基于输入成形的挠性航天器自适应滑模控制

针对大型挠性航天器姿态机动过程中的振动抑制问题,提出一种输入成形(IS)与自适应滑模控制(ASMC)相结合的控制策略.该控制策略利用输入成形抑制标称挠性系统的残余振动,并通过滑模控制保证实际系统在参数不确定性和外部干扰的影响下实现对标称系统的跟踪,解决了输入成形对参数不确定性和外部干扰的敏感性问题.进一步采用自适应技术去除了滑模切换增益对参数不确定性和干扰上界的先验性要求.仿真结果表明,在参数不确定性和外界干扰的影响下,该控制方法能够保证在完成姿态机动的同时抑制航天器的挠性振动.     

刚体航天器姿态跟踪系统的自适应积分滑模控制

 采用自适应滑模控制(ASMC)技术进行姿态跟踪系统设计时,切换增益的整定不需要外部干扰及惯量阵不确定性的上界信息。但现有自适应滑模控制方法存在过度适应问题,产生的切换增益远大于控制所需值。为解决该问题,在自适应滑模控制框架内开展了刚体航天器姿态跟踪控制研究。首先对切换增益自适应机制进行分析,揭示了造成过度适应问题的原因。然后利用积分滑模控制的全局滑模特点,消除了初始跟踪误差对自适应过程的影响,提出了一种自适应积分滑模姿态跟踪控制方法。理论分析和仿真结果表明该方法能够有效减小切换增益。     

A Backstepping Simple Adaptive Control Application to Flexible Space Structures

Although the simple adaptive control (SAC) is widely studied both in theory and application in flexible space structure control and other control problems, it is restricted by the almost strictly positive real (ASPR) conditions. In most practical control problems, the ASPR conditions are not satisfied. Therefore, based on the SAC theory, this paper proposes a backstepping simple adaptive control algorithm which suits the system with arbitrary relative degree with no need of parallel feedforward compensator. The proposed control algorithm consists of decomposition of the arbitrary relative degree system into a known subsystem and an unknown ASPR subsystem which are connected in cascade, design of constant output feedback controller for the known subsystem, and implementation of backstepping method and SAC of the unknown ASPR subsystem. Inheriting the characteristics of the SAC, this method can be adaptive online for the parameter uncertainties. Then, the application of the proposed controller to large flexible space structure with collocated sensors and actuators is studied, and the simulation results validate the proposed controller. It is a new strategy to apply the classical SAC to high relative degree plants.     

基于改进无模型自适应算法的涡扇发动机限制保护控制方法

针对发动机限制保护控制问题,提出了一种基于数据驱动的改进无模型自适应限制保护控制方法。以主回路闭环系统为设计对象,通过在常规无模型自适应控制律的准则函数中增加误差变化率,使超限保护系统具有更快的响应速度,给出了改进后系统的稳定性条件,并采用临界比例度法进行了控制器参数整定。仿真结果表明:在不同工作点,所设计的改进无模型自适应限制保护控制器相比常规无模型自适应限制保护控制器,最大超限平均减小2.97%,响应时间平均缩短2.30s,实现了发动机超限后的迅速回调,保证了发动机系统的安全运行。     

电机-变距螺旋桨动力系统功率优化控制

电动螺旋桨无人机应用越来越普及,但普遍续航时间较短,提高电动力系统效率、降低功率消耗是提高航时的主要措施。电机-变距螺旋桨动力系统（以下简称变距电动力系统）可同时改变转速、桨距两个量,存在桨距和转速的最佳组合,使系统功率最小。相比电机-定距螺旋桨动力系统,其在耗能方面具有特殊优势,但如何达到最小功率点,目前研究较少。针对上述问题,为提高计算效率,便于控制研究工作的开展,首先基于改进天牛须算法的BP神经网络训练得到变距电动力系统的神经网络代理模型。接着提出了一种变距电动力系统功率优化控制策略：在一定入流速度、拉力需求下,基于自适应扩展卡尔曼滤波-牛顿法实时优化桨距,并在一定桨距下利用模糊PID控制系统转速以达目标拉力,实现目标拉力需求下的最小功率控制。仿真验证结果表明,提出的功率优化控制策略鲁棒性更强、优化速度更快、收敛效果更好。     

