基于神经网络的BTT导弹逆控制方案设计

对基于神经网络的倾斜转弯(BTT)导弹逆控制进行了研究。用径向基函数(RBF)神经网络结构和最近邻聚类算法,对导弹系统逆动力学系统进行动态模型辨识,以辨识模型为控制器与BTT导弹控制系统串联构成动态伪线性系统;用逆系统法设计了一种用于BTT导弹非线性控制的经典控制与神经网络在线自学习综合控制方案,实现了导弹三通道的线性化控制和输出的渐近无差跟踪。仿真结果表明:该方案可根据设计指标要求实现对BTT导弹的非线性控制,且有较强的鲁棒性。     

基于自适应动态逆的高超声速飞行器姿态复合控制

考虑高超声速飞行器再入过程中存在气动舵低效的问题,提出了质量矩/气动舵复合控制方式,研究了这两类执行机构的复合控制分配问题,并针对高超声速飞行器强非线性和不确定性的对象特性,基于神经网络方法设计了自适应动态逆姿态控制系统。首先给出了质量块配置原则以及质量矩/气动舵复合控制模型;其次,为获得良好的控制分配精度并保证较小的执行机构能耗,基于二次规划方法设计了质量矩/气动舵复合控制分配策略;再次,利用神经网络权值的自适应调整来逼近系统中存在的不确定性,补偿动态逆误差,设计了基于神经网络的自适应动态逆控制器。最后,通过仿真验证了文中控制分配策略和自适应动态逆方法的有效性。     

一种面向空天飞机再入的智能自适应复合控制方法

针对空天飞机再入横、侧向通道的姿态控制问题，设计了一种智能神经网络自适应复合控制方法，基于误差反馈学习准则在线更新神经网络权重以补偿全量姿态控制律输出的姿态控制指令。同时，面向再入过程横侧通道的强耦合问题，引入了耦合控制系数，以降低横、侧通道间的控制干扰。此外，提出了一种自适应链式控制分配律，在控制信号中引入正交优化多正弦激励，基于递推最小二乘方法对气动参数进行在线辨识，进而实时更新链式分配策略。最后，对空天飞机再入横侧向通道的神经网络自适应复合控制方法进行数学仿真校验，验证了该方法的有效性和鲁棒性。     

一类强耦合强不确定性强非线性快时变系统复合控制

分析一类强耦合强不确定性强非线性快时变系统的控制问题。基于系统力学特性和动力学特性，提出一种复合控制方法。该复合控制方法由三个核心模块组成，依次为强耦合强不确定性控制模块、强非线性快时变控制模块、智能调度模块。以某典型强耦合强不确定性强非线性快时变特性飞行器对象为例，给出了采用该复合控制方法的详细设计。最后，在精确的仿真模型基础上，考虑天地不一致性情况，进行了多组仿真分析，仿真结果表明，该方法有效、可靠。     

基于误差修正的直接力／气动力双层姿态控制设计

针对直接力／气动力复合姿态控制问题,将具有扩张观测器的动态逆控制与最优控制相结合,设计了一种基于误差修正的直接力／气动力复合控制双层姿态控制方法。该控制方法以气动力控制为主,将滑模变结构控制与动态逆控制相结合进行气动力控制,通过引入扩展观测器对控制系统中的不确定干扰进行估计与补偿,以提高控制系统的鲁棒性;在此基础上,基于最优控制方法进行直接力控制设计以实现跟踪误差快速修正,达到提高系统响应速度的目的。与气动力单独控制的仿真结果对比表明,该复合控制算法能够有效改善系统的动态响应特性。     

BTT导弹的神经网络自适应非线性自动驾驶仪设计

针对BTT导弹的飞行控制问题,提出一种基于近似动态逆及神经网络理论的非线性自动驾驶仪设计方法.给出了神经网络自适应动态逆控制规律,建立了BTT导弹的数学模型,设计了导弹的神经网络自适应动态逆控制系统结构,并进行了控制效果的数值仿真分析.仿真结果说明了神经网络自适应非线性自动驾驶仪在导弹飞行控制中具有较高的控制精度和很好的鲁棒稳定性.     

