飞行控制律全包线鲁棒稳定性评估

传统的飞行控制律评估方法只能对飞行包线内的离散点进行逐点分析,对不确定性参数也只考虑了上下界,分析过程缺乏完整性和系统性。针对这些不足,研究了基于一种改进遗传算法的分析方法,该方法将评估准则转化为某个适应度函数,通过对适应度函数寻优以找到最坏情况下的不确定参数组合,在其基础上进行评估并给出评估结果或控制律修改意见。仿真结果表明,该方法能连续地研究多个不确定性参数同时摄动时的飞行包线,克服了传统方法的不足。     

基于神经网络的机器人迭代学习控制

针对机器人动力学模型的不确定性和负载扰动,提出了一种采用神经网络的机器人迭代学习控制方法。该方法将反馈控制和神经网络学习控制相结合,反馈控制沿时间轴方向使关节运动跟踪期望轨迹,神经网络学习控制沿迭代轴方向使关节运动逼近期望轨迹。文中还给出了基于ＢＰ神经网络的学习控制算法。仿真结果表明,该方法能克服机器人动力学模型的不确定性和负载扰动,具有良好的鲁棒性和控制性能。     

SMART STRUCTURES USING PIEZOELEMENTS FOR ACTIVE VIBRATION AND NOISE SUPPRESSION IN AVIATION AND AEROSPACE

具有减振降噪功能的压电智能结构是智能材料与结构的一个重要分支。在航空航天领域存在一些典型结构,如飞机机舱、空间站、卫星太阳能帆板和通讯天线以及直升机旋翼等,其振动与辐射噪声造成很多不利影响。为了研究这些结构的振动与噪声控制方法,制作了几个实验模型如大型薄壁复合材料圆桶、柔性梁、钢架及旋翼系统模型,通过压电传感器、驱动器布置数量和位置的优化,采用不同的控制算法,在基于个人计算机的测控平台上进行了振动控制实验,取得了明显的减振降噪效果。     

利用展向吹气控制机翼上的“迟滞环”(英文)

本文给出了利用展向吹气控制飞行器正弦俯仰振荡的气动力迟滞环。模型为６０°三角翼翼－身组合体;俯仰振荡的减缩频率为０．０３９和０．０７８,实验迎角范围为０°～６０°。实验研究包括流态显示和气动力测量。结果表明展向吹气可以明显改善飞行器动态运动中的气动力迟滞特性,使上仰和下俯过程中气动力的差异显著减小,即减小了“迟滞环”的宽度。     

采用自适应模糊跟踪控制的发动机燃油控制系统含实物仿真

在航空发动机控制系统的研制、生产和使用中,各种仿真技术起到了十分重要的作用,尤其是包含控制器、传感器和执行机构实物的发动机控制系统含实物仿真。由于其能展现发动机控制系统的重要性能品质,从而已成为控制系统研制过程中的关键步骤。本文介绍一种基于微机数字控制技术的发动机燃油转速控制系统的含实物仿真,由于采用了自适应模型跟踪控制算法,故有效地提高了发动机燃油控制系统的含实物仿真精度,对增加整个发动机控制系     

NH—96无人驾驶飞机飞行仿真系统

论述了半实物飞行仿真系统的某些特殊要求,同时介绍了南京航空航天大学最近研制成功的ＮＨ－９６无人驾驶飞机飞行仿真系统的组成与主要技术性能。最后,作为一个应用实例,介绍了一种无人机飞控系统半实物飞行仿真试验的情况。     

着舰导引系统H∞控制器设计

舰载机着舰导引误差的最大来源是舰导气流扰动。为抑制气流扰动,提高舰载机自动着舰导引的精度,本文将Ｈ∞控制方法应用于着舰导引系统设计,将导引系统性能要求转化为对Ｈ∞控制分析的结构及权阵的选取。     

空间小推力轨道最优Bang-Bang控制的两类延拓解法综述

介绍了空间小推力轨道优化问题中的最优Bang-Bang控制问题,对两类延拓解法给出了描述:第一类解法首先求解能量最优解,然后采用能量–燃耗同伦得到最优Bang-Bang控制;第二类解法引入推力开关切换准则,以双脉冲解作为初解,通过参数延拓得到最优Bang-Bang控制。对两类延拓解法进行了比较,指出了各自的优势与特点。对延拓方法应用于求解更加复杂的小推力轨道设计问题进行了展望,提出了包含初解、延拓与拼接三要素的人工智能轨道优化概念。     

基于改进积分视线导引策略的欠驱动无人水面艇路径跟踪

路径跟踪控制是无人水面艇（USV）自主完成各项任务使命的关键技术之一,受到国内外运动控制领域的普遍关注。为提高风浪流等外界环境干扰下,无人水面艇（USV）路径跟踪控制的准确性和鲁棒性,研究海流等外界扰动环境下一类非对称欠驱动无人水面艇的路径跟踪问题,提出了2种改进积分视线（ILOS）导引策略,并基于改进导引策略和反馈控制思想实现了无人水面艇水平面的路径跟踪。与传统ILOS导引策略相比,第1种改进策略具有变积分增益能够避免积分饱和及超调现象;第2种改进策略在前者的基础上将前视距离设计为时变量,使得无人水面艇操纵更加灵活,其中积分增益和前视距离均为垂直距离误差的不同函数,引导无人水面艇灵活快速地跟踪期望路径。基于级联系统理论证明了当所有控制目标实现时,控制系统为全局k-指数稳定（GKES）的,理论分析和仿真实验证明了算法的有效性和先进性。      

无人机4D制导系统研究

基于逆运动学方法设计了无人机四维制导系统。基本姿态控制器采用基于在线神经网络的非线性动态逆控制器。动态逆控制器用来对消无人机的非线性，在线神经网络补偿对消不精确引起的状态误差。制导系统的任务就是由给定的三维航迹，解算出航迹角，并生成三个姿态角指令，同时设计发动机控制回路以控制航迹速度，最终实现精确的四维航迹跟随。