基于模糊控制的某型飞机极限状态限制器的设计

提出一种基于模糊控制的某型飞机极限状态限制器的设计方法。该方法将模糊控制函数的优化和模糊控制系统增益自适应调整集中于一体 ,可大大改善系统的品质和适应能力。在系统设计中 ,比例因子的最小二乘法估计用于优化控制规则 ,论域的在线自调整可以消除模糊化过程中所导致的信息丢失 ,积分抑制策略则是为了提高稳态精度、增强适应性和进一步抑制超调。全飞行包线的数字仿真结果表明 ,本文提出的模糊控制方法获得了良好的控制效果     

圆形轨迹导引下的无人机事件触发抗干扰环绕控制

针对内部不确定性以及外部环境摄动的目标环绕控制问题,在基于反步法的双层制导框架下,利用级联控制思想,提出了一种圆形轨迹导引下的四旋翼无人机事件触发抗扰环绕控制方法。在轨迹回路中,构建了可满足持续激励条件的目标位置估计器,保证仅通过视线方位角就能获取可满足最终一致有界条件的目标估计项。随后,基于目标的位置估计结果,设计了目标环绕控制律生成线速度指令,并通过方向向量场验证了该环绕制导律的有效性,消除了现有李雅普诺夫向量场制导(LVFG)对相对位置和目标速度的依赖。在姿态回路中,通过采用扩张状态观测器(ESO)补偿系统的集总不确定性,设计了基于相对阈值事件触发控制的姿态控制器,在有效降低控制器到执行机构之间信号传输频率的同时,实现了四旋翼无人机对静止/移动目标环绕。然后,借助输入状态稳定性定理证明了系统的稳定性。仿真结果表明,所提控制方案能够实现圆形轨迹导引下四旋翼无人机对静止/移动目标的环绕监视。     

环境试验设备的状态空间法仿真设计

对于环境试验设备的设计,传统的工程设计方法是从指标出发,用半经验、稳态的方法设计系统,按照围护结构稳态放热量和试品冷透来计算制冷系统容量,这种稳态的计算结果通常比实际需要大的多.采用基于状态空间描述的分布参数模型用于系统动态仿真,可以允许对许多先不必要考虑的环节简化处理,对主要的负荷如围护结构、被试品等做精确的处理,可以较准确的得到总的制冷量需求,验证控制策略等,对于初期方案设计中系统制冷、加热设备容量的准确计算、不同方案的验证、控制方案的制定具有明显的意义.      

事件触发控制在倒立摆系统中的仿真与实验

从理论、仿真、实验3个角度考虑了事件触发控制对于一级直线倒立摆系统的控制效果,进而说明事件触发控制的可行性与实用性。首先,借助线性矩阵不等式给出了事件条件参数的设计方法,并对触发时间间隔下界进行了估计。其次,通过Simulink仿真说明了在无量化效应时理论结果的有效性。最后,通过实验研究了量化效应的影响,发现其对于基于模型控制器的负面作用。实验结果表明,对于实际倒立摆系统,混合型事件条件及零阶保持控制器更加适用,它们可以在保证系统稳定性的前提下有效降低信息的通信频率。上述结果体现了事件触发控制的潜在实用价值。      

火星大气进入滑模自抗扰制导方法

针对火星探测器大气进入制导阶段存在着模型参数误差等不确定性,基于直接反馈线性化理论设计了一种滑模自抗扰进入制导方法。首先利用反馈线性化方法对跟踪系统模型进行线性化处理;在此基础上设计了滑模控制律,并利用线性扩张状态观测器估计系统的未知不确定量,在控制律中进行补偿;此外还给出了大气进入段的横向制导律。仿真结果表明,与反馈线性化方法相比,该方法设计的制导律有效地降低了模型参数误差对制导精度的影响,实现了对参考轨迹的良好跟踪,提高了探测器开伞点的精度。     

基于并行模型自适应滤波的空间目标相对位姿估计

摘要： 扩展卡尔曼滤波(EKF)的估计精度受限于测量噪声统计特性的准确程度,如果敏感器测量噪声方差偏离其标称值,将会对滤波性能产生不利影响.尽管自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)能够对测量噪声方差进行估计,但是,噪声特性准确的情况下,AEKF的性能往往不及传统EKF.针对上述问题,本文提出一种并行模型自适应滤波(PMAF),基于特定的自适应率将EKF和AEKF结合起来,使得在先验信息准确的情况下,EKF在状态估计中起主导作用;相反,在实际噪声方差偏离标称值时,令AEKF起主导作用.这样,即能有效削弱测量噪声统计特性不确定性对滤波性能的影响,又能确保正常情况下的估计精度.以空间目标相对位姿估计为例,通过数学仿真对EKF、AEKF和PMAF进行了对比研究,表明所提算法的综合性能优于传统方法.     

基于VC++/GL Studio的通用飞行组合虚拟仪表设计及实现

为了满足某无人机半实物仿真系统视景显示需要,针对视景界面复杂、显示数据种类多、实时性和流畅性要求高的特点,设计了基于GL Studio的组合虚拟仪表界面。详细介绍了组合虚拟仪表设计和实现过程,并通过VC++平台实现了网络通信和数据驱动仪表显示功能。仿真系统实际应用表明：该飞行组合仪表工作性能可靠,人机界面友好,具有良好的可重构性,满足不同无人机飞行仿真系统和飞行训练系统使用需求。     

弹性高速飞行器的状态/参数滚动时域估计

针对弹性高速飞行器非线性、不确定性和刚体/弹性耦合的特点,提出了一种基于QR分解和滚动时域估计的状态/参数联合估计方法。首先,通过引入滚动时域策略,将状态/参数估计问题转化为固定变量数目的优化问题,能够较好地处理时变参数的估计问题。然后,利用前向动态规划原理,将到达代价的计算转化为最小二乘问题,并利用QR分解进行求解,从而给出了基于QR分解的到达代价更新方法。这样使得整个滚动时域估计方法都建立在优化的基础上,且引入了反馈机制,提高了估计精度和速度。仿真结果表明:滚动时域估计的精度明显优于扩展卡尔曼滤波,且基于QR分解的到达代价更新方法在速度上优于传统的基于估计误差协方差的到达代价更新方法。      

基于跟踪微分器的高超声速飞行器减步控制

针对高超声速飞行器强非线性,强耦合与高度不确定性的特点,提出一种基于高阶跟踪微分器的减步控制方案。将高超声速飞行器纵向模型表达为严反馈形式。在反步法设计框架中,引入跟踪微分器,利用其对给定信号任意阶导数精确估计的能力,计算第1步设计中产生的虚拟控制量的导数,并直接获得第2步实际控制量,从而将设计步骤从3步减少为2步。且在每步设计中将参数不确定性与外部扰动建模为等效干扰,设计扩张状态观测器获得等效干扰估计值,继而在控制器设计中进行补偿。利用Lyapunov方法证明闭环系统稳定性。仿真结果验证了所提控制方案对不确定及干扰的抑制作用,且跟踪精度优于传统动态面方法。