服系统。实验表明 ,该算法使系统获得了优良的动态性能 ,尤其对改善系统的频率响应 ,拓宽系统频带具有很好的效果。最后给出了部分实验结果     

轴对称无人直升机的一种全向控制方法

针对轴对称构型的无人直升机,在速度控制回路的基础上,提出了一种能够保证飞行过程中航向恒定的全向控制方法。通过分析无人直升机的特征值分布、状态响应和操纵响应特性,得到无人直升机在对称轴的法平面内具有各向一致性,具备实现全向控制的条件。提出了将给定速度在对称轴法平面内进行分解,并考虑侧偏修正的全向控制规律。仿真试验表明,全向控制能够精确地跟踪给定航迹,保持飞行过程中的航向恒定,在不转动机体的情况下,实现向各个方向的飞行。方法也可推广到其他类似的轴对称飞行器。     

变推力轴线无人机的建模与机敏性分析

建立了与普通无人机相区别的变推力轴线无人机的全量教学模型.通过理论分析可知,变推力轴线技术的引入可以改善无人机的机动性和敏捷性.设计了气动舵面控制和推力变向控制相结合的无人机纵向姿态混合控制器,并对非线性模型描述的无人机进行了控制仿真,结果验证了混合控制策略的优越性,也体现了变推力轴线无人机具有比普通无人机更好的机敏性.