导弹编队飞行控制方法研究

为实现多导弹协同作战时的编队飞行,基于滑模变结构、自适应及非线性动态逆控制理论研究了导弹编队飞行控制方法. 在领弹的速度、加速度以及从弹的速度未知的前提下,将领弹与从弹的相对速度以及领弹的加速度视为可估计的有界不确定量,基于滑模变结构控制理论提出一种仅需弹间相对位置和相对速度信息的鲁棒编队控制律. 采用边界层法消除了系统的抖颤现象,并根据编队稳态误差的要求分析了边界层厚度的设置方法. 运用奇异摄动理论将导弹非线性动力学系统划分为3个快慢变化不同的子系统,考虑系统所受的外部干扰并将其视作有界不确定量引入慢变子系统中,基于自适应变结构控制和非线性动态逆控制理论,设计了具有鲁棒性的导弹编队自动驾驶仪. 仿真结果表明,导弹编队自动驾驶仪能够准确跟踪编队控制指令,实现多导弹的编队飞行.      

带有时变干扰的变结构近空间飞行器滑模控制

针对近空间飞行器在执行不同任务时因结构改变导致受到的复合干扰发生改变的现象,设计了一种能够同步切换的非线性干扰观测器,并基于该切换干扰观测器采用滑模控制策略设计了切换滑模控制器。之后,考虑实际存在执行器动态的情形,提出了一种新的基于执行器动态的切换滑模控制方法,利用共同Lyapunov函数方法证明了提出方法能够保证系统的所有信号在任意切换律作用下一致有界。仿真结果表明,所设计的切换非线性干扰观测器能够有效观测未知不连续复合干扰,提出的切换滑模控制方法能够满足变结构近空间飞行器的跟踪控制要求。     

基于边界层模糊调节的液压系统准滑模变结构控制

提出一种基于边界层模糊调节的准滑模变结构控制方法.基于滑模开关函数及其变化量,设计一个二维边界层模糊调节器,根据滑模开关平面状态的变化动态调整滑模边界层的宽度.应用于液压位置系统的控制实验结果表明,所提出的控制方法能保证液压系统响应速度,提高控制精度,削弱抖振,较好地协调了变结构控制鲁棒性与平滑控制抖振之间的矛盾.     

基于多模型在线辨识的滑模变结构控制

为了改善复杂非线性系统中传统滑模变结构控制系统的控制效果,提出了一种将多模型在线建模与滑模变结构控制结合的方案.首先,根据输入输出数据利用在线数据聚类的方法建立多个局部模型,实时对局部模型进行更新,并通过加权综合获得非线性系统的在线辨识模型;然后,针对系统的辨识模型设计基于趋近律的滑模变结构控制器.仿真结果表明,控制方案对系统模型的不确定性具有良好的鲁棒性.     

基于滑模控制的液位系统研究

探讨了滑模变结构控制的设计原理,设计了一种滑模控制器,实现了单输入单输出系统的控制,并利用MATLAB／SIMULINK搭建系统进行仿真,研究了基于滑模变结构控制的三容水箱液位高度控制器对于系统输人的跟踪效果．并与传统PID控制相比较,体现了滑模变结构控制的动态、稳态品质良好,对输入信号跟踪效果理想,鲁棒性好,比传统PID控制更为优越．     

旋转导向钻井稳定平台的RBF网络滑模变结构控制

针对旋转导向钻井稳定平台存在的摩擦问题带来的不确定性,提出一种基于RBF神经网络的自适应滑模变结构控制方法,以提高稳定平台控制的精确性和抗干扰能力。使用RBF神经网络对稳定平台模型中的不确定性进行逼近,通过设计RBF网络节点的唤醒与激活阈值来减少网络规模,同时设计权值调整的自适应律,并结合滑模控制增强系统的鲁棒性。分别采用一般滑模变结构控制方法和RBF神经网络滑模变结构控制方法进行仿真实验,结果表明,RBF神经网络滑模变结构控制方法能够有效地逼近控制对象模型,有较强的鲁棒性。     

