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     

航空发动机模型参考模糊自学习控制

模型参考模糊自学习控制方法利用一个参考模型作为被控对象的输出性能要求，并且根据参考模型的输出和实际对象的输出间的误差，经过一个逆模糊模型学习产生模糊控制系统的控制规则。本文基于该方法离线构造了某型发动机的模糊控制器，并在发动机的其它状态及飞行包线的其它点进行在线学习校正，以得到期望的性能。仿真结果表明用该方法设计的模糊控制系统获得了满意的控制效果。     

PID控制对线性时滞系统稳定性的研究

包含线性时滞被控对象和PID控制器在内的反馈系统的稳定性已经有多年的研究,在众多论证方法中,奈奎斯特判据、Hermite-Biehler定理、根轨迹等方法最为常见。此类研究的主要目的即是决定控制参数的稳定范围。通过有限的整定步数来明确并表示出其域值范围和计算步骤只能借助一阶被控对象得以实现,且是一次时延被控系统。本文在庞德里亚金的研究结果上,拓展出任意阶被控对象都可适用的控制算法。     

弹性机器人的LQG／LTR控制

ＬＱＧ／ＬＴＲ设计方法仅适合于最小相位系统，本文对单臂弹性机器人系统，进行适当的处理和对方法进行改进后，仍采用ＬＱＧ／ＬＴＲ方法设计控制器，得到的闭环系统有较强的鲁棒性。     

基于H2/H∞的双振动台解耦控制

研究了基于次优H2／H∞混合控制的振动台解耦控制器的设计方法，用缩减了高阶模态的降阶模型所设计的控制器对原系统进行解耦控制．引入了模型不确定性，克服了传统的基于模型逆的解耦控制系统鲁棒性能较差的缺点；利用双自由度控制结构的特点．将问题分解为H2和H∞两个次优控制器的设计过程，简化了问题求解的复杂性；通过整形技术提高了解耦控制的效果；与基于Riccati方程的求解方法相比．本文利用的线性矩阵不等式求解方法更具有灵活性和一般性；本文的仿真结果表明了次优H2／H∞解耦控制方法不仅具有良好的解耦性能，而且能够有效控制结构振动高阶模态的溢出。     

气动加热模拟试验加热系统控制研究

本文通过理论分析和试验测试研究了可控硅功率调节装置和石英灯加热器的动特性，提出了通过系统识别的方法研究石英灯加热器的静特性；在研究被控对象特性基础上找到了对任意一个石英灯加热器组成的被控对象进行非线性PID控制器的设计方法。这些方法提高了控制的质量，缩短了试验准备的周期，并进行准自适应控制，从而改善了气动加热模拟试验加热系统的控制效果。     

旋转冲压发动机冲压转子振动模态分析

简要介绍旋转冲压发动机冲压转子设计的工作原理及安装结构,以ANSYS有限元分析软件为平台,建立发动机冲压转子的有限元模型,并对转子结构进行模态分析,获得转子的前十阶模态固有频率、振型.对刚性支承和弹性支承情况下转子模态进行了对比分析,分析结果表明,拟定的工作转速均有效地避开了一阶临界转速.同时,分析结果为下一步进行详细的旋转冲压发动机分析打下基础.     

基于神经网络的航空发动机全包线PID控制

提出一种基于神经网络的航空发动机全包线PID控制器参数整定方法,在全包线内选定若干离线整定点,在这些点离线整定PID控制器参数kp,ki,kd.以离线整定点参数为训练样本,离线训练BP神经网络,该网络可映射高度H,马赫数Ma与kp,ki,kd的非线性关系,便可用该网络在线整定包线内任意点的kp,ki,kd.用发动机非线性部件级模型为被控对象的数字仿真表明,用上述方法设计的发动机PID控制器在全包线内,都能获得理想的动静态品质.该方法简单易行,效果好,具有实用价值.     

基于模型降阶的随机最优输出反馈阵设计

本文研究了线性离散随机系统的模型降阶和最优输出反馈矩阵的设计问题。本文提出的设计方法不需要对原系统进行Anderson-Moore的迭代计算,直接利用求得的降阶模型解出近似的最优输出反馈阵。文中举例说明了设计方法的应用并进行了计算机仿真,仿真结果是令人满意的。     

H∞理论在双振动台解耦控制中的应用

研究了基于H∞控制理论的振动台解耦控制的双自由度控制器设计方法，克服了传统的基于模型逆的解耦控制系统鲁棒性能较差的缺点．根据截去振动系统高阶模态的降阶系统设计H∞控制器，引入了模型的不确定性扰动；利用H∞控制的整形技术对控制对象进行整形，提高了闭环系统的解耦性能。通过简化的4自由度渠并考虑截去第4阶模态的模型进行控制器设计，仿真结果表明在5～2000Hz频率范围内，H∞解耦控制方法不仅具有较好的解耦性能，而且能有效控制结构振动高阶模态的溢出。     

Aeroengine Nonlinear Sliding Mode Control Based on Artificial Bee Colony Algorithm

For a class of aeroengine nonlinear systems,a novel nonlinear sliding mode controller(SMC)design method based on artificial bee colony(ABC)algorithm is proposed.In view of the strong nonlinearity and uncertainty of aeroengines,sliding mode control strategy is adopted to design controller for the aeroengine.On basis of exact linearization approach,the nonlinear sliding mode controller is obtained conveniently.By using ABC algorithm,the parameters in the designed controller can be tuned to achieve optimal performance,resulting in a closedloop system with satisfactory dynamic performance and high steady accuracy.Simulation on an aeroengine verifies the effectiveness of the presented method.     

