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。     

Adaptive tracking control of chaotic systems

1 .INTRODUCTIONDuringthelasttwodecades,thestudyofchaoticnonlineardynamicalsystemshasbeenrapidlyexpand ed .Oneofthereasonsfortheinterestsisthatchaoticbehaviorshavebeendiscoveredinmanynonlineardy namicalsystemsinphysics ,chemistry ,biology ,en gineering ,an…     

神经网络在质量矩导弹控制系统上的应用

以所建立的质量矩导弹数学模型为基础,通过对模型合理的简化,得到一个耦合的非线性动力学系统,由于存在参数的不确定性以及建模误差,考虑到质量矩导弹的鲁棒性要求,采用神经网络自适应控制器对系统进行补偿。通过李亚普诺夫稳定理论证明跟踪误差是指数收敛的,仿真结果验证了这种方法的有效性。     

多关节机器人的全局快速终端模糊滑模控制

针对多关节机械臂轨迹跟踪控制,提出了一种全局快速终端模糊滑模控制方法.该方法根据滑模控制原理,采用模糊控制调节滑模控制的切换增益,并利用积分的方法自动对系统的建模误差和干扰的上界进行评估,实现了对建模误差和干扰的自动跟踪,削弱了抖振.文中利用李亚普诺夫定理证明了系统的稳定性,仿真结果表明了其有效性.     

基于高增益观测器的非线性系统自适应模糊滑模控制

针对一类有界的不确定非线性系统,基于高增益观测器并结合自适应模糊逻辑系统和滑模控制,提出了一种基于高增益观测器的自适应模糊滑模控制方案。该方案不需要系统状态可测的条件,而是通过设计高增益观测器来估计系统的状态并能保证观测误差一致最终有界。基于李亚普诺夫函数方法,给出了自适应模糊滑模控制律以及在线调节的参数自适应律。所提出的控制方案不但能使闭环系统稳定,而且保证了跟踪误差的一致最终有界性。仿真结果进一步验证了该控制方案的实用性和有效性。     

基于二维混合模型的鲁棒迭代学习控制设计

针对一类正则线性不确定系统,提出一种基于连续/离散二维混合模型的迭代学习控制设计方法。首先,通过独立地考虑迭代学习控制系统连续的控制行为与离散的学习行为,建立迭代学习控制系统的连续/离散二维混合模型,将迭代学习控制器设计问题转化为一类连续/离散二维系统的状态反馈控制问题。然后应用二维连续/离散系统方法,获得迭代学习控制系统稳定性条件。最后根据稳定性条件,利用线性矩阵不等式方法,求得迭代学习控制器参数,它通过Matlab工具箱可以方便的获得。与现有方法相比,所提出的迭代学习控制器利用了输出误差以及状态变化的信息来修正当前的控制,因而设计方法更加符合其本质特征,具有简单实用、直观明了的特点。数值仿真实例验证了所提方法的有效性。     

微分代数控制问题的数值计算方法

描述许多轨道控制问题的方程通常构成非线性半显式的微分代数系统。本文提出一些数值方法来计算这些控制问题的控制规律。对于一个模型问题,本文进行了稳定性分析,并且给出了稳定性区域。文中估计了这些方法的全局误差,它们给出控制误差与计算步长的关系。     

基于DSC和MLP的欠驱动船舶自适应滑模轨迹跟踪控制

针对存在船舶动态不确定和外界干扰的欠驱动水面船舶轨迹跟踪控制问题,提出一种基于动态面控制(dynamic surface control,DSC)和最小学习参数法(minimal learning parameter,MLP)的自适应滑模控制方法。在控制律的设计过程中,为实现位置跟踪误差的收敛,利用反步法设计船舶前向速度和横漂速度的虚拟控制律镇定轨迹跟踪误差;引入DSC技术,用于消除反步法对虚拟控制求导引起的“微分爆炸”问题;另外,采用MLP技术,以单参数在线学习代替所有权值在线学习,减少控制器的计算量,避免出现“维数灾难”问题,并结合带有“σ-修正”的自适应律,防止参数漂移,易于工程的实现。稳定性分析证明了所设计控制律可以保证轨迹跟踪船舶闭环系统中轨迹跟踪误差信号一致最终有界,仿真结果验证了所设计控制器的有效性。     

欠驱动VTOL飞行器的位置反馈动态面控制

针对非最小相位欠驱动垂直起降飞行器系统,提出一种位置反馈动态面控制算法。首先设计高增益观测器,估计系统未知状态;然后采用动态面控制方法避免Backstepping设计存在的“微分爆炸”现象,同时简化控制律设计过程;最后采用Lyapunov直接法证明闭环系统所有信号一致有界,且跟踪误差通过调节控制器参数可以达到任意小。理论分析和仿真表明,所提方法能减轻计算负担,降低对系统状态的测量要求,实现飞行器位置准确跟踪,并对非线性建模的参数不确定性具有鲁棒性。     

具有弱通讯的多智能体分布式自适应协同跟踪控制

针对具有弱通讯的高阶严反馈非线性多智能体系统,提出一种新颖的分布式自适应反演控制方法,并研究了该系统的协同跟踪控制问题.首先,以5个智能体作为被控对象,其中一个智能体以分布式结构组成"领航者-跟随者"编队模式,并且将领航者的运动速度作为整个编队系统的前行速度,其余智能体作为跟随者跟随领航者编队运动.其次,采用自适应反演...     

