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针对飞行器机动过程中关键飞行参数容易超出其边界的问题,研究了基于多滑模调节器的边界保护控制器。利用滑模方法设计多个边界调节器并采用最大/最小逻辑在各调节器之间进行切换。首先对边界约束集的正不变性以及系统最终的收敛性进行了严格的证明,然后通过将系统化为可控标准型,提出了确定系统最终收敛点的直观方法;其次通过引入分段线性滑模和分段二次Lyapunov函数对闭环系统的稳定性进行了分析;然后在此基础上给出了机动边界保护系统控制器的设计步骤;最后通过仿真表明,所设计的控制器能够保证在机动过程中关键飞行参数不越界的同时对输入指令进行很好的跟踪。 相似文献
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基于RBF神经网络提出了一种H∞自适应控制方法。控制器由等效控制器和H∞控制器两部分组成。用RBF神经网络逼近非线性函数,并把逼近误差引入到网络权值的自适应律中用以改善系统的动态性能。H^∞控制器用于减弱外部及神经网络的逼近误差对跟踪的影响。所设计的控制器不仅保证了闭环系统的稳定性,而且使外部干扰及神经网络的逼近误差对跟踪的影响减小到给定的性能指标。最后给出的算例验证了该方法的有效性。 相似文献
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基于多模型方法的全包络鲁棒飞行控制器设计 总被引:5,自引:2,他引:5
利用新一代歼击机不同平衡点的多个非线性子模型对其机动飞行的全包络模型进行逼近。对于每一个子模型,设计相应的动态逆控制器,应用模糊神经网络产生控制器切换决策,实现不同飞行状态下不同模型控制器之间的相互切换。同时为了提高多模型飞行控制效果,对各模型控制器的输入及输出采样并作为神经网络的学习样本,形成一个全包络内的多模型统一神经网络控制器。最后通过歼击机的大迎角机动仿真来验证所设计的基于多模型的统一神经网络控制器的有效性,仿真结果表明所设计的统一神经网络控制器是有效的。 相似文献
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针对四旋翼无人机编队系统存在模型不确定性、未知外部干扰与内部碰撞等问题,提出一种基于预设性能的安全控制方法。首先使用预设性能函数结合误差转换方法,将防止内部碰撞的不等式约束问题转换为无约束问题。同时针对模型中的不确定项,使用神经网络进行逼近;针对神经网络逼近误差与未知外部干扰组成的复合干扰,使用非线性干扰观测器进行估计,并分别设计位置与姿态子系统控制器,避免了编队内四旋翼无人机的碰撞。然后借助Lyapunov方法证明了闭环系统所有信号的收敛性。最后通过数值仿真验证了所提控制方法的有效性。 相似文献
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针对目标大机动情况下制导准确性较差的问题,研究了基于滑模干扰观测器的空空导弹三维预测制导律。利用连续时间非线性预测控制方法,根据导弹当前的状态,选择弹道跟踪误差作为预测性能指标,对其进行在线滚动优化,获得制导指令。同时为了进一步提高导弹制导规律的抗干扰能力,利用滑模干扰观测器对内部不确定性和外部未知干扰进行逼近,并与预测控制方法所得到的制导指令进行综合得到优化制导指令。最后仿真结果表明,所设计的PCG相比于传统的PN,性能有较大的改善,能够实现目标大机动情况下的精确制导,并且所需导弹机动过载小、脱靶量小,具有一定的鲁棒性。 相似文献
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针对无人机绕速度矢量轴滚转机动下状态易越界的问题,研究了一种自适应滑模边界保护控制方法。首先,基于二分法思想改进可达平衡集并引入指令约束方法,进而实现在线边界解算与约束指令生成。其次,为抑制不确定性和外部未知干扰对闭环系统的不利影响,利用径向基神经网络逼近系统不确定性并设计非线性二阶干扰观测器估计复合干扰,进一步设计自适应滑模边界保护控制器以实现无人机在安全边界内的姿态跟踪。最后,通过数值仿真验证了自适应滑模边界保护控制方法的有效性。 相似文献
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基于小波神经网络提出了一种H~∞自适应控制方法。控制器由等效控制器和H~∞控制器两部分组成。用小波神经网络逼近非线性函数,并把逼近误差引入到权值的自适应律中用以改善系统的动态性能。H~∞控制器用于减弱外部及神经网络的逼近误差对跟踪的影响。所设计的控制器不仅保证了闭环系统的稳定性,而且使外部干扰及神经网络的逼近误差对跟踪的影响减小到给定的性能指标。最后基于所设计的控制方法对新一代歼击机设计了飞/推控制系统,并对飞机作大迎角机动仿真。仿真结果表明所设计的飞/推控制系统是有效的,同时验证了所设计的非线性控制方法是有效性的。 相似文献