非最小相位系统输出跟踪的最优预测控制方法

讨论了一类非最小相位系统的输出跟踪问题。非最小相位系统广泛存在于机器人柔性结构控制、飞机的飞机控制和航天器发射等实际问题中。由于非最小相位系统内部动态的不稳定性,传统的一些输出跟踪方法将导致系统的某些变量发散。文中通过讨论系统的有界理想状态轨迹,将期望跟踪的输出进行了扩充,利用预测控制方法研究了一类非最小相位系统的输出跟踪问题,从理论上证明了利用预测控制可以使非最小相位系统稳定地渐近跟踪期望输出。     

MIMO非线性非最小相位系统的鲁棒跟踪控制

针对仿射多输入多输出非线性非最小相位系统,提出了一种新的鲁棒跟踪控制方案.用反馈线性化解耦系统输入输出关系,通过高增益状态反馈镇定系统外部动态,通过模型预测控制镇定系统内部动态,所设计的控制器能保证跟踪控制闭环系统的指数稳定性,且对系统参数扰动具有鲁棒性.仿真结果表明了所提出方法的有效性和优越性.     

不确定非线性系统的鲁棒输出跟踪

研究了一类具有参数不确定性和外界干扰的仿射非线性系统鲁棒输出跟踪控制问题。首先利用微分几何理论中的输入输出反馈线性化技术钭不确定线性系统通过一非线性状态变换化为线性化规范形，然后利用变结构控制的思想提出了一种基于标称系统和不确定性范数界的鲁棒输出跟踪控制器设计方案，并用李雅普诺夫稳定性理论证明了利用本文设计的跟踪控制器可保证闭环系统是有界稳定的，且稳态输出跟踪误差为零。由于所设计的跟踪控制律连续，克服了常规变结构控制方案可能引起的高频抖振现象。将本文结论应用于一空间飞行器的姿态跟踪控制问题，仿结果表明了该设计方法的有效性。     

基于区域极点配置的不确定线性系统可靠跟踪控制

针对一类不确定性不满足匹配条件的不确定线性系统．提出了考虑执行器故障的可靠跟踪控制器的设计方法。在更一般、更实际的执行器故障模型的基础上,根据区域极点配置理论．给出了系统输出信号渐近跟踪参考输入信号的可靠跟踪控制器存在的充分条件。通过求解线性矩阵不等式(LMI)完成状态反馈可靠控制器的设计．从而使系统的输出信号不仅能稳定地跟踪参考输入信号．而且能满足要求的动态特性。最后,利用仿真实例验证了本文设计方法的可行性。     

无人机非线性非仿射飞控系统的自适应模糊H∞ 输出反馈控制及其应用

研究了非仿射非线性系统的模糊自适应H∞输出反馈跟踪。在非仿射非线性模型不确定或未知的情况下,首先将非仿射系统展开为仿射系统的形式,使用模糊自适应控制器对系统进行控制,然后基于Lyapunov稳定性定理得出自适应律,并通过解一个代数Riccati方程实现了H∞跟踪性能。在状态不可测情况下,引入高增益观测器估计系统状态并设计了输出反馈控制器,实现了系统的输出反馈控制性能。最后,通过对无人机飞行控制的仿真验证了算法的有效性。     

基于Bancroft算法的GPS动态定位非线性滤波法

由于系统线性化时存在忽略项,扩展卡尔曼滤波成为一种次优的梯度下降算法.当滤波方程病态时,求解存在发散倾向,且估计量为有偏的,而非最优估计.即使动态系统噪声为高斯噪声时,残差也不是高斯噪声.在伪距定位中,由于线性化后的伪距方程是局部解,这有可能丢失正确解值.针对GPS动态导航扩展卡尔曼滤波定位问题,基于美国Bancroft的全局性非线性"闭合式求解"最小二乘算法(Bancroft算法),本文提出一种闭合式GPS非线性代数解的卡尔曼滤波法(两步算法).该方法将GPS滤波问题中的空间与时间分离,较好地解决了非线性GPS动态定位求解问题,且获得稳定可靠的动态定位解.     

