单侧机翼损伤飞机的神经网络自适应鲁棒非线性控制

针对飞机飞行中单侧机翼突然损伤问题,结合对损伤飞机的特性分析,提出基于神经网络自适应补偿的鲁棒非线性模型逆控制方法。利用未损伤飞机模型伪控制量中的单隐层神经网络自适应项和鲁棒项,并联合e modification自适应律对模型误差、外界扰动、神经网络近似误差进行补偿。除此之外,利用动态非线性阻尼技术对上述伪控制律进行扩展,从而适应损伤机体未建模舵动态。最后对上述算法进行严格的稳定性证明,并推导了逆过程的实现方法。仿真结果表明在单侧机翼突然损伤并伴随外部扰动和未建模舵动态下,该控制方法具有较强的稳定性和鲁棒性。     

航天器非线性鲁棒自适应姿态机动控制律

针对存在未知转动惯量和外部干扰力矩的敏捷航天器快速大角度姿态机动问题,结合非线性反步法和Lyapunovo稳定性分析方法设计控制力矩和转动惯量估计值的非线性鲁棒自适应控制律。在控制力矩控制律中,加入非线性阻尼项对外部干扰力矩进行补偿,证明了系统的全局一致最终有界稳定性。引入非线性动系数增加系统的动态性能,提高了姿态快速机动后的快速稳定能力。在Maltlab/Simulink环境下进行航天器姿态机动控制仿真研究,仿真结果验证了所设计控制器的有效性和可行性。     

具有伪控制补偿的自适应动态逆控制系统设计与仿真

论述了基于伪控制补偿解决自适应控制中作动器饱和问题的方法。基本控制律采用非线性动态逆方法设计，神经网络用于对逆误差进行重构。伪控制补偿消除作动器和自适应单元之间的交互影响。通过在超机动飞行控制的应用仿真表明，该控制方案弥补了动态逆要求精确数学模型的缺点，消除了作动器饱和对自适应单元的影响，提高了整个控制系统的鲁棒性。     

考虑舵面饱和的鲁棒可重构控制律设计及仿真

针对常规显式非线性动态逆控制鲁棒性差的问题,综合隐式动态逆和奇异摄动分层设计,引入状态速率(导数)和操纵面的当前位置信号的反馈,设计鲁棒动态逆控制律,不需要完整的飞机气动力模型,敏感度降低.利用过栽测量信号采用几何的方法,构建角加速度信号,其它状态速率信号,基于飞机动力学方程求解得到.同时采用自适应权矩阵和多级舵面操纵分配策略,降低舵面速率/位置饱和.控制律结构简单,当飞机存在外形损伤、舵面或传感器失效时,能够迅速实现测量信号的隔离、反馈信号的重建和控制的重新分配和控制律重构.针对某型飞机建立高准确度的仿真模型,计算结果表明在存在气动力摄动、测量偏差干扰,噪声和舵面限制等的情况下,控制律具有良好的鲁棒性.     

基于神经网络的反步自适应大机动飞行控制

针对飞机大机动飞行时模型非线性和参数不确定性的特点,提出了一种基于全调节神经网络的反步自适应控制方法。飞机模型不确定部分由全调节径向基函数(radical basis function, RBF)神经网络在线补偿,控制律及神经网络参数自适应律由反步法回馈递推得到,并利用一种自适应参数策略的混沌粒子群算法优化控制器固定参数,改善动态性能,最后通过加权伪逆控制分配方法得到最终控制信号。仿真结果表明：在较大的模型气动参数不确定及控制增益矩阵未知时,所设计的控制律仍能理想地跟踪飞机大机动指令飞行,神经网络参数估计误差指数收敛到有界紧集,系统具有快速的收敛性和良好的鲁棒性。     

飞机穿越风切变的非线性动态逆控制

介绍了非线性动态逆的基本原理及其在低空风切变改出飞行中的应用。利用较真实的风切变工程化模型和非线性动态逆方法，对飞机改出低空风切变的控制进行了设计。文中获得了动态逆方法控制下的改出飞行参数曲线，并与其他的改出引导策略的结果进行了对比。结果表明，动态逆方法在飞机穿越风切变的轨迹控制过程中实用有效。     

