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相似文献
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1.
基于动态逆和分散控制的导弹控制系统设计   总被引:1,自引:2,他引:1  
针对导弹六自由度非线性模型,根据时标分离原理将导弹系统分为快慢不同的4个回路.以快回路和较慢回路为例,提出在快回路和较慢回路中设计动态逆控制器以实现非线性解耦控制,并在较慢回路中设计鲁棒分散控制器以补偿整个控制系统的不确定性及干扰.鲁棒分散控制器结构简单,且不依赖于被控对象精确的数学模型.仿真结果表明,按照该方法设计的导弹闭环控制系统具有良好的稳态性能和动态性能,鲁棒性强.   相似文献   

2.
针对导弹飞控系统存在外部干扰、执行机构故障等问题,运用一种鲁棒增量式动态逆被动容错控制方法,以避免主动故障诊断带来的计算效率问题,同时实现飞行姿态的可靠安全控制。针对外部干扰及执行机构故障等控制系统不确定性,建立导弹三通道姿态控制模型,基于干扰观测器对不确定性进行估计与补偿设计终端滑模控制律。为进一步增强导弹姿态控制系统的鲁棒性,给出导弹增量式动态逆容错控制律,结合终端滑模控制设计干扰补偿的增量式动态逆终端滑模控制律,并对系统残差进行分析比较。某典型全弹道姿态跟踪任务仿真表明,该方法在故障未知的情况下仍然保持姿态跟踪特性与容错能力,实现导弹姿态鲁棒精准快速控制。  相似文献   

3.
动力伞飞行控制系统为复杂的非线性系统,通过对神经网络逼近逆系统的原理分析,提出一种由静态神经网络和积分器组成的动态神经网络,设计了基于神经网络动态逆方法的飞行控制方案,进行了飞行仿真验证,结果表明该方法完全满足系统控制的稳定性和鲁棒性要求,并具有良好的抗干扰能力.  相似文献   

4.
基于扩张状态观测器的导弹滑模制导律   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对导弹拦截机动目标的问题,基于扩张状态观测器(ESO,Extended State Observer)设计了一种全新的导弹滑模制导律.考虑拦截时的弹目相对运动关系,通过ESO对目标加速度进行实时的观测和动态补偿,有效地解决了导弹拦截末端所需过载过大的问题,使导弹能够以更小的脱靶量拦截目标.同时在仿真中考虑自动驾驶仪的二阶动态特性,分别以不同的初始航迹角对周期性机动目标和非周期性机动目标进行拦截打击仿真,并与基于有限时间收敛理论提出的滑模制导律对迎击拦截、追击拦截和前向拦截3种方式进行仿真对比,仿真结果表明了基于ESO的滑模制导律在拦截末制导过程中的鲁棒性和优越性.   相似文献   

5.
基于动态逆的高超声速飞行器鲁棒自适应控制   总被引:3,自引:1,他引:2  
针对高超声速飞行器运动学模型具有高度非线性、多变量耦合及参数不确定等特点,提出了一种基于非线性动态逆的控制系统鲁棒自适应控制器设计方法.该方法将飞行器的运动方程分成速度子系统和高度子系统,利用控制输入的功能分配,并结合虚拟控制指令设计与非线性动态逆技术,实现速度和高度的稳定跟踪.为消除系统中模型不确定性和外界干扰的影响,采用鲁棒自适应滑模控制策略进行补偿.仿真结果表明:所提出的控制器设计方法不仅满足飞行器速度与高度跟踪性能的要求,且对模型不确定性和外干扰具有一定的鲁棒性.   相似文献   

6.
基于动态逆的BTT导弹自动驾驶仪设计   总被引:2,自引:3,他引:2  
针对BTT(Bank-To-Turn)导弹的复杂非线性特性和冲压发动机带来的飞行姿态限制,在其自动驾驶仪设计问题上,指出了直接应用动态逆方法存在非最小相位特性,提出了基于动态逆的双阶段设计方法:第一阶段采用动态逆方法设计内环控制器实现攻角、侧滑角和滚转角的跟踪;第二阶段分别基于神经网络和动态逆构造攻角和滚转角速度指令生成器,实现外环对法向加速度、侧滑角和滚转角的良好跟踪效果.六自由度数学仿真验证了该方法的三通道的解耦控制能力和鲁棒性,为BTT导弹自动驾驶仪设计提供了一个可行的方案.   相似文献   

7.
  总被引:1,自引:0,他引:1  
针对航空发动机是一个不确定性的强非线性系统,借鉴预测控制的思想,提出了基于径向基函数RBF (Radical Basis Function)网络的航空发动机预测滑模控制.首先利用RBF网络建立航空发动机预测模型,进而得到滑模预测模型;其次在线修正网络参数实时反馈校正滑模预测模型,滚动优化求取控制量;然后采用另外一个RBF神经网络实现了全包线建模和控制;最后分析了控制系统的收敛性.仿真结果表明,所设计的控制器性能良好,能有效地抑制参数摄动和干扰的影响.  相似文献   

8.
以高超声速飞行器GHV(Generic Hypersonic Vehicle)的俯仰通道为控制对象,针对其6自由度非线性模型设计了滑模控制律.为了便于应用滑模控制理论,首先对该模型进行了输入输出反馈线性化,将原模型转换成为仿射型.设计好滑模控制律结构以后,基于遗传算法完成了滑模控制律参数设计.该过程利用了随机鲁棒思想,即在随机均匀分布的参数不确定性作用下,通过遗传算法优化滑模控制律参数,使得飞行控制系统失去稳定性和鲁棒性的概率达到最小.仿真表明,该方法可以同时满足飞行控制系统鲁棒性和参数优化过程收敛性的要求.  相似文献   

