基于自适应IMM的高超声速飞行器轨迹预测

为了给基于预测命中点法的高超声速飞行器中制导拦截提供先验知识,提出高超声速飞行器的轨迹预测方法。首先,给出高超声速环境下与目标姿态近似线性的气动参数;其次,针对气动参数作控制量的运动模型,设计自适应交互多模型（IMM）跟踪算法,并进行性能有效性验证;然后,根据气动参数特性和目标假设机动方式,设计基于最小二乘拟合的轨迹预测方法。通过对目标轨迹进行跟踪和预测仿真,预测100 s的位置误差均小于5 km,速度误差均小于100 m/s,结果表明基于自适应IMM的轨迹预测方法对有规律机动的目标进行轨迹预测,效果良好。     

航空发动机气路部件故障融合诊断方法研究

针对发动机气路部件故障,提出了一种基于模型和基于数据驱动的融合诊断方法。采用极端学习机(ELM)实现基于数据驱动的故障诊断。针对ELM随机选择输入层权值和隐含层偏置带来的缺点,采用改进微分进化(IDE)算法以训练样本的均方根误差(RMSE)和输出层权值的范数为评价标准对其进行优化,减少了ELM的隐含层节点数,提高了网络的泛化能力。同时,由于传感器数目的不足,采用基于奇异值分解(SVD)的Kalman(SVD-Kalman)滤波器实现基于模型的部件故障诊断。为了提高航空发动机部件故障诊断的精度,利用改进的迭代约简最小二乘支持向量回归机(IRR-LSSVR)算法对两种算法的估计结果在特征层进行定量融合。仿真结果表明,在发动机稳态状态下,与单独使用基于模型和数据驱动的诊断方法相比,采用特征层融合有效地提高了部件故障诊断的精度和准确率。     

基于二维线阵和空间滤波器的结构冲击无波速定位方法

复合材料在航空结构中的应用越来越广,但其遭受外界物体冲击后很容易在内部产生表面不可见损伤,所以对复合材料结构的冲击事件进行在线监测十分必要。基于压电传感器（PTZ）和Lamb波的冲击定位方法是目前的研究热点,但是Lamb波信号在复合材料结构中传播的各向异性给冲击定位带来了困难。本文将空间滤波器算法推广到复合材料结构的冲击监测应用中,研究了与波速无关的空间滤波器冲击定位原理,提出了基于二维线性压电传感器阵列和空间滤波器的结构冲击无波速定位方法。该方法首先采用Shannon连续复数小波变换提取并构建宽带冲击响应信号中的窄带Lamb波解析信号;然后利用波速无关的空间滤波器算法计算出结构冲击相对于各条线性压电传感器阵列的角度;最后使用冲击无波速定位公式计算出结构冲击的位置坐标。在碳纤维层合板上对该方法进行了实验验证。验证结果表明：该方法可以实现对复合材料结构的冲击进行不依赖信号传播速度的定位,定位误差小于1 cm。     

采用压电叠层作动器的弹性梁振动主动控制实验研究

结构响应主动控制系统中常用的惯性作动器由于附加质量大、工作频带窄和响应速度慢等缺点,降低了控制系统的性能。压电作动器具有质量轻、工作频带宽和响应速度快等优点,作为高效执行元件能有效地提高控制系统的性能。本文采用压电叠层作动器驱动自由-自由弹性梁模型,以观测点的加速度响应为控制目标,采用频域谐波稳态控制策略进行了自由梁结构谐波振动响应主动控制实验研究。实验结果表明,本文建立的采用压电叠层作动器的结构响应主动控制系统能有效地控制弹性梁结构的振动水平,并具有快速跟踪外激励变化的自适应控制能力。     

Fuzzy adaptive tracking control within the full envelope for an unmanned aerial vehicle

Motivated by the autopilot of an unmanned aerial vehicle（UAV） with a wide flight envelope span experiencing large parametric variations in the presence of uncertainties, a fuzzy adaptive tracking controller（FATC） is proposed. The controller consists of a fuzzy baseline controller and an adaptive increment, and the main highlight is that the fuzzy baseline controller and adaptation laws are both based on the fuzzy multiple Lyapunov function approach, which helps to reduce the conservatism for the large envelope and guarantees satisfactory tracking performances with strong robustness simultaneously within the whole envelope. The constraint condition of the fuzzy baseline controller is provided in the form of linear matrix inequality（LMI）, and it specifies the satisfactory tracking performances in the absence of uncertainties. The adaptive increment ensures the uniformly ultimately bounded（UUB） predication errors to recover satisfactory responses in the presence of uncertainties. Simulation results show that the proposed controller helps to achieve high-accuracy tracking of airspeed and altitude desirable commands with strong robustness to uncertainties throughout the entire flight envelope.     

