一种高超声速飞行器的鲁棒解耦控制方法

高超飞行器的再入非线性动力学模型具有参数不确定性和外部干扰,针对这种情况基于奇异摄动理论提出了鲁棒内环外环解耦控制方案.控制系统的外环基于自适应模型参考设计简单解析的虚拟控制律,实现二阶模型动态跟踪气流系角,抑制三通道运动耦合和干扰的影响,避免了在线实时求逆计算.强耦合的内环采用动态逆跟踪虚拟的角速度指令,期望动力学采用PI形式抑制干扰和不确定性,并基于模型预测控制策略解决辅助轨迹线性化的时变控制器设计和输入约束,提高内环的鲁棒跟踪性能.最后,通过仿真验证了所提算法的有效性.     

基于模型预测控制的永磁同步电机电流控制技术综述

永磁同步电机(PMSM)驱动控制技术的性能直接决定着整个电机驱动系统的性能。由于模型预测控制(MPC)技术可以对多输入多输出(MIMO)系统进行滚动优化控制,且容易施加约束,因此基于MPC的电机驱动技术正逐渐受到关注。回顾并总结了近年来国内外学者在基于MPC的PMSM电流控制方面所做的研究,并对现有技术中的基于单矢量、双矢量以及三矢量的电流控制技术进行了建模并进行了电流输出波形分析。最后综合比较了现有技术的优缺点,并讨论了现有技术尚存的一些问题和未来发展的主要方向。     

电机系统模型预测控制研究综述

近年来,模型预测控制(MPC)的理论和技术得到了长足发展,应用前景广阔。介绍了MPC的基本原理;简要对比分析了国内外电机系统MPC技术的研究概况。研究了有限控制集模型预测控制(FCSMPC)应用于电机驱动系统的控制方案。总结了FCSMPC关于价值函数设计、计算量降低、矢量作用个数以及鲁棒性提高等方面的研究思路。展望了未来FCSMPC技术需要进一步深入和拓展的研究方向。     

多胞不确定时滞系统的输出反馈鲁棒预测控制

针对一类具有多胞结构的不确定离散时滞系统,提出了一种基于LMI的输出反馈鲁棒预测控制算法。根据Lyapunov稳定性理论,给出了保证系统鲁棒稳定性的充要条件,并将系统的鲁棒预测控制优化问题转化为易于求解的LMI问题。通过离线计算鲁棒预测控制器中的输出反馈增益矩阵,显著减少了算法的在线计算量。对系统输入、输出约束和状态时滞的考虑使所提出的鲁棒预测控制算法更接近于工程实践。而输出反馈的采用突破了以往算法中要求系统状态必须可测的限制,使算法具有更低的保守性。仿真结果验证了算法的有效性。     

基于LPV模型参考自适应飞行边界保护控制

进行有效的飞行边界保护控制有利于预防飞行失控。研究了一种基于线性参数变化(Linear parameter varing,LPV)模型参考自适应飞行边界保护控制方法。基于函数替换方法构建了仿射参数依赖LPV飞行动力学模型,通过调度变量的动态变化来减小与全量非线性动力学模型的失配。将实时飞行边界保护转为有约束广义预测控制问题,设计了数值算法以实现对舵偏角控制量及其增量、飞行状态参数的边界保护。通过仿真分析表明,LPV模型能够较好地逼近全量模型,反映出瞬时飞行动态;通过有约束广义预测控制数值算法能够有效地实现飞行边界的保护控制。     

基于PSO算法的航空发动机起动燃油控制

针对航空发动机起动过程燃油流量优化控制的实时性要求, 提出一种新的航空发动机起动燃油控制方法——基于粒子群优化（PSO）算法的非线性预测控制.该方法在建立最小二乘支持向量机（LS-SVM）预测模型的基础上, 运用PSO算法实现其滚动优化功能.经实例验证, 燃油流量经过PSO算法优化控制后, 高低压转子转速的超调量减小, 并且其稳定的时间比没有经过优化控制的要快上56 s.由仿真结果可知, 该方法可以用于航空发动机起动过程燃油控制, 当给定的约束条件足够精确时, 能以较高的精度计算出最佳供油规律.      

GA-Based Model Predictive Control of Semi-Active Landing Gear

Semi-active landing gear can provide good performance of both landing impact and taxi situation, and has the ability for adapting to various ground conditions and operational conditions. A kind of Nonlinear Model Predictive Control algorithm （NMPC） for semi-active landing gears is developed in this paper. The NMPC algorithm uses Genetic Algorithm （GA） as the optimization technique and chooses damping performance of landing gear at touch down to be the optimization object. The valve＇s rate and magnitude limitations are also considered in the controller＇s design. A simulation model is built for the semi-active landing gear＇s damping process at touchdown. Drop tests are carried out on an experimental passive landing gear systerm to validate the parameters of the simulation model. The result of numerical simulation shows that the isolation of impact load at touchdown can be significantly improved compared to other control algorithms. The strongly nonlinear dynamics of semi-active landing gear coupled with control valve＇s rate and magnitude limitations are handled well with the proposed controller.     

基于在线滚动LS-SVR的涡轴发动机混合预测控制

提出了一种串级PID+非线性模型预测控制(NMPC)的混合控制方案,用于涡轴发动机控制系统中。其中:主控制回路采用串级PID控制器以消除静差保证系统稳定;带约束优化的预测控制器则用于实时燃油补偿,以增强发动机系统对直升机功率需求的快速跟随能力。该预测控制器是基于在线预测模型实现,首先在VC环境下设计在线滚动最小二乘支持向量回归机(OSLS-SVR),在线训练高精度、实时性好的内嵌式预测模型,其测试精度可达3‰;而后利用该模型与序列二次规划(SQP)算法完成滚动优化,建立预测控制器;最后,在UH-60A直升机/T700涡轴发动机综合模型仿真环境下,通过模拟直升机大幅急速升降操作,验证了该混合预测控制方案对大扰动具有较强的抑制能力及鲁棒性,从而使直升机获得更好的机动性能。     

基于非线性模型预测控制方法的航空发动机约束管理

针对目前航空发动机控制系统普遍采用Min-Max选择逻辑处理输出量约束的方法具有一定保守性的问题,设计了非线性模型预测控制器,提出在非线性序列二次规划(SQP)算法中加入罚函数实现航空发动机输出量约束管理.仿真结果表明:无论是否触及输出量约束限,非线性模型预测控制器都比Min-Max控制逻辑动态响应更快,在达到限制线时更加明显,此时调节时间从1.16s下降到0.82s,且几乎没有超调量.      

无人机航路与传感器联合控制优化算法研究

对无人机航路与传感器联合控制优化算法基本原理及研究情况进行了初步分析,主要利用交叉熵、粒子群优化、模型预测控制等三种方法构建了针对无人机航路与传感器联合控制优化问题的求解算法,力图为解决该问题提供一些新的方法或思路。