考虑执行机构误差的编队卫星姿态分布式时延滑模自适应协同控制

针对编队卫星姿态协同控制问题,在考虑到执行机构误差的前提下,提出一种将时延控制与滑模自适应控制相结合的鲁棒控制方法.该方法通过引入自适应更新律实现对执行机构小角度安装误差的在线估计,同时通过滑模控制完成对外界干扰和执行机构随机幅值误差等随机扰动的抑制.由于引入了时延环节,只需对上一时刻控制力矩进行单位时延,达到大大简化...     

使用变速控制力矩陀螺的航天器鲁棒自适应姿态跟踪控制

 研究以变速控制力矩陀螺群（VSCMGs）为执行机构的航天器姿态跟踪问题。采用四元数描述姿态, 在姿态误差的描述中引入了现时姿态与期望姿态之间的方向余弦矩阵。考虑执行机构模型参数不确定和有外干扰的情况, 姿态误差动力学方程为多输入多输出(MIMO)的非线性系统。基于Lyapunov理论设计了鲁棒自适应控制器, 运用光滑投影算法避免了估计参数陷入奇异。仿真结果表明, 设计的鲁棒自适应控制律明显地缩小了姿态跟踪误差, 很好地解决了外部环境干扰和执行机构由于安装误差或机械磨损造成的轴承方向未对准的问题。     

基于自适应动态规划的运载火箭智能姿态容错控制

针对运作火箭主动段发动机摆动执行机构故障下的姿态控制问题,结合自适应动态规划（ADP）方法设计了一种智能容错控制策略。该智能容错控制器主要包括2部分：容错稳定控制部分和优化补偿部分。容错稳定控制部分利用自适应和滑模变结构控制设计,主要维持执行机构故障下姿态控制系统的稳定,保证姿态跟踪误差的有限时间收敛;优化补偿部分采用执行-评价结构,利用ADP的在线学习优势,根据姿态系统的跟踪误差（尤其是系统故障、强干扰导致的跟踪偏差）,设计ADP算法产生补偿控制来进一步优化姿态控制系统的跟踪性能。仿真验证表明,即使存在外部干扰和执行机构故障的情况下,所提方法仍能保证系统稳定且精确跟踪指令信号。     

滚转舰炮制导炮弹的空间多约束导引与控制一体化设计

在大口径舰炮制导炮弹打击近岸机动目标的末段,考虑攻击角、控制受限、视线（LOS）角速率测量受限等约束,提出了一种基于块动态面与扩张状态观测器（BDSESO）的多约束空间导引与控制一体化设计（IGC）方法。构建了滚转制导炮弹的空间导引与控制一体化的严块反馈串级模型,运用扩张状态观测器估计视线角速率和目标机动、建模误差、风等系统内外不确定干扰。为了在有限时间内零化视线角跟踪误差与视线角速率,采用自适应指数趋近律设计非奇异终端滑模,通过自适应动态面控制有效镇定串级系统并避免微分膨胀,引入自适应Nussbaum增益函数补偿控制受限的饱和非线性。通过Lyapunov理论证明了视线角跟踪误差、视线角速率的有限时间收敛性与全系统状态的一致最终有界性。半实物仿真实验表明：该方法使制导炮弹在打击具有不同机动形式的目标时,均具备较好的末制导性能。     

基于UIO的航空发动机执行机构故障诊断

为了提高航空发动机诊断过程中对噪声干扰和模型参数变化的鲁棒性,应用UIO(Unknown Input Ob-server)理论估计发动机动态系统的工作状态,通过干扰正交投影弱化外界干扰对状态估计的影响,处理了航空发动机执行机构的故障诊断问题。对航空发动机执行机构设计一组UIO观测器,其中每个UIO用于监测估计对应执行机构的故障偏移量,计算系统输出理论估计值与发动机实际测量信号间的残差数据,分析残差队列的幅值特性,实现航空发动机执行机构系统的故障检测和隔离。某型涡扇发动机上的实验结果表明,与Kalman滤波算法相比,UIO诊断方法更能鲁棒地检测和隔离出执行机构故障。     

