基于Kalman滤波的变体飞行器T-S模糊控制

针对变体飞行器的跟踪控制问题,提出了一种基于Kalman滤波的T-S模糊控制方法。考虑飞行器系统状态不可测,引入惯导数据作为辅助信息,利用Kalman滤波算法融合飞控信息与惯导信息实现状态估计。由于变体飞行器在不同变形结构下气动特性变化较大,为便于控制器设计,采用小扰动线性化方法得到飞行器在不同平衡点处的局部线性模型,并通过状态反馈方法设计局部控制器,局部线性模型和局部控制器通过模糊集和模糊规则聚合成一个连续光滑的全局T-S模糊模型和T-S模糊控制器。通过综合Kalman滤波器与T-S模糊控制器得到一个基于Kalman滤波的T-S模糊控制器。仿真结果表明,该控制器在变形过程中能够实现状态估计,保证飞机的跟踪性能。     

燃烧加热器气动阀门阀后压力的模糊控制

燃烧加热器是超燃冲压发动机研究的主要试验设备。试验气体包括氢气、氧气、空气和氮气等,需要调节控制的参数为试验气体的压力、流量。根据燃烧加热器的控制需求,设计了一套以工业控制计算机为核心的实用并且兼顾可靠性要求的控制系统。采用自适应Fuzzy-P1的控制方法对试验气体压力进行压力控制,在常规PI控制器的基础上,对控制器的比例系数Kp和积分系数Ki进行在线调整,使控制器既满足响应快、超调小、稳定时间短的要求,又提高稳态控制精度,取得了较好的控制效果。     

LQR与Fuzzy控制在飞机俯仰运动中的对比仿真

目的为解决传统PID控制控制参数固定、控制响应速度慢、超调量大,难以完成飞机自动驾驶仪俯仰系统控制的问题;方法分别设计LQR最优控制器和模糊控制器,并建立对应的Matlab控制模型进行仿真研究;结果阶跃响应仿真实验结果表明,飞机俯仰系统LQR控制器与模糊控制器比飞机俯仰系统PID控制器更好地实现对飞机俯仰角的控制,具有响应快速,超调小,误差小的优点;飞机俯仰系统LQR控制器比模糊控制器响应更快,跟踪性能更好;结论飞机俯仰系统模糊控制器在抗干扰鲁棒性、跟踪性能和稳态性能指标综合考虑上优于LQR控制器,更适用于实际的飞行环境。     

利用模糊控制理论设计自适应机构的自适应系统的研究

本文针对航空发动机的转速控制系统 ,提出了以模糊控制理论 ,设计比较和积分自适应机构的模型参考自适应控制系统的设计方法 ,并对系统进行数字仿真。结果表明 :这种自适应控制方法充分发挥了 PI控制和模糊控制的优点 ,不但使控制算法得到简化 ,而且使控制精度得到提高。因而 ,这种自适应方法对高阶、非线性或缺乏精确数学模型的被控对象提供了一种新的设计方法     

MIMO系统模糊控制及其在飞行控制中的应用

提出了ＭＩＭＯ系统最优模糊控制规则自学习方法,并采用传统动态规划法确定出全局最优模糊控制规则,这些规则满足使模糊性能性能最小的要求,同时还讨论了规则的复杂性和工程实用性等基本问题。研究结果证明了该方法的正确性与实用性。     

导弹自适应模糊控制方法研究

用两种方法对导弹纵向通道过载控制系统进行了设计方法一将导弹过载模型转化为严格反馈形式,基于反演设计的思想分别对对象的各个子系统进行了自适应模糊控制器的没计,利用李雅普诺夫稳定性理论进行了控制器稳定性分析并得到了模糊参数的自适应调节律;方法二利用滑模控制的思想,通过建立的控制量动态滑而与状态量的动态滑而之间的关系,对典型的二阶过载系统进行了自适应模糊滑模控制器的设计,得到了具有滑模特点的参数自适应调节律.最后通过仿真对控制器的设计进行了验证.     

神经网络及模糊控制在飞机防滑刹车系统中的应用

提出了一种新的神经网络 -模糊逻辑刹车系统控制方案。利用神经网络解决刹车系统中存在的非线性识别问题,实现刹车过程的轨迹跟踪;利用模糊控制克服参数变化和环境因素造成的不利影响,同时避免不精确建模造成的误差,最后利用所设计的控制器对某型飞机进行了仿真研究。结果表明 :新的控制方案能极大的改善飞机的刹车性能。     

一种飞机大仰角飞行的模糊控制方法

提出了一种飞机大仰角飞行的动态逆模糊集成控制方法。首先使用动态逆方法求得系统的逆，使系统反馈线性化，然后，用具有在线规则自调整的模糊控制方法来确保系统的最终特性。该方法应用在高性能收音机俯仰机动指令系统的设计中，仿真结果表明，所设计的控制器满足操纵品质的要求，并且，在大仰角飞行时具有较好的鲁棒性。     

PLC在变频调速系统中的应用

本文通过对卷烟包装机控制系统的研究，提出了PLC在直流电机调速的模糊控制方案，成功地实现了具有高精度和实时性的自动控制生产过程。