多饱和约束拦截弹参数时变系统控制器设计

针对拦截弹参数时变和执行机构饱和非线性影响控制系统性能,提出基于齐次多项式参数相关 Lyapunov 理论和非线性矩阵微分方程凸多面体转换算法相结合的鲁棒最优控制系统设计方案。 通过引入标准饱和约束算子,建立控制系统数学模型并给出控制系统结构;引入饱和归一化因子,把非线性参数时变微分方程转化成线性多胞型微分方程;基于齐次多项式参数相关Lyapunov理论和拓展Pólya’s定理,把参数时变多胞型微分方程转换成齐次多项式参数相关微分方程,并给出齐次多项式参数相关控制器结构;利用迭代算法把非线性矩阵不等式转换成线性矩阵不等式(LMIs),进而基于LMI凸优化理论获得控制器解,设计出的控制器是关于齐次多项式阶次g和Pólya’s松弛度d的函数;通过定点和制导控制系统仿真校验了该算法,仿真结果表明随着齐次多项式阶次g和Pólya’s松弛度d的增加,设计出的控制器在确保系统稳定的前提下改善控制系统性能。     

基于干扰观测器的受扰卫星姿态控制器设计与优化

对复杂环境下的卫星姿态控制进行了研究,针对存在外界干扰和转动惯量不确定的卫星姿态控制,建立了基于误差四元数卫星姿态动力学与运动学方程,在此基础上设计了反演滑模控制器,构造Lyapunov函数并从理论上证明了闭环系统的稳定性;设计非线性干扰观测器(NDO)对等效干扰进行估计,使控制器输出力矩减小,有效降低了输出饱和的风险,同时抑制了滑模控制带来的抖振;为了获得更好的控制效果,以控制器参数为优化变量,综合考虑了控制器的动态性能和被控对象的输入受限条件,建立了评价函数,利用改进的粒子群算法对控制器参数进行优化。仿真结果表明设计的控制器可行且有效,得到了较好的控制效果。     

执行器故障卫星的自适应模糊滑模容错控制

针对卫星控制系统执行器故障,考虑干扰与不确定性影响,设计了一种自适应模糊滑模容错控制器(AFSMC)。首先,将执行器故障、干扰以及模型不确定性统一描述为系统的广义总干扰;然后,为使系统能够在有限时间内快速稳定且避免奇异,设计了非奇异快速终端滑模控制器(NFTSMC);其次,针对滑模系统固有的抖振现象,设计了自适应算法对系统广义总干扰进行补偿,减小了切换增益,并以自适应模糊系统逼近切换函数,柔化了输入信号,从而有效削弱了系统抖振,大大提高了控制精度;最后,对所提方法进行了数值仿真验证。     

运载火箭自适应增广控制参数优化整定方法

针对参数众多的自适应增广控制(Adaptive Augmenting Control, AAC)技术,提出了两种基于优化算法的参数整定方法,实现了对AAC控制器参数的合理设计。第1种方法是使用粒子群算法,通过设计合理的适应度函数,使得优化得到的参数在标称状态下尽量不影响系统,在有干扰的情况下提升系统的抗扰动能力。第2种方法是重新定义高低通滤波器,减少优化参数数量,使用遗传算法得到优化的参数可以加快计算速度。仿真结果验证了使用优化算法得到的参数的合理性。与PD控制系统相比,AAC控制能够提升抗干扰能力;与滑模控制系统相比,能够看到相同精度下AAC控制的控制指令更加平滑。将第2种方法中得到的参数与使用粒子群算法对比,使用遗传算法得到的参数具有更优的性能。     

"预先"进化遗传算法研究

遗传算法在对单目标函数的静态寻优中表现出了良好的收敛性和鲁棒性。但是在优化目标动态变化,要求很快给出优化结果时,由于遗传算法运行时间较长,就难以实现。本文提出的“预先进化遗传算法”,就是为了使遗传算法具有动态性能,能够适应优化目标的动态变化,提高寻优的实时性。算法主要思路是借助于并行计算技术、在确定优化目标(决策)过程中就对可能的多个优化目标函数的优良个体进行培养。一旦优化目标确定,在预先培养的优良个体的基础上可以快速寻优。这样就使遗传算法能够适用于优化目标可变的动态环境。文中描述了“预先”进化遗传算法的实现算法,并证明了算法的有效性。最后对算法进行了验证。通过实例可以看出,采用传统遗传算法,单目标函数优化一般要迭代300次,才能够得到较理想的优化结果。而“预先”进化遗传算法经过150次左右的多个目标同时预先进化后,对具体目标的进化只需要50次左右就收敛到较理想的数值。由于预先进化是与决策具体的优化目标同时进行,因此可以实现优化目标确定后的快速寻优。     

