基于自适应模糊系统的空天飞行器非线性预测控制

 针对一类多输入多输出非线性不确定系统,提出了基于自适应模糊系统的非线性预测控制方法。控制器由基于模糊系统的非线性预测控制器和鲁棒自适应控制器两个部分组成。根据系统的跟踪误差在线调整模糊系统的权值,使得模糊系统一致逼近被控对象中的非线性函数,通过泰勒展开设计出基于模糊系统的非线性预测控制律,避免了预测控制在线优化带来的繁重的计算负担。鲁棒自适应控制器则用于减少不确定和模糊逼近误差对系统的影响。所设计的控制器保证了闭环系统的最终一致有界稳定。基于Lyapunov稳定原理,给出了理论证明和分析。最后利用提出的控制方案设计了空天飞行器高超声速飞行姿态的控制系统,仿真结果表明了控制方案的有效性。     

空天飞行器的鲁棒自适应模糊轨迹线性化控制

提出了鲁棒自适应模糊轨迹线性化控制(RAFTLC)方法并应用于空天飞行器(ASV)飞行控制系统设计.根据系统的先验知识, 设计出标称模糊系统对系统的未知干扰和不确定进行估计, 并通过鲁棒自适应控制项来克服标称模糊系统逼近误差和权值误差的影响.标称模糊系统逼近误差和权值误差的界在线调整.采用Lyapunov方法证明了闭环系统的所有信号一致最终有界.最后利用提出的控制方案设计了ASV飞行控制系统, 并在高超声速条件下进行了仿真验证.仿真结果表明了控制方案的有效性和鲁棒性.      

基于T-S模糊系统的空天飞行器鲁棒自适应轨迹线性化控制

 基于T-S模糊系统提出了鲁棒自适应轨迹线性化控制(RATLC)方法。利用T-S模糊系统逼近未知干扰和不确定性因素,并采用Lyapunov方法设计了鲁棒自适应控制律。不论系统状态的维数和用于逼近不确定的模糊系统规则数为多少,整个系统仅有两个参数在线调整。理论分析证明了闭环系统所有信号一致最终有界。应用提出的控制方案设计了空天飞行器(ASV)飞行控制系统,并在高超声速飞行条件下进行了仿真验证,仿真结果表明了控制方案的有效性和鲁棒性。     

简化的鲁棒自适应模糊动态面控制及其应用

 针对不确定严格反馈块控非线性系统,提出了一种简化的鲁棒自适应模糊动态面控制方法。利用T S模糊系统在线逼近系统的不确定及外界干扰,简化自适应参数调整方法,解决了动态面控制自适应参数过多的问题。基于Lyapunov方法及小增益理论证明了闭环系统半全局一致最终有界。该方法设计的控制器复杂性低且具有最少的在线调整自适应参数,易于工程实现。最后对所提出的方法进行了某推力矢量战斗机的Herbst机动仿真,结果表明了方法的有效性。     

基于神经网络的自动着陆飞行鲁棒自适应逆控制

针对飞机自动着陆飞行提出了基于神经网络的鲁棒自适应非线性动态逆控制器设计方案。首先采用非线性动态逆方法设计着陆飞行的基本控制律,再利用多层感知器神经网络设计适当的权值调整规则使其能够自适应地逼近和补偿逆误差。仿真结果表明,所设计的飞行控制系统是有效的,系统能够克服动态逆误差对着陆飞行控制带来的不利影响。     

无人直升机飞行控制系统设计

基于直升机非线性动力学方程 ,在简化悬停和低速飞行模态的推力扭矩模型的基础之上 ,用多变量线性鲁棒控制、遗传模糊控制和非线性跟踪控制等 3种不同方法 ,设计了飞行控制系统 ,并通过各种飞行仿真验证了飞行控制性能 ,分析与比较了这 3种方法的特点     

基于自适应模糊滑模退步控制的直接力/气动力复合控制导弹自动驾驶仪设计

针对直接力/气动力复合控制导弹所具有的强耦合非线性特性,提出了一种基于自适应模糊滑模退步控制的自动驾驶仪设计方法.该方法利用自适应模糊系统所具有的万能逼近特性,对大迎角飞行过程中导弹动力学方程中存在的非线性函数进行逼近,并利用变结构控制所具有对干扰的强鲁棒性,构造误差系统滑模面,克服了逼近误差和外界干扰对控制系统的影响,实现了对大机动指令的精确跟踪.仿真结果表明,所设计的自动驾驶仪对过载指令有良好的跟踪效果,对模型不确定性和外界干扰具有鲁棒性.     