未知非线性系统的神经网络跟踪控制与仿真研究

应用输入／输出反馈线性化方法和李亚普诺夫方法,研究了一类具有未知非线性函数的非线性动态系统的自适应鲁棒输出跟踪控制问题。首先通过坐标变换和输入变换,将非线性系统变换为部分线性可控系统。接着采用多层前向神经网络来逼近未知非线性函数,网络的权值根据李亚普诺夫原则来在线修正,这样就克服了多神经网络控制系统中存在的稳定性问题。同时,为了减少权值学习时间,应用遗传算法预先离线训练网络权值。最后提出了一个基于神经网络建模的自适应鲁棒控制律,给出了李亚普诺夫意义下的稳定性证明。所提出的控制律可确保相应闭环系统的状态及跟踪误差一致最终有界。所给的Van der pol系统的例子说明了所提控制方案的有效性与鲁棒性。     

基于GA的非线性电机自适应模糊滑模控制器设计

提出一种基于GA的自适应模糊积分型滑模控制策略,并将其用于具有非线性动态摩擦力的单轴运动控制系统中.控制器由自适应模糊控制项和补偿控制项组成,自适应模糊控制项用来逼近理想滑模控制律,补偿控制项用来补偿逼近偏差,利用李亚普诺夫稳定性理论推导出模糊规则和补偿控制项中逼近偏差边界在线自适应律,采用遗传算法优化自适应律中参数.仿真和实验结果表明了该控制策略的有效性.     

飞机拦阻系统非线性控制仿真分析

针对飞机拦阻系统采用非线性控制进行了机构实现分析,利用状态反馈线性化及线性系统二次性能指标最优控制设计方法设计了非线性控制规律。建立了跟踪控制飞机位移及速度的非线性控制仿真模型,针对系统参数变化及飞机撞网速度测量值有偏差状况,进行了鲁棒性仿真分析,仿真结果表明:采用非线性控制,系统动态响应快,跟踪特性好,鲁棒性强,拦阻指标容易满足。     

基于递归神经网络的伺服系统自适应反步控制

针对伺服系统的系统参数摄动和非线性动态摩擦补偿问题,提出基于递归神经网络(RNN)的自适应反步控制(RNABC)系统设计方法.RNABC系统由反步控制器和鲁棒控制器组成,反步控制器包含RNN不确定观测器,鲁棒控制器则用来消除由于引入不确定观测器而带来的逼近误差.由于自适应反步控制的自适应律源于Lyapunoy函数的,因此系统的稳定性得到了保证.仿真结果表明,对于系统参数摄动和非线性摩擦干扰RNABC能使伺服系统具有很好的跟踪性能.     

基于模糊滑模的移动机械臂控制研究

针对移动机械臂的输出跟踪问题,采用PD 前馈控制结构,结合滑模控制和模糊控制的设计思想为其设计了模糊滑模控制器.滑模控制的优点是滑动模态对系统摄动、不确定性以及干扰的完全自适应性,但同时也带来了抖振,运用模糊切换的方法解决了滑动模态的抖振问题.仿真实验表明,所设计的控制器不仅很好地跟踪给定轨迹,而且能有效地削弱系统的抖振.     

基于OS-LSSVMR内模控制的温室环境控制方法的研究

由于温室环境的复杂性,传统的控制方法很难对其进行有效的控制。基于OS-LSSVMR内模控制具有模型简单、鲁棒性好等特点,将其应用于温室环境的控制具有重要的意义。温室环境的OS-LSSVMR内模制控制方法,针对温室环境不易精确建模和不确定性的特点,构造温室环境输入输出的样本数据,采用OS-LSSVMR建立温室环境的正逆模型,用逆模型作为控制器,正模型预测输出,将预测误差作为控制的反馈,在模型偏离实际系统的情况下在线进行调整。通过三种SVM温室环境内模控制的仿真,说明了温室环境的OS-LSSVMR内模制控制效果较好,适合进一步在温室环境控制中推广应用。     

基于控制分配的飞翼式飞机机动载荷控制研究

针对飞翼式飞机的非常规气动布局特点和传统的机动载荷控制方案存在的问题,将控制分配技术应用于机动载荷控制系统,得到了一种基于多操纵面优化分配的机动载荷控制方案.然后,采用分布估计算法以翼根弯矩为优化指标进行控制分配,实现了机动载荷控制,同时提供了一种翼根弯矩的估算方法,为优化算法的实施提供了便利.仿真结果验证了本方法的有效性.     

