再入机动飞行器自适应轨迹线性化控制

针对一类多输入多输出模型不确定系统,提出了一种基于广义模糊神经网络的自适应轨迹线性化控制方法(ATLC).针对再入机动飞行器(MRV)进行了控制器设计和分析.MRV气动参数存在较大的不确定,这会导致轨迹线性化控制器(TLC)鲁棒性能下降.利用广义模糊神经网络(G-FNN)在线补偿系统的非线性建模不确定,改善了控制器性能.基于Lyapunov稳定性理论,证明了ATLC闭环控制系统的稳定性.仿真结果表明自适应轨迹线性化控制系统在飞行器气动参数大范围摄动时仍具有鲁棒性和稳定性,验证了所提出的控制策略的有效性.     

编队卫星姿态的自适应协同控制

研究了无向信息交互条件下的多卫星姿态同步和跟踪问题,分别在模型参数精确已知和存在模型参数不确定性的情形下设计分散式协同控制算法。当模型参数精确已知时,基于滑动模态变量设计的协同控制力矩,实现了编队卫星姿态的同步机动,即保证编队卫星姿态的同步,并同时跟踪期望的时变参考姿态轨迹。当在轨卫星存在模型参数不确定性和常值未知扰动力矩时,提出了一种自适应协同控制律,仍能实现多卫星姿态的同步机动。基于Lyapunov-Krasovskii的分析表明,当星间链路存在任意未知的定常通讯时延时,本文设计的控制器有效。数值仿真算例验证了本文提出的控制算法。     

高超声速弹性飞行器振动模态自适应抑制技术

为保证超燃冲压发动机的良好进气,需要对高超声速飞行器进行精细姿态控制。针对高超声速飞行器特有的气动参数和结构模态参数不确定性问题,基于自适应模态抑制思想,设计了一种精细姿态控制系统,包括观测刚体模态状态信息的鲁棒H∞滤波器,提高跟踪性能的LQR刚体控制器,实时辨识弯曲模态频率的结构模态观测器和结构滤波器四部分。仿真表明,设计的控制系统在气动参数±20%,模态频率±30%的随机摄动下仍能够很好地跟踪刚体攻角,抑制弹性攻角,保证超燃冲压发动机进气道±0.6度的攻角控制精度,满足精细姿态控制的要求。     

子带自适应阵列处理的实现与性能分析

针对空频自适应滤波处理中节拍样点两端的输出信干噪比急剧下降的问题,建立了子带自适应阵列处理与空时自适应阵列处理等效关系的数学模型,指出了变换正交基函数的影响,提出利用时频分析特性优良的小波包变换取代傅立叶变换形成新的子带自适应阵列处理,减少子带间的频谱混叠,从而提高系统节拍样点两端的输出信干噪比。对基于不同窗函数的空频自适应处理和基于小波包变换的子带自适应处理进行了性能仿真,验证了小波包相对于加窗空频自适应处理的优越性。     

基于对角回归神经网络的自整定全系数自适应控制器及其特征参量辨识

针对全系数自适应控制器参数人为调试带来的不便,提出一种基于对角回归神经网络的参数自整定方法,通过神经网络的自学习能力对全系数自适应控制器参数进行在线整定.同时,提出一种新的特征模型参数间接辨识方法,采用神经网络的权值和回归层输出组成的非线性函数构造对象的特征参量,更有效地对特征模型的时变参数进行自学习和调整.对闭环回路...     

空间智能桁架自适应模糊振动控制

研究了一种基于自适应模糊控制器的空间智能桁架振动控制方法。在考虑剩余模态影响的条件下建立了空间智能桁架的独立模态空间振动控制方程,并对自适应模糊控制器作改进,证明了控制系统的稳定性。仿真结果表明:该自适应模糊控制器可有效抑制桁架振动,控制效果明显优于传统模糊控制,同时能抑制控制溢出和观测溢出。     

基于修iE Rodrigues参数和UKF的姿态估计算法

以修正Rodrigues参数作为姿态参数,利用无味Kalman滤波(uKF)设计了一种全姿态估计算法.修正Rodrigues参数在姿态估计中具有简洁高效的优点,然而,因其奇异性不能用于全姿态运动情况.利用修正Rodrigues参数与其影子参数相互切换的方法可以避免奇异现象的发生.UKF直接利用非线性模型而不需要线性化,适用于高精度的姿态估计.本文针对"陀螺 矢量观测"这种典型的姿态确定模式,以修正Rodrigues参数与其影子参数相互切换的方法描述姿态,利用UKF设计了姿态估计器.状态协方差阵在姿态参数切换时发生突变,引起姿态估计器的滤波波动.为此,提出了在姿态参数切换时对姿态估计器进行修正的方法.最后通过仿真验证了算法的有效性.     

MIMO系统功率比特自适应算法研究

发射功率受限的自适应调制系统,由于调制方式有限,实际使用的发射功率通常小于受限的发射功率,对这一部分剩余功率进行再分配和利用,能够提高频谱效率。文章对M IMO系统中功率和比特自适应算法进行了研究,提出对剩余功率在空域进行再分配的自适应算法。仿真结果表明,在空域采用等功率分配,再进行空域剩余功率再分配,能够提高频谱效率,并且复杂度低,易于实现。     

基于自适应滑模的变质心再入飞行器控制律设计

建立了有纵向单滑块的变质心再入飞行器系统控制模型。对该有输入非线性的快时变多体系统,考虑系统存在参数不确定等因素的影响并将完整的活动质量体动力学环节置入姿态控制,基于滑模控制理论设计了俯仰姿态跟踪鲁棒控制系统。在参数不确定性条件下对飞行控制系统进行了仿真。结果表明：设计的控制律可实现对指令角度和指令位置有效、快速、稳定...     

利用增量相位和星光仰角增强XNAV

针对X射线脉冲星导航系统(XNAV)中过程噪声统计特性难以准确获取,对其不当假设导致滤波器估计性能不佳的问题,提出基于自适应差分卡尔曼滤波器(ADDF)的多信息融合算法。为了降低导航误差,在传统脉冲星计时观测的基础上,增加恒星星光仰角及两个时刻间的相位增量观测量,共同增强XNAV。首先,分别建立计时观测模型、相位增量模型及星光仰角模型;然后将多信息测量模型集成到卫星轨道动力学方程中,以建立ADDF滤波模型;最后对所提方法进行仿真验证。实验结果表明,在相同的初始状态和初始噪声误差条件下,与传统X射线脉冲星导航算法相比,多信息融合算法能将导航位置估计精度提高70%以上,位置估计误差降低到 200 m 左右,速度估计精度提高40%以上,且ADDF性能优于无迹卡尔曼滤波器。