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多变量线性时变系统的特征模型及自适应模糊控制方法 总被引:1,自引:0,他引:1
对于阶数及参数未知的高阶系统,如何设计一个工程上易于实现的低阶控制器,以实现有效的高性能控制,这是目前航天等领域亟待解决的问题。该文采用将对象特征和控制性能要求相结合的方法,对多输入一多输出高阶线性时变系统和一类非线性时变系统从理论上详细推导出了其特征模型,在此基础上设计了基于特征模型的稳定的自适应模糊广义预测控制方案。由于控制结构中使用了分层模糊系统,从而减少了模糊规则数目。通过对一个挠性航天器控制的仿真实验验证了所给方法的有效性。 相似文献
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三阶时变离散系统的一致渐近稳定性 总被引:2,自引:1,他引:2
特征建模的方法为智能控制器设计和一些高阶对象进行低阶控制器设计提供了理论依据,特别是为大型空间挠性航天器的控制提供了一种有效的途径。但是,对于阶次和参数未知的高阶线性定常系统基于特征模型设计的自适应控制方案,其稳定性问题尚未完全解决,这一问题实际上归结为时变离散系统的稳定性问题。对于位置保持或位置跟踪控制,基于特征模型设计的自适应控制方案其稳定性问题即为三阶时变离散系统的稳定性问题,利用Lyapunov直接方法定量地给出了三阶线性时变离散系统和一类非线性三阶时变离散系统一致渐近稳定的判据,从而为基于特征建模设计适当的控制律以满足稳定性的要求提供了理论依据。 相似文献
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以平动点轨道的交会对接为研究背景,基于高阶积分链微分器和预设性能控制理论提出了一种仅需相对位置信息的平动点轨道近程交会控制律。首先利用高阶积分链微分器估计两航天器的相对速度状态,并设计预设性能控制器使得两航天器的相对运动状态在预设的边界内渐近收敛到期望状态。然后利用李雅普诺夫函数证明相对运动状态存在扰动时控制器的稳定性。该方法为闭环控制,且与模型无关,容易在线操作。仿真结果表明,在平动点轨道航天器存在未知扰动以及导航制导等不确定的情况下,利用所提交会控制律能够实现追踪航天器与目标航天器交会任务的高精度实时控制,具有较强鲁棒性。 相似文献
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多舱段航天器在研制阶段初期面临着如何分配各舱段基频以及确认基频分配方案是否满足运载火箭方要求的问题,但在这个阶段各舱段的设计尚未定型,建立航天器三维有限元模型缺少必要的输入且时间成本较高,无法满足设计迭代和优化的需求。文章采用多段杆模型模拟航天器的纵向振动特性,采用多段梁模型模拟航天器的横向振动特性,基于基频等效原则建立航天器舱段设计参数与梁杆模型参数的数学关系,分别推导多段杆和多段梁的振动频率方程,提出多舱段航天器振动基频分配速算方法。通过某月球探测器三维有限元模型模态分析数据和力学试验数据验证了该方法的有效性。所提出的方法可用于验证基频分配方案的正确性,并为开展设计优化提供了途径。 相似文献
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针对多航天器系统的姿态协同控制问题,基于特殊正交群(Special Orthogonal Group, SO(3))提出了滑模协同控制设计方法。结合有向通信拓扑,建立了多航天器SO(3)姿态模型。在此基础上研究了SO(3)上协同误差形式,提出了适用于协同控制器构造的SO(3)指令设计方法。为了解决姿态奇异问题,根据SO(3)姿态特性引入补偿项并设计了相应的滑模面,进一步采用反步法完成了SO(3)协同控制器设计,同时给出稳定性分析过程。提出的反步滑模方法保证了协同控制器在整个姿态空间内的适用性,使得多航天器系统能够实现稳定的姿态协同。文中采用两组多航天器系统仿真校验了所提协同方法的有效性。 相似文献
