输入饱和情形下战斗机大机动动态面控制

针对战斗机大机动飞行输入饱和问题，提出了一种自适应神经网络动态面控制方法。采用径向基(RBF)神经网络逼近飞机系统的不确定性，利用双曲正切函数处理系统的输入饱和问题，根据饱和受限后的实际控制输入与期望控制输入之差定义新误差变量，结合该误差变量设计大机动飞行控制律，并构造鲁棒项抵消神经网络逼近误差、外部干扰和建模误差的影响，利用动态面控制技术避免对虚拟控制器的复杂求导并减小计算量。根据Lyapunov稳定性定理证明了闭环控制系统所有信号有界，且通过选择合适的设计参数能够使姿态角跟踪误差收敛到原点的任意小邻域内。通过仿真结果的分析，验证了所提方法具有较好的鲁棒性和稳定性。      

抗离群值的鲁棒正则化贯序超限学习机

针对离群值环境下的在线学习问题,提出一种鲁棒正则化贯序超限学习机(Robust regularized online sequential extreme learning machine,RR-OSELM)。RR-OSELM以增量学习新样本的方式实现在线学习,并在学习过程中基于样本的先验误差进行逆向加权计算以降低学习模型对于离群值的敏感性;同时RR-OSELM通过融合使用Tikhonov正则化技术进一步增强了其在实际应用中的稳定性。实验结果表明,RR-OSELM具有较同类算法更好的鲁棒性和实用性,对于离群值环境下的在线建模与预测问题是积极有效的。     

基于LQG/LTR的飞翼飞机阵风减缓系统研究

根据我国《运输类飞机适航标准》的要求,采用有理谱逼近的方法建立了Von Karman大气紊流的数值仿真模型;详细推导了多变量系统鲁棒性的衡量方法,给出了开环系统奇异值曲线形状与闭环系统鲁棒性的关系;针对飞翼飞机多操纵面的特点,将控制分配技术与LQG/LTR控制器结合在一起,同时兼顾了对飞机过载和翼根弯矩的减缓。仿真结果表明,所设计的控制系统在对飞机过载减缓的同时,也对机翼的翼根弯矩进行了有效的减缓。     

时滞系统内模控制器参数整定方法研究

针对内模原理对时滞系统控制的局限性,利用一阶泰勒级数逼近模型的时 滞部分, 推导了工业上常见的一阶时滞和二阶时滞模型的内模控制参数表达式, 结合 ITAE 指标和系统鲁棒性设计了新的目标函数, 通过对目标函数的寻优实现了内模控制 器参数的整定。仿真结果表明,该方法具有较好的动态跟踪性能、较强的抗干扰性和鲁 棒性,具有一定的工程应用价值。     

基于LMI的Lipschitz非线性不确定系统的鲁棒控制

在常态Lipschitz非线性的基础上,考虑状态参数不确定性。针对这类Lipschitz非线性系统的反馈控制问题,运用Lyapunov方法给出了该系统渐近稳定的充分条件,并提出了应用线性矩阵不等式（LMI）来求解优化反馈增益矩阵,通过定理和Matlab仿真实例得出设计的观测器有效,具有良好的稳定性和鲁棒性。     

超机动飞机飞行控制及大迎角飞行品质研究

超机动飞机飞行控制和大迎角飞行品质研究,对于强调超机动能力的第四代战斗机的飞行控制律设计、验证和试飞评定有着重要意义。以鸭式布局飞机为研究对象,应用推力矢量技术,结合奇异摄动原理和逆系统理论,设计了基于非线性动态逆理论的超机动飞行控制律。从过失速状态飞机空气动力的非线性和非定常迟滞效应、大气紊流等方面初步验证了控制律的...     

一种新的鲁棒非线性卡尔曼滤波

Huber方法是一种基于l1/l2联合范数的估计方法,该方法可以实现估计的鲁棒性,同时尽量不损失滤波精度和效率.基于Huber估计的无味卡尔曼滤波虽提高了无味卡尔曼滤波的鲁棒性,但这种方法用统计线性回归模型来近似非线性的观测模型,损失了无味变换的精度.从Huber方法的数学意义出发,对观测信息(观测值或观测噪声)进行重新构造,然后对精确的非线性观测方程进行标准的无味卡尔曼滤波,这种新的基于Huber方法的无味卡尔曼滤波无需对非线性观测方程进行线性近似,在保持鲁棒性的前提下提高了滤波精度.通过一个具有混合高斯分布观测噪声的简明实例,验证了新算法在鲁棒性、滤波精度以及估计一致性方面的优势.     

滑模变结构控制在电动舵机上的应用研究

根据电动舵机工作原理,推导了电动舵机的数学模型,电动舵机控制中采用滑模变结构控制。仿真结果表明：与传统比例积分微分（PID）控制相比,基于滑模变结构控制的电动舵机的快速性、抗负载能力、抗干扰和鲁棒性等有较大改善。     

永磁同步电机最优滑模控制

为了减少永磁同步电机调速中的动态误差,提出了一种积分性能最优的滑模控制方法。该方法以滑模控制中的动态误差为性能指标,在此基础上建立最优切换函数,并采用最优控制理论对滑模控制器进行设计。用该方法设计的滑模控制系统,通过滑模面斜率的连续变化,能够加速系统状态变量到达滑模面的过程,极大地提高对参数摄动和外部干扰的鲁棒性。仿真结果表明,该时变滑模面控制方法使系统具有无超调、快速、稳定等优点,提高了系统的鲁棒性。     

无虚拟控制律的高超声速飞行器新型模糊控制

针对弹性体模型的吸气式高超声速飞行器(Air-breathing Hypersonic Vehicle; AHV)飞行过程中存在的外部未知扰动和不确定性,提出了一种无需虚拟控制律的新型模糊控制方法。首先,基于飞行器的纵向模型,将控制系统分解为速度子系统和高度子系统;然后对于每个子系统,仅采用一个模糊逼近器对系统的总不确定项进行逼近,摆脱了传统鲁棒控制对于精确模型的依赖,并保证系统的鲁棒性能。与含有虚拟控制律的传统反演控制相比,本文的虚拟控制律仅应用于系统稳定性分析,无需繁琐解算,仅按实际控制律需要执行。采用范数估计策略为模糊系统权系数参数向量的范数设计自适应律,保证了实时性的同时大大减少了逼近过程的学习量。最后通过仿真分析,在引入参数摄动的条件下,对系统输入的参考速度和参考高度进行跟踪控制,验证了控制器的鲁棒性和稳定性。