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.     

输出重定义的高超声速飞行器鲁棒自适应控制律设计

针对一个吸气式高超声速飞行器模型,研究了其鲁棒自适应控制方法并进行了稳定性分析。针对高超声速飞行器的非最小相位特征,通过输出重定义的方法使非最小相位系统的不稳定零动态变为渐近稳定。采用反馈线性化方法设计控制器,实现对速度信号和航迹角信号的稳定跟踪,同时采用切换控制方法消除系统不确定性带来的影响,提高系统的鲁棒性。稳定性分析结果证明系统具有公共李雅普诺夫函数,且所有状态量均能收敛到原点附近的一个小邻域内。仿真结果表明,所设计的控制系统能够有效跟踪参考轨迹,且在给定的有界连续不规则变化模型不确定性和外界干扰范围内也具有良好的跟踪性能。     

基于模糊失效阈值的雷达电路板可靠性评估

考虑到现代电子装备的集成度和复杂度日益提高,工作环境严酷多变,将失效阈值设定为固定值往往不能反映产品的实际情况。针对该情况,将模糊数学理论引入可靠性评估中,提出了模糊可靠性的一般计算方法。并以某型雷达功能电路为例,将性能退化数据用退化量分布法进行分析,完成了模糊阈值下雷达电路板可靠性评估,并验证了该方法的有效性与合理性。     

基于模糊策略的高速飞行器滑模控制律设计

以通用高超声速飞行器GHV为研究对象,针对其俯仰通道设计了具有良好鲁棒性的飞行控制系统.为了便于应用滑模控制理论,对该模型进行了输入输出反馈线性化,将其转换成仿射型.鉴于鲁棒性与抖振的矛盾,基于指数趋近律完成了滑模控制律结构设计,进而采用了模糊控制理论改进指数趋近律.基于遗传算法完成了所有控制参数的设计,确定了模糊逻辑...     

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...     

模糊数学在火箭发动机故障诊断专家系统中的应用初探

在简要介绍了模糊数学及其应用的基础上，重点论述了应用模糊数学为故障诊断专家系统建立诊断矩阵、确立故障征兆与故障成因间的隶属关系、模式识别等的过程和方法。最后介绍了据此原理而建立的火箭发动机的故障诊断专家系统。     

高精度伺服系统基于Fuzzy决策的专家变模态控制

本文简要回顾了具有双积分模型的电流驱动直流机电伺服系统的传统设计方法，设计了基于Ｆｕｚｚｙ决策的专家变模态控制器。该控制器积累了伺服系统设计的一些经验，具有一定的“社会智能”，可以在系统运行的不同阶段自发地选用合适的控制律，组合简单的控制方法实现高品质控制。体现了将控制任务分解成子任务分阶段完成的思想。实例仿真及实验结果说明了该方法的有效性     

模糊神经网络控制器在飞行器姿态控制中的应用

基于ＡＫａｗａｍｕｒａ等人提出的Ｎｅｕｒａｌ－Ｆｕｚｙ协作系统概念［１］，根据模糊系统的结构，确定等价结构的神经网络。网络保留了模糊控制系统的优点，空间结构清晰，同时具有学习功能，并介绍了采用多层神经网络表达模糊控制系统的知识规则、模糊推理和学习算法，给出了控制某导弹纵向姿态的仿真结果，结果表明该控制系统具有较强的鲁棒性。     

模糊神经网络控制器及其在航天器姿态控制系统中的应用研究

在航天器姿态控制领域，模糊控制技术作为一种辅助控制方法得到越来越多的关注。本文提出了一种基于模糊聚类算法和分布式模糊神经网络的模糊神经网络控制器，并将其用于《东方红三号》卫星应急星地大回路姿态控制系统之中。仿真研究表明，这种模糊神经网络控制器能够有效地从样本数据提取信息，实现分区域控制，并且具有较强的鲁棒性。该方法具有较为满意的控制效果。     

一种航电设备故障诊断专家系统的设计

故障诊断专家系统在自动测试与诊断领域有着广泛的应用 ,它是自动测试系统的核心技术之一。文中介绍一种航电设备故障诊断专家系统 ,对该系统的原理、系统组成和基本设计思想做了较详细的介绍