非线性系统鲁棒自适应设计与计算机仿真

首先,针对BTT导弹的非线性模型,给出了其适合用backstepping没计方法的控制模型.充分利用系统的结构特点,结合backstepping没计方法、鲁棒控制和自适应控制方法,提出了一种鲁棒自适应控制器的设计方法.设计过程中将不确定性对系统的影响合成为一项,有效地解决了控制系数矩阵未知时控制器设计问题,同时放松了现有文献中对控制系数矩阵不确定性的要求.最后给出的仿真结果显示该法的有效性.     

非线性自适应神经网络控制器设计

在系统存在非匹配不确定性和输入未建模动态的情况下,提出了一种基于RBF神经网络和反演控制技术的非线性自适应控制系统的设计方法.应用RBF神经网络辨识系统中存在的不确定性,利用反演控制技术,设计了非线性自适应控制器,成功地处理了非匹配不确定性.同时动态非线性阻尼项的引入使得系统对未建模动态具有很强的鲁棒性,并应用Lyapunov稳定性理论,证明了系统跟踪误差、RBF神经网络参数误差全局渐近收敛于原点的一个邻域.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.     

导弹非线性自适应鲁棒控制系统设计

提出了一种基于全调节RBF神经网络的导弹非线性自适应鲁棒控制系统的设计方法，应用全调节RBF神经网络在线辨识系统中存在的不确定性，利用反演和鲁棒控制技术设计了导弹控制系统，成功地处理了非匹配不确定性，并在虚拟控制中引入了微分阻尼项，有效地改善了系统动态性能。最后，应用Lyapunov稳定性理论推导出RBF神经网络各参数的调节律，并证明了系统状态全局渐近收敛于原点的一个邻域，仿真结果验证了该设计方法的有效性和可行性。     

基于RBF神经网络的一类非线性系统反演鲁棒自适应控制

提出一种基于RBF神经网络的一类非线性系统反演鲁棒自适应控制器设计方法。使用RBF神经网络逼近系统不确定性,并和控制器与虚拟控制器中的鲁棒项一起消除不确定性的影响,由Lyapunov稳定性理论推出的RBF神经网络权值矩阵的自适应律能保证闭环系统的所有信号有界,且误差能够全局指数收敛于原点的邻域。该方法不需要系统不确定性的上界以及其任意阶导数,最后的仿真结果验证了方法的有效性。     

有输入未建模动态和不确定性导弹控制器设计

在考虑导弹控制系统同时存在输入未建模动态和参数不确定性的情况下,提出了一种基于RBF神经网络和反演技术的鲁棒自适应控制器的设计方法。首先用两个RBF神经网络对未建模动态进行了补偿,然后利用反演技术设计了鲁棒自适应控制器,对不确定性进行了处理,并用Lyapunov稳定性理论推导出RBF神经网络的权重矩阵调节率以及相关的自适应律,证明了系统的全局稳定性,最后通过仿真计算验证了设计的正确性。     

未知控制方向的严反馈非线性系统神经网络自适应控制

针对一类未知控制方向的单输入单输出严反馈非线性系统,提出一种神经网络自适应控制方法。首先应用Nussbaum型函数解决控制系数符号未知问题,然后应用RBF神经网络和反演设计方法对系统进行系统化设计。该控制方法放宽了现有文献中许多苛刻的条件,如匹配条件、增长条件等,避免了控制器奇异问题,同时解决了反演设计中的“计算膨胀”问题,并应用Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统的全局稳定性。最后给出了数字仿真实例,证明了该设计方法的有效性。     

基于自适应反演的导弹滑模控制

阐述了在导弹系统存在不确定性情况下,基于自适应反演控制技术和模糊神经网络理论,提出了一种导弹滑模控制系统设计方法。设计过程中将不确定性对系统的影响合成为一项,然后应用模糊神经逼近器来逼近系统的不确定项;考虑了已知信息,利用自适应模糊神经控制理论和滑模控制设计了控制器,应用Lypunov稳定性理论保证了闭环系统的稳定性,并推导出模糊神经逼近器各参数的自适应调节律。     

基于神经网络动态逆的大迎角导弹解耦设计

导弹大迎角飞行时,系统非线性特性非常明显,各通道间有很严重的气动交叉耦合现象.为实现对系统的非线性解耦,构造了基于神经网络动态逆的大迎角导弹解耦控制器,设计了非线性动态逆系统,利用RBF神经网络逼近逆误差.仿真实验结果表明:所设计的控制系统具有良好的解耦和指令跟踪能力.     

