导弹纵向机动飞行的非线性鲁棒控制研究

将非线性无源方法用于导弹纵向机动飞行控制，并通过变结构控制器补偿系统的不确定性，这样设计的控制器能保证系统的鲁棒稳定性。将此方法用于导弹地形跟踪控制，仿真结果表明：此方法在导弹纵向机动飞行中控制效果较好。     

一类非线性系统的变结构控制问题

本文研究了简约型非线性控制系统的变结构控制问题,针对变结构控制切换函数的确定问题进行了深入研究,给出了一类非线性系统切换函数的确定方法。研究结果表明,该方法适用于一类难于或不能可控正则化和线性化的非线性控制系统的综合。最后通过仿真证实了该方法的有效性。     

大机动飞机的非线性鲁棒控制律设计

采用非线性不确定系统的高增益控制建设设计方法,为某型大机动飞机在特定飞行条件下设计了鲁棒控制律,以跟踪期望的输出轨迹,并在不同飞行条件下进行了系统仿真研究。仿真结果表明,采用所设计的控制律,在不同飞行条件下,飞机均可同时完成较精确的纵向和侧向机动跟踪,说明控制律具有较好的鲁棒性。     

飞行控制系统的非线性鲁棒控制

对非线性飞行控制系统的非线性鲁棒动态逆设计方法作了研究,给出了一种具有鲁棒稳定的非线性动态逆控制方案,以克服飞机在机动飞行时,被控对象参数不确定性和外干扰对系统稳定性的影响,并给出了该方案在这种情况下的稳定性结果。     

一类非线性系统的反演变结构控制及应用

针对一类非线性系统 ,将其变换为易于设计变结构控制规律的规范型。利用小脑关节神经网络( CMAC)估计系统中的不确定函数 ,利用 CMAC神经网络和多面滑模技术估计出变换后系统的状态 ,最后利用变结构控制技术设计出控制器 ,特点是无需已知不确定性函数及其各阶导数的上界 ,与经典设计方法相比 ,所提出的方案允许非参数化不确定性。最后将此方法应用于空空弹控制系统的设计中 ,仿真结果表明了该方法的有效性     

变结构控制的研究现状及展望

关于变结构控制的研究，近年来在国内外受到极大重视，变结构控制的突出优点是对系统的摄动及干扰具有完全鲁棒性。本文系统地综述了变结构控制的研究进展。并就其存在的一些问题，应用及发展趋势进行了探讨。     

一类非线性系统的神经网络自适应控制

针对一类单输入单输出不确定非仿射型非线性系统,基于多层神经网络提出了一种直接自适应控制方法。该设计方法首先应用多层神经网络自适应模拟逼近逆解中的未知部分,然后应用逆设计和自适应反演设计出虚拟控制量,最后应用反馈线性化设计方法和神经网络设计了直接自适应控制律。并利用Lyapunov稳定性定理推导了神经网络的参数调节律,保证了闭环系统的所有信号均最终一致有界。     

一类不确定非完整动力学系统的鲁棒控制

研究一类带有未知惯性参数、动静态摩擦及外界干扰的非完整动力学系统的鲁棒控制问题。基于齐次展开的思想,给出了一种鲁棒控制器设计方法,使得闭环系统的广义位置坐标指数镇定,广义速度渐近镇定。将所提出的方法应用于一类移动机器人的镇定控制,仿真结果验证了该方法的有效性     

滑模变结构控制的直流伺服系统研究

介绍了自动控制领域内的一种新型控制方法——滑模变结构控制（ＳＭＶＳＳ）,并以８０３１单片机作控制器,在一台直流力矩电动机上实施了定位控制,从而证实了该算法对时变系统的有效性。     

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。     

PREDICTIVE VARIABLE STRUCTURE CONTROL FOR A CLASS OF NONLINEAR SYSTEM

Nonlinear sliding mode predictive controller is designed for a class of nonlinear system with unmodeled dynamic characteristics and nonlinear term. The method is based on nonlinear optimal predictive control. The variable structure control law minimizes the quadratic index of a predictive sliding mode, which contains the cost function of control preventing the control effect from saturation for in most practical implementation the control inputs are bounded by physical constraints and energy constraints. According to the immeasurable states, the variable structure observer for nonlinear systems is adapted. The variable structure system method is apt to the realization of observer with variable parameters and uncertainty. The proof shows that the states of the observer asymptotically convergence to the real states of the system although it is of uncertainty and nonlinear terms. Finally, the digital simulation results prove the effectiveness of the proposed method.     

一类非线性系统的D型在线学习控制

结合对初始状态的学习,给出了一类输出方程不含控制变量的时变非线性系统的D型在线学习控制算法及其收敛条件。其特点是将学习误差在线反馈,且迭代初始状态只需通过理想信号及系统的部分信息即可确定。最后,将所得结论应用于机器人系统,表明本文方法是有效的。     

控制系统的神经网络鲁棒设计方法

拓展了基于一个给定的模型考虑系统的摄动问题的这种传统的鲁棒控制设计方法,给定多个模型,设计多个鲁棒控制器,将有更大的容许摄动范围,针对多个不同控制器用传统方法很难同时实现的状况,用具有定性和定量多模态控制能力的神经网络同时实现了多个传统控制器的功能,方法简单,实现容易。将该方法用于飞机增稳系统的控制设计,仿真结果证明控制效果良好。     

基于径向基神经网络的不确定非线性系统的鲁棒自适应控制

 针对能够采用仿射非线性表示的含有不确定动态的非线性系统 ,提出了一种鲁棒自适应控制方法 ,该方法根据离线辨识出的受控对象的已知部分 ,采用神经网络在线辨识其未知部分 ,并针对辨识得到神经网络模型采用反馈线性化方法设计出自适应控制器 ,同时引入滑模控制方法以增强控制系统的鲁棒性 ,从而实现鲁棒自适应控制。通过对具有未建模动态的非线性直升机空气动力学模型 ,设计了总距通道系统。仿真表明该方法是有效的。     

非线性变结构系统的一些性质

 本文研究非线性交结构系统（VSS）的性质。首先,给出了二种变结构控制器的综合方法,其次,以较大的篇幅研究了非线性变结构系统滑动运动的性质,其中包括系统的向量场及其滑动运动的向量场的关系,力学系统的变结构控制的性质以及变结构系统的极点配置等问题。     

基于LMI的一类非线性离散动态系统的鲁棒故障诊断

 针对一类非线性不确定离散动态系统 ,提出了一种新型鲁棒故障诊断方法。该方法不但能够对被诊断系统进行故障检测 ,而且同时能够实现故障的分离和辨识。它首先通过构造一个辅助系统 ,将故障的辨识问题转化为min max问题 ,并且通过巧妙设计辅助系统的输出增益矩阵 ,使得辅助系统与被诊断系统的状态差值方程和输出差值方程稳定 ,然后将min max问题转化成LMI问题 ,最后通过求解LMI问题来实现故障诊断。分析了故障诊断方法的鲁棒性、灵敏度和故障的辨识误差。仿真结果验证了该方法的有效性。     

非线性不确定系统的鲁棒镇定

讨论仿射非线性不确定系统的鲁棒镇定问题。给出了其鲁棒镇定的充分必要条件,以及一类非线性不确定系统,其鲁棒镇定界不依赖于其李雅普诺夫函数界的估计而仅依赖于其系统本身的结构性质与设计者的要求     

多输入非线性控制系统的可控标准型

本文用代数方法进一步研究了多输入非线性控制系统的可控标准型问题。补充证明了李文林文章结论,并获得一些新结果。