基于自适应动态逆的自主飞艇速度控制系统设计

针对无人自主飞艇上升或下降的速度控制问题,提出了一种基于神经网络自适应动态 逆控制的飞行速度控制设计方法。基于自主飞艇浮力控制系统的配置状况,建立了飞艇飞行 速度的数学模型。引入速度控制系统的参考模型,并利用神经网络学习功能,获得非线性控 制系统的动态逆;通过引入速度误差的非线性补偿项,自适应补偿整个控制系统由于动态特 性变化引起的误差,克服包括参数摄动与外界扰动在内的各类不确定性因素的影响,实现飞 艇对期望速度的稳定跟踪。最后仿真结果表明,所提出的控制方案对无人自主飞艇的飞行速 度具有良好的控制效果,从而验证了控制系统设计的有效性。     

轨控式复合控制导弹制导与控制一体化反步设计

针对轨控式复合控制导弹制导与控制一体化设计问题,结合动态面反步设计和非线性干扰观测器(NDO)技术,设计了一种基于非线性干扰观测器的制导控制一体化反步控制方法.首先建立了复合控制导弹纵向通道制导控制一体化模型,在此基础上分三步设计反步控制器,设计过程中采用了动态面方法,通过引入一阶低通滤波器,得到虚拟控制量的微分,避免了传统反步设计中的“计算膨胀”问题,同时采用NDO对模型不确定性进行估计并加以补偿,实现了对气动系数摄动和目标机动的鲁棒性.基于李亚普诺夫稳定性理论证明了闭环系统所有误差信号最终一致有界.仿真结果表明本文设计的基于非线性干扰观测器的复合控制导弹制导控制一体化反步设计方案的正确性和有效性.     

基于神经网络模型的伺服系统控制与补偿方法研究

本文从两个角度提出使用神经网络模型提高伺服系统的控制精度。首先，分析了扰动力矩对精密伺服系统的影响。提出使用神经网络方法建立扰动力矩的数学模型，并根据全补偿原则设计补偿环节，实现扰动力矩的动态补偿。进而考察一类非线性伺服系统对象，研究使用神经网络模型实现对象逆动态模型的在线辩识和控制，在实验室条件下进行了神经网络伺服系统补偿控制的实验研究。试验结果表明这种新的补偿方法对提高伺服系统的精度十分有效，具有实际应用价值。     

自由漂浮空间机器人神经网络自适应补偿控制

针对更具工程价值的任务空间内的自由漂浮状态空间机器人模型不确定性末端控制问题,提出了一种自适应神经网络控制策略用于机器人末端控制.通过神经网络在线建模来逼近系统中的非线性模型,神经网络的逼近误差及外界有界扰动通过鲁棒控制器来消除,采用引入GL矩阵及其乘法算子"·"来直接辨识的各部分系统参数.该控制策略既不需要逆动态模型的估计值,同时也避免了求雅克比矩阵的逆,降低了计算量.基于李亚普诺夫理论证明了整个闭环系统全局渐近稳定.仿真结果表明了这种神经网络控制器对于任务空间的空间机器人末端控制在达到较高的精度的同时,能够满足实时性要求,具有重要的工程应用价值.     

BTT导弹神经网络直接逆控制算法的FPGA实现研究

针对BTT导弹控制系统中导弹模型的非线性和强耦合的特点,应用逆7系统和神经网络相结合的方法建立了导弹的逆模型.并以俯仰通道为例,设计了逆控制算法的BP神经网络结构,采用Verilog HDL编写了BP神经网络各个功能模块,并将其在FPGA上实现.通过神经网络逆控制算法在FPGA硬件实现和通用计算机上软件实现的对比,表明...     

BTT导弹神经网络自适应控制器设计

在导弹系统存在非匹配不确定性的情况下 ,提出了一种基于RBF神经网络和反演控制技术的神经网络自适应导弹控制系统的设计方法。首先应用RBF神经网络在线辨识系统中存在的不确定性 ,然后利用反演控制技术设计了导弹非线性自适应控制器 ,成功的处理了非匹配不确定性 ,并应用Lyapunov稳定性理论推导出RBF神经网络权重矩阵及中心点值的调节律 ,保证了系统的稳定性。证明了系统的所有信号均有界且全局指数收敛至原点的一个邻域。最后给出的BTT导弹非线性六自由度数字仿真结果显示了该设计方法的有效性。     