导弹复合控制系统的多目标优化设计

建立了具有气动力/直接侧向力混合控制的导弹动力学模型,采用反馈加前馈控制结构,设计了导弹复合控制系统,实现了气动力/直接侧向力的解耦控制。建立了导弹复合控制系统性能代价函数,并采用进化策略实现了复合控制系统参数的多目标优化。仿真结果表明:进化策略收敛速度快,优化以后的导弹复合控制系统具有很好的快速大机动跟踪能力,且直接力控制有效补偿了气动面控制效益低下和非最小相位系统造成的响应延迟。     

最小发汗量冷却系统的PID进化控制策略和实现算法

针对发汗冷却系统中不可压缩发汗剂对热层温度场的优化控制问题,利用径向基函数神经网络建立了被控温度场的预测模型,构造了使发汗剂消耗量和预测温度超调量极小化的泛函性能指标,提出一种基于遗传算法的PID进化控制策略和实现算法。同时,该神经网络预测器可以通过在线学习随时跟踪温度场的变化,以实现对温度场的滚动优化和进化控制。仿真结果表明,这种基于神经网络预测和遗传算法优化的PID进化控制器能够实现在几乎无烧蚀的情况下发汗剂消耗量的最小化。而且,该算法还适合于多样化的性能指标,便于求解和实现,实用性强。     

多层模糊逻辑控制器的设计

本文提出一种适合于多输入多输出(MIMO)系统的多层模糊逻辑控制器(MLFLC)，该控制器由若干个多输入单输出(MISO)模糊控制器构成，每个MISO模糊控制器由许多单输入单输出(SISO)模糊控制器组成。该控制器采用互补型隶属函数，具有一组零控制面，只要使量化因子满足一定的条件，控制系统就是渐近稳定的。最后将上述控制器用于二节机械手中进行仿真试验，验证了上述算法的可行性和有效性。     

多层模糊逻辑控制器的设计

本文提出一种适合于多输入多输出(MIMO)系统的多层模糊逻辑控制器(MLFLC),该控制器由若干个多输入单输出(MISO)模糊控制器构成,每个MISO模糊控制器由许多单输入单输出(SISO)模糊控制器组成.该控制器采用互补型隶属函数,具有一组零控制面,只要使量化因子满足一定的条件,控制系统就是渐近稳定的.最后将上述控制器用于二节机械手中进行仿真试验,验证了上述算法的可行性和有效性.     

基于RBF神经网络的导弹智能控制系统设计

为智能化导弹所设计的导弹智能控制系统应能够充分利用战场信息,自主而准确地生成控制指令完成目标打击。首先建立导弹控制系统模型,并在特征点处设计符合性能要求的PID控制器。在深入分析径向基函数(RBF)网络的结构与训练方法的基础上,通过大量仿真数据对RBF网络进行离线训练,将其训练结果直接作为俯仰与偏航通道的控制器。而滚转通道为典型的2阶系统,可采用滑模控制律,并利用RBF网络实时逼近外界非线性干扰项以提高滑模控制器的性能。通过某型倾斜转弯导弹六自由度仿真说明了本文所设计的智能控制系统的有效性。     

多目标非脆弱鲁棒控制器在飞行控制系统中的应用

针对飞行控制系统中存在的多种不确定性,提出了飞行控制系统的多目标非脆弱鲁棒控制器的控制方法。由系统的H2性能、H∞性能、区域极点配置和保性能控制四种控制目标,用线性矩阵不等式(LMI)法导出多目标鲁棒状态反馈控制器的存在条件,同时考虑了飞行控制系统中控制器增益的加性摄动,设计的控制器实现了系统的四种性能指标优化。仿真实验结果表明:该控制方法有较强的鲁棒性。     

具有伯努利分布丢包网络控制系统的保性能控制器设计

针对一类服从伯努利分布丢包的网络控制系统,讨论了其保性能控制器的设计问题,将网络控制系统建模为一类具有不确定性参数的离散系统,利用Lyapunov稳定性理论,给出了系统的稳定性条件,结合一个最优二次型性能指标,推导出该类系统保性能控制器的存在性,并将系统保性能控制器设计问题转换为求解线性矩阵不等式(LMI)可行解问题。最后,通过仿真算例验证了此控制方法的有效性和可行性。     

一种无人机自主避障与目标追踪方法

针对无人机自主避障与目标追踪问题，以深度Q网络(DQN)算法为基础，提出一种多经验池深度Q网络(MP DQN)算法，使无人机避障与追踪的成功率和算法的收敛性得到优化。更进一步，赋予无人机环境感知能力，并在奖励函数中设计了方向奖惩函数，提升了无人机对环境的泛化能力以及算法的整体性能。仿真结果表明，相较于DQN和双重DQN(DDQN)算法，MP DQN算法具有更快的收敛速度、更短的追踪路径和更强的环境适应性。     