飞行轨迹控制系统的LQG／LTR设计

ＬＱＧ／ＬＴＲ是一种现代多变量频域设计方法,它以良好的鲁棒性能和解耦特性而得到广泛应用,但是该方法通常只适用于最小相位被控对象。本文以直观的物理含义说明了ＬＱＧ／ＬＴＲ方法的基本原理,探讨了非最小相位被控对象的处理方法以及多变量控制系统设计中一些值得注意的问题,并将它应用某飞机的到非最小相位的纵向飞行轨迹控制系统设计中去。设计中考虑了飞机的模型不确定性和随机风干扰的影响。仿真表明,采用该方法可以取     

非线性不确定时滞系统的模糊输出反馈H∞控制

为提高具有变时滞的非线性不确定动态系统的动态性能,研究了模糊鲁棒输出反馈H_∞控制问题。基于线性矩阵不等式(Linear matrix inequality,LMI)技术和T-S模糊模型,首先利用Lyapunov稳定性定理,得到模糊输出反馈控制器存在的一个充分条件,在此基础上,通过构造算法,将该条件转化为易于实现的LMI形式,导出控制器设计方法。设计的模糊输出反馈控制器使得闭环系统渐近稳定且满足H_∞范数指标。实例仿真证明了该设计方法可行．     

完全非线性近似逆及其在轨迹跟踪中的应用

非线性系统输出跟踪问题在理论和实际中都具有十分重要的意义。人们对此问题进行了大量地研究和广泛地应用。但是所有的研究对象一般都要求仿射型非线性系统,以便容易解出相应的控制输入。对于一般的完全非线性系统,由于没有控制输入的显性表达式,很难得到相应的结果。本文讨论了完全非线性系统的输出跟踪问题,在理论上研究了完全非线性系统逆的存在性。利用神经网络可逼近任意 Ｌ２ 函数的特性,提出了求解完全非线性系统逆近似控制律的方法,并由此研究了完全非线性飞机模型的轨迹跟踪问题。通过对飞机轨迹跟踪问题的仿真,表明该方法是切实可行的。     

基于神经网络的一类非线性系统自适应回馈递推控制

文章针对一类非线性系统,研究了一种基于回馈递推法的自适应神经网络控制方法.首先基于隐函数定理和中值定理推导出模型跟踪误差的动态特性,再利用多层感知器神经网络并设计适当的权值调整规则使其能够自适应的逼近和补偿误差提高系统的鲁棒性.基于Lyapunov方法证明了闭环系统所有信号有界且跟踪误差收敛到一个很小的邻域,所得到的闭环系统是一致稳定的.仿真结果验证了所研究算法的有效性.     

基于滑模控制理论的导弹自动驾驶仪的设计

基于变结构自适应控制理论,提出一种新的STT导弹自动驾驶仪三通道独立设计方法。该方法在设计过程中保留了通道间的全部耦合因素,通过构造滑模面和最优值原理配置转换系统零动态的极点,从而提高了系统的稳定性,增强了系统的适应性和鲁棒性。运用所提出的方法,本文设计了某型导弹的自动驾驶仪,并在考虑了舵机系统,加速度计等各种非理想因素的情况下,得到了良好的输出跟踪性能和鲁棒性。     

Disturbance Rejection Adaptive Control for Atmospheric Effects on Aircraft

Disturbance rejection algorithm based on model reference adaptive control(MRAC)augmentation is investigated for uncertain turbulence disturbances.A stable adaptive control scheme is developed based on lower diagonal upper(LDU)decomposition of the high frequency gain matrix,which ensures closed-loop stability and asymptotic output tracking.Under the proposed control techniques,the bounded stability is achieved and the controller is able to remain within tight bounds on the matched and unmatched uncertainties.Finally,simulation studies of a linearized lateral-directional dynamics model are conducted to demonstrate the performance of the adaptive scheme.     

