LMI-BASED AERO-ENGINE CONTROLLER DESIGN

Recently,robust control has great theoreticalsignificance and practical value and has gained a lotof interest for its characteristic.With the develop-ment and abroad applications of linear matrix in-equalities( LMIs) in Control Theory( Gahinet[1] andIwasaki[2 ] ) ,the study of H∞ controller designbased on Riccati equation is gradually transformedinto the approach based on LMI.The concrete ap-proach is to convertthe problemsof stability condi-tion,controller design and tracking in control …     

一种应用于混合H2/H∞飞行跟踪控制的扩展LMI方法（英文）

Lyapunov变量和系统矩阵之间的耦合导致混合H2/H∞飞行跟踪控制器设计问题非凸。借助于扩展LMI方法,非凸优化问题被转化为凸的线性矩阵不等式(LMI)表达式。通过引入松弛变量,上述的耦合得以消除。而且,一个充要条件被证明成立以求解混合H2/H∞飞行跟踪控制器,该控制器不仅能够稳定被控系统,并且能够保证系统在正常和故障情况下均满足混合H2/H∞性能指标。这种新的扩展LMI表达式提供了额外的自由度去求解非凸优化问题,并减小了控制器设计的保守性。关于ADMIRE模型的仿真结果说明这种扩展LMI方法的优越性。     

T-S模糊系统的部分状态反馈H∞控制

基于部分状态信息的控制器是一类特殊的静态输出反馈控制器, 一般难以利用线性矩阵不等式工具求解. 本文研究T-S模糊系统的部分状态反馈镇定及部分状态反馈H∞控制问题. 首先, 通过矩阵变换, 将T-S模糊系统的部分状态反馈镇定问题转换成求解一组线性矩阵不等式(LMIs); 然后, 以此为基础得到基于LMI的部分状态反馈H∞控制器设计方法; 最后, 通数值例子验证所给方法的有效性.     

基于LMI的不确定线性系统观测器设计

研究了不确定线性系统的观测器设计问题。利用凸优化理论将基于线性矩阵不等８式（ ＬＭＩ）的观测器设计转换为鲁棒控制器设计,给出了标准的ＬＭＩ形式。采用该方法的设计过程只需求解三个线性矩阵不等式就可得到鲁棒控制器。在航空发动机控制应用中表明,基于ＬＭＩ的观测器对于具有干扰的系统仍然能保持系统稳定,数值仿真表明控制效果优于文献「１」的结果。     

飞控系统模糊控制器设计及稳定性分析

建立了飞控系统的Ｔａｋａｇｉ－Ｓｕｇｅｎｏ（Ｔ－Ｓ）模糊模型;给出了设计模糊状态反馈控制器,保证闭环系统全局渐近稳定、具有一定衰减率稳定的两个充分条件;提出了采用线性矩阵不等式（ＬＭＩ）方法,将该充分条件转化为对线性矩阵不等式族寻求ＬＭＩ可行解的凸优化问题,得到了稳定性分析和模糊状态反馈控制器设计的新方法。仿真结果表明,所提出的设计方法方便有效,控制器鲁棒性好。     

非线性主动容错控制系统H∞模糊控制器设计

 考虑到实际主动容错控制(FTC)系统中故障以及故障检测与隔离(FDI)决策出现的随机性,用两个Markov过程分别描述系统的随机故障以及FDI的决策行为。采用Takagi Sugeno(T-S)模糊模型描述非线性主动容错控制系统,并基于并行分布补偿(PDC)方案以及线性矩阵不等式(LMI)优化技术,给出了使得闭环系统随机稳定且满足一个给定H_∞干扰衰减水平的模糊容错控制器设计方法。此外,考虑了一个次优的H_∞模糊容错控制设计问题。最后,倒车控制系统的仿真结果验证了所建议方法的有效性。     

多胞不确定时滞系统的输出反馈鲁棒预测控制

针对一类具有多胞结构的不确定离散时滞系统,提出了一种基于LMI的输出反馈鲁棒预测控制算法。根据Lyapunov稳定性理论,给出了保证系统鲁棒稳定性的充要条件,并将系统的鲁棒预测控制优化问题转化为易于求解的LMI问题。通过离线计算鲁棒预测控制器中的输出反馈增益矩阵,显著减少了算法的在线计算量。对系统输入、输出约束和状态时滞的考虑使所提出的鲁棒预测控制算法更接近于工程实践。而输出反馈的采用突破了以往算法中要求系统状态必须可测的限制,使算法具有更低的保守性。仿真结果验证了算法的有效性。     

直升机/涡轴发动机综合系统鲁棒抗扰控制设计

提出了一种直升机/涡轴发动机综合系统鲁棒抗扰控制方法。分别设计了基于线性矩阵不等式(LMI)的鲁棒保性能控制的直升机四通道多变量控制器和涡轴发动机转速控制器;为了进一步提高发动机自由涡轮转速环的抗扰能力,结合自抗扰控制(ADRC)方法,构建了涡轴发动机转速鲁棒保性能控制+扭矩ADRC补偿的控制方案,充分利用了ADRC控制强的干扰补偿能力,避免了鲁棒设计方法的保守性。在UH-60直升机/涡轴发动机综合模型仿真环境下通过模拟直升机大幅急速升降操作,验证了直升机/涡轴发动机综合系统所采用的鲁棒抗扰控制,尤其是涡轴发动机鲁棒自抗扰控制,具有理想的抗扰控制效果,能够抑制直升机机动操作过程中大的扭矩扰动对涡轴发动机造成的不利影响,从而使直升机具有更好的机动能力。     

基于LMI的涡扇发动机抗积分饱和PI控制

针对航空发动机控制计划中加减速供油线对主燃油限制的控制计划,基于状态空间理论和线性矩阵不等式LMI(Linear Matrix Inequality)的方法,提出了用于解决航空发动机控制中由于主燃油供油量超加减速供油线后导致控制效果明显变差甚至出现震荡问题的抗积分饱和IWP(Integral Wind-up Protection)算法,给出了同时保证闭环稳定性和饱和抑制性的LMI解。以某涡扇发动机为被控对象,基于LMI方法在已有的控制器上进行了IWP的设计,并进行了发动机非线性动态系统性能仿真验证。结果表明,在已设计的PI控制器结构中嵌入IWP补偿器构成具有抗积分饱和作用的PI控制器,能提高控制系统的动静态性能。     

无人机编队构成的分散最优控制方法研究

针对无长机带领、具有固定无向通信拓扑的无人机编队构成控制问题,提出了一种基于"相邻"无人机状态反馈的分散最优控制方法。该方法采用Laplacian矩阵描述编队通信结构,以"相邻"无人机与编队构型间的相对状态误差构建分散最优控制模型,并通过求解具有LMI约束的线性目标最优化问题得到编队各无人机的分散最优控制律。该方法使得多无人机在分散协同的前提下,基于局部信息快速准确地形成预定编队构型,达到运动方向和速度的一致性。仿真实验验证了该方法的有效性。