基于RBF网络的飞行器姿态滑模控制器

针对中制导段飞行时间长,空间拦截器需要进行一定的姿态机动,提出一种基于RBF网络的姿态控制器.建立了拦截器3个通道的姿态运动模型,对每个通道进行变结构控制,并在此基础上对变结构控制器增益通过RBF(Radial Basis Function)网络进行自适应控制,同时给出了稳定性证明.仿真结果表明,该方法能有效实现拦截器中制导段的姿态控制.     

具有输入约束的飞机姿态L1自适应控制

针对具有模型不确定性、控制舵面故障以及非线性干扰的飞机俯仰姿态控制问题,基于L1自适应方法设计增广控制器。设计合适带宽的低通滤波器,以满足控制器快速自适应要求,保证系统输入输出信号的一致性能有界。考虑伺服控制实际存在的幅值约束,推导出所设计的自适应控制系统的稳定性条件及其性能界,即忽略幅值约束时,选择足够大的自适应增益,闭环系统性能能够任意接近参考系统;考虑幅值约束时,闭环系统的性能可以通过增大自适应增益得以改善,但是不能任意接近参考系统。仿真验证了所设计的飞机姿态控制系统的有效性,结果表明控制器对有界不确定性和干扰具有鲁棒性,同时满足输入约束要求。     

二维欧拉方程在非结构网格上的自适应有限元算法

发展了一种易于和自适应网格加密技术相结合的非结构三角形网格生成技术。这种方法的特点是域内节点可任意规定;根据欧拉方程解的误差估计,在流场某些区域增加节点后,能重新快速生成新的具有高质量三角形单元的非结构网格。欧拉方程采用Ｇａｌｅｒｋｉｎ空间离散和Ｒｉｃｈｔｍｙｅｒ两步显式时间推进相结合的有限元法求解,并以沿流线熵的变化量作为物理判据进行网格自适应加密,提高解的精度。     

自适应广义预测控制系统的鲁棒稳定性分析

研究当被控对象具有未建模动态、参数时变、非线性以及有界干扰时,自适应广义预测控制系统的鲁棒稳定性。提出了分析和设计鲁棒自适应广义预测控制系统的一般理论和方法。给出了一类满足弱化鲁棒稳定性条件的鲁棒参数自适应算法,并根据确定性等价原理将它和鲁棒广义预测控制律结合,建立了鲁棒间接自适应广义预测控制算法。采用统一的理论分析了已建立的自适应广义预测控制算法的全局稳定性和鲁棒性,得出了自适应控制系统具有鲁棒稳定性的新条件：自适应验后误差和对象参数估值变化的均值渐近小,从而弱化了现有自适应控制系统的鲁棒稳定性条件。     

二维柔壁自适应壁风洞中三维模型近音速试验技术

根据跨音速面积律将翼-身组合体模型转变为等效旋成体模型 ;并将风洞的矩形截面转变为等面积圆截面 ;由此通过轴对称跨音速小扰动速势方程求解圆截面风洞洞壁调节量 ;进而得到矩形截面上、下洞壁调节量。以堵塞比为 2 .64%的模型在西北工业大学高速二维柔壁自适应壁风洞中进行了翼面测压试验,并以同一模型在德国宇航院 HKG风洞中 (堵塞比为0 .35 % )做了对比试验。在近音速情况下 ( Ma∞=0 .94,0 .994和 1 .0 0 8),α=0°,2°时两者结果符合良好     

小型无人机L1自适应纵向控制设计

针对小型无人机模型的不确定性以及传统模型参考自适应控制瞬态性能差的不足,采用一种新的L1自适应控制方法对小型无人机进行纵向俯仰角控制设计.首先研究了L1自适应控制方法的基本数学理论及其在一般不确定系统中的应用;考虑存在不确定因素时的小型无人机纵向模型,利用L1自适应控制方法设计了小型无人机纵向俯仰角的控制器;最后对所设...     

Nonlinear Adaptive Slewing Motion Control of Spacecraft Truss Driven by Synchronous V-gimbaled CMG Precession

The slewing motion control of a truss arm driven by a V-gimbaled control-moment-gyro (CMG) is a nonlinear control problem. The V-gimbaled CMG consists of a pair of gyros that must precess synchronously. The moment of inertia of the system, the angular momentum of the gyros and the external disturbances are not exactly known. With the help of feedback linearization and recursive Lyapunov design method, an adaptive nonlinear controller is designed to deal with the unknown items. Performance of the proposed controller is verified by simulation.     

复合翼无人机加速段纵向飞行特性分析与控制设计

针对高成本的大型复合翼(VTOL)无人机(UAV)从悬停到巡航的纵向加速飞行转换阶段开展气动/控制综合研究。基于叶素动量(BEMT)理论建立斜向入流下旋翼气动载荷计算模型，并与CFD算例对比验证其准确性。分析出旋翼系统引起整机焦点前移产生静不定效应，其中心应置于全机重心之后。仿真对比不同加速策略下的加速特性、控制效能余量等指标，给出-5°俯仰角，定推进油门的加速策略。考虑控制输入冗余，作动器动态响应不同，引入虚拟控制量的概念，采用频域分解的效能分配准则实现静态分配。考虑建模误差，设计L1自适应姿态控制框架实现动态控制增稳，拉偏仿真验证其鲁棒性。飞行试验验证了所述建模方法、加速策略及控制律框架的有效性。      

基于L1自适应推力矢量型V/STOL飞行器增稳控制

针对推力矢量型V/STOL飞行器起降过渡阶段动力系统转换过程存在的控制量耦合与冗余问题,设计了相应的内环增稳控制器和控制分配策略。首先,利用喷射气流效应经验公式建立了带升力损失项的动力系统与飞行动力学模型。然后,采用非线性动态逆方法设计了外环控制律,采用L1自适应控制方法设计了内环控制律,以补偿系统建模误差及参数不确定性的影响。最后,根据控制冗余度,基于效能分配准则设计了控制分配策略,实现了控制解耦,并进行了仿真验证。蒙特卡洛打靶仿真结果表明,即使存在较大参数摄动,控制器仍然可以很好地跟踪参考输入,这说明设计的控制器控制性能与鲁棒性良好。     

5自由度机器人手臂模糊自适应控制

为了在一定的跟踪精度范围内且存在不确定性因素的情况下控制机器人跟踪设定的轨迹,给出了一种基于控制器输出误差法的自适应模糊控制法来控制机器人手臂.采用梯度下降法调节部分或全部参数以减小输出误差.该方法被应用于5自由度机器人控制系统中,仿真结果显示模糊逻辑控制器参数得到了实时调整,该方法有效.