改进的格网惯导系统无阻尼综合校正方法

综合校正技术可作为抑制格网惯导系统（INS）导航误差的有效手段。加速度计零偏所造成的水平姿态误差是导致综合校正中陀螺漂移估计精度受限的重要因素。针对这一问题，提出了一种改进的无阻尼综合校正方法。首先，推导了格网坐标系框架下估计加速度计零偏和姿态的目标函数；其次，介绍了无阻尼条件下综合校正的两个核心方程；最后设计了无阻尼两点校策略。综合校正前，在多普勒计程仪（DVL）提供的速度辅助下完成加速度计零偏的估计和补偿，以此消除加速度计零偏所造成的水平姿态误差对综合校正中陀螺漂移估计精度的影响。在两次间断的外部位置和航向辅助下通过所设计的综合校正策略完成对陀螺漂移的估计。校正策略中所涉及的水平姿态误差在DVL辅助下由参数估计方法估计得到。仿真及实验结果表明：与现有的研究相比，所设计的综合校正方案进一步减少了DVL的辅助时间，同时由于准确地估计和补偿了加速度计零偏，陀螺漂移的估计精度显著提高，该方案在抑制导航误差方面具备更明显的优势。     

升降舵辅助操纵的自转旋翼机自适应姿态控制

针对常规自转旋翼机俯仰操纵方式存在的问题,提出了一种升降舵辅助操纵的自转旋翼机布局。采用解析叶素积分方法建立了自转旋翼气动模型,通过与风洞试验数据及数值叶素积分法的对比验证了其合理性。提出了基于神经网络动态逆的自转旋翼机姿态控制方法,采用动态逆技术设计了基本控制器,采用在线神经网络自适应补偿建模误差、外界干扰和设计模型误差导致的不确定逆误差。提出了基于动态控制分配技术的升降舵-旋翼纵向周期变距分配方法,以协调二者在控制效率和带宽方面的差异。仿真结果表明,提出的升降舵辅助操纵方式可以有效地降低旋翼机桨盘的调整频率和幅值;提出的姿态控制方法具有良好的控制性能和鲁棒性;动态控制分配器能够合理地协调升降舵和旋翼纵向周期变距。     

基于卡尔曼滤波器的主燃油计量装置故障诊断

为了建立主燃油计量电液执行机构(EHA)的故障诊断算法,分析了主燃油计量液压机械控制装置的工作原理,提出了1种建立主燃油计量线性变参数(LPV)模型的方法,设计并得到基于离散卡尔曼滤波器的主燃油计量电液执行机构位移输出的残差生成器。仿真结果表明:该残差生成器具有对故障敏感而对噪声和建模误差不敏感、对残差的动态响应快,幅值变化较大的特点,有效降低故障误报警率和漏报警率。     

基于李亚普诺夫稳定性理论的压气机失速主动控制方法

针对压气机主动稳定控制方法中模态控制需要大量传感器及高频执行装置的不足,以喷气装置作为失速控制的执行机构,基于李亚普诺夫稳定性理论,利用回溯法设计了采用周向同步喷气的压气机预失速和过失速阶段的失速控制算法。理论分析和仿真结果表明,采用该方法,在预失速阶段,经过约1.1s持续喷气后,扰动的各阶模态的幅值均趋于0,各阶模态的相位均趋于恒定;在过失速阶段,持续约0.1s的喷气控制后,扰动的各阶模态被完全抑制,其各阶幅值趋于0,各阶模态相位趋于恒定;实现了对预失速和过失速的有效控制。由于以平均流量作为反馈输入,该方法只需安装少量传感器,且喷气装置的作动频率不高于50Hz,远低于模态控制方法。此外,采用同步喷气,也降低了执行机构的复杂性。     

具有饱和补偿的碟形飞行器神经滑模控制

针对执行机构饱和非线性未知的碟形飞行器,在考虑执行机构动态的基础上,设计了基于神经网络的滑模控制器,给出了相应的控制律和参数选择方法.神经网络用来估计执行机构的饱和量,从而在设计控制器时,可以对执行机构的饱和进行相应补偿.仿真结果表明了该方法的正确性和有效性     

辅助动力装置控制系统传感器智能解析余度方法

针对辅助动力装置(APU)控制系统传感器故障,提出了一种基于协方差优化集成极限学习网络(COSELM)的传感器智能解析余度方法。该方法能够根据在线序列预测误差的最小方差来自适应更新单个在线序列极限学习机的权重系数,发挥和权衡各个学习模型的优势,通过提高模型算法的稳定性和泛化性,改善传感器智能解析余度的精度。通过在某辅助动力装置控制系统传感器解析余度的验证表明,提出的COSELM方法可以解决传感器在发生偏置故障时的信号重构问题,重构误差不超过1%,适用于不同辅助动力装置个体,为其提供可靠的解析余度。     

