航空发动机多变量三层神经网络控制

提出了一种发动机多变量神经网络控制方法。采用三层前向神经网络对非线性项进行补偿,神经网络权重自适应律采用在线学习算法。控制系统的设计不需要知道精确模型,适应于全飞行包线。仿真研究表明发动机多变量神经网络控制具有良好的动、静态性能。      

涡喷发动机多变量自适应加速控制

提出了一种模型参考自适应控制方法, 并应用于双转子涡喷发动机多变量控制系统。仿真研究表明, 该方法在整个飞行包线内均有满意的瞬态响应, 对非线性的建模不确定性具有较好的鲁棒性, 以及对多变量系统中较强的耦合作用有较好的解耦效果。与传统的调节器相比, 发动机加速时间约减少16%, 加速过程中发动机推力明显增加, 平衡状态仍可提高约9%。      

基于LQG/LTR的高超声速飞行器全通道姿态控制

针对高超声速飞行器具有强烈的非线性、耦合及不确定性等特点,且存在系统噪声和量测噪声,使姿态控制变得困难的问题,提出了采用LQG/LTR控制方法进行全通道姿态控制的思路。首先,在平衡点通过小偏差线性化方法建立多变量耦合的控制模型;然后,运用LQG/LTR控制方法设计姿态控制器。仿真结果表明,在有高斯噪声情况下,所设计的姿态控制系统实现了指令精确跟踪,具有较强的鲁棒性。     

一种航空发动机多变量自抗扰解耦控制律设计

研究了航空发动机多变量解耦控制律设计问题。提出了一种用于航空发动机多回路控制的多变量自抗扰解耦控制算法:首先通过静态解耦算法实现多变量耦合系统的静态解耦,而后通过ADRC非线性扩张观测器的补偿控制实现各回路的动态解耦,最终实现复杂多变量耦合系统的解耦控制。以某涡扇发动机非线性部件级实时数学模型为被控对象,基于上述多变量自抗扰解耦控制算法设计了发动机中间状态以上多变量控制律。在全包线内,与基于增广LQR控制方法设计发动机闭环系统,进行了对比研究。数字仿真结果表明,前者使得发动机闭环系统具有更好的指令跟踪和多回路解耦能力。     

基于自调整神经元的航空发动机多变量自适应解耦控制

根据航空发动机性能控制要求, 通过分析自调整神经元及最速下降学习方法, 研究了基于自调整神经元的航空发动机多变量自适应解耦控制系统.利用自调整神经元的结构简单、各神经元之间没有权值连接及在线学习的优点, 在线整定多变量PID控制器的参数.阐明了该方法的结构和原理.并进行了航空发动机多变量自适应解耦控制系统的设计.大量的仿真结果表明, 系统具有良好的解耦特性和自适应能力.      

增广预测模型的航空发动机多变量约束预测控制

针对模型不匹配导致的模型预测控制性能下降的问题,提出了一种基于增广预测模型的航空发动机多变量约束预测控制器设计方法。在现有发动机状态空间模型基础上,将指令跟踪误差与系统状态的变化量增广为状态向量,设计增广预测模型以消除稳态跟踪误差,以控制量所需能量与模型预测输出误差最小为目标,利用带约束的序列二次规划（SQP）算法在线滚动优化控制变量。通过某型涡扇发动机非线性部件级模型的包线内不同状态下仿真分析,结果表明,控制系统无稳态误差,调节时间<2s,有效提高了发动机控制品质,实现了对输出量的限制管理。     

飞翼布局无人机反演自抗扰姿态控制

针对飞翼布局无人机模型强非线性、大不确定性及多变量强耦合等问题,设计了基于块控反演控制技术的姿态控制律,并采用自抗扰控制中的线性扩张状态观测器实现了对模型总不确定性的估计。为解决因阻力方向舵舵效非线性以及舵环节指令跟踪延迟造成控制系统动态性能下降的问题,采用函数拟合法解算阻力方向舵舵偏指令,并利用二阶振荡环节对观测器进行抗时滞处理。仿真结果表明,所设计的姿态控制律能够使飞翼布局无人机准确跟踪姿态指令,并具备较强的鲁棒性与良好的动态性能。     

基于逆控制和模糊逻辑的直升机飞控系统设计

提出了一种基于模型的逆控制技术与基于规则的模糊控制技术相结合的直升机飞控系统设计方法，以解决当直升机数学模型不确定时飞控系统的设计问题，并设计了相应的逆控制器及模糊控制器。仿真结果表明，所设计的飞控系统具有良好的动态响应、较强的鲁棒性及满意的解耦效果，在直升机飞行控制系统的设计中有一定应用价值。     

多变量多目标涡轴发动机最优加速控制

基于压气机几何可调的自由涡轮式涡轴发动机部件级动态数学模型,利用可行性序列二次规划（FSQP）算法对多优化目标进行线性加权,提出了多变量多目标的涡轴发动机最优加速控制算法。仿真结果表明,提出的优化算法改善了涡轴发动机加速过程的品质;选择恰当权重的目标函数能大大缩短加速时间,进而改善发动机的动态性能,进一步发挥发动机的性...     