全闭环炮控伺服串级控制研究

针对传统全闭环炮控伺服系统因运动耦合难以实现快速、精确调炮问题,分析耦合产生原因,提出全闭环炮控伺服串级控制技术.将运动耦合视为对两个伺服控制通道的速度扰动,利用捷联惯导所测量的空间角速率作为反馈构成空间角速率环以控制调炮速率,抑制扰动影响,通过理论分析和仿真验证,其结果表明,全闭环炮控伺服串级控制技术能够有效地抑制扰动影响,使得伺服系统能够在较短的时间内达到系统所要求的稳态精度.     

基于自适应控制的房地产投资混沌控制研究

传统的混沌控制方法多应用于自然系统的混沌控制中 ,对于大量存在于经济系统中的混沌现象 ,这些方法显的无能为力 .基于此 ,将自适应控制法应用于房地产投资系统的混沌控制中 .首先介绍了自适应控制法的基本原理 ;然后应用该方法对房地产投资系统动力学模型进行了模拟控制 ;最后从经济学角度对控制结果进行了解释 ,从而为房地产投资宏观调控政策的制定提供了有益的理论指导 .     

直接力控制导弹的拟人智能自动驾驶仪设计

拟人智能控制是一种基于被控对象的物理模型以及人类相应的知识模拟人类处理控制问题的思路和一般方法解决问题的控制方法。基于拟人智能控制思想提出一种针对采用直接力控制导弹的姿态控制的控制逻辑和非线性控制律的设计方法。控制逻辑决定了气动力与直接力两种控制方式的权限分配。然后,利用拟人思想设计定性控制律。利用广义归约的方法将复杂的导弹姿态控制问题分解成若干个可直接解决的本原问题,然后依据各本原问题的主次关系以及耦合关系通过分析导弹的飞行动力学模型设计出非线性控制律结构,最后利用遗传算法将控制律中的各权值优化定量得到定量控制律。所设计出的控制逻辑和控制律在导弹进行大过载机动时保证导弹的稳定性。仿真结果表明复合控制方法可以使导弹具有更高的精度。     

基于拟人智能控制的BTT导弹姿态控制

基于拟人智能控制思想提出一种针对BTT导弹姿态控制的非线性控制律的设计方法.首先利用广义归约的方法将复杂的BTT导弹姿态控制问题分解成若干个可直接解决的本原问题,然后依据各本原问题的主次关系以及耦合关系通过分析导弹的飞行动力学模型设计出非线性控制律结构,最后利用遗传算法将控制律中的各权值优化定量得到定量控制律.该方法适合于对大机动、非线性、强耦合的BTT导弹的姿态控制.仿真结果证明设计的飞行控制律能够在导弹转弯的过程中迅速实现姿态指令的跟踪,并有效的抑制侧滑角的产生.     

基于DCS的控制系统仿真方法

基于DCS（Distributed Control System-集散控制系统）的控制系统仿真方法是测试控制系统的实施正确性、操作可靠性、操作等效性及DCS资源占用等性能的有效手段,通过这种方法可以缩短新型控制系统的开发周期,减少新型控制系统试投用期的风险。本文对基于DCS的控制系统仿真方法的必要性、特点进行了分析与讨论,并提出了基于DCS的仿真控制系统的架构和分类。一个应用实例验证了基于DCS的控制系统仿真方法的有效性。     

连续时间广义预测控制在纵向飞行控制中仿真

导弹的飞行主要是通过姿态稳定和调节实现的。当导弹在大空域内进行飞行时,系统存在着严重的非线性和复杂性等不确定性因素,采用离散的控制算法进行控制,在高采样速率情况下,产生控制抖动问题。提出了连续时间控制方案,通过以小扰动模型为基础的导弹动力学特性分析,设计了导弹纵向飞行通道的全空间串级控制结构,并且以连续模型作为预测控制的被控对象,弹道外回路和姿态内回路均采用连续时间广义预测控制算法。仿真结果表明,该控制方案能实现高精度的控制要求,并且有效的克服了控制抖动。     

基于鲁棒控制Lyapunov函数的非线性自适应跟踪

研究了一类带有未知参数以及扰动的多输入非线性系统的自适应跟踪问题，利用控制Lyapunov方法设计出一种自适应控制器。该控制器对系统的参数和状态的不确定性具有鲁棒性，并且能保证系统闭环全局稳定。仿真结果表明，该控制方案具有良好的跟踪性能、鲁棒性及参数辨识能力。