具有复合非线性特征不确定系统的自适应反推控制

针对一类具有复合非线性特征的不确定系统,提出了一种自适应反推多滑模近似变结构控制方案.基于模型分解的方法建立了具有复合非线性特征的执行器模型.论文设计径向基函数神经网络近似系统的未建模项,借鉴Nussbaum增益设计技术解决控制增益未知的问题,使用自适应律估计不确定干扰和神经网络近似误差的上边界.自适应近似变结构控制能...     

基于对角回归网络的非线性系统建模

分析了非线性系统神经网络建模的规律,利用对角回归神经网络(DRNN)实现了非线性动态系统的辨识.辨识结构采用串并联模式,网络权值的调整为考虑时变因素的调整算法.与静态神经网络相比,基于DRNN的辨识方法显示出很强的处理动态问题的能力,无需辨别系统阶次,辨识结构简单,收敛速度快.仿真结果表明该方法是有效可行的.      

大展弦比柔性机翼的气动弹性分析

高空长航时飞机普遍具有大展弦比机翼,其气动弹性问题尤为突出.考虑机翼结构的几何非线性对结构刚度的影响和机翼平面变形对非定常气动力的影响,采用准模态的思想进行大变形下的振动工程分析,并利用片条理论计算变形机翼的非定常气动力,然后进行颤振计算.以某型飞机机翼为例的计算表明,随变形幅度增大,机翼的颤振速度有明显的下降.      

频标比对中一种新的测量方法

在用比相法测量频率时 ,一般都是在 0°～ 360°范围内进行 ,由于在靠近 0°和 360°时存在有“死区”和非线性 ,使得系统的测量准确度和稳定性受到影响。为了解决这个问题 ,本文介绍一种新的测量方法 ,能够在测量中避开非线性区域 ,达到提高测量准确度和稳定性的目的 ,自校稳定性可达 2 6× 10 - 13 /s。     

基于神经网络的自适应非线性控制及仿真研究

研究了神经网络非线性动态系统的自适应控制方法,首先利用改进的非线性自回归滑动平均模型,采用多层前向神经网络辨识非线性系统模型,然后直接由辨识结果设计出控制器,并根据控制误差对控制律作在线修正.利用导弹模型进行了控制仿真,仿真结果表明采用此方法可以得到较好的控制效果,而且在模型不确定和有噪声干扰的情况下仍能正常跟踪给定的迎角信号,具有较好的鲁棒性.      

旋翼液弹阻尼器模型试验与非线性动力学特性分析

在时域内建立了液弹阻尼器的数学模型,利用筒式液弹阻尼器试验件,进行液弹阻尼嚣动力学特性试验,研究结构参数、运动参数对液弹阻尼器性能的影响;并基于试验数据,进行非线性滞弹位移场(ADF)模型参数识别.结果表明,液弹阻尼器的动力学性能稳定,耗能能力强.通过液弹阻尼嚣模型重构曲线与试验曲线的比较,证实了本文模型能够模拟液弹阻尼器的动力学特性,可用于带液弹阻尼器的直升机旋翼系统气弹稳定性分析.     

控制输入约束下非线性系统输出反馈容错控制

针对一类非线性系统的执行器增益故障,在考虑控制输入幅值约束下,研究了故障系统的主动容错控制策略。利用静态输出反馈控制策略,基于Lyapunov理论和线性矩阵不等式技术给出了重构容错控制器的递推设计方法,确保故障闭环系统在满足给定控制输入幅值约束下的鲁棒稳定性,并具有与无故障正常系统接近的其他优化控制性能。仿真算例表明了本文容错设计策略的有效性。     

带柔性伸缩附件航天器几何非线性振动稳定性

研究由中心刚体和可伸缩柔性附件组成的非线性刚柔耦合系统，不同于大多数文献只研究柔性附件的横向弯曲变形对系统动态特性的影响，同时考虑了柔性附件的拉伸变形、截面转角变化同弯曲变形的相互耦合作用，并且以非线性几何关系作为基本出发点，建立了伸缩运动同柔性变形、姿态运动之间的非线性耦合动力学模型，然后基于能量积分和动量矩积分构造首次积分，分析了非线性耦合系统的运动稳定性。     

磁流变弹性体隔振器的非线性滞回动力学模型

根据磁流变弹性体隔振器的试验数据,利用Bouc-Wen模型,建立磁流变弹性体隔振器的非线性动力学模型。通过遗传算法对Bouc-Wen模型进行参 数识别,验证了模型精度。同时提出了改进的Bingham模型,并对磁流变弹性体隔振器进行动力学建模和参数识别。比较了Bouc-Wen模型与改进的Bingham模型的优缺点。     

非线性系统干扰解耦方法在拦截问题中的应用

利用非线性系统干扰可解耦的条件及干扰解耦控制方法，可以对一个导弹拦截运动学系统进行解耦，从而得到一种不受目标切向机动干扰影响的导引规律。