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再入机动飞行器自适应轨迹线性化控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对一类多输入多输出模型不确定系统,提出了一种基于广义模糊神经网络的自适应轨迹线性化控制方法(ATLC).针对再入机动飞行器(MRV)进行了控制器设计和分析.MRV气动参数存在较大的不确定,这会导致轨迹线性化控制器(TLC)鲁棒性能下降.利用广义模糊神经网络(G-FNN)在线补偿系统的非线性建模不确定,改善了控制器性能.基于Lyapunov稳定性理论,证明了ATLC闭环控制系统的稳定性.仿真结果表明自适应轨迹线性化控制系统在飞行器气动参数大范围摄动时仍具有鲁棒性和稳定性,验证了所提出的控制策略的有效性. 相似文献
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针对近空间高超声速飞行器三通道姿态跟踪控制问题,提出了一种基于输入饱和抑制的非线性模糊自适应滑模控制器。考虑到飞行器模型具有严格反馈形式的特点,以反步法为基础,结合非奇异快速Terminal滑模方法设计控制器。设计了模糊系统估计模型中的干扰项,并通过自适应鲁棒项补偿估计误差,引入非线性增益函数提高控制系统的饱和抑制能力,并基于Lyapunov理论证明了闭环系统的稳定性。最后,通过仿真对比实验验证方法的有效性。仿真结果表明,所设计的控制器能够保证飞行控制系统在存在模型参数不确定性的情况下具有良好的姿态跟踪性能和输入饱和抑制能力。 相似文献
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基于反馈线性化的动能拦截器姿态控制研究 总被引:6,自引:0,他引:6
动能拦截器进入末制导阶段时经常需要进行大角度姿态机动,这时拦截器姿态控制系统具有非线性、强耦合、多输入多数出(MIMO)的特点。现针对动能拦截器模型的非线性和不确定性,提出PID神经网络自适应逆控制方法对拦截器飞行姿态进行控制。首先基于精确反馈线性化方法将系统解耦成三个独立的子系统,然后应用基于PID神经网络的自适应逆控制方法分别设计每个子系统的姿态控制器。该方法将PID神经网络控制与自适应逆控制相结合,对于拦截器姿态控制系统中的建模误差以及外部干扰具有较强的适应能力。仿真结果证明了该方法的有效性。 相似文献
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为提高复杂和未知环境中六轮摇臂式月球探测车的驱动控制系统的可靠性,防止因执行器故障引起的月球车失控,提出一种基于滑转率的协调驱动自适应模糊容错控制方法。该方法用模糊逻辑系统逼近系统的未知动态和未知的故障函数,并通过所设计的误差补偿器来减少逼近误差对跟踪精度的影响。基于Lyapunov理论,证明了所设计的容错控制方案不但能使跟踪误差收敛到原点的小邻域内,而且通过适当增大设计参数的值,可使跟踪误差减小。此外,为便于应用给出了详细的容错控制器设计步骤,并对控制器中参数的选取给出了示例。仿真结果表明该控制律具有较高的控制精度,并且对外部干扰有很强的鲁棒性。
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基于特征模型的高超声速飞行器的自适应姿态控制 总被引:2,自引:1,他引:2
研究了基于特征模型的自适应控制方法在高超声速飞行器姿态控制中的应用。对一类非线性强耦合以及大范围参数不确定性的类X-20高超声速飞行器无动力滑翔段六自由度动力学模型,建立含耦合的多输入多输出(MIMO)特征模型,并设计基于特征模型的黄金分割控制器。控制律设计中通过对非对角元控制量强制一步滞后,使得各通道控制量可以计算简单。最后通过飞行高度和速度大范围变化的长时间飞行过程中姿态角的跟踪控制仿真,验证了控制器的鲁棒性和适应性。 相似文献
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模糊神经网络控制器及其在航天器姿态控制系统中的应用研究 总被引:7,自引:3,他引:7
在航天器姿态控制领域,模糊控制技术作为一种辅助控制方法得到越来越多的关注。本文提出了一种基于模糊聚类算法和分布式模糊神经网络的模糊神经网络控制器,并将其用于《东方红三号》卫星应急星地大回路姿态控制系统之中。仿真研究表明,这种模糊神经网络控制器能够有效地从样本数据提取信息,实现分区域控制,并且具有较强的鲁棒性。该方法具有较为满意的控制效果。 相似文献