基于鲁棒自适应控制策略的混合型步进电机低速伺服控制性能

针对混合型步进电机低速运行状态下脉动转矩较大的特点,应用鲁棒自适应控制策略来设计其低速伺服控制器,以实现高精度的跟踪控制性能.首先,根据混合型步进电机转矩形成的机理,揭示了其固有的脉动转矩对低速运动控制产生不利影响的动力学特征,并将它归结为两种结构不确定性,便于控制器的设计;其次,采取标准的自适应控制及其鲁棒化设计思想,借助于μ-修整策略来实现相应的控制律,确保脉动转矩的最大化补偿及伺服系统低速跟踪控制满足高性能的要求;最后对所建立的低速跟踪控制系统的性能进行了试验评估,并与作者前期的工作进行了比较,试验结果验证了其有效性与可行性.     

自适应滤波前馈控制器实现智能旋翼振动的实时控制

主要研究目的是寻求利用智能旋翼概念，将自适应随波前馈控制器应用于直升机旋翼的主动实时振动控制的可行性研究，但自适应控触所需参考信号在实际应用中往往难以获得。本提出利用旋转变压器拾取直升机桨叶旋转信号作为参考信号来解决这一问题。为了实现旋转桨叶和机体之间的双向多路信号的可靠传输，以组成智能旋翼闭环控制系统，本提出了一种非接触信号传输方法，并进行了实时振动控制试验，以验证控制策略、信号传输方法和智能旋翼概念．最后，根据试验结果，讨论了进行高效控制应当如何选择控制参数问题．     

三轴转台谐波幅相自适应控制系统的设计

提出了一种能够有效地提高正弦运动仿真转台精度的谐波幅相自适应控制补偿方法，阐述了谐波幅相自适应控制的机理、结构配置，开发了谐波幅相自适应控制律、分析了系统稳定性，为进一步提高精度还提出了一种在线辨识系统频响模型的实现途径。由转台工作的实测数据及跟踪误差测试表明，本文提出的谐波幅相自适应控制方法的精度明显优于常规的经典控制，对其他精密正弦运动跟踪系统也有普遍意义。     

基于小波变换的自适应多用户检测算法

在分析传统自适应多用户检测的基础上 ,提出了一种基于小波变换的自适应多用户检测算法。用小波变换进行前处理 ,然后再通过 LMS算法实现自适应多用户检测。与通常的自适应多用户检测算法相比 ,该算法利用了小波变换对小波空间进行了分解 ,信号经小波变换后自相关性会下降 ,收敛速度提高。同时在此分解过程中 ,根据信号与白噪声在不同尺度上的小波变换模极大值表现完全不同的特性进行信号的消噪。理论分析和仿真结果表明 ,该算法收敛速度较快 ,计算量增加较少 ,易于实时实现 ,而且具有良好性能。同时仿真实验表明 ,收敛速度与小波基选择有关 ,对于同一小波基系列 ,小波基的正则性越好收敛速度越快     

神经网络自适应控制在攻击直升机中的应用

研究了神经网络自适应控制在直升机飞行控制系统中的应用。首先将直升机姿态角系统划分为快慢回路 ,并分别采用动态逆方法进行设计 ;针对动态逆方法的优点和不足 ,提出了小波神经网络自适应逆控制方案 ,把BP小波神经网络和基于李亚普诺夫稳定的小波神经网络分别应用于直升机飞行控制系统中 ;最后对典型机动飞行进行了仿真 ,说明小波神经网络方法应用的正确性和有效性。仿真结果证明 ,本文采用的小波神经网络自适应控制方法效果好 ,具有工程应用价值