基于RBF神经网络的机器人鲁棒自适应控制器设计

在考虑机器人系统中存在的模型不确定性的情况下,提出了一种基于RBF神经网络和反演技术的鲁棒自适应控制器的设计方法。首先,通过状态变换将机器人的模型转换为适用于反演技术的形式;然后,利用反演技术设计了鲁棒自适应控制器,用两个RBF神经网络分别对模型的不确定性进行了处理,并用Lyapunov稳定性理论推导出RBF神经网络的权重矩阵调节律以及相关的鲁棒项,证明了系统的全局稳定性;最后,进行了相应的仿真研究,验证了设计的正确性和有效性。     

基于RBF神经网络的机器人鲁棒自适应控制器没计

在考虑机器人系统中存在的模型不确定性的情况下,提出了一种基于RBF神经网络和反演技术的鲁棒自适应控制器的设计方法.首先,通过状态变换将机器人的模型转换为适用于反演技术的形式;然后,利用反演技术设计了鲁棒自适应控制器,用两个RBF神经网络分别对模型的不确定性进行了处理,并用Lyapunov稳定性理论推导出RBF神经网络的权重矩阵调节律以及相关的鲁棒项,证明了系统的全局稳定性;最后,进行了相应的仿真研究,验证了设计的正确性和有效性.     

有输入未建模动态的导弹鲁棒控制器设计

在导弹系统俯仰通道中存在输入未建模动态情况下，提出了一种基于RBF神经网络和反演控制技术的非线性鲁棒控制器的设计方法。首先应用两个RBF神经网络对输入未建模动态设计了神经网络逆补偿器．然后利用反演控制技术设计了导弹非线性控制器．最后应用Lyapunov稳定性理论推导出RBF神经网络权重矢量调节律，证明了系统的所有信号均有界且全局指数收敛至原点。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。     

基于神经网络的MIMO非线性最小相位系统鲁棒自适应控制

 针对一类模型未知的具有不确定性和外部干扰的多输入多输出（MIMO）非线性最小相位系统提出了鲁棒自适应输出反馈跟踪控制方案。用高斯径向基函数（RBF）神经网络逼近对象未知非线性,用高增益观测器估计系统不可测量状态。所设计的鲁棒自适应控制器不仅能使闭环系统稳定,所有状态有界,而且跟踪误差一致最终有界,并保证最终边界足够小。仿真结果表明了所提出方法的有效性。     

有输入未建模动态的非线性系统自适应逆设计

对于一类存在输人未建模动态的非线性系统,提出了一种基于RBF神经网络的自适应逆补偿器设计方法。首先用两个神经网络设计了补偿器,一个用来估计输入未建模动态,另一个用来作为未建模动态的自适应逆补偿器。该设计放宽了对未建模动态的一些苛刻的要求,如相对度为零,满足小增益条件等。文中仅要求D(u)逆稳和连续光滑。然后应用反演设计技术设计了控制器,并应用Lyapunov稳定性理论推导出神经网络权重向量的调节律,同时证明了闭环系统的渐近稳定性。最后给出的仿真研究证明了该设计方法的有效性。     

Adaptive block dynamic surface control for integrated missile guidance and autopilot

A novel integrated guidance and autopilot design method is proposed for homing missiles based on the adaptive block dynamic surface control approach. The fully integrated guidance and autopilot model is established by combining the nonlinear missile dynamics with the nonlinear dynamics describing the pursuit situation of a missile and a target in the three-dimensional space. The integrated guidance and autopilot design problem is further converted to a state regulation problem of a time-varying nonlinear system with matched and unmatched uncertainties. A new and simple adaptive block dynamic surface control algorithm is proposed to address such a state regulation problem. The stability of the closed-loop system is proven based on the Lyapunov theory. The six degrees of freedom (6DOF) nonlinear numerical simulation results show that the proposed integrated guidance and autopilot algorithm can ensure the accuracy of target interception and the robust stability of the closed-loop system with respect to the uncertainties in the missile dynamics.     

Adaptive control for feedback-linearized missiles withuncertainties

A robust adaptive control scheme is proposed that can be applied to a practical autopilot design for feedback-linearized skid-to-turn (STT) missiles with aerodynamic uncertainties. The approach is to add a robust adaptive controller to a feedback-linearizing controller in order to reduce the influence of the aerodynamic uncertainties. The proposed robust adaptive control scheme is based on a sliding mode control technique with an adaptive law for estimating the unknown upper bounds of uncertain parameters. A feature of the proposed scheme is that missile systems with aerodynamic uncertainties can be controlled effectively over a wide operating range of flight conditions. It is shown, using Lyapunov stability theory, that the proposed scheme can give sufficient tracking capability and stability for a feedback-linearized STT missile with aerodynamic uncertainties. The six-degree-of-freedom nonlinear simulation results also show that good performance for several uncertainty models and engagement scenarios can be achieved by the proposed scheme in practical night conditions     

ROBUST ADAPTIVE BANK-TO-TURN MISSILE AUTOPILOT DESIGN USING FUZZY CMAC NEURAL NETWORKS

ＲＯＢＵＳＴＡＤＡＰＴＩＶＥＢＡＮＫ┐ＴＯ┐ＴＵＲＮＭＩＳＳＩＬＥＡＵＴＯＰＩＬＯＴＤＥＳＩＧＮＵＳＩＮＧＦＵＺＺＹＣＭＡＣＮＥＵＲＡＬＮＥＴＷＯＲＫＳＺｈａｎｇＹｏｕａｎ（张友安）,ＣｕｉＰｉｎｇｙｕａｎ（崔平远）,ＷａｎｇＳｈｏｕｂｉｎｇ（王守斌...