超机动飞行的非线性反推自适应控制

为解决对象参数未知时的超机动飞行控制问题,设计了一种非线性反推自适应控制器。针对超机动飞行的非线性模型,适当选取Lyapunov函数和中间虚拟控制信号,同时通过自适应控制律的设计来调节未知参数并得到了最终的控制信号。仿真结果表明,即使模型参数未知,所设计的控制律也能在过失速机动条件下控制飞机跟踪指令飞行,同时保证了闭环系统的稳定性。     

战斗机超机动飞行自抗扰控制器设计

提出了一种利用自抗扰控制器算法在大包线范围内设计超机动飞行控制系统的新方法。根据奇异摄动理论和自抗扰控制器能够动态补偿系统模型扰动和外扰的特性,在超机动飞行的快慢子回路中分别引入自抗扰控制器,实现了快变量和慢变量的动态解耦控制。控制律设计直接依据超机动飞行的强耦合、强非线性模型,在很大的包线范围内不需要改变控制器的结构和参数,大大简化了设计过程。大包线范围内的大迎角机动仿真结果表明,系统具有良好的动态和稳态性能,控制器具有很强的鲁棒性,为解决大包线范围内的超机动飞行控制问题提供了一种新的途径。     

超机动飞机动态逆-PID控制器设计

对超机动飞机在大迎角机动下的控制律进行设计,并完成相关仿真验证.通过引入推力矢量技术,建立带推力矢量的飞机非线性数学模型;采用奇异摄动理论,将飞机状态划分为快慢变换不同的同路,分别应用动态逆设计飞行控制律;并采用PID控制补偿由于未精确建模带来的系统逆误差;最后对所设计的控制律进行了机动指令飞行仿真.仿真结果表明,设计的控制律能在大迎角机动条件下控制飞机跟踪指令飞行,并保证闭环系统的稳定性.     

推力矢量控制与飞机过失速机动仿真研究

非线性动态逆为非线性系统控制律的设计提供了一种重要手段。针对过失速机动飞机探讨了非线性动态逆方法在飞行控制系统设计中的应用。根据非线性动态逆的特点将飞机的动态特性分为快慢不同的状态变量。对快变量应用非线性动态逆进行控制律设计是将飞机气动控制面和推力矢量控制作为输入；慢状态变量控制律的设计是利用快状态变量作为输入。并采用伪逆的优化计算方法对各控制面的操纵权限分配进行了探讨。“Cobra”和“Herbst”两个过失速机动的实现证明该设计方法和仿真方法是成功的。     

战斗性机动飞行的智能反步自适应控制

针对飞机战斗性机动飞行时模型非线性和参数不确定性的特点,提出了一种非线性反步自适应控制方法.在系统输入输出反馈线性化基础上,基于滑模的思想适当选取李亚普诺夫函数,通过反步的方法回馈递推得到控制律,并且利用粒子群算法优化固定参数改善动态性能,同时设计相应的自适应律来调节未知参数,最后通过伪逆控制分配方法得到最终控制信号.仿真结果表明:在较大的模型气动参数不确定条件下,所设计的控制律仍能理想地跟踪飞机战斗性机动指令飞行,同时具有快速的收敛性和良好的鲁棒性.     

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...     

一种动态面神经网络鲁棒飞行控制律设计

提出一种基于RBF(Radial Based Function)神经网络和动态面控制的飞行控制律设计方法。针对飞机气动参数变化引起的非线性和不确定性,通过RBF神经网络在线逼近。动态面飞行控制律消除了反推设计方法中由于对虚拟控制反复求导而导致的复杂性问题。同时,在控制律设计中引入一个鲁棒因子项来补偿外界干扰和神经网络的逼近误差,提高了系统的鲁棒性,使整个系统获得更好的跟踪控制性能。基于Lyapunov稳定性定理证明了闭环系统的所有信号半全局一致终结有界,并且通过适当选择设计参数,跟踪误差可收敛到原点的一个小邻域内。最后,通过飞机俯仰运动飞行的数值仿真验证了该方法的有效性。     

推力矢量控制与飞机过失速动仿真研究

非线性动态逆为非线性系统控制律的设计提供了一种重要手段，针对过失速机动飞机探讨了非线性动态逆方法飞行控制系统设计中的应用。根据非线性动态逆的特点将飞机的动态特性为为快慢不同的状态变量。对快变量应用非线性动态逆进行控制律设计是将飞机气动控制面和推力矢量控制作为输入；慢状态为量控制律的设计是利用状态变量作为输入。并采用伪逆的优化计算方法对各控制面的以限分配进行了搪塞。“Ｃｏｂｒａ”和“Ｈｅｒｂａｔ”两     

基于神经网络的超机动飞机自适应重构控制

 讨论了一种基于神经网络的超机动飞机直接自适应重构控制方法。飞机的基本控制律采用非线性动态逆方法设计,对于模型不准确和舵面故障等因素导致的逆误差采用神经网络进行在线补偿。通过仿真表明,在飞机发生舵面故障时,神经网络通过自适应地补偿逆误差,可以快速在线重构控制律,保持飞机稳定和一定的操纵品质。     

改进动态面控制方法及其在过失速机动中的应用

为提高模型飞行试验中飞机过失速机动控制品质,发展了一种考虑非定常气动力效应与舵回路作动器模型的改进动态面飞行控制律。针对一般仿射模型情形的控制律设计了流程:首先针对子系统推导动态面控制律,然后综合全系统并考虑控制约束导出滑模控制律,在一定的假设条件下,证明了闭环控制系统为输入-状态稳定。在应用提出的控制方法进行过失速机动控制律设计中,为准确预测飞机非定常气动力效应,利用过载测量量反解飞机气动力、采用微分方程模型计算飞机非定常力矩。由于综合了作动器动力学模型,控制律的控制效果受作动器带宽影响较小,可以有效消除由作动器动态响应引起的控制效果变差问题,同时控制律中对非定常气动力效应的有效预测也有利于过失速机动品质的改善。     