风力机变速变桨的LQG/LTR鲁棒控制

针对变速变桨风力机实际工况下同时存在外界输入噪声及内部测量噪声的问题,采用线性二次型/回路传输恢复(Linear quadratic Gauss/loop transfer recovery,LQG/LTR)方法设计改善某风力机叶轮转速及塔架前后弯曲模态的控制器,增强风力机系统在随机干扰下的鲁棒性能。根据风力机空气动力学的圆盘理论和叶素理论,求解风力机受到的扭矩和推力。基于变速变桨风力机的线化模型,分别进行LQG和LQG/LTR控制器设计,分别仿真输出风力机的叶轮转速、塔架塔顶位移和桨距角时间变化曲线。仿真结果表明,LQG/LTR控制器在满足系统控制目标的情况下,可显著提高风力机系统的鲁棒性能及稳定性。     

定量反馈理论在鲁棒与容错飞行控制系统中的应用

定量反馈理论（Quantitative feedback theory,QFT）作为一种新颖的频率域鲁棒控制技术，综合考虑了对象的不确定性范围和对系统的性能指标要求，以定量方式在Nichols图上展开分析与设计，从而保证了设计结果具有稳定鲁棒性和理棒性。而当飞机控制舵面局部受损或失败时，飞机模型气动导数所受的影响可看作是不确定对象鲁棒性问题的扩展，因此，考虑舵面受损与失效时的容错习行控制系统也可用QFT方法进行分析与设计。本文在讨论QFT原理与设计方法的基础上，以某型无人驾驶飞机的纵向飞行控制系统为例，对鲁棒和容错飞行控制技术进行了分析、研究与设计，获得了满意的设计与仿真结果。     

基于微处理器的CSIM模型跟随自适应控制系统

提出了电流型逆变器－感应电机（ＣＳＩＭ）的模型跟随自适应控制系统，阐述了转差频率控制系统的动态数学模型。借助于模型降阶技术，在不显著降低系统性能的前提下，降低模型的阶数以简化设计。推导了离散形式的自适应模型跟随控制系统的控制规律，这些规律在考虑负载和电机参数变化时满足超稳定性条件。用一个８０９８微处理器实现了该控制器，控制系统的实现仅使用了参考模型和被控装置直接提供的状态量，无须辨识系统的内部变量。实验结果表明，该系统具有良好的性能     

采用重复控制器的逆变电源数字控制方案

重复控制理论是抑制谐波干扰的一种有效方法，但在逆变电源系统中，由于模型的不精确，常规方法的基于完美对消思想设计的重复控制器不适用于电源系统，针对不精确的模型，本文提出了基于部分对消思想的重复控制器设计，文中首先分析了重复控制器对谐波的抑制机理，并证明了它的稳定性和收敛性，其次给出了控制器设计的具体步骤，并给出了相应的仿真和实验验证。     

基于模型参考自适应的高超声速飞行器容错控制

针对执行机构部分失效情况下高超声速飞行器控制器的设计问题,提出了一种模型参考自适应容错控制设计方案。依据线性化的高超声速飞行器名义模型,设计名义反馈控制增益,并确定一个可保证自适应控制安全的参考模型,然后设计自适应补偿控制器消除执行机构控制效益及系统参数不确定性的影响。提出的自适应参数估计律由滤波的误差信号和特别设计的预测误差信号驱动,可实现更好的参数估计。该方案能保证闭环系统的稳定性,并能保证执行机构部分失效及系统参数不确定情况下的控制性能。仿真结果验证了该控制方法的有效性,在执行机构部分失效情况下,控制系统实现了良好的跟踪性能。     

基于T-S模糊模型和迭代学习观测器的飞行系统故障容错控制

针对执行器失效的一类飞行控制系统,提出基于迭代学习观测器的模糊容错控制律,利用Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型对非线性系统进行描述、建模和控制.一旦系统发生故障,迭代学习观测器在估计系统状态的同时估计执行器的卡死值,然后利用估计的状态和故障信息构成反馈模糊控制律进行调节,以实现故障系统对参考系统的状态跟踪.给出了系统能进行容错控制的参数匹配条件,并利用Lyapunov理论详细分析了系统的稳定性以及闭环系统信号的有界性,某歼击机的仿真实例证明了本文方法的有效性.     

基于LMI的CDF方法在倒立摆控制中的应用研究

基于单级倒立摆这一非线性系统的T-S模糊模型,提出了一种采用模糊模型相除补偿技术和LMI技术相结合的模糊控制器设计方法,并在MATLAB/Simulink上进行了仿真试验。仿真结果表明,该方法与基于LMI的PDC方法相比,具有调节时间短,保守性更小的特点,规则越多,优势越明显,非常适用于复杂非线性系统的控制。     

一种自学习Fuzzy控制器

为了提高Ｐｕｚｚｙ控制器的性能，适当调整Ｆｕｚｚｙ控制规则是很重要的。本文利用参考Ｆｕｚｚｙ集的概念给出了一种便于规则调整的Ｆｕｚｚｙ控制算法。由于这种算法避免了输入和输出数值域上的离散化，所以具有较强的灵活性。为了估计Ｆｕｚｚｙ控制器的性能，本文利用了参考模型。通过参考模型与被控对象输出的偏差来实时调整Ｆｕｚｚｙ控制规则，构成了自学习Ｆｕｚｚｙ控制器。仿真结果表明，自学习性能是令人满意的。