DME Interference mitigation for L-DACS1 based on system identification and sparse representation

L-band digital aeronautical communication system 1 (L-DACS1) is a promising candi-date data-link for future air-ground communication, but it is severely interfered by the pulse pairs (PPs) generated by distance measure equipment. A novel PP mitigation approach is proposed in this paper. Firstly, a deformed PP detection (DPPD) method that combines a filter bank, correlation detection, and rescanning is proposed to detect the deformed PPs (DPPs) which are caused by mul-tiple filters in the receiver. Secondly, a finite impulse response (FIR) model is used to approximate the overall characteristic of filters, and then the waveform of DPP can be acquired by the original waveform of PP and the FIR model. Finally, sparse representation is used to estimate the position and amplitude of each DPP, and then reconstruct each DPP. The reconstructed DPPs will be sub-tracted from the contaminated signal to mitigate interference. Numerical experiments show that the bit error rate performance of our approach is about 5 dB better than that of recent works and is closer to interference-free environment.     

基于模型预测的倾转旋翼自主着舰控制

无人机在自主着舰过程中会面临复杂的海况和舰艇的未知运动,对舰艇的未来运动预估和对外界环境的抗扰,对无人机末端安全自主着舰有着重要的意义。因此,针对倾转四旋翼无人机在复杂海况下的全自主着舰过程,设计了一种基于模型预测的改进自抗扰控制器。利用前馈(BackPropagation,BP)神经网络实现对舰艇未来运动的预测,针对局部BP神经网络易陷于局部最优解并且基本不具备泛化能力的问题,将全局误差引 入到BP神经网络中,并且为加快模型的训练速度,将基于全局误差可变的学习速率算法引入到全局误差BP 神经网络。利用自抗扰控制器(Active Disturbance Rejection Control,ADRC)实现对外界环境抗干扰控制,通过扩张状态观测器(Extended Sate Observer,ESO)实现对外界未知环境的观测和补偿,并且将滑膜控制方法引入到非线性状态误差反馈器(Nonlinear State Error Feedback,NLSEF)中,加快系统的收敛速度。通过在不同舰艇运动模型下的一系列数字化仿真,验证了文中所提控制方法的有效性与合理性,仿真结果表明了文中所提控制方法可实现无人机在复杂海况下的全自主着舰。     

Constrained adaptive neural network control of an MIMO aeroelastic system with input nonlinearities

A constrained adaptive neural network control scheme is proposed for a multi-input and multi-output (MIMO) aeroelastic system in the presence of wind gust, system uncertainties, and input nonlinearities consisting of input saturation and dead-zone. In regard to the input nonlinear-ities, the right inverse function block of the dead-zone is added before the input nonlinearities, which simplifies the input nonlinearities into an equivalent input saturation. To deal with the equiv-alent input saturation, an auxiliary error system is designed to compensate for the impact of the input saturation. Meanwhile, uncertainties in pitch stiffness, plunge stiffness, and pitch damping are all considered, and radial basis function neural networks (RBFNNs) are applied to approximate the system uncertainties. In combination with the designed auxiliary error system and the backstep-ping control technique, a constrained adaptive neural network controller is designed, and it is pro-ven that all the signals in the closed-loop system are semi-globally uniformly bounded via the Lyapunov stability analysis method. Finally, extensive digital simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed control scheme towards flutter suppression in spite of the integrated effects of wind gust, system uncertainties, and input nonlinearities.     

Polynomial networks based adaptive attitude tracking control for NSVs with input constraints and stochastic noises

This paper proposes a backstepping technique and Multi-dimensional Taylor Polynomial Networks (MTPN) based adaptive attitude tracking control strategy for Near Space Vehicles (NSVs) subjected to input constraints and stochastic input noises. Firstly, considering the control input has stochastic noises, and the attitude motion dynamical model of the NSVs is actually modeled as the Multi-Input Multi-Output (MIMO) stochastic nonlinear system form. Furthermore, the MTPN is used to estimate the unknown system uncertainties, and an auxiliary system is designed to compensate the influence of the saturation control input. Then, by using backstepping method and the output of the auxiliary system, a MTPN-based robust adaptive attitude control approach is proposed for the NSVs with saturation input nonlinearity, stochastic input noises, and system uncertainties. Stochastic Lyapunov stability theory is utilized to analysis the stability in the sense of probability of the entire closed-loop system. Additionally, by selecting appropriate parameters, the tracking errors will converge to a small neighborhood with a tunable radius. Finally, the numerical simulation results of the NSVs attitude motion show the satisfactory flight control performance under the proposed tracking control strategy.     