9.
滑模控制虽然对外部干扰和内部摄动具有不变性,但由于其自身的抖振原因,限制了其在实际工程中的应用.而准滑模控制克服了滑模控制的抖振问题,并对扰动有较强的鲁棒性,因此有广泛的应用.针对天基拦截的非线性模型,考虑到发动机的实际工作特性,基于准滑模控制思想,设计了一种易于工程实现又可控制精度的制导律,并通过数值仿真,验证了该制导律的有效性,并得到了满意的结果.  相似文献   

10.
过载控制是近年来导弹控制律设计领域出现的一种新的非线性控制方法,引起越来越多的重视,但是在采用过载控制方法对侧滑转弯(STT, Skid-To-Turn)超音速巡航导弹纵向回路控制系统设计过程中,由于过载输出与舵偏输入之间存在非最小相位现象,导致系统零动态不稳定.提出用输出重定义将系统状态进行转换的思路,利用内部状态在平衡态时应具有的响应作为其期望参考轨迹,将输出跟踪转化为状态跟踪,以保证系统的零动态稳定.采用二阶滑模设计控制律,消除了一阶滑模所固有的颤振现象,用Lyapunov函数确定出控制器参数,保证了对系统输出的跟踪.鉴于攻角不易精确测量而导致了系统状态不完全可测,控制律设计过程中设计了攻角观测器解决了上述问题.系统仿真研究表明,根据上述方法设计的系统具有比较理想的稳定性和鲁棒性,同时具有更好的动态性能.  相似文献   

11.
直接力/气动力复合控制导弹 自适应模糊滑模控制   总被引:2,自引:1,他引:1  
针对采用直接力/气动力复合控制导弹所具有的强耦合非线性等特性,提出了一种基于自适应模糊滑模控制的自动驾驶仪设计方法.该方法利用自适应模糊系统所具有的万能逼近特性,对大攻角飞行过程中导弹动力学系统存在的非线性特性进行逼近,并利用变结构控制对外界干扰的强鲁棒性,构造误差系统滑模面,克服了逼近误差和外界干扰对控制系统的影响,实现了对大机动指令的精确跟踪.仿真结果表明,所设计的控制方法对大过载指令有较好的跟踪效果,对模型不确定性和外界干扰也具有较好的鲁棒性.由于采用直接力/气动力复合控制,有效的减小了气动舵偏角,避免了气动舵的饱和.   相似文献   

12.
针对导弹在延寿试验过程中振动谱设计精度低、与实际载荷剖面差距大的问题,提出一种基于逆虚拟激励法的导弹振动谱设计方法。首先,建立了导弹-悬架系统四自由度振动模型,推导出系统激励响应关系;然后,对系统时域响应数据进行Fourier变换,得到响应功率谱矩阵并对其进行分解,构造虚拟简谐响应;最后,基于逆虚拟激励法求得系统激励功率谱,并讨论了响应噪声及系统阻尼对识别精度的影响。实验结果表明:本文方法对于随机振动载荷的识别精度较高、鲁棒性好,零噪声识别误差为2.39%,30%噪声条件下识别误差为3.21%。本文方法同样适用于其他装备的振动试验谱的设计。  相似文献   

13.
基于改进Terminal滑模的导弹大角度机动控制   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对空空导弹攻击载机尾后目标的大角度机动控制问题,提出一种基于复合滑模面与扰动抑制机制的非奇异Terminal滑模(NTSM)控制器设计方法。首先建立了包含有气动不确定性的直接力控制系统(RCS)空空导弹数学模型,并采用传统NTSM控制方法设计了导弹姿态控制律。然后,在此基础上,针对大角度机动时初始状态远离平衡点的问题,设计了一种复合滑模面以加快系统收敛速度。为解决大攻角下的气动不确定性导致的严重抖振问题,引入了扩张状态观测器(ESO)技术,实现了系统不确定量的在线估计与补偿。对所提方法的稳定性分析证明了系统的有限时间收敛特性。最后,将设计的控制器应用于空空导弹的敏捷转弯大角度机动控制,仿真结果表明新方法可以加快系统收敛速度,并能有效削弱未建模动力学造成的抖振现象。   相似文献   

14.
针对含位置和速率限制、故障重构存在误差和时滞下的过驱动飞行器损伤故障的容错控制问题,提出了一种基于动态自适应加权伪逆法(WPI,Weighted Pseudo Inverse)的积分滑模主动容错方法.采用指令限制模块对饱和控制信号及瞬时干扰进行限制,设计了动态自适应控制分配律逐步减小指令饱和,同时通过故障估计值修正控制分配律来直接补偿气动力损失,降低了故障对系统稳定的影响;设计积分滑模律实现了含重构不匹配和时滞的稳定控制.仿真结果表明,所设计的控制器能快速准确地跟踪参考指令,对时滞具有较强的鲁棒性,同时对损伤故障具有较强容错能力.  相似文献   

15.
基于RBF神经网络的控制电器元件故障诊断   总被引:1,自引:1,他引:1  
针对控制电器元件故障征兆与故障类型之间的非线性映射关系,提出了基于径向基函数神经网络RBFNN(Radial Basis Function Neural Network)的控制电器元件故障诊断方法.在分析控制电器元件故障机理和失效形式的基础上,提取出描述故障类型的典型故障特征矢量.给出在获得足够多故障信息的情况下,运用RBFNN进行故障诊断的模型及整个故障诊断算法的实现过程.为了验证故障诊断模型的有效性和合理性,利用训练好的RBFNN对故障特征矢量进行识别.仿真结果表明,RBFNN能克服诊断过程中容易陷入局部极小的缺点,并能满足故障诊断的快速性和准确性要求.   相似文献   

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