线性时不变系统的完全跟踪控制器

从线性时不变系统的状态空间模型出发,借助于广义逆矩阵概念和相容线性方程组的最小范数解,从理论上推导了线性时不变系统的完全跟踪控制器方案。     

一种基于模糊控制的平稳滑翔再入制导律

针对升力式高超声速飞行器(LHV)再入滑翔过程中的周期性振荡现象,提出了一种基于模糊推理与控制的反馈调节方法以抑制振荡实现平稳滑翔。纵向制导在落点误差预测及指令校正的基础上,在倾侧角外环控制回路增加以高度变化率及空速作为输入的模糊控制器对倾侧角指令进行调节,横侧向制导通过航向角误差走廊约束及倾侧角反转逻辑实现大横程条件下的侧向控制。所提方法不依赖于准平衡滑翔条件(QEGC),同时避免了参数化反馈控制律中的反馈项参数设计问题,具有较强的自适应能力。LHV制导实例仿真表明,所提方法可有效抑制振荡现象,满足终端约束及再入走廊约束,方法的鲁棒性也通过Monte Carlo仿真得到了验证。      

UC3843控制多路输出开关电源设计与实现

介绍了采用UC3843控制器的单端反激式开关电源的设计与实现,讲述了UC3843控制器内部电路及其特点,通过具体的多路输出开关电源设计实例分析了设计的主要步骤以及实际设计中应注意的问题,并提出了抑制噪声的措施,最后给出了该电源的性能测试数据。     

空间机器人神经网络自适应滑模目标操控轨迹跟踪控制

针对参数未知的空间目标操控问题,考虑空间机器人负载不确定性、系统动力学不确定性和环境扰动等因素,为实现操作过程的稳定控制及机器人轨迹的有效跟踪,提出一种基于径向基神经网络估计不确定项的自适应增益非奇异终端滑模变结构控制器。首先基于拉格朗日法建立空间机器人的刚体动力学模型。考虑空间机器人基座姿态主动控制模式,使用径向基神经网络对模型中的不确定项进行估计。进而提出基于神经网络估计的非奇异终端滑模控制器,并针对不确定性和扰动的估计误差设计自适应增益,以期实现空间机器人系统轨迹跟踪控制的收敛。仿真校验结果表明所设计的控制方法具有较好的误差收敛速度和控制精度。     

基于自适应干扰观测器的无人直升机模型参考跟踪控制

针对外部干扰影响下无人直升机（Unmanned aerial helicopter, UAH）模型参考跟踪控制问题开展研究,提出基于自适应干扰观测器的跟踪控制设计方案。首先,根据干扰部分可测特性将其建模为存在参数误差下的非线性外源系统,并设计了状态观测器及其自适应调节下的干扰观测器（Disturbance observer, DO）,用于估计无人机系统的未知状态和外部干扰。其次,将模型参考控制与基于干扰观测器的控制方法相结合,提出抗干扰复合控制设计策略,获得了由观测与跟踪误差动态组成的闭环系统。再次,利用Lyapunov稳定性理论建立了给定H∞性能下判定闭环系统渐近稳定的充分性条件,并借助矩阵变换技术获得了观测器和控制器的联合设计方案。最后,通过数值仿真验证了所提跟踪控制算法的有效性和优越性。     

飞机电静液作动器滑模 PID控制器设计

在多电飞机应用环境中,由于电静液作动器（Electro Hydrostatic Actuator,以下简称EHA）系统本身的强非线性与承载交变动载荷的不确定性,简单PID控制无法达到理想控制效果。提出了滑模 PID复合控制,电机电流环和转速环构成控制系统内环,以PI控制器实现电机调速;作动筒位置环为外环,以滑模控制提升系统的快速性和鲁棒性。建立了EHA数学模型,并设计了滑模控制器结构。仿真结果表明,滑模 PID复合控制方法能有效地消除超调和减小跟随误差,实现对EHA位置的精确控制。     

有限时间收敛的阻力加速度跟踪进入制导律

摘要：针对地球或火星的大气层进入过程提出一种具有有限时间收敛性质的阻力加速度跟踪鲁棒制导律.将再入动力学方程抽象为一类带有不确定性及扰动的非线性系统,并针对该类系统提出一种基于滑模控制的有限时间鲁棒控制律.将所提出的理论方法应用于阻力加速度跟踪制导律的设计中,设计可使阻力加速度在有限时间内跟踪上标称值的制导律.仿真验证方法的有效性和先进性.     

基于模型补偿的风力机变桨距线性自抗扰控制器设计

设计了一种变桨距线性自抗扰控制器,估计和补偿了系统未建模部分和外界干扰,实现额定风速以上时系统输出功率稳定于额定值;并采用模型补偿方法对自抗扰控制器进行优化,减少了参数整定的数目,提高了系统控制精度。对额定功率为300 kW的风电机组分别在阶跃风、阵风以及湍流风作用下进行系统仿真。结果表明,该方法可以快速调节风速变化引起的输出波动,使得系统输出稳定且超调量小,具有很好的稳定性和鲁棒性。     

浅析GE90-115B发动机引气系统PRSOV故障

以GE90-115B发动机引气系统常见故障为基础,总结了引气系统部件航线常见故障的排故经验。基于发动机引气系统各部件的工作原理,通过对故障现象的分析,制定了详细的排故流程,可作为排除同类故障时的参考。     

基于神经网络的导弹制导控制一体化反演设计

针对制导控制一体化(IGC)模型中的不确定性难以进行估计补偿的问题,提出了基于神经网络的IGC反演设计方法。首先,根据弹目相对运动关系以及导弹自动驾驶仪模型建立了三维空间中的IGC模型。其次,针对由目标机动引起的模型不确定性,提出应用高阶滑模微分器(SMD)对导弹导引头获得的弹目相对运动信息进行微分,从而估计出目标加速度的方法,然后考虑导弹自身由于参数摄动以及未建模动态引起的模型不确定性,应用SMD和神经网络模型进行在线逼近补偿,基于反演控制理论设计了带有SMD和神经网络模型的IGC算法,应用李雅普诺夫稳定性理论对所设计的控制算法进行了稳定性证明。最后,进行了导弹六自由度仿真,验证了所设计控制算法的有效性。