一种全包线容错飞行控制方案的设计与仿真

基于多模型切换控制思想和模型参考自适应理论,设计无需故障检测与分离模块的全包线容错飞行控制系统.针对飞行包线内所有特征点处的线性定常子模型,建立了高品质的参考模型,而后应用超稳定性理论设计获得一簇自适应控制律,并采用遗传算法对其控制增益进行优化选择.通过配置补偿器在线调节待切换控制器的输出,有效抑制了飞机跨越不同特征点邻域时产生的控制器切换抖动.通过某型飞机纵向运动仿真表明,提出的控制方案具有良好的容错能力.     

变体飞行器变形辅助机动的建模与滑模控制

以伸缩翼变体飞行器为对象,研究了机翼伸缩辅助机动飞行的建模与控制问题。建立了飞行器气动参数与翼展变形率的函数关系,将机翼伸缩视为辅助操纵方式,构建了变形辅助机动的动力学模型。针对飞行器模型高度非线性的特点和机翼伸缩等会引起复合干扰的问题,提出了一种基于反馈线性化的非奇异动态终端滑模控制(non-singular dynamic terminal sliding mode control,NDTSMC)策略,在保证有限时间收敛的基础上,通过对切换信号的积分作用消除抖振,实现对不确定性的抑制。仿真结果表明,非奇异动态终端滑模控制方法能提高变体飞行器的控制精度和鲁棒性能,更好地消除抖振;变形辅助机动的变体飞行器比常规飞行器具有更强的机动性能和抗干扰能力。     

基于模型预测控制的智能车辆避障跟踪仿真

针对智能车辆的避障跟踪控制问题,设计一种模型预测控制器。该控制器采用分层结构,上层基于非线性车辆点质量模型在避障时进行局部路径规划,下层基于单轨车辆动力学模型实现路径跟踪。通过Carsim和Matlab联合仿真,利用粒子群算法在线优化控制器参数,以不同的速度测试控制器性能,仿真结果表明：控制器具有良好的鲁棒性和实时性,跟踪误差较小,在单个和多个障碍物情况下,通过分层控制均实现了平稳避障并重新跟踪上原路径,表明控制器准确性高。     

柔性飞机阵风载荷减缓飞行控制律设计

针对大型柔性飞机纵向飞行运动中气动弹性与飞行品质的耦合控制问题,首先建立柔性飞机动力学模型,运用分布参数系统输出反馈进行纵向短周期运动飞行品质与基本结构模态应力约束下的多指标融合控制设计,在此基础上运用多指标相容控制设计方法进行大型柔性飞机阵风减缓主动控制律设计,最后数值仿真验证设计方法的可行性与有效性。     

一类新型飞行器复合控制研究

首次推导了基于质量控制和推力矢量控制的一类无尾无舵翼碟形飞行器的空间六自由度运动动力学方程。以纵向运动为例，对模型进行了合理的简化，进行了稳定性分析和控制器设计，给出了不同控制的仿真曲线。最后进行了飞行仿真研究，给出了六自由度飞行轨迹仿真曲线，证明了控制器设计的有效性，为深入探讨质量，推力矢量复合控制奠定了基础。     

基于SDRE的变体飞行器LPV稳定控制

针对变体飞行器飞行过程中存在的外部扰动和参数不确定性问题，提出一种基于状态相关黎卡提方程(state-dependent Riccati equation, SDRE)的线性变参数(linear parameter varying, LPV)稳定飞行控制方法。首先，基于变体飞行器的气动参数模型和纵向非线性动力学模型，综合考虑外部扰动、系统参数误差以及变形产生的附加干扰，并通过雅克比线性化方法，得到LPV系统模型。其次，针对考虑复合干扰的LPV模型，设计基于SDRE的控制律，并利用θ-D方法进行求解。最后，利用蒙特卡罗方法仿真验证了所提方法能够有效抑制复合干扰，实现飞行器的稳定飞行控制，具有较强的鲁棒性能和抗干扰能力。     

车辆弯道变速行驶时的纵横向耦合控制研究

车辆弯道变速行驶时，纵横向运动存在强烈的动力学耦合效应，通过纵向和横向单独控制很难取得比较理想的控制效果。为了实现复杂工况下车辆自动跟踪控制，建立了纵横向耦合车辆模型，主要包括整车模型、传动系统模型和轮胎模型，根据滑模控制以及动态表面控制理论，研究了车辆在弯道变速行．驶工况的动力学藕合控制问题，提出了一种基于滑模和动态表面控制的纵横向耦合组合控制器，仿真结果表明该耦合控制器具有较强的鲁棒性，其纵横向跟踪性能优于无耦合补偿的控制器。     