递推阻尼最小二乘法及其在火控系统中的应用

由于火控系统误差模型未知且稳定性较差,采用Kalman滤波实现滤波时,其滤波特性较差;而此时最小二乘法是实际工程应用中的常用方法,但是容易产生参数爆发现象。文中提出了一种基于多输入-多输出(MI-MO)系统的递推阻尼最小二乘法,将其应用到火控滤波系统中。仿真结果表明,利用递推阻尼最小二乘法能达到递推最小二乘法同样的精度,且能明显抑制参数爆发现象,达到良好的滤波效果。     

基于SMOD的滑模控制器设计

针对高性能飞航导弹过载控制系统,从便于工程实现的角度出发,应用滑模观测/区分器(SMOD),通过角速度对角加速度进行估计,然后利用角速度和角加速度与过载的一阶、二阶导数间的近似关系,设计了一种滑模变结构控制律,滑模面由过载误差及误差的一阶、二阶导数组成。仿真结果验证了方法的正确性和有效性。     

基于显式预测控制的涡扇发动机控制器设计

模型预测控制因其能够较好地处理涡扇发动机约束问题且实现多变量控制而具有较大的应用潜力。为了解决传统模型预测控制算法在实际应用中存在运算量大、实时性较差的问题,基于显式模型预测设计了航空发动机多变量控制器。在控制结构上采用多速率双闭环系统,保证了控制精度;在计算上通过多参数规划将在线优化问题转化为线性函数计算问题,大幅度减少了计算量;在发动机从开环切闭环的过程提出一种增量式切换方法,实现无扰切换。数值仿真和硬件在环仿真结果表明,转速和压比稳态误差分别不超过±0.25%和±1%,控制器在25ms控制周期内能完成计算,满足嵌入式系统实时性要求。     

侧向自动着舰引导控制L1自适应设计

针对具有不确定性及外部干扰的着舰轨迹精确跟踪控制问题,提出了一种对侧向自动着舰引导控制内外回路进行综合化设计的方法.使用特征结构配置实现侧向模态解耦跟踪控制,同时设计L1自适应控制器以补偿系统由于不确定性、舵面故障、舰尾流干扰带来的不利影响,将其应用到侧向自动着舰控制系统.仿真结果表明,对内外回路进行综合设计的着舰引导控制律具有抑制不确定性及干扰的能力,能够实现对侧向自动着舰轨迹的精确跟踪控制.     

基于QDRNN网络的航空发动机多变量解耦控制

针对航空发动机非线性模型的复杂性,通过对准对角递归神经网络(QDRNN)及梯度下降法(GMD)的分析,研究了基于QDRNN网络的航空发动机多变量解耦PID控制系统.阐明了该算法的结构和原理,通过对设计点及非设计点的仿真.研究表明,QDRNN网络结构相对简单,易于构造训练算法,较好地解决了双变量控制系统中变量之间的耦合作用.      

基于解耦控制的飞机飞行控制方法仿真研究

系统深入地研究了基于状态空间法的解耦控制理论,并对其在飞机纵向解耦控制中的应用进行了仿真研究.应用局部解耦的方法构造了满足解耦控制条件的多变量系统,得出了既可对飞行状态解耦也可以改善系统响应性能的一般控制方法.仿真结果表明,该方法行之有效,并可推广应用到飞机横航向解耦控制.     

基于多模型的飞控系统自适应重构技术研究

针对飞控系统执行器故障引起参数大范围跳变的问题,提出了一种基于多模型的自适应重构控制方法。建立了执行器故障参数模型,根据故障的特征模型设计一系列并行的辨识模型,采用固定模型与自适应模型相结合的方式,依据转换标准选择与当前飞机状态最匹配的辨识模型所对应的控制器。通过对某型飞机侧向控制系统进行仿真,表明在执行器严重受损的情况下,飞机仍能保持良好的性能。     

航空发动机的LTR控制

研究了航空发动机的传递函数回路法（LTR）控制。提出了一种简单而有效的适用于最小相位对象的目标回路设计方法，它根据控制系统的频带宽度要求得出目标回路，所设计目标回路不仅稳定而且传递函数为对角阵。由于目标回路的传递函数可以通过LTR步骤加以恢复，因而此目标回路的LTRE控制系统具有良好的性能（包括解耦性能），将此设计方法应用于某型涡扇发动机的LTR控制，取得了良好的控制效果。     

LQG控制理论在阵风载荷减缓系统中的应用

针对D ryden频谱函数,通过有理谱成形理论,建立了阵风的线性化模型。明确了阵风对飞机的扰动机理后,以某型飞机为对象,建立了包括阵风过程、舵机系统和飞机模型的纵向动力学増广模型。以该增广模型为设计对象,应用LQG控制理论,设计了阵风载荷减缓系统。仿真结果表明,该系统能有效减缓阵风对飞行过载的影响。     

基于变论域模糊控制的无刷直流电机转速问题

无刷直流电机(BLDCM)是一种多变量、强耦合、非线性、时变的复杂控制系统。由于其采用传统的PID控制时很难满足需要,所以针对BLDCM精确调速的控制问题,在基于传统PID控制上引入模糊控制设计了模糊PID控制,并在此基础上应用变论域的方法,设计了变论域模糊PID控制器。以BLDCM为模型,通过MATLAB建立其仿真模型。仿真和试验结果表明,采用变论域模糊PID控制的BLDCM与传统控制的BLDCM相比,具有响应速度快、超调小、控制精度高等优点。     

Fault-tolerant control and vibration suppression of flexible spacecraft: An interconnected system approach

This paper considers a fault-tolerant control and vibration suppression problem of flexible spacecraft. The attitude dynamics is modeled by an interconnected system, in which the rigid part and the flexible part are coupled with each other. Such a model allows us to use the interconnected system approach to analyze the flexible spacecraft. Both distributed and decentralized observer-based fault-tolerant control schemes are developed, under which the closed-loop stability of flexible spacecraft can be ensured by using the cycle-small-gain theorem. Compared with the traditional method, this paper considers the faults occurred not only in the rigid parts, but also in the flexible parts. In addition, the application of the interconnected system approach simplifies the system model of flexible spacecraft, thereby the difficulty of theoretical analysis and engineering practice of fault-tolerant control of flexible spacecraft are greatly reduced. Simulation results show the effectiveness of the proposed methods and the comparison of different fault-tolerant control approach.