基于超曲面的二阶滑模飞行重构控制方法

针对飞行器控制系统操纵面损伤故障,提出了一种基于超曲面的二阶滑模变结构重构控制律设计方法。该方法可减弱传统滑模变结构控制的抖振现象。仿真结果表明,该文提出的控制方法,对操纵面损伤故障具有较强的适应能力,使重构飞行控制系统在跟踪参考输入信号时具有较好的鲁棒性。     

基于多目标优化的模糊滑模变结构控制及应用

摘要：结合滑模变结构控制和模糊逻辑技术，提出一种基于多目标优化的模糊滑模变结构控制。以滑模开关函数及其变化量作为模糊调节器的输入量，滑模面边界层的宽度作为输出量，设计一个二堆模糊边界层宽度调节器}以稳态误差和切换频率构造多目标优化函数，运用多目标优化算法对滑模变结构控制器参数进行优化。应用于液压位置系统控制的仿真结果表明，所提出的控制方法能缓解滑模变结构控制高稳态精度与平滑抖振之间的矛盾，提高液压位置滑模变结构控制系统的综合性能。     

两种控制方法在异步电机矢量控制系统上的比较研究

扰动或负载的加入对异步电机的矢量控制系统会产生影响,使系统性能变差,基于PID的异步电机矢量控制可以使系统性能获得一定的改善.文中提出了一种新的方法,介绍了基于滑模变结构的异步电机矢量控制,对滑模变结构电流控制器进行了设计并选取合适的控制参数.仿真了两种方法下的系统控制,结果表明新方法比传统的P1D控制更有效.     

基于磁力矩器的微小卫星滑模变结构控制

根据BUAASAT微小卫星的姿态控制要求,提出了基于磁力矩器的滑模变结构控制方法,实现了微小卫星三轴姿态稳定。首先根据卫星模型设计滑模变结构控制律,然后结合磁力矩产生的原理设计实际控制力矩,最后进行算法仿真。仿真表明,利用磁力矩器实现微小卫星变结构控制,抗干扰能力强,磁力矩器最大磁矩小,有利于降低成本,提高控制精度。     

理想跟踪准滑模变结构参考模型自适应控制

对一类有界的不确定的非线性动态系统 ,提出了一种基于具有连续函数特性的准滑动模态变结构控制的自适应控制方法。该方法在对象参数未知的情况下 ,利用变结构原理来学习在 L yapunov意义下系统的不确定界 ,从而实现对系统参数未知界的估计 ,并确保跟踪误差满足预先给定的性能要求。仿真结果表明该方法是有效的 ,并且使系统的抖振有较大程度的削弱     

基于滑模观测器的非线性系统故障检测与重构

 为提高控制系统的安全性和可靠性,针对非线性系统传感器的故障诊断问题,提出一种利用滑模观测器进行故障检测和重构的方法。首先引入积分变量将传感器故障转化为执行器故障,通过对执行器故障的诊断间接诊断传感器故障。针对转化后的系统构造滑模观测器,进而实现传感器故障重构。采用Lyapunov稳定性理论,证明设计的滑模观测器的稳定性。对于构造的滑模观测器,给出一种用线性矩阵不等式方法求解的简便算法。最后,对于文献中给出的非线性系统,就不同的故障类型作用在传感器上的几种情形进行仿真。仿真结果表明,所设计的滑模观测器能够准确地重构非线性系统中传感器的缓变故障和突变故障;当系统存在未知扰动时,所设计的滑模观测器也能准确地重构故障。该方法从开始就对故障进行重构,避免了产生和评价残差信号的复杂性。     

一种自适应全程滑模变结构控制器的研究与设计

针对非线性不确定系统的控制问题,为了消除传统滑模变结构控制系统的到达运动并实现对系统不确定量的估算,设计了一种自适应全程滑模变结构控削器。通过设计一种动态非线性滑模函数,使系统从初始状态即可进入滑模运动,并在控制律的作用下使系统运动到期望状态,系统在响应的全过程均具有鲁棒性,克服了传统滑模变结构控制系统到达运动阶段不具有鲁棒性的缺点。通过设计一种自适应律实现对系统不确定量的辨识估计,以辨识结果实时调整控制器参数,大大削弱了系统的抖动。仿真结果表明该控制系统具有较强的鲁棒性能。     

