非线性系统非脆弱多模型切换控制

提出一种基于局部T-S模型的非线性系统非脆弱多模型切换控制,针对一类非线性系统,首先将其输入空间划分为若干个区域,在区域内设计局部T-S模型和控制器,这样在模糊规则数相同的情况下由于模糊论域的变小从而提高了逼近精度.然后根据所选定的变量,通过多模型切换控制,将相应的区域控制器切换为全局控制器,而其他控制器不起作用,实现对整体非线性系统的逼近与控制.同时研究了在控制器增益存在加性摄动的情况下,非脆弱状态反馈控制器的设计方案.仿真结果证明了该方法的有效性.     

无人机绕速度矢量轴滚转机动自适应滑模边界保护控制

针对无人机绕速度矢量轴滚转机动下状态易越界的问题,研究了一种自适应滑模边界保护控制方法。首先,基于二分法思想改进可达平衡集并引入指令约束方法,进而实现在线边界解算与约束指令生成。其次,为抑制不确定性和外部未知干扰对闭环系统的不利影响,利用径向基神经网络逼近系统不确定性并设计非线性二阶干扰观测器估计复合干扰,进一步设计自适应滑模边界保护控制器以实现无人机在安全边界内的姿态跟踪。最后,通过数值仿真验证了自适应滑模边界保护控制方法的有效性。     

具有闭环极点约束的空天飞行器再入姿态的模糊保性能控制

 研究了空天飞行器(ASV)再入姿态的具有闭环极点约束的模糊保性能控制律的设计问题。基于ASV再入段存在参数摄动的不确定姿态动态系统的T S模糊模型,考查姿态角和角速率误差的镇定问题,结合圆盘极点约束,导出了具有极点约束的模糊保性能控制律存在的条件,基于Matlab的LMI(Linear Matrix Inequalities)和FLC(Fuzzy Logic Control)工具给出了ASV再入姿态的具有闭环极点约束的模糊保性能控制器的设计方法。仿真结果验证了算法的有效性。     

新型快速Terminal滑模及其在近空间飞行器上的应用

为加快Terminal滑模收敛速度,并避免控制器奇异,首先分析了Terminal滑模产生奇异的原因,基于李代数给出Terminal滑模控制器非奇异判据.然后,设计了两种新型非奇异快速Terminal滑模,其收敛速度在任意点均快于现有标准快速Terminal滑模;给出了收敛时间公式.将新型快速Terminal滑模与动态滑...     

一种新颖的模糊控制算法研究

提出了一种结构新颖的模糊控制算法。通过对控制律的参数寻优和调整，实现了二级倒立摆的稳定控制，由于本文采用了连续性模糊控制算法，从而使解析描述的模糊控制规则可以不受模糊变量论域量化等级的限制，因素消除了一般模糊控制算法所特有的稳态误差，仿真也证明了本文提出的模糊控制算法具有较好的控制效果。     

基于反作用发动机推力的空天飞行器再入姿态飞行控制

研究了空天飞行器(ASV)再入跨大气层飞行时的姿态控制问题。在ASV跨大气层再入飞行时,通过反作用控制系统(RCS)中的反作用发动机推力产生控制力矩来控制ASV的姿态,以补偿气动舵面操纵失效或者部分失效而引起的控制力矩不足;随着空气密度的增加,气动舵面逐步介入控制系统,RCS随之逐步退出.由于快回路控制器产生进行姿态控制所需要的控制力矩,其通过相应的控制分配将控制力矩映射到作动器,为了减轻作动器的抖振,提出了利用基于区域模型的T-S模糊多模型控制方法设计快回路控制器,在跟踪期望角速度的同时,柔化控制信号.最后通过仿真验证了所提方法的有效性.      

基于小波神经网络的自适应飞/推控制系统设计

基于小波神经网络提出了一种H∞自适应控制方法。控制器由等效控制器和H∞控制器两部分组成。用小波神经网络逼近非线性函数,并把逼近误差引入到权值的自适应律中用以改善系统的动态性能。H∞控制器用于减弱外部及神经网络的逼近误差对跟踪的影响。所设计的控制器不仅保证了闭环系统的稳定性,而且使外部干扰及神经网络的逼近误差对跟踪的影响减小到给定的性能指标。最后基于所设计的控制方法对新一代歼击机设计了飞/推控制系统,并对飞机作大迎角机动仿真。仿真结果表明所设计的飞/推控制系统是有效的,同时验证了所设计的非线性控制方法是有效性的。      

近空间飞行器泛函连接网络自适应预测控制

针对存在强烈不确定和干扰的近空间高超声速飞行器（NHV）,提出了一种新的非线性自适应控制方法。控制律由最优广义预测控制（OGPC）算法和泛函连接网络（FLN）直接自适应律组成。OGPC是一种连续时间的非线性预测控制算法。FLN则通过在线学习来抵消飞行中的未知不确定和干扰的影响。学习过程不需要任何离线训练过程。文中提供了NHV的闭环系统稳定性分析,经过证明系统误差和权值学习误差一致最终有界。对于姿态跟踪系统,仿真结果显示了控制器的良好性能。