基于终端滑模的无人机编队协同控制

文章研究了具有输入受限及外部干扰的无人机编队有限时间协同控制问题。首先,引入抗饱和辅助系统来解决执行器的饱和问题,利用自适应方法对扰动上界进行估计和补偿;然后,设计新型全局快速终端滑模的控制器,使得编队内各无人机在有限时间内收敛到指定的编队位置,并通过李雅普诺夫稳定性分析方法,证明控制方法的有效性;最后,对提出的控制方法进行数字仿真,验证了实际可行性。     

基于LADRC的舰载V/STOL飞机短距起飞性能优化

针对垂直/短距起降（V/STOL）飞机在有限的甲板上实施滑跑起飞以及离舰后快速、稳定爬升的实际需要,对其整个过程进行操控优化以提升短距起飞性能。建立了反映多推力矢量操纵特性的非线性动力学模型,其中包含了地面效应模型和V/STOL飞机特有的喷气诱导效应模型。分别以舰面滑跑距离最短和离舰后增速时间最短为优化指标,给出了舰面滑跑和离舰初期的预置多推力偏转方案。在此基础上,提出了一种线性自抗扰反演（LADRC-Backstepping）控制方法,以实现对爬升角不确定非仿射系统的有效控制,其中设计了一种辅助补偿系统来拟制控制量的饱和,同时保证了爬升角跟踪误差的有界性;直接利用一种高阶LADRC方法设计了俯仰角控制器,确保了V/STOL飞机最终以稳定的姿态爬升。仿真结果表明,所提出的"二次预置多推力偏转角+爬升角控制+俯仰角控制"的分段优化操控策略,能够较好地提升V/STOL飞机的短距起飞性能,对内部不确定性和外界干扰具有较强的鲁棒性,可满足实际飞行任务的需要。     

基于接触刚度分布特性的叶片振动响应分析

根据接触刚度在锯齿形叶冠结合面上非均匀分布的特性,提出一种基于定义和有限元计算相结合的接触刚度计算方法。在此基础上,将微-宏滑动摩擦模型作为叶冠结合面处的摩擦模型,推导微滑动和宏滑动状态下摩擦力表达式。利用谐波平衡法将非线性摩擦力转化为等效刚度和等效阻尼进行振动特性分析。针对叶冠结合面相对位移幅值动态变化的特点,提出了一种迭代求解的振动响应分析方法。与文献提供的带摩擦阻尼结构悬臂梁振动响应实验数据相比,共振峰附近的振幅误差为1.99 mm,相对误差为3.9%。振幅的最大误差为5.53 mm,出现在远离共振峰的位置,验证了响应分析方法的可行性。将该方法应用于带冠叶片上,结果表明当激振力频率为812.3 Hz时,振幅为0.56 mm。     

航空发动机增益调度控制的多项式平方和规划方法

针对现有的线性变参数(linear parameter varying,LPV)控制器设计方法都是关于仿射参数依赖系统而没有专门针对多项式描述的LPV系统这一现状,提出了一种基于多项式平方和(sum of squares,SOS)规划的增益调度控制设计方法,并将其用于转速大范围变化时的航空发动机高压转子转速及压比控制.根据发动机非线性模型获取不同转速下的状态空间模型,并利用多项式拟合的方法建立发动机线性变参数模型.给出能够保证无静差的增益调度控制结构,利用有界实定理和多项式平方和理论推导出能够保证闭环系统鲁棒稳定的SOS约束条件,并形成控制器求解的SOS规划问题,通过求解获得多项式描述的增益调度控制器.分别以LPV模型和发动机非线性模型为对象做阶跃仿真,结果表明:高压转子转速/发动机压比控制系统的调节时间在2s以内,稳态误差不超过0.1%.