基于多模型方法的全包络鲁棒飞行控制器设计

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。     

Fuzzy adaptive robust control for space robot considering the effect of the gravity

Space robot is assembled and tested in gravity environment, and completes on-orbit service（OOS） in microgravity environment. The kinematic and dynamic characteristic of the robot will change with the variations of gravity in different working condition. Fully considering the change of kinematic and dynamic models caused by the change of gravity environment, a fuzzy adaptive robust control（FARC） strategy which is adaptive to these model variations is put forward for trajectory tracking control of space robot. A fuzzy algorithm is employed to approximate the nonlinear uncertainties in the model, adaptive laws of the parameters are constructed, and the approximation error is compensated by using a robust control algorithm. The stability of the control system is guaranteed based on the Lyapunov theory and the trajectory tracking control simulation is performed. The simulation results are compared with the proportional plus derivative（PD） controller, and the effectiveness to achieve better trajectory tracking performance under different gravity environment without changing the control parameters and the advantage of the proposed controller are verified.     

无人驾驶直升机发动机模糊自适应PID控制

针对某型无人驾驶直升机发动机控制的特点,提出恒量供油、恒速控制和总距前馈补偿控制的复合控制策略,在飞行控制计算机内建立发动机模糊自适应PID控制器,利用模糊规则和推理来在线调整PID参数,使发动机安全平滑启动,并在各种功率状态下保持输出轴转速恒定。经含实物仿真试验、地面试车、系留试验以及无人机整机试飞测试,所设计的发动机控制方案动态响应速度快,对总距变化等干扰的抑制作用强,能保证主旋翼在各种飞行状态下获得最佳的气动效率,改进无人直升机的飞行性能。      

机翼颤振的鲁棒自适应切换控制

将机翼颤振问题对应的气动伺服弹性系统动态,看做沿飞行轨迹或特定飞行动作的若干模型的连续切换,引入切换系统描述其包线内的动态特性。进而,基于多Lyapunov函数方法和模型参考自适应控制(MRAC)理论,提出一种机翼颤振鲁棒自适应切换控制方案。该方案允许不同速度设计点的模型及对应控制器进行快速切换,以全面覆盖飞行包线内的系统动态,获得良好的机翼颤振主动抑制效果,有效规避自适应控制需要参数缓慢变化的缺陷。同时,构建Lure-Postnikov形式的Lyapunov函数,采用多Lyapunov函数方法,以线性矩阵不等式的形式,推导闭环切换系统为有界MRAC系统的充分条件,确保飞行包线内颤振抑制的全局稳定性。     

飞行控制系统的非线性鲁棒控制

对非线性飞行控制系统的非线性鲁棒动态逆设计方法作了研究,给出了一种具有鲁棒稳定的非线性动态逆控制方案,以克服飞机在机动飞行时,被控对象参数不确定性和外干扰对系统稳定性的影响,并给出了该方案在这种情况下的稳定性结果。     

自适应模糊-滑模控制在重构飞行控制中的应用

 论述了综合运用非线性动态逆、自适应模糊系统和滑模控制的优点进行飞行控制律设计的方法。运用非线性动态逆理论对非线性系统进行近似线性化 ,用模糊自适应系统来抵消近似非线性逆带来的误差 ,最终的残差由滑模控制项补偿。根据李亚普诺夫稳定性理论推导了自适应系统权值的调整规律 ,从而保证了闭环系统的稳定性。将此方法应用于带推力矢量飞机重构飞行控制 ,对两类故障的仿真结果表明 :即使系统未检测到故障 ,在较大的舵面损伤情况下 ,飞控系统性能仍能得到很好的保持。     

先进重构飞行控制技术和方法研究

重构飞行控制技术本质上是一种容错飞行控制技术，它使飞控系统具有适应未知故障和损伤的能力，从而可以有效地提高安全性和任务效能。先进重构飞行控制技术在原有的基础上更加强调自适应的能力，而不再依赖故障诊断和隔离（FDI）系统，因而促进了鲁棒控制、智能控制和逢适应控制技术在该领域的交叉和融合。首先回顾了重构飞行控制技术的发展现状，然后给出了几种先进重构控制方法，并总结了先进重构飞行控制技术的主要技术优势，最后展望了它的发展趋势和应用前景。     

折叠翼飞行器发射段鲁棒非线性控制系统设计

为解决折叠翼飞行器在发射段各项特性变化较大、对飞行控制律鲁棒性要求较高的问题,设计了一种以块控反步法为基础的自适应鲁棒非线性控制器.在发射段动态模型基础上,该控制器采用径向基函数( RBF)神经网络自适应逼近飞行器特性变化时的系统未知不确定性和干扰,通过在虚拟控制律中引入动态面控制技术避免多重微分运算,克服了传统反步法...     