高超声速飞行器自适应神经网络控制

针对一类高超声速飞行器,在充分考虑其非线性模型包含未建模动态、气动参数变化、弹性形变等产生的未知非线性不确定函数以及外界扰动的情况下,设计了一种基于自适应神经网络的非线性逆控制器。首先,将系统的动态特性分为标称部分和不确定部分,采用非线性逆的思想设计标称部分的控制器,利用神经网络逼近不确定部分,将神经网络的最优权值采用自适应律进行调节,提高神经网络的在线逼近能力。利用改进的变结构控制来消除神经网络逼近误差的影响,最终使跟踪误差收敛为零,并保证闭环系统的信号有界。通过仿真验证了设计方法的正确性。     

含扩张状态观测器的高超声速飞行器动态面姿态控制

针对高超声速飞行器复杂非线性、高不确定性和强通道耦合等特点,提出了一种飞行器姿态控制的非线性设计方法。根据高超声速飞行器无动力飞行的姿态运动方程组,给出一个可面向姿态控制的非线性设计模型。针对一类非线性系统,提出了一种基于扩张状态观测器（ESO）的动态逆设计方法,并通过动态面控制理论,将其应用于高超声速飞行器的三通道姿态控制中。仿真结果表明,相比基于传统动态逆的动态面控制方案,本文所提出的控制方案可以保证飞行器快速、精确地跟踪角位置指令,并且具备针对系统不确定性的强鲁棒性能。     

基于逆动态和变结构理论的空间飞行器大角度机动控制

针对飞行器大角度机动的控制问题具有强耦合、高度非线性、参数不确定性等特点,本文首先利用逆动态控制的非线性解耦能力对系统进行非线性解耦,然后基于变结构控制的鲁棒性进行控制器的设计,并在MATLAB环境下进行了仿真研究。仿真结果表明,该控制方法在有外界干扰和系统参数不确定的条件下具有较快的收敛性和一定的鲁棒性。     

可重复使用飞行器归一化复合控制系统设计

以可重复使用飞行器（RLV）的姿态控制系统为研究对象,提出一种基于归一化方法的新型复合控制系统设计方法。对RLV三自由度姿态动力学模型中的气动控制量和反作用控制系统（RCS）控制量分别进行归一化处理,建立RLV复合控制的归一化模型。在此基础上,通过对归一化模型的输入矩阵中同种执行机构控制阈值的设计,获得两种异类执行机构复合控制的切换条件,并进一步修正了归一化复合控制模型。基于积分型终端滑模控制方法,设计了可重复使用飞行器的复合控制系统,并采用广义逆的方法,直接将控制分配融合到控制律的设计中来,实现控制律和控制分配的一体化设计,不需要优化算法,减少了控制系统的计算量。最后,对可重复使用飞行器姿态控制系统进行数学仿真,不仅校验了采用归一化方法设计的复合控制系统的有效性,而且与采用线性规划优化控制方法具有相同的姿态控制效果。     

有摩擦补偿的驱动组件高精度位置控制研究

针对柔性、摩擦影响下的谐波驱动组件高精度位置控制问题,提出了一种自适应摩擦补偿的递阶控制策略。建立了考虑谐波驱动组件柔性、摩擦的级联动力学方程,采用LuGre摩擦模型描述摩擦特性,设计双状态观测器估计LuGre模型内部不可测状态,并引入自适应律辨识未知模型参数和惯量变化,实现了谐波驱动组件的高精度位置控制,并基于Lyapunov定理证明闭环系统的稳定性和跟踪误差的渐进收敛性,通过在空间机构驱动组件测试平台上的试验结果表明,该方法有效提高了驱动组件位置控制精度和鲁棒性。     

基于逆动态理论的空间飞行器大角度机动控制

提出了一种基于逆动态理论的轮控空间飞行器大角度机动控制方法。用逆动态控制对系统作非线性解耦,基于变结构控制的鲁棒性设计控制器,给出了控制回路方案。仿真结果表明：该控制法在有外界干扰和系统参数不确定条件下有较快的收敛性和一定的鲁棒性。     

基于分块反步设计的飞行器姿态稳定鲁棒控制

采用分块反步设计思想,结合输入状态稳定性理论,获得了一种具有鲁棒性能的 飞行器姿态稳定控制方案。该方案可自然地处理姿态耦合问题,实现半全局姿态稳定控制, 并对外部扰动具有鲁棒性,可直接应用在燃气动力的情况。对某空间飞行器的姿态控制系统 进行了数值仿真,仿真结果验证了该方法的有效性。