近空间飞行器鲁棒自适应Backstepping控制

针对变体近空间飞行器(near space vehiele, NSV)大包络、多模态的特性,研究其姿态的鲁棒自适应跟踪控制问题。首先,提出标称变体NSV切换非线性系统的单一且光滑主控制器设计方法,以解决因飞行模态切换引起的主控制舵面跳变。其次,针对切换瞬间复合干扰存在不连续的问题,给出一组同步切换的改进干扰观测器设计方法。将改进干扰观测器的输出与光滑的主控制律相结合组成不确定变体NSV切换非线性系统的复合控制器。采用平均驻留时间分析法证明所提出的控制方法可以保证闭环不确定变体NSV切换非线性系统的稳定性。最后,仿真结果验证了所提方法的有效性。     

变风量空调系统的模型预测控制及仿真研究

采用基于模型预测控制策略的多输入多输出(MIMO)控制器对单通道变风量空调系统的控制问题进行了研究.在分析系统工作机理和系统动力学行为的基础上,建立了内部模型的结构,采用实验确定了模型的参数.通过设定参考轨迹、输入输出约束、控制步长、预测步长及加权矩阵,解决了系统的凸二次型优化问题.通过仿真研究和对实际系统的控制,验证了系统的控制效果.     

基于鲁棒模型预测的智能汽车轨迹跟踪控制研究

针对传统的基于跟踪误差模型轨迹跟踪控制器在复杂行驶环境下控制精度不高,鲁棒性差等问题,设计一种鲁棒模型预测轨迹跟踪控制策略。采用车辆凸多胞体动力学模型显式描述车辆动态特性,结合轨迹跟踪多目标约束设计鲁棒性目标函数,通过线性矩阵不等式优化方式求解状态反馈控制律;引入前馈控制消除稳态误差,提高跟踪精度。结果表明：在不同行驶工况下,该控制器在保证车辆跟踪精度基础上可有效提高行驶稳定性,具有较强的鲁棒性。     

变体飞行器连续平滑切换LPV控制

针对一类翼展可变飞行器的控制问题,提出了一种连续平滑切换线性变参数(linear parameter varying, LPV)控制器的设计方法。将变体飞行器建模成以翼展变形率为时变参数的LPV系统,通过对时变参数进行具有重叠特性的区间划分,设计平滑切换控制器。结合参数依赖的多李雅普诺夫函数和平均驻留时间方法,给出了保证切换LPV系统指数稳定的充分条件。由于考虑了时变参数的渐变特性,使得系统的切换律没有平均驻留时间的限制,降低了结论的保守性。仿真结果表明,运用所设计的控制器,当翼展连续变化时,变体飞行器状态稳定且切换过程平滑,控制性能良好。     

可重复使用运载器再入弹道仿真

针对RLV再入特点,应用反馈线性化与模型预测控制相结合,设计了基于控制角与控制力矩间全反馈(非时标分离)条件下的反馈线性化控制器,实现了以控制增量做为优化变量、考虑模型状态和输入约束的模型预测控制器设计,解决了RLV再入模型的多变量耦合、参数不确定等非线性控制问题的平滑控制.最后在Simulink环境下建立了RLV再入仿真模型,应用RtFly快速原型系统完成了再入模型六自由度弹道实时仿真,仿真结果验证了该控制器能够较好跟踪制导参数,满足控制器设计指标和系统实时性要求.     

多模型自适应控制算法的性能分析

多模型自适应控制利用多个元素模型覆盖被控对象的不确定性,并针对这多个元素模型建立多个稳定的控制器。每一个采样时刻,基于一个以模型输出误差为变量的具有积分特点的指标切换函数,选择描述被控对象最优的元素模型,并将基于此模型的控制器切换为当前被控对象的控制器。研究如何调整多模型自适应控制器的结构和参数,提高控制品质,为多模型自适应控制器的应用和进一步研究提供理论基础。     