基于非线性动力学特性的控制设计策略

通过对动力学中的非线性现象及其控制方法的探讨,研究了动力学中的非线性分岔特性,以经典的倒立振子/台车系统为例,考虑系统非线性特性,当控制变量的偏差大于某一值时,线性反馈控制难以使系统回复到原平衡位置.针对变结构控制的特点,基于动力系统中的非线性分岔特性和中心流形理论,提出了一种基于非线性的全局稳定的变结构控制策略,并可构造出相应的变结构控制器.以极限环及不稳定焦点为例进行了数值仿真,结果表明该控制设计策略具有良好的全局稳定性.     

基于自适应滑模的气量调节系统执行器故障工况下的自愈调控策略

针对往复式压缩机气量调节系统中存在的执行器失效、偏移等问题,提出一种基于滑模变结构容错控制的自适应自愈调控方法。首先,通过推导气量调节系统的热力学公式,得到输出缓冲罐压力与可调负荷之间的非线性状态空间方程;然后,通过引入自适应控制参数在线调节控制器输出,在确保设定值跟踪性能的前提下提高其对外部干扰和执行器故障的鲁棒性;随后基于Lyapunov方法证明了闭环系统的稳定性;最后通过数值仿真验证了所提的自适应滑模控制策略能够有效地对执行器故障工况下的往复式压缩机气量调节系统进行自愈调控,为系统的稳定性和鲁棒性提供保障。     

参数变化混沌动力学滑模变结构同步控制

对非线性控制系统,采用变结构控制方法,对参数变化的连续混沌系统,提出了几种控制混沌同步的方法,通过对参数误差的估计,利用滑动模实现同步.对部分参数为常数,部分参数变化的混沌系统,用输入输出解耦线性化后的不变流形与滑动模相结合的方法.具体对Lorenz系统进行研究,并给出数值模拟.     

基于变论域模糊滑模观测器的微网逆变器系统容错控制

针对微网逆变器系统量测回路中,电流互感器故障及虚假数据注入攻击问题,提出基于滑模观测器融合变论域模糊控制的异常量测信号估计与电流补偿容错策略。基于电流量测量设计并网模式微网输出反馈线性二次型最优控制器,构建电流互感器故障及虚假数据注入攻击模型,根据Lyapunov稳定性理论及线性矩阵不等式方法设计滑模观测器,构造融合异常量测信号估计值的电流补偿容错控制策略;最后提出基于模糊推理的变论域模糊控制方法实现滑模增益的动态调整,提高观测器估计性能。仿真及实验表明,电流互感器故障及虚假数据注入攻击将使微网逆变器系统的稳定控制器失效,所提出的容错控制策略对多场景下异常电流量测信号的估计精度更高,可确保微网安全稳定运行。     

基于二阶Adaline网络的滑模变结构控制器

针对一般神经网络滑模控制系统在线训练时间长、实时性差的问题,提出一种自适应神经滑模变结构控制系统。该系统主要由二阶Adaline网络辨识器、滑模控制器和变结构二阶学习算法估值器组成。其中二阶Adaline网络是对原Adaline网络的改进,在其输入样本向量中增广了有关样本的二次项,相当于用时变二次多项式去逼近非线性系统,既有原Adaline网络训练速度快的优点,又具有一定非线性逼近能力;滑模控制器根据辨识误差自适应调整趋近律中的增益参数;而变结构二阶学习算法首先对递推近似Newton法进行简化,然后将其改造成一种新型的变结构算法,具有较快的收敛速度。针对同一非线性系统,采用常规神经滑模变结构控制存在较小的抖振,平均调节误差为0.0913;而采用自适应神经滑模变结构控制很快趋于平稳,几乎消除高频抖振,平均调节误差为0.0109。仿真结果证明了该方案的有效性。