基于Backstepping的严格反馈极值搜索系统控制器设计

针对一类含不确定参数的严格反馈型极值搜索系统的控制问题,将极值搜索方法和反演(Backstepping)控制方法相结合,设计出系统状态的极值参考轨迹,利用 Backstepping控制方法逐步递推选取适当的 Lyapunov函数设计控制器和不确定参数自适应估计律,实现目标函数的极值搜索。仿真表明所提出控制器设计方法的有效性。     

一类非线性系统的输出反馈渐进输出追踪控制

研究一类非线性系统的输出反馈输出追踪控制问题。利用高增益观测器和反传设计方法,在非线性系统满足Lipschitz条件下,对任意给定的常数参考信号,设计了动态输出反馈控制器,使得闭环系统的输出指数渐进追踪参考信号。     

飞翼无人机机动飞行非线性反步控制律设计

飞翼布局无人机具有操纵能力不足、非线性和耦合性强的特点。传统的反步控制方法能够提高飞翼 无人机系统的鲁棒性,但是存在奇异值计算、保守性等问题。本文提出一种改进的反步控制方法。建立飞翼无 人机仿射非线性模型,运用该方法进行鲁棒控制器设计,并进行仿真验证分析。结果表明:该方法解决了传统 反步控制方法所具有的奇异值计算、保守些问题,突破现有鲁棒设计方法对系统不确定性范数上界已知要求的 限制,所设计的控制器鲁棒性较高。     

基于Backstepping的 多输入极值搜索系统控制器设计

针对一类含未知参数的多输入极值搜索系统的控制器设计问题,设计出极值搜索系统的状态量极值参考轨迹,利用Backstepping方法进行控制器设计,给出未知参数估计律,以实现对目标函数的极值搜索过程。数字仿真验证了所提出的基于Backstepping的控制器设计方法的有效性。     

基于支持向量回归机的发动机/直升机扭矩超前控制

主要研究涡轴发动机转速按扰动补偿控制问题,提出了一种基于迭代约简最小二乘支持向量回归机算法和模型预测机制的直升机扭矩动态超前预测模型设计方法.首先用迭代约简最小二乘支持向量回归机设计了旋翼扭矩按飞行状态和操纵量估计的非参数动态反馈模型,然后设置了扭矩模型预测机制,以获得扭矩的超前动态信息.接着利用扭矩超前预测信息设计了...     

Full control of a PWM DC-AC converter for AC voltage regulation

The design and implement action of a DSP-based fully digital-controlled single-phase pulsewidth modulated (PWM) dc-ac converter for ac voltage regulation is described. The proposed multiloop digital controller (MDC) consists of a current controller, a voltage controller, and a feedforward controller. This MDC was realized using a single-chip digital signal processor (DSP). The PWM gating signals are determined at every sampling instant by the proposed multiloop digital control scheme using a set of detected feedback signals. A software current control; scheme has been developed to achieve fast current control of the PWM inverter and decouple the inductor of the output filter. Experimental results have been given to verify the proposed digital control scheme. The constructed DSP-based PWM dc-ac converter system can achieve fast dynamic response and with low total harmonic distortion (THD) for rectifier type of loads     

BACKSTEPPING控制理论及在非线性飞控系统中的应用

在非线性飞控系统研究领域,反馈线性化方法是使用非常广泛的一种方法.然而反馈线性化理论在飞机控制系统中应用通常与奇异摄动理论结合,需要将飞机动态进行时标分离假设,使用内、外环的控制方案,这种方案在理论上存在着闭环系统可能不稳定的隐患.BACSTEPPING理论是继反馈线性化理论之后发展起来的一种控制理论.基于BACSTEPPING理论的控制系统是通过Lyapunov稳定性理论推导得出,确保了系统闭环稳定性.仿真结果表明此方案是正确和有效的.     

基于跟踪微分器的高超声速飞行器Backstepping控制

针对存在模型参数不确定和外部干扰的高超声速飞行器（HFV）跟踪控制问题,提出一种基于Backstepping方法的抗饱和非线性控制器。将飞行器纵向动力学模型分为速度子系统和航迹倾角子系统,然后针对每个子系统单独设计控制器。设计跟踪微分器获得信号的一阶导数,用以估计系统中的不确定干扰项和避免"微分项膨胀"问题。控制器设计过程考虑了控制量发生饱和的情况。基于Lyapunov理论证明了闭环系统信号的稳定性。与传统高超声速飞行器Backstepping方法相比,所设计的控制器采用待跟踪状态与理想控制指令之间的实际误差作为反馈量,放宽了对系统干扰项的限制,提高了控制器对控制增益变化的适应性,进而提高了闭环系统的跟踪控制性能。对比仿真结果验证了所设计方法的有效性。     

基于BSP-ANN的四旋翼无人机轨迹跟踪方法

为了降低无人机轨迹跟踪误差,提高系统抗干扰能力,对反步（Backstepping）法进行改进提出一种基于反步神经网络（BSP-ANN）的无人机轨迹跟踪方法。首先,建立了四旋翼无人机运动学模型;然后,结合Backstepping方法在无人机的姿态控制、轨迹跟踪控制系统中引入Sigma-Pi神经网络,同时设计Sigma-Pi神经网络控制率,并证明该控制率满足Lyapunov意义下的系统稳定;最后,分别给出了相应的仿真实验。仿真结果表明：该算法可以有效降低跟踪误差,缩短无人机跟踪时间,同时可以提高系统的抗干扰能力。