基于MPC的无人机航迹跟踪控制器设计

针对固定翼无人机航迹跟踪问题,采用基于状态扩展的双反馈模型预测控制理论对控制器进行设计。首先推导基于侧向偏差的无人机侧向航迹跟踪模型,采用动态逆方法对模型进行线性化处理,在此基础上设计基于状态扩展的双反馈模型预测控制器,并采用量子粒子群优化(quantum particle swarm optimization, QPSO)算法对控制器参数进行优化,考虑无人机飞行过程中受到的未知干扰,引入扩张状态观测器(extended states observer, ESO)对干扰进行观测,进一步提高系统的鲁棒性,并结合实际工程应用对系统进行数学仿真。仿真结果表明,基于状态扩展双反馈模型预测控制的无人机侧向航迹跟踪控制器,能够在系统存在模型不确定性与受到动态干扰时对期望航迹进行准确、稳定的跟踪。     

基于反馈线性化的永磁混悬系统的观测与控制

为观测永磁混悬系统的状态并进行控制,首先建立以间隙、速度和磁密为状态变量的非线性模型,然后采用反馈线性化将其变换为线性模型,再应用线性理论设计降维观测器和控制器,最后得到原非线性模型的状态现测值和控制器并进行仿真.仿真结果表明:混悬系统经反馈线性化后,基于观测器进行状态反馈,能够具有很好的动态性能,系统输出能快速地跟踪给定输入.     

统一混沌系统非线性控制器的设计与分析

提出了一类统一混沌系统的非线性控制器的设计新方法。应用反馈精确线性化方法给出了统一混沌系统的标准型。然后利用线性控制方法对变换后的等价系统中的线性子系统进行了控制器设计,由此设计出原混沌系统的非线性控制器,并证明其具有指数稳定性。仿真结果表明利用反馈线性化方法设计的非线性控制器的有效性。     

高速再入飞行器的鲁棒自动驾驶仪设计

针对高速再入飞行器的自动驾驶仪设计问题,基于鲁棒参数化方法,采用特征结构配置和模型参考跟踪理论设计BTT飞行器姿态控制系统的鲁棒控制器,完成对于制导信号的快速跟踪。本设计的鲁棒镇定器是一个不随滚动角速度变化也无需切换的定常反馈镇定律,结构简单,便于工程实现。通过分析高速再入飞行器的特点,给出了简单可行的控制方案。将所设计的控制器应用于飞行器非线性模型进行了六自由度仿真试验。仿真时考虑了系统执行机构的时滞和饱和特性。仿真结果验证了所设计的控制器的有效性。     

基于T-S模型的自适应多变量模糊预测控制

针对多变量非线性系统的控制问题,提出了一种具有良好控制效果的模糊预测控制方法。首先采用快速聚类法和递推最小二乘法辨识得到非线性系统的T-S模型,然后对系统进行线性化,并基于线性化的模型设计模糊广义预测控制器并对非线性对象进行在线自适应控制。对一个带时延的强耦合二变量非线性对象进行仿真,结果表明对于具有时变性的非线性系统,该方法具有很好的控制效果。     

具有航向保持非线性的舵鳍非线性鲁棒控制

针对给定的线性舵鳍联合系统,考虑船舶航向保持的非线性,建立了一个舵鳍联合系统的非线性数学模型,然后采用精确反馈线性化对该非线性模型进行线性化,最后基于闭环增益成形算法设计出非线性鲁棒控制器.通过Matlab的Simulink工具箱分别对6级风浪和8级风浪作用下考虑舵机、鳍机特性的非线性舵鳍联合控制系统进行仿真,仿真结果表明所设计的控制器在保持航向控制的同时,能达到较好的减摇效果,并且该控制器具有较强的鲁棒性.本研究具有设计简单、物理意义明显的优点.     

再入机动飞行器最优轨迹设计与跟踪

提出了一种再入机动飞行器（maneuvering reentry vehicle, MRV）的最优制导与控制方案。针对MRV再入机动轨迹优化问题,提出了新的基于Gauss伪谱优化方法的分段优化策略;由产生的最优参考轨迹,生成系统的外环最优制导指令。接着利用轨迹线性化控制（trajectory linearization control, TLC）方法设计系统的内环控制律。基于MRV完整的非线性六自由度模型,仿真表明提出的再入轨迹优化设计方法是有效的,而且内环TLC控制器可以准确地跟踪外环的最优制导指令和最优轨迹,并对系统未建模特性和参数不确定性具有一定的鲁棒性能。     

可重复使用航天器再入飞行综合仿真模型研究

提出并建立了一种可重复使用航天器(RLV)再入飞行综合制导/控制仿真模型。在精确的RLV非线性飞行动力学模型的基础上,综合考虑任务限制条件和舵面完好状况,建立飞行管理模块,实现了标称条件下飞行任务的管理、非标称条件下对制导/控制律的重构以及严重事故时任务中断策略的实施。仿真程序利用Stateflow技术,构筑状态转换器和算法公用接口,保证了便捷应用的能力。以某型RLV为例,在考虑到不同舵面故障的情况下,通过仿真结果表明,该方法便捷、有效。     

采用ESO补偿的再入飞行器姿态预测控制方法

针对飞行器再入姿态运动设计了一种基于扩张状态观测器(extended states observer,ESO)的预测控制方法。为了降低系统的阶数,将姿态系统分成姿态角子系统和姿态角速率子系统,分别设计控制器。采用动态逆方法将运动方程线性化,并基于此推导了解析的最优预测控制律。为了提高控制器的精度和鲁棒性,采用ESO对模型误差和不确定扰动进行估计,并在预测控制律中进行补偿。最后证明了算法的稳定性。通过六自由度仿真分析,验证了控制方法的良好性能。     

500MW机组模糊多模型协调控制系统仿真研究

针对一个500MW单元机组协调控制系统的仿真模型，首先依据滑压曲线对模型线性化得到其典型平衡工作点的线性化模型，并用隶属度函数连结成T-S模糊模型；然后针对各线性化模型设计了多变量内模控制器；最后，设计了以多变量内模控制器作为局部模型控制器的模糊多模型协调控制系统。它既可以克服模型工作点变化所带来的非线性问题，同时又可以保证控制回路间的有效解耦。仿真研究证明了控制系统设计的有效性。