基于非线性干扰观测器的空天飞行器轨迹线性化控制

研究一种新的空天飞行器基于非线性干扰观测器的轨迹线性化飞行控制方案。轨迹线性化控制是一种新颖有效的非线性跟踪和解耦控制方法,但空天飞行器飞行过程中存在的建模误差和外界干扰等不确定因素将导致其性能下降甚至失效。为了满足空天飞行器高精度高稳定控制的要求,本文利用非线性干扰观测器对系统中存在的不确定进行估计,其输出用以设计新的补偿控制律,从而使当前轨迹线性化方法的控制性能得到改善。最后利用该方案设计出空天飞行器飞行控制系统,通过高超声速飞行条件下的仿真,验证了该方法的有效性。     

基于奇异摄动与神经网络的柔性臂控制

运用拉格朗日法建立了臂杆柔性的机械臂的动力学方程。为解决柔性臂末端位置的跟踪及克服柔性臂在运动中的振动问题。运用奇异摄动法将系统分解成快、慢两个子系统，设计混合控制器。通过设计神经网络控制器线性化慢系统。使其轨迹跟踪期望值。用线性状态反馈配置极点稳定快系统，抑制振动。一个单杆柔性机械臂的仿真算例表明，本文的控制方法保证了柔性臂刚性运动的精确跟踪，同时消除了弹性振动，避免了零动力学不稳定问题。     

小型无人机姿态回路的简化配置控制系统设计

提出了无人机的最简控制设计思想，并就姿态回路进行了两种最简控制结构（PI型、PID型）的设计。为了提高最简控制性能和设计效率，将输出反馈LQR控制理论进行了改进，使其能够解决飞行控制的跟踪问题。通过对某无人机姿态回路的最简控制设计表明，姿态回路的最简控制策略是成功的，控制系统的性能取决于最简控制结构，输出反馈LQR不仅具有很高的设计效率，而且能对最简控制结构进行规范描述。     

一类不确定非线性系统的观测器设计

系统状态观测器在故障检测与状态反馈中起着重要作用,特剐是非线性系统状态观测器的构造已成为目前控制理论界一个重要研究课题。本文针对一类含有建模误差的非线性系统,提出了一种非线性状态观测器的结构形式,然后利用非线性变换,将含有建模误差的非线性系统变换为仅依赖原系统的输入、输出的规范形式,从而利用可测数据进行构造观测器。在此基础上,利用Lyapunov稳定性理论以及微分同胚的性质,分析了非线性动态误差方程的稳定性。理论证明,在建模误差为零时,估计状态收敛到其真实状态;在建模误差不为零时,估计状态与实际状态之差一致最终有界。最后进行了详细的仿真研究,结果表明了该方法的有效性。     

非线性系统的动态神经网络自适应辨识

提出了用双层动态神经网络在线辨识非线性动态系统的方法。神经网络的权重在线学习,不需要离线训练。在无逼近误差和扰动的理想情况下,所提出的在线算法能保证辨识误差趋于零,基函数持续激励条件能保证权重趋于零。在非理想情况下,权重调整律采用ｅ修正权重算法,它是ＢＰ算法的推广,不需要基函数的持续激励条件。基于李雅普诺夫稳定性理论保证了自适应辨识系统的稳定性。仿真算例说明了所提出的动态神经网络自适应辨识的有效性     

无人机简化配置控制技术研究

提出了一种仅采用垂直陀螺和GPS的简化配置控制方案，形成了无人机飞行控制系统常用的俯仰／滚转控制回路、高度控制回路和航迹控制回路。由于GPS信号更新率(1Hz)较低，利用无人机运动学之间的内在关系,给出了高度、航向、位置反馈信号的融合算法。这些反馈回路的控制增益均采用改进的输出反馈LQR设计技术,该技术简化了权矩阵的选择。对比研究表明，对于自身稳定性较好的无人机，该简化配置方案能够实现姿态控制、高度控制和航迹控制。