多操纵面飞机大包线控制律设计

针对多操纵面布局飞机,提出一种基于Kriging建模技术和鲁棒自增益调参控制器设计技术的大包线飞行控制系统设计方法.通过采用力矩控制形式,使调参控制器的输出为三轴所需力矩系数,从而便于采用力矩控制分配技术来发挥冗余操纵面的潜力,并提高系统鲁棒性;在设计使系统性能指标最优的控制律时,通过建立控制系统性能参数的Kriging近似模型,避免了多次进行耗时的控制器设计,提高了设计效率.     

基于多项式平方和规划的航空发动机鲁棒LPV/PI控制

针对航空发动机常规(proportion integration,PI)控制器设计过程中难以保证鲁棒性及参数适应性差等问题,提出了一种基于线性变参数(linear parameter varying,LPV)模型及多项式平方和(sum of squares,SOS)规划的控制器设计方法.结合传递函数模型下的鲁棒稳定条件及弱对偶定理给出了多项式描述的LPV模型鲁棒稳定条件,并转化为便于求解的SOS规划问题.根据发动机非线性模型获取不同转速下的传递函数模型,并利用多项式拟合的方法建立发动机LPV模型.根据所提出的定理构造出SOS规划问题,并求解得出LPV/PI控制器.最终以某型双轴涡扇发动机为被控对象,在包线内不同点进行了阶跃仿真,结果表明:高压转子转速控制系统的稳态误差为0,调节时间小于3s.      

基于簇特征加权的航空发动机状态监视方法

提出了基于簇特征加权模糊C-均值聚类算法(FWFCM)的航空发动机状态监视模型,该模型主要分为离线学习和在线监视两个部分,离线学习模块计算出模型参数输出到在线监视模块,在线监视模块根据模型参数对实时数据进行分类,实时数据又输入到离线学习模块中参与更新模型参数.结果表明:相比基于数据加权策略的模糊聚类算法(DWFCM)以及经典模糊C-均值聚类算法(FCM),该方法平均离线状态识别率和在线状态识别率分别提高了5.233%和8.358%.实验证明此方法性能好且有很好的鲁棒性和泛化能力,对于不确定性的航空发动机在线状态监视有较好的应用价值.      

优化抗差自适应滤波器在深组合导航中的应用

为了提高惯性/卫星深组合导航系统的滤波性能,在抗差自适应滤波算法的 基础上,研究了一种优化抗差自适应滤波算法。该算法通过比较实际预测残差协方差矩 阵和理论协方差阵的差值来生成自适应因子,从而优化抗差自适应滤波。将所研究的算 法应用于惯性/卫星深组合导航系统, 在高动态环境下进行仿真验证, 并与常规卡尔曼 滤波、抗差自适应滤波进行比较。结果表明,优化算法能有效地控制观测异常和动态模 型异常对状态参数估值的影响,所得组合导航位置误差和速度误差明显减小,提高了组 合导航系统的滤波精度。     

动力涡轮转子结构系统力学特性稳健设计方法

航空涡轴/涡桨发动机动力涡轮转子是典型多支点支承、具有连接界面、质量/刚度分布不均匀的高速柔性转子系统,其连接结构力学特性和支承刚度的分散性可导致转子系统动力特性恶化。针对典型动力涡轮转子结构系统,指出不可恢复滑移、疲劳、摩擦等连接界面接触损伤是连接结构力学特性产生分散性的内在原因,提出了接触状态系数、接触应力、不可恢复变形能和接触摩擦功等工程适用的定量评估参数。通过对多支点柔性转子-支承系统临界转速分布及其对各支点支承刚度敏感度的影响规律分析,提出了基于支承刚度低敏感区择优的动力特性稳健设计方法,所提方法提高了转子结构系统的稳健性。      

歼击机的鲁棒反馈控制器设计

本文应用时域多变量鲁棒控制方法设计歼击机的飞行控制系统。设计出的鲁棒控制器具有固定的设计参数和增益。在模型误差、参数波动和歼击机气动特性显著变化的情况下,可以保证飞行稳定并有良好的动态响应。     

基于μ理论的飞机俯仰姿态控制

针对飞机飞行条件变化引起的模型不确定性问题,基于μ控制理论设计鲁棒的俯仰姿态控制系统.首先,根据干扰抑制原理将俯仰姿态控制系统设计转化为μ综合的一般框架,合理地选择加权函数确定广义被控对象,通过引入虚拟的不确定块将鲁棒性能问题转化为广义系统的鲁棒稳定性问题.然后,利用D-K迭代算法求解得到14阶的μ控制器,基于平衡截断...     

考虑微加工误差的微机械陀螺的健壮性优化

 为减小微加工误差对音叉振动式微机械陀螺设计性能的影响、提高其批量性能稳定性,以对其加工后性能变异影响最大的若干关键参数为设计变量,在分析了几何约束条件、模态性能约束条件、基于模态的加工灵敏度约束条件的基础上建立了微机械陀螺健壮性优化的数学模型。在无需事先知道微机械陀螺尺寸／性能的详尽统计信息的条件下,采用一阶摄动技术和遗传算法实现了微机械陀螺的健壮性优化设计。     

基于T-S模糊系统的空天飞行器鲁棒自适应轨迹线性化控制

 基于T-S模糊系统提出了鲁棒自适应轨迹线性化控制(RATLC)方法。利用T-S模糊系统逼近未知干扰和不确定性因素,并采用Lyapunov方法设计了鲁棒自适应控制律。不论系统状态的维数和用于逼近不确定的模糊系统规则数为多少,整个系统仅有两个参数在线调整。理论分析证明了闭环系统所有信号一致最终有界。应用提出的控制方案设计了空天飞行器(ASV)飞行控制系统,并在高超声速飞行条件下进行了仿真验证,仿真结果表明了控制方案的有效性和鲁棒性。     

基于多目标优化的星空认知网络鲁棒波束成形算法

卫星通信(SC)网和无人机(UAV)通信网之间频谱共享、相互融合,能较大提升频谱效率,有望成为第6代移动通信的关键技术之一。与现有文献不同,本文在系统非完美信道状态信息(CSI)的条件下,考虑了次级用户可达速率最大化和发射功率最小化2种准则,利用加权切比雪夫方法构建满足概率约束的多目标优化问题(MOO);由于该问题较为非凸,利用概率公式、半正定松弛等方法将其转化为凸问题,并进一步通过半正定规划(SDP)求解,得到鲁棒波束成形权矢量,获得2种性能指标间的帕累托最优权衡。计算机仿真验证了所提鲁棒波束成形算法的有效性和优越性。