基于未知输入观测器的非线性动态系统故障估计

针对一类受扰非线性动态系统的执行器故障估计问题,提出一种未知输入观测器来实现故障估计。首先,通过坐标变换将原系统转化为合适的形式;其次,采用线性矩阵不等式与Lyapunov泛函分别设计H_∞输出反馈控制器和未知输入观测器,在此基础上实现对系统中执行器故障的渐近估计;最后,通过机械臂系统仿真分析并验证了所提方法的有效性。与已有方法相比,所提方法不要求故障可导,也不要求故障或干扰上界已知,因此易于在工程实际中实现对非线性系统执行器故障的估计。     

多天线结构对无人机MIMO信道容量的影响

为进一步提高无人机(UAV)遥测链路传输容量,分析了无人机多输入多输出(UAV-MIMO)天线间隔、阵列等结构参数对信道容量的影响。建立了无人机MIMO基于散射体三维几何分布的单跳同心椭圆(GBSBCERS)信道模型,结合机载MIMO天线布局方案,给出了无人机MIMO信道矩阵及遍历容量的表达式。数值仿真表明,受无人机远距离通信的影响,信道容量与天线间隔呈正比变化;且相比于线阵布局,圆阵布局虽然受到无人机姿态变化的影响,但仍具有较高的信道容量。通过分析多天线结构对无人机MIMO信道容量的影响,对设计实现高速无人机数据链具有实际意义。     

输入延迟未知的二阶对象的黄金分割控制

研究输入延迟未知对象特征模型的控制问题.采用闭环系统直接求根方法,结果表明:最小方差控制对未知输入延迟不具有鲁棒性,原型黄金分割控制能应对较小的未知输入延迟变化,λ型黄金分割控制能应对较大的未知输入延迟的变化.针对稳定、临界稳定、不稳定以及双积分特征模型,在未知的输入延迟条件下,进一步研究了原型和λ型黄金分割控制器对未知输入延迟的稳定性和性能鲁棒性.对稳定的被控对象,λ型黄金分割控制器,可应对很大的未知输入延迟,且闭环性能基本不变;对非稳定对象的特征模型,λ型黄金分割控制器,可提高应对未知输入延迟的稳定能力,通过优选λ,可优化闭环性能.     

基于非线性未知输入观测器的航天器故障诊断

针对一类满足Lipschitz条件的非线性系统,设计了一组非线性未知输入观测器,并依据故障解耦的思想,产生结构化的残差集,实现非线性系统执行器的故障隔离。研究考虑了未知扰动对非线性系统的影响,并利用Lyapunov理论证明了所设计观测器的稳定性。最后,以三轴稳定卫星的姿态控制系统为对象,仿真验证了所提方法对各种典型执行器故障诊断的有效性。     

液体多模态晃动充液航天器姿态机动复合控制

主要研究多模态液体晃动时充液航天器大角度姿态机动动力学与控制问题。采用液体晃动弹簧质量等效力学模型将液体燃料前两阶液体晃动模态纳入到充液航天器耦合动力学模型中;根据动量矩守恒定律推导出充液航天器耦合系统动力学方程。针对充液航天器大角度姿态机动同时抑制燃料晃动的问题,采用自适应动态输出反馈的姿态控制方法并结合基于前馈控制的多模态ZVD输入成型器设计复合控制器。通过数值模拟给出了液体晃动响应及航天器姿态机动的时间历程图,数值仿真结果表明了本文所给出复合控制方法的有效性。     

直/气复合控制导弹的模型预测和自抗扰姿态控制设计

针对直/气复合控制导弹姿态控制系统的特点,提出将非线性模型预测方法与自抗扰控制方法结合的姿态控制策略,设计姿控脉冲发动机阵列点火逻辑,在分析直接侧向力有限约束集的基础上提出直/气复合控制导弹姿态控制系统设计方法。仿真结果表明,所给出的复合控制策略可以有效抑制外部干扰和模型不确定性的影响,显著加快拦截导弹的过载响应速度。     

基于共形几何代数的空间并联机构位置正解

将共形几何代数(CGA)引入空间并联机构位置正解中,提出了一种空间3-RPS并联机构位置正解新算法。以任意一条支链轴线与静平台平面的夹角为待求变量,基于点的CGA表达方法建立了该支链与动平台连接的铰接点关于待求变量的数学表达式;通过2次构造2个空间球和1个平面的外积,分别获得动平台其余2个铰接点的点对;利用距离公式,只需简单的平方运算可直接推导出该问题关于待求变量的一元16次输入输出方程,进而获得了该机构的全部16组解析解,无增无漏。该方法没有繁琐的坐标变换和矩阵计算,以及复杂的多元高次非线性方程组消元求解。通过数字实例计算表明,求解过程较清晰地揭示出机构运动的几何特点,几何直观性好。     

单输入模糊控制在液位控制系统中的应用

本文提出一种利用复合结构终端滑模面作为输入的单输入模糊控制器设计方法,将这种控制方法应用于液位控制系统,取得了满意的控制效果.单输入模糊控制器规则数比普通模糊控制器大大减少,这样就使得模糊控制器的设计和调节更简单、更方便.同时这种模糊控制器由于具有准滑动模态的性质,体现出较好的鲁棒性和稳定性.通过对水箱的控制实验,结果表明,该方法在实践过程中是切实可行和值得推广的.     

涡轴发动机自适应非线性预测控制

为了实现当直升机旋翼负载变化时,尽量保持功率涡轮转速恒定,并提高系统动态品质,研究了一种针对涡轴发动机的自适应非线性预测控制(ANMPC)算法.基于涡轴发动机稳态数据和动态特性,采用递归最小二乘法(RLS)进行模型参数辨识,建立了具有在线自适应能力的涡轴发动机数值-ARX(auto regressive with external input)并联预测模型.在此基础上,通过多步输出预测和反馈校正,利用序列二次型优化(SQP)算法,进行在线滚动优化,从而获得了涡轴发动机ANMPC控制器.仿真结果表明:当旋翼负载变化时,相比于传统的串联PID(比例-积分-控制)控制器,ANMPC控制器能够使得功率涡轮转速收敛更快,超调量/下垂量更小.