不确定切换系统的鲁棒自适应控制方案

针对切换信号依赖于独立决策变量的不确定切换系统,基于多Lyapunov函数方法和模型参考自适应控制理论,提出并分析一种控制器具有非线性死区特征的鲁棒自适应切换控制方案.首先,由参考切换系统和自适应控制律集合建立闭环切换系统,而后构造Lure-Postnikov形式的多Lyapunov函数,并以一组线性矩阵不等式推导给出闭环切换系统为有界模型参考自适应控制系统的充分条件.最后,选择HiMAT(Highly Maneuverable Aircraft Technology)飞行器包线内的5个工作点,以其纵向短周期运动模型建立切换系统,并设计具有非线性死区特征的鲁棒自适应控制器.仿真验证了方案的有效性,结果表明系统在快速连续切换下可良好地跟踪期望轨迹.     

组合光学太阳反射镜的热辐射性能测量

用量热计法测量了通信广播卫星上用的光学太阳反射镜（ＯＳＲ）的太阳吸收比αｓ和半球发射率εＨ。为了准确计算卫星的温度分布,测量的是组合ＯＳＲ样品的热辐射性能。作为对比,同时还用量热计法和光谱法测量了单片ＯＳＲ的太阳吸收比,并且对各个测量结果及其差异进行了分析。分析表明,不应当将单片ＯＳＲ的法向太阳吸收比αｓ作为设计参数,否则将在温度计算中引起较大误差。     

冗余度机器人动力学优化控制研究

稳定性和终态自运动是动力学优化中的难点.为了解决冗余度机器人动力学优化中的这些困难,深入研究了动力学优化和关节速度间的内在联系和矛盾,提出通过优化关节速度提高动力学优化的综合品质的思想,阐述了在线调节关节速度齐次项,同时改善稳定性和终态自运动的方案.仿真证实所提方案的实用性和有效性.     

快速爬升的奇异摄动中制导律设计

为满足实际作战的要求,基于最优控制理论和奇异摄动方法,提出了一种可保证中远程空地导弹快速爬升到最优高度的中制导律.它由变系数最优爬升控制,最小能量巡航控制和最小能量下滑控制组成.为了减小爬升段控制对下滑段的影响,提出了一种新的控制逻辑.最后针对某型空地导弹进行了仿真.结果表明,该中制导律较好地满足了中远程空地导弹在中制导段的要求.本文的研究结果具有较好地工程参考价值.     

可伸缩挠性结构的稳定控制

对于挠性梁收缩过程的不稳定性,提出了边界控制方案,并设计了相应的控制律。受控结构的振动能量总是被耗散,系统的阻尼被增强,从而挠性梁的伸展过程、收缩过程和平台保持过程都被稳定化。     

用于小幅值精确控制的纵向飞行品质准则

研究用于评定飞机小幅值姿态和航迹精确控制的纵向飞行品质准则,提出以线性化小扰动飞机方程和飞控系统为评定对象,用等效系统拟配法、系统稳定裕度、Ｎｅａｌ－Ｓｍｉｔｈ准则、姿态带宽准则、ＧＭ／ＰＭ准则和回落准则对整个飞机进行品质评价。综合分析这些准则的相互关系后,认为分别用上述６种方法评价飞机的飞行品质,可以得出该飞机的综合性能指标,而不至于得出一个片面的结论。     

磁浮支承系统的神经网络建模与控制

简述了磁悬浮支承系统的原理和简化的线性化模型,以及基于该简化模型和线性控制理论的控制系统原理、主要组成,并阐述了这种基于简化模型和线性控制理论的磁悬浮支承系统性能极限性.在此基础上,采用非线性递归神经网络对磁悬浮支承系统进行建模与控制,并针对实际应用中神经网络的学习问题进行了讨论.避免了磁悬浮系统的非线性和不确定性等因素对系统性能影响,并具有较强鲁棒性,大大提高了磁悬浮系统的性能.      

混合系统的形式化验证

结合混合系统的研究对余度管理系统进行了形式化的分析和验证.采用的手段是时段演算技术及其扩展.首先进行形式化的需求分析,需求及其假设用时段演算表示,其次严格化地描述算法和参数的选取.在验证过程中,首先应用程序逻辑验证算法,算法的不变量以时段演算表示,最后在时段演算中验证整个系统的行为满足给定的需求.      

带有附加扰动的系统族的鲁棒镇定

考虑线性不确定系统的鲁棒镇定问题,系统的不确定性由参数摄动和附加扰动组成。系统的参数摄动采用凸边界系统族的方法描述,给出了该系统可鲁棒δ－镇定的一个充分条件,基于这个结果将不确定系统的鲁棒δ－镇定问题转化为一个优化问题,并且进一步证明了该优化问题是凸的,因此其任何一个局部最优点也是全局最优点。算例说明了该方法的有效性。     

涡轮基组合循环发动机分布式控制系统通信网络混合拓扑结构优化方法

涡轮机组合循环(Turbine based combined cycle,TBCC)发动机控制系统通信网络拓扑结构是其分布式控制系统方案设计的重要部分,优化网络拓扑结构可提高发动机推重比和控制系统可靠性。本文基于智能优化算法提出TBCC分布式控制系统网络拓扑结构优化方法。基于图论建立TBCC几何模型和网格模型,以重量和可靠性为优化性能指标,同时考虑发动机表面高温区域以及控制节点的工作可靠性,分别采用粒子群算法和遗传算法优化星形结构中智能中央节点位置、中央节点的环形拓扑结构,获得星形-环形混合拓扑结构。仿真实例表明,基于本文方法优化所得的混合拓扑结构相较于星形集中式控制结构,系统重量降低了51.9%。