复杂动态环境下无人飞行器动态避障近似最优轨迹规划

针对复杂动态环境下无人飞行器的动态障碍规避问题，基于合理假设建立了无人飞行器和动态障碍的运动学模型，并综合考虑无人飞行器飞行过程中的终端约束、控制输入约束、安全避障约束等，以能量最少为性能指标构建动态避障问题数学描述。之后，针对终端约束和控制输入约束，依据优化模型预测静态规划算法(OMPSP)生成初始轨迹；针对动态避障问题的不等式约束，引入松弛变量并结合滑模变结构控制方法设计松弛变量动力学，实现对一个、多个或同时多个动态障碍的安全规避；最后，依据有限时间微分动态规划(RHDDP)算法进行轨迹优化，获得满足上述各种约束并能规避动态障碍的近似最优轨迹。     

区域极点及方差约束下的航天器拦截控制：静态输出反馈情形

本文提出并讨论了具有选通窗约束的航天器拦截控制问题，指出航天器拦截控制的稳暂态性能指标可表现为系统稳态状态方差及闭环区域极点的形式。然后，基于配置控制的思想，本文完整地给出了期望静态反馈控制器的存在条件及其解析表达式，并举例说明所提设计方法的直接性与有效性     

奇异摄动法解最优拦截问题

本文应用奇异摄动法探讨水平面内飞机的中远程拦截问题。在介绍航迹优化的一般方法之后,通过采用三重时间尺度分离法建立奇异摄动的数学模型,求出了外层解、边界层解和一致有效的组合解,导出了以推力参数和滚转角为控制变量的最短时间拦截的最优控制律。并以F-4飞机为例,计算了拦截成功的最短时间和最优航迹。其结果可作为空中拦截实时在线优化的参考。     

电视指令制导空地导弹垂直命中目标的末制导系统研究

根据人在回路的电视指令制导空地导弹的一般作战攻击过程，将其末制导归结为满足落角约束的目标跟踪问题，接着设计了一种考虑导弹驾驶仪动态因素和重力的影响，能垂直命中目标的末制导律，然后研究了将它应用于电视指令制导空地导弹的弹载设备需求和可行性，最后将其与某型电视指令制导空地导弹使用的末制导律进行了对比，检验了它的优良性能。     

一阶滞后对象广义预测控制下的闭环稳定性分析

 利用参数模型和非参数模型相结合的方法,给出了一阶滞后对象在广义预测控制下闭环稳定的充要条件。发现:(1)对开环稳定的一阶滞后对象,总存在一组控制器参数,使得在该控制器控制下,无论对象的开环增益K与时间常数T如何变化,闭环系统都保持稳定;(2)对于开环不稳定的一阶滞后对象,无论控制器参数如何选取,当K和T的变化超出一定范围时,闭环系统就会失去稳定性。     

一种新的极点配置广义预测控制方法

 提出一种新的极点配置广义预测控制方法,该方法在性能指标函数中引入控制增量的当前及过去值项来进行闭环系统极点配置,同时通过调节控制器中的设计参数可改进闭环系统动态性能,且能保证闭环系统无稳态输出误差。     

基于零控脱靶量的大气层外拦截中制导研究

针对大气层外拦截中段采用耗尽关机固体燃料发动机的情况,设计了基于零控脱靶量的鲁棒中制导律。推导了系统状态转移矩阵,通过数值方法求解得到考虑地球扁率J2摄动项的拦截器零控脱靶状态,在此基础上将推力分解到视线方向和垂直视线方向,并根据垂直视线方向需要速度增量大小设计了推力分配比例系数,使得推力方向平稳变化且能快速减小系统的零控脱靶量。仿真表明,所设计的中制导律简单、可靠,便于工程实现,能有效提高拦截精度,并对发动机工作参数具有较强的鲁棒性。     

基于变量集结预测控制的四旋翼无人机控制器设计

针对四旋翼无人机路径跟踪问题，设计了一种基于变量集结预测控制的控制器。首先以四旋翼无人机状态空间模型为基础建立预测模型；接着设计控制器时采用分段集结的策略把控制量集结成三段优化序列以减少优化计算量，并降低优化保守性，为了进一步加强系统稳定性，控制器引入终端代价函数和终端约束；最后用四旋翼无人机的动力学模型作为被控对象进行仿真验证，结果表明：该控制器能使四旋翼无人机在三轴方向均能实现一个良好的路径跟踪效果。与传统方法相比，这种基于变量集结的预测控制策略能够减小在线优化量，更适合四旋翼无人机飞控芯片的应用。     

基于深度学习的组合体航天器模型预测控制

利用模型预测算法先预测控制结果后控制的类人行为特点，借助深度学习在多参数寻优上的优势，提出了一种基于卷积神经网络的模型预测控制算法，满足航天工程低硬件需求，实现组合航天器多场景下姿态控制律的重构。该算法首先利用模型预测控制将组合航天器从初始状态控制到预期状态，然后将控制过程中状态量用于3层3核卷积神经网络的训练，训练完成后，用该卷积神经网络代替模型预测对组合航天器进行控制，从而降低计算资源需求。仿真校验表明：该算法可预测5个控制周期内的控制参数，相比传统模型预测算法所需硬件计算时间降低约5倍，在一般硬件环境下30 s内即可完成各场景下的组合航天器姿态控制，控制精度在10 -4 量级。     

基于最大转矩电流比控制的永磁同步电机模型预测控制

由于永磁同步电机(PMSM)具有诸多优点,提出了一种基于最大转矩电流比(MTPA)控制的永磁同步电机模型预测控制方法,使磁阻转矩利用率最大化。利用离散化的数字处理技术,深入研究了多个优化目标的典型问题,其中包括:开关状态约束、MTPA优化、最大电流限制及延时补偿策略等。MATLAB/Simulink仿真数据证明:该控制系统实现了MTPA控制并且动态响应过程十分迅速,而且显著提升了PMSM模型预测控制系统的工作效率,对电机参数产生的波动显示出较强的鲁棒性。