地形跟随中航迹跟踪模型预测控制方案设计

针对地形跟随飞行中的航迹跟踪问题,设计了航迹跟踪模型预测控制器,并讨论了模型预测控制中时域参数切换的自适应方案设计。首先,结合被控对象的特点,设计了用于实现全局稳定跟踪参考航迹的模型预测航迹控制器,并对控制器展开了稳定性分析。然后,充分发挥模型预测控制的预测能力,进行了航迹跟踪方法和综合误差评价策略设计。同时,通过分析不同航迹段的跟踪需求,设计了自适应调整模型预测控制中时域参数的优化方案。仿真验证结果表明,自适应方案相比固定时域方案航迹跟踪精度更高、飞行颠簸小、稳定性好,预设的评价指标函数能有效评估跟踪性能。     

复杂系统多模型学习与控制优化设计方法

高品质控制系统应该具备稳、准、快特点,本文研究了多工况下复杂系统的高品质控制问题.首先,用模型族覆盖系统在不同工况下的动态行为,然后,以后验概率为协调变量,提出了多模型学习与控制优化算法,证明了在稳态情况下用本文方法设计的控制律等同于真实模型的控制律,同时,控制器不需要在多个模型间进行硬切换,是一种软切换策略,最后通过对两个例子的仿真,说明了算法的有效性.     

基于事件触发采样的无尾翼飞机自适应容错姿态控制

针对具有通信带宽受限的无尾翼飞机姿态跟踪控制问题,考虑模型不确定、外部扰动及执行器故障的影响,提出一种基于事件触发采样与自适应的容错姿态控制方法。首先,在无尾翼飞机六自由度动力学与运动学模型基础上建立了面向控制的姿态控制模型。通过引入事件触发机制成功降低了控制器与执行器通道之间通信频率,缓解了总线的通信压力同时避免了Zeno现象的发生。然后,通过自适应的有界估计成功补偿了执行器故障及事件触发引起的采样误差的影响。最后,基于Lyapunov稳定性分析证明了所提出的控制方法能够保证系统所有信号一致最终有界。数值仿真结果表明,所提出的控制方法能够有效降低控制器的更新频率,同时实现无尾翼飞机姿态对于控制指令的跟踪。     

基于多Agent粒子群优化的多步SVR模型预测控制

提出一种基于多Agent粒子群优化支持向量回归机（support vector regression, SVR）参数的优化算法,并利用该算法建立多步预测控制模型,对非线性系统进行预测控制。通过预测控制的机理推导出满足滚动优化目标函数的多步预测输出的控制律。将该模型与基于遗传算法优化的RBF神经网络预测控制器、基于粒子群优化的多步SVR模型预测控制器和基于遗传算法优化的多步SVR模型预测控制器进行比较分析,仿真结果表明该预测控制模型优于其他控制器,具有良好的预测性能,可有效的对非线性系统进行预测控制。     

一种基于LQ/变结构控制的多模型组合控制

针对一类含有参数跳变的非线性时变系统,提出了一种基于LQ与变结构控制的多模型组合控制方法.该方法在多模型及其切换的框架下,将全局鲁棒控制与多模型局部控制相结合,从而达到和保持整个系统的良好性能.首先,采用变结构控制理论设计全局鲁棒控制器,将被控系统的状态带到多模型局部控制器的作用区域以内.其次,在不同的特征点设计LQ固定控制器,按照一定的切换指标在局部固定模型中选择最佳固定模型以及相应的控制器将输出误差减小为零.仿真实验的结果表明了该方法的有效性.     

空天飞行器再入姿态模糊切换多模型控制

针对多模型切换控制在切换边界处的不平滑性,提出了一种模糊切换多模型控制。将其输入空间划分为若干个模糊区域以使区域边界模糊化,在各区域内设计局部T-S模型和控制器。根据所选定的变量将相应的区域控制器切换为全局控制器,由于控制器切换是在模糊了的区域边界处进行的,故保证了切换过程中系统状态轨迹的平滑性。利用该控制方案为空天飞行器设计了再入姿态飞行控制系统,高超声速飞行条件下的仿真实验证明了方法的有效性。     

微扑翼飞行器气动力和位置控制研究

随着微扑翼飞行器研究的不断深入,对其控制问题研究已引起了人们的重视.基于准稳态气动力模型,研究了微扑翼飞行器气动升力和阻力,建立了微扑翼飞行器纵向动力学模型,针对微扑翼飞行器非线性强耦合特点,采用切换控制策略进行纵向位置控制,选择扑动平面夹角和扑动幅度作为控制参数,利用位置误差和速度误差线性组合作为反馈信号,通过数值方法计算平均力,确定控制参数取值,完成了切换控制律设计.最后进行了微扑翼飞行器爬升飞行和水平飞行的控制仿真实验.