直升机内回路姿态模糊控制

 主要研究了直升机内回路的姿态控制技术, 将专家知识和训练数据相结合产生直升机的内回路模糊姿态控制器。由于模糊控制所固有的特点, 以及直升机的飞行状态多变, 模糊姿态控制器无法对直升机进行精确控制, 提出了利用另一个在线自适应模糊系统来补偿控制误差的方法。自适应模糊控制器的自适应学习算法通过李亚普诺夫稳定性分析得到, 从而也保证了整个系统的稳定性。仿真算例证明了本方法的有效性。关键词: 直升机; 姿态控制; 模糊控制; 自适应控制; 仿真     

基于模糊模型的鲁棒自适应重构飞行控制

提出了一种基于模糊模型的歼击机鲁棒自适应重构控制方案。整个控制方案基于T S模糊模型,将歼击机各飞行状态的局部线性调节器与鲁棒自适应神经网络重构控制器相结合,避免了传统的增益预置方法中控制律在不同工作点之间切换造成的参数突变对系统性能的影响,可以保证系统在全局上拥有局部工作点具有的期望性能,证明了重构系统的全局闭环渐近稳定性。所提出的带有补偿项的完全自适应RBF神经网络,通过在线自适应调整RBF神经网络的权重、函数中心和宽度,提高了神经网络的学习能力,同时通过自适应补偿项来在线估计神经网络的近似误差边界,可以有效地在线修正建模误差、外扰及操纵面故障等因素的影响,保证系统的操纵品质。仿真结果表明了所提出方法的有效性。     

高效强力复合铣A轴的动力学建模与自适应滑模控制

A轴单元作为五轴数控机床的关键功能部件,其控制精度直接影响工件的加工精度和表面质量。针对系统参数摄动和不确定性切削负载对A轴伺服系统控制精度的影响,分析了A轴驱动系统的动静态性能,讨论了驱动扭矩、负载扭矩、运动方向和系统参数之间的相互关系,并建立了系统的非线性动力学模型。基于该动力学模型,设计了自适应模糊滑模控制器（AFSMC）,采用模糊系统对滑模控制律中的非线性函数项进行自适应逼近,并基于Lyapunov理论设计了模糊系统中可调参数的自适应律,同时,在滑模控制（SMC）的切换控制部分采用了指数趋近律。实验结果表明,所设计的AFSMC对不确定性负载扭矩和系统参数摄动具有较强的鲁棒性。与传统滑模控制（TSMC）相比,其在有效减小控制输入抖振的同时,使得跟踪控制精度提高了14.54%。     

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。     

Fuzzy robust nonlinear control approach for electro-hydraulic flight motion simulator

A fuzzy robust nonlinear controller for hydraulic rotary actuators in flight motion simulators is proposed. Compared with other three-order models of hydraulic rotary actuators, the proposed controller based on first-order nonlinear model is more easily applied in practice, whose control law is relatively simple. It not only does not need high-order derivative of desired command,but also does not require the feedback signals of velocity, acceleration and jerk of hydraulic rotary actuators. Another advantage is that it does not rely on any information of friction, inertia force and external disturbing force/torque, which are always difficult to resolve in flight motion simulators. Due to the special composite vane seals of rectangular cross-section and goalpost shape used in hydraulic rotary actuators, the leakage model is more complicated than that of traditional linear hydraulic cylinders. Adaptive multi-input single-output(MISO) fuzzy compensators are introduced to estimate nonlinear uncertain functions about leakage and bulk modulus. Meanwhile, the decomposition of the uncertainties is used to reduce the total number of fuzzy rules. Different from other adaptive fuzzy compensators, a discontinuous projection mapping is employed to guarantee the estimation process to be bounded. Furthermore, with a sufficient number of fuzzy rules, the controller theoretically can guarantee asymptotic tracking performance in the presence of the above uncertainties, which is very important for high-accuracy tracking control of flight motion simulators.Comparative experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm, which can guarantee transient performance and better final accurate tracking in the presence of uncertain nonlinearities and parametric uncertainties.