Fuzzy adaptive robust control for space robot considering the effect of the gravity

Space robot is assembled and tested in gravity environment, and completes on-orbit service（OOS） in microgravity environment. The kinematic and dynamic characteristic of the robot will change with the variations of gravity in different working condition. Fully considering the change of kinematic and dynamic models caused by the change of gravity environment, a fuzzy adaptive robust control（FARC） strategy which is adaptive to these model variations is put forward for trajectory tracking control of space robot. A fuzzy algorithm is employed to approximate the nonlinear uncertainties in the model, adaptive laws of the parameters are constructed, and the approximation error is compensated by using a robust control algorithm. The stability of the control system is guaranteed based on the Lyapunov theory and the trajectory tracking control simulation is performed. The simulation results are compared with the proportional plus derivative（PD） controller, and the effectiveness to achieve better trajectory tracking performance under different gravity environment without changing the control parameters and the advantage of the proposed controller are verified.     

高超声速飞行器自适应反步控制器设计

针对含有不确定干扰项的吸气式高超声速飞行器模型,分别设计了基于反馈线性化的速度控制器和基于反步法的航迹控制器,以实现对速度和航迹角参考信号的稳定跟踪。通过指令滤波器得到俯仰角的实际跟踪指令及其一阶、二阶微分信号,可直接设计升降舵控制指令,在解决了虚拟控制量求导"复杂性爆炸"问题的同时,减少了反推计算步数,从而达到提高系统动态性能和优化控制器结构的目的。基于LaSalle不变集原理和Lyapunov理论设计的自适应更新律保证了系统的稳定性。仿真结果表明,所设计的控制器在飞行器存在不确定干扰的情况下仍能满足对参考信号跟踪性能的要求。     

无人动力伞自适应ADRC-Smith航向控制方法研究

无人动力伞航向控制中的延迟、惯性会导致单纯的PID控制器效果变差,甚至引起系统振荡。对此,提出了一种自适应ADRC-Smith航向控制方法。鉴于Smith预估器虽然能够消除系统延迟产生的不良影响,但其对模型的精度要求较高,因此采用自适应Smith预估方法将模型参数变化视为建模误差,对预估模型的过程增益作自适应变化,从而降低对模型精度的要求,而系统未知的延迟时间利用试验数据和三层BP网络离线辨识获得。为了进一步优化系统的调节过程,消除静态误差,将自抗扰控制与自适应Smith预估器进行了结合。通过仿真,验证了所提出的方法对具有延迟特性的无人动力伞航向控制系统具有较好的过渡过程性能、跟踪精度及一定的抗干扰能力。     

基于边界层理论的高超声速飞行器滚动通道自适应滑模控制

针对倾斜转弯高超声速飞行器滚动通道控制中初始误差大,系统参数不确定和干扰严重的问题,基于边界层理论的相关结论,设计了一种自适应的滑模控制方法。该方法采用传统滑模面,避免了积分滑模在大初始误差下导致的大超调。改进的自适应调节律能够逼近系统的参数摄动和干扰上界,保证了整个控制过程的滑模可达性。同时,通过选取合理的参数,能够保证较小的稳态误差。理论分析和仿真结果验证了该方法的有效性。     

一种考虑非线性余项的机载发动机自适应模型建立及其在寻优控制中的应用

为了解决传统的机载发动机分段稳态线化模型精度不足的问题,在发动机稳态线化模型中引入了模型各输出参数泰勒展开中的非线性余项,建立了考虑非线性余项的机载发动机稳态模型。为了估计真实发动机部件蜕化情况,建立了基于Kalman滤波的发动机部件性能蜕化估计模块。以考虑非线性余项的发动机稳态模型为核心,结合性能蜕化估计模块构建了机载发动机自适应模型。针对所建立的机载发动机自适应模型,进行了单部件及多部件蜕化参数估计以及最小油耗性能寻优控制模式的仿真。仿真结果表明,考虑非线性余项的机载发动机自适应模型误差在1%以内,且具有优化耗时少 ,建立模型样本数据需求量小的特点。