跑道入侵防御灯光控制指令决策方法

为避免跑道入侵的发生,提出一种基于Petri网的灯光控制指令自动决策方法.首先根据跑道静态模型和运行过程,利用Petri网建立跑道区域受控运行模型,然后结合跑道管制规则给出线性不等式约束模型和优先等级约束模型.综合跑道运行约束模型、跑道当前标识信息和观测器信息,给出控制策略,确定受控运行模型中变迁的使能状态.在此基础上,提出基于变迁使能状态决策灯光控制指令的方法,最后通过算例证明决策方法的有效性.     

民用涡扇发动机预测控制器设计

对一定包线范围内的稳态预测控制器和加速减速过渡态控制器设计展开研究.针对某大涵道比民用涡扇发动机,根据发动机进口参数的相对变化指标对控制区域进行划分,以标称点处发动机线性模型为对象设计了相应的预测控制器,利用提出的多层参数调度方案实现了不同飞行条件及不同发动机状态下预测控制器参数的自适应调整.仿真结果表明:所设计的发动机预测控制系统在控制区域内的设计点和非设计点均具有良好的性能,为全包线设计提供了有效方法.     

小推力下卫星编队的非自然构型设计与控制

使用小推力控制可以得到许多独特的非自然卫星编队构型,主从星相对位置不变和从星圆形匀速绕飞构型是两类最典型的构型,建立了这两类编队构型的编队参数(主从星距离、空间方位和绕飞速度)与一天内燃料消耗的关系。进一步考虑存在初始误差时控制律的设计,指出PD控制律能够维持小初始误差编队构型,改进的PD控制律能够维持中等初始误差编队构型,而PD控制律和直接法相结合的混合控制律能够维持大初始误差编队构型,仿真结果验证了所设计控制律的有效性。     

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...     

运载器末助推段非线性姿态控制器设计

根据单摆模型近似晃动质量推导晃动运动与姿态运动的动力学方程,基于状态相关黎卡提方程方法,综合动态逆控制方法设计了运载器末助推段非线性姿态控制器,由状态反馈实现姿态跟踪和晃动抑制。因实际中模拟晃动运动的单摆状态无法测量,引入输出多采样率技术,通过在一个采样周期内多次检测被控对象的输出估计状态,实现设计的状态反馈控制律。数...     

高超声速飞行器自抗扰分数阶PID控制器设计(英文)

自抗扰控制器利用跟踪微分器可解决超调量及快速性之间的矛盾,分数阶PID控制器在提高控制品质的同时扩大了被控系统参数的稳定域。结合自抗扰技术及分数阶PID控制器设计了自抗扰分数阶PID控制器,并应用于高超声速飞行器再入姿态控制。仿真结果表明,自抗扰分数阶PID控制器对于高超声速飞行器非线性模型及强外干扰的影响下具有很好的控制效果,并且有较大的稳定域,即针对被控系统参数变化具有更强的鲁棒性。     

扩张状态观测器在无人机纵向飞行控制中的应用

针对在设计无人机控制律时存在未建模动态和不确定扰动的特点,将未建模动态和不确定扰动视为综合扰动,引入扩张状态观测器对综合扰动项进行估计并补偿,设计出不依赖对象模型的改进PID控制器.仿真结果表明,该控制器在控制量品质、动态性能、稳态精度等方面都优于常规PID控制器.     

控制力矩陀螺框架高精度周期随动控制

为实现控制力矩陀螺框架伺服系统的高精度周期随动控制,采用比例积分微分(PID,Proportion Integration Differentiation)控制器结合重复控制器的控制方式,PID控制器实现框架伺服系统静态和匀速运动的高精度控制,插入式重复控制器实现对周期性输入信号的精确跟踪.对控制力矩陀螺框架系统进行了建模,设计了PID控制器与插入式重复控制器,并分析了重复控制器的稳定性条件、稳态跟踪性能和对扰动的抑制能力.仿真结果和实验结果表明:采用插入式重复控制器使控制力矩陀螺跟踪1Hz给定速度信号时的稳态跟踪误差大幅减少.PID控制器结合插入式重复控制器结构简单,两者可分开独立设计,参数设计容易.     

基于支持向量机的航空发动机PID解耦控制

针对航空发动机多变量控制系统中各回路之间存在的耦合现象,提出了一种基于支持向量机(support vector machines,SVM)的航空发动机PID(proportion integration differentiation)解耦控制方法.利用SVM辨识发动机非线性模型,并获得SVM瞬时线性化模型,在线性化模型的基础上完成了PID参数的在线自整定.利用Lyapunov稳定性定理对控制器的收敛性进行了分析.通过对某型航空发动机的仿真,验证了该方法的有效性和可行性.      

无人机舵面负载模拟系统的小脑模型控制

为解决无人机舵面负载模拟系统中非线性和多余力矩扰动问题,利用小脑模型神经网络非线性逼近能力强、结构简单、适于实时控制等特点,采用小脑模型和传统PD(Proportional-Derivative)控制结合的复合控制策略,由小脑模型实现前馈控制,PD控制实现反馈控制,以保证在系统运行各阶段的控制精度.分析讨论了复合控制的不稳定性问题,研究了基于可信度分配和学习率自适应调整的改进型小脑模型的应用情况,提出一种适用于单输入单输出系统的简化小脑模型复合控制设计方法.仿真结果表明该方法有效地解决了小脑模型和PD复合控制的不稳定问题,改善了系统动态加载性能,并具有很好的抗干扰性能.