BTT导弹自适应神经网络控制

针对具有不确定性的六自由度BTT导弹控制系统,基于李亚普诺夫稳定性理论和神经网络对非线性函数的拟合特性,设计了一种新的BTT导弹自适应神经网络鲁棒控制器。利用神经网络对Lyapunov函数进行函数拟合,同时引入自适应神经网络权值调节律,保证了闭环系统具有较好的鲁棒稳定性能和抗干扰性能,实现了BTT导弹控制系统的三通道一体化设计。控制器设计简单、参数调节方便,并且便于工程应用。仿真研究结果表明了BTT导弹系统的输出能够渐近跟踪给定的控制输入指令。     

二阶被控对象PDF控制器设计的新途径

介绍一种响应速度快、无超调、鲁棒性强、抗干扰性能好的控制策略--PDF(Pseudo-Derivative-Feedback)控制,并提出一种设计PDF控制器的新途径.数字仿真结果表明,同传统的Cascade-System法(亦称Phelan法)和Single-System(亦称陈留法)一样,在有功率元件输出功率限制的情况下,用这种新方法所设计的控制器能够使系统实现较好的响应性能.     

基于多目标进化算法的导弹鲁棒姿控系统设计研究

实际中在进行弹性导弹的姿控系统设计时,控制器参数的调试比较困难.现把弹性导弹的姿控系统设计问题转化为受限多目标优化问题,然后通过多目标进化算法(MOEA)NSGA-Ⅱ进行求解.通过在某特征点的控制器设计实例表明,该设计方法使用灵活,在最后计算所得的非劣最优解集中能够得到满意的控制器参数.     

卫星星座系统多学科设计优化研究

分析了卫星星座系统设计包含的星座设计、卫星设计、发射选择等学科之间的耦合关系，特别是卫星各分系统之间的耦合关系，建立了包括发射费用分析、成本分析在内的卫星星座系统多学科分析模型。在此基础上，采用分布式协同进化MDO算法，将星座设计优化和卫星的设计优化在自治基础上充分协同，对一个同时包含离散／连续设计变量、需进行星座结构和参数同时优化的虚拟的海洋监视卫星星座系统进行了多学科设计优化。算法对离散设计变量采用二进制编码，连续设计变量采用实数编码，并分别采用相应的进化算子。采用最大长度编码，根据一定的规则确定基因的显性和隐性，来处理结构和参数同时优化引起的设计变量维数可变的问题。设计结果显示了多学科设计优化的优势和分布式协同进化MDO算法对卫星星座系统这样的复杂多学科设计优化问题的有效性.     

卫星高速宽带数传系统的变步长LMS均衡算法研究

对码间干扰实现快速有效的均衡是卫星高速宽带数字传输的关键之一,针对S型函数(Sigmoid函数和双曲正切函数)变步长LMS均衡算法在误差e(n)接近零处μ(n)变化大的缺陷及算法复杂度高的问题,提出了一种改进的变步长LMS自适应均衡算法.算法通过简化步长更新式的复杂度,增加误差信息量,优化改进的S型函数结构,建立了新的步长因子μ(n)与误差函数e(n)非线性关系,使算法误差接近零处步长因子变化平滑缓慢,消除不相关噪声序列的影响,且算法复杂度比其它同类改进算法小.仿真结果表明新算法性能优于其它改进算法.文中给出了卫星高速宽带数字传输系统的仿真模型,将新算法应用到系统模型的白适应均衡器中,系统误码性能得到较大改善.     

侧喷流直接力控制的运载器姿态稳定问题研究

利用侧向喷流对小型固体运载器进行姿态稳定控制具有降低运载器成本和提高起飞质量的优点。研究具有开关型姿态控制发动机的运载器的姿态稳定问题。首先分析了系统的特点和控制器设计问题,建立了控制模型。然后应用描述函数对系统的非线性特性进行伪线性化,通过几何方法分析Nyquist图中系统线性部分与非线性部分描述函数的关系实现鲁棒极限环控制器,给出控制器形式和参数范围,最后针对时域、频域综合指标,运用精英非支配解排序遗传算法对控制器参数进行优化。仿真结果表明系统具有良好的动态、稳态性能,控制器具有很强的鲁棒性。
     

无人机神经网络动态逆控制器设计研究

针对无人机动态逆控制器存在的明显缺陷,采用在线神经网络对逆误差进行补偿,设计了神经网络动态逆控制器.构造了一种单隐层神经网络结构,证明了整个闭环系统的稳定性,给出了稳定的在线神经网络权值调整算法.通过仿真验证了该方案的鲁棒性、对故障的适应性以及在作动器纯延时下的响应性能,证明了在线神经网络对动态逆控制器具有明显的改善作用.对于无人机先进飞行控制系统的设计研究具有重要的参考价值.