高超声速飞行器指令滤波反演控制

针对含有不确定扰动项的吸气式高超声速飞行器纵向非线性模型,提出了一种基于指令滤波器的反演控制方法。将飞行器动力学模型划分为航迹角子系统和速度子系统并表示为严格反馈形式,采用动态逆方法设计反演控制中每步的虚拟控制量,并对指令滤波过程中产生的误差进行补偿。利用指令滤波器获取虚拟控制量的一阶导数,解决了反演控制方法中的“微分项膨胀”问题,同时引入虚拟控制量和实际控制量的幅值、速率和带宽约束。采用扩展状态观测器(ESO)对模型中的不确定项进行估计和补偿,保证闭环系统在存在参数不确定和外部扰动的情况下仍具有良好的控制性能。仿真结果表明,在飞行器总体参数和气动参数存在偏差的情况下,该方案能够实现对速度和航迹角参考信号的稳定跟踪。     

基于孔边距约束和Shepard插值的孔位修正方法

在飞机装配中制孔的位置精度直接影响飞机的最终装配质量,自动化制孔以飞机数模为基准,受装配误差影响,在机翼翼盒等封闭结构中,难以确保制孔位置与骨架沟槽关键特征的边距满足工艺要求。提出一种基于孔边距约束和Shepard插值的自动化制孔位置评价及修正方法,通过激光跟踪仪及扫描仪获取实测骨架点云数据并进行去噪和配准,将骨架理论孔位映射到点云模型获得实际制孔位置,提取骨架沟槽关键特征的边界点并构造Ferguson曲线作为边界曲线,基于此计算制孔约束区域中实际孔位的边距及孔边距偏差。针对孔边距可能超差的情况,提出一种先基于孔边距偏差修正约束孔位再利用Shepard插值法修正其余孔位的孔位修正策略,在满足孔边距要求的同时保留了原孔位的行列分布特性。运用所提出的方法对某型飞机机翼骨架进行测量和数据处理,验证了该方法的有效性。     

网络化飞行器执行机构故障自适应容错控制

针对存在随机短时延和外部干扰的网络化飞行器执行机构故障问题,提出了一种自适应容错控制方法。首先利用扩张状态观测器(Extended State Observer, ESO)对系统不确定性进行估计,并构建了自抗扰控制器对不确定性进行补偿。在此基础上,设计了一种基于跟踪误差的自适应容错控制方法。当执行机构发生未知故障后执行机构指令能自适应逼近设计值,使得重构的控制系统精确跟踪参考模型。最后利用Lyapunov函数方法证明了闭环控制系统的有界稳定。数值仿真校验了所提方法的有效性。     

图解建模方法在提取沟壑密度中的分析研究

沟壑密度是反映地表破碎程度的重要因子,在土壤侵蚀、地貌演变等研究中有重要作用。对于沟壑密度的提取方法目前较为复杂,这主要由于在提取过程中所涉及到的因子数目众多,为进一步的空间分析研究设置了障碍。利用图解建模分析方法建立一套沟壑密度提取分析空间数据模型,对沟壑密度的快速提取提供了一套全新的解决方案。最后,以四川省数据为例,采用该分析方法提取出了四川省沟壑密度数据,为进一步研究四川省地形地貌特征奠定了基础。     

空间飞行器姿态网络控制系统的模糊变结构控制

应对空间飞行器网络化的趋势,针对空间飞行器姿态网络控制系统模型的网络诱     

机械臂的分散模糊变结构跟踪控制

提出了一种适用于机械臂的分散模糊变结构轨迹跟踪控制方法.将机械臂的轨迹跟踪系统考虑为由线性子系统、非线性关联组成的不确定性复杂系统,采用分散控制方法进行控制器设计.所提出的控制方法能够保证系统状态有较高的跟踪精度.另外,通过在分散变结构控制系统中引入模糊控制规则减弱了一般变结构控制系统的颤振.控制算法简单可行,易于实现.数字仿真表明了该方法的有效性.     

复杂不确定性下多无人机的抗扰时变编队控制

针对存在不确定非线性动态和外部时变干扰的多无人机系统的时变编队问题,提出了基于扩张状态观测器(ESO)的抗扰编队控制方法。首先建立了分布式ESO来估计多无人机系统的不确定性,基于ESO的输出提出了抗扰编队控制律,并提出一套算法来对控制律进行参数选定。然后,通过分析得到基于该控制律下,多无人机系统实现抗扰时变编队所需要的充要条件,并最终严格证明了在满足编队充要条件和基于提出的控制律下,多无人机系统可以稳定实现抗扰时变编队。最后仿真结果表明理论方法的有效性。     

基于自适应逆最优控制的卫星容错控制

针对卫星在轨飞行过程中存在的一类执行机构故障,提出一种基于自适应逆最优控制原理的卫星姿态容错控制设计方法。考虑卫星执行机构出现故障的情况,将系统的不确定性参数作为估计的自适应参数,基于逆最优原理采用积分反推方法求解辅助系统的自适应控制Lyapunov函数,设计了能够确保原系统鲁棒稳定的自适应逆最优控制器。同时基于Lyapunov方法,从理论上推导了所设计出的控制律的稳定性,并通过仿真进行了控制算法验证。仿真结果表明,所设计的基于自适应逆最优控制的卫星容错控制方法能够保证执行机构出现故障时姿态控制系统稳定。     

基于跟踪微分器的高超声速飞行器减步控制

针对高超声速飞行器强非线性,强耦合与高度不确定性的特点,提出一种基于高阶跟踪微分器的减步控制方案。将高超声速飞行器纵向模型表达为严反馈形式。在反步法设计框架中,引入跟踪微分器,利用其对给定信号任意阶导数精确估计的能力,计算第1步设计中产生的虚拟控制量的导数,并直接获得第2步实际控制量,从而将设计步骤从3步减少为2步。且在每步设计中将参数不确定性与外部扰动建模为等效干扰,设计扩张状态观测器获得等效干扰估计值,继而在控制器设计中进行补偿。利用Lyapunov方法证明闭环系统稳定性。仿真结果验证了所提控制方案对不确定及干扰的抑制作用,且跟踪精度优于传统动态面方法。