含执行器非线性的多操纵面飞机自适应跟踪控制

针对含执行器非线性多操纵面飞机跟踪控制困难的问题,基于控制分配提出了一种鲁棒自适应神经网络控制方法。推导了含执行器非线性的多操纵面飞机控制分配方程。设计了自适应神经网络对系统中的非线性不确定项进行补偿,并引入鲁棒项消除了外界干扰和系统误差。利用Lyapunov稳定性定理证明了闭环系统的所有信号都是有界收敛的,且跟踪误差渐近趋于0。仿真结果验证了方法的有效性。     

微分代数系统的实时控制计算方法

提出微分代数系统的一个实时控制计算方法,进行误差估计,给出采样间隔与控制误差的关系。对于一个模型问题进行了稳定性分析,画出稳定区域,给出保证控制稳定的采样间隔的取值范围。     

基于正交函数网络的不确定混沌系统的控制

提出了基于正交函数网络的不确定混沌系统的自适应控制方法．通过利用计算简单、收敛速度快的单隐层正交函数神经网络，构建了一类不确定混沌系统的控制器．利用李雅普诺夫稳定性定理得到了该网络控制器的权值更新规则并保证了权值误差和跟踪误差的有界性．该控制器不仅能够保证混沌系统以有界误差对指定轨迹进行精确跟踪，也能够使有外部扰动的混沌系统快速跟踪一个指定的轨迹．最后，利用陈氏混沌系统和Lorenz系统进行了系统仿真，结果表明了该控制器在混沌控制中的有效性。     

一类非线性系统的自适应神经跟踪控制

针对一类未知非线性动态系统,提出了一种基于神经网络的自适应输出跟踪控制方案。网络权值的自适应修正规则是基于Lyapunov稳定性理论实现的,避免了递归训练过程;一个滑模控制项用于消除神经网络逼近误差的影响。因此,该自适应神经控制器能保证系统的全局稳定性和输出跟踪误差渐近收敛于0。     

制导化改进的常规航空炸弹命中精度分析

针对常规航空炸弹制导化改进的作战需求,研究了制导控制系统采用稳定控制回路和弹体构成的闭环系统方案,提出了稳定控制回路的设计方法。首先,分析了影响制导化改进的常规航空炸弹命中精度的主要误差表现形式和分布规律模型。其次,给出了基于蒙特卡罗法的命中精度分析方法。最后,采用A、B两组试验仿真分析了落点分布规律对圆概率误差(circular error probability, CEP)值和命中精度的影响。结果表明,分析方法科学合理,控制系统的设计方案可行。     

Adaptive control of system with hysteresis using neural networks

1.INTRODUCTIONThe piezoelectric actuators are well suited for micro-position devices in precision engineering because oftheir fast response,nanometer resolution and biggerdriving force[1].However,hysteresis inherent topiezoelectric actuator severely li mits system’s perfor-mance such as giving rise to undesirable accuracy oroscillations,even leading to instability.Hysteresischaracteristics are generally nondifferentiable andusually unknown.It is a difficult task to mitigate itsharmful ef…     

改进的分形算法在弱小目标检测中的应用

针对单帧图像中的弱小目标检测问题,提出了一种改进的基于分形的快速检测方法。该方法首先利用图像的局部熵信息对目标进行粗定位,以得到一个包含目标的感兴趣区域,然后利用分形理论构造该区域的分维像,最后对分维像采用自适应阈值分割即可将弱小目标精确检测出来。与传统分形算法相比,提出的改进算法包含粗定位和细定位两部分,它将分形算法要处理的区域缩减到局部熵所估计的小范围内,从而克服了传统分形方法计算量大、抗噪性差的缺点。仿真实验结果表明,该方法能够稳健、快速、有效地检测弱小目标。     

Predictive Control with Velocity Observer for Cushion Robot Based on PSO for Path Planning

This paper proposes a novel model predictive control method with velocity estimation simultaneously constraining trajectory and velocity tracking errors for a cushion robot. The authors investigated a path planning method using improved particle swarm optimization(PSO) combined with Dijkstra's algorithm and obtained a real-time desired optimal motion path for obstacle avoidance.The authors designed a velocity observer to estimate the unmeasurable speed, while the asymptotic stability of the observer error system was established. A predictive controller with error-constrained performance was derived by solving a quadratic programming problem with incremental control. Simulation and experimental results confirm the effectiveness of the proposed method and verify that the error constraints adopted in the cushion robot provide safe motion while avoiding obstacles.     

End-to-end rate-based congestion control with random loss: convergence and stability

The convergence and stability analysis for two end-to-end rate-based congestion control algorithms with unavoidable random loss in packets are presented, which can be caused by, for example, errors on wireless links. The convergence rates of these two algorithms are analyzed by linearizing them around their equilibrium points, since they are globally stable and can converge to their unique equilibrium points. Some sufficient conditions for local stability in the presence of round-trip delay are obtained based on the general Nyquist criterion of stability. The stability conditions can be considered to be more general. If random loss in the first congestion control algorithm is not considered, they reduce to the local stability conditions which have been obtained in some literatures. Furthermore, sufficient conditions for local stability of a new congestion control algorithm have also been obtained if random loss is not considered in the second congestion control algorithm.     

基于迭代学习-未知输入观测器的卫星姿控系统鲁棒故障重构

针对卫星姿控系统出现执行机构故障,提出一种基于迭代学习-未知输入观测器(iterative learning unknown input observer, IL-UIO)的鲁棒故障重构方法。首先,考虑卫星出现空间干扰力矩、模型不确定性以及陀螺漂移,建立小角度机动时的非线性姿控系统模型。其次,采用UIO干扰解耦原理和H_∞控制思想,设计IL-UIO估计卫星姿态欧拉角和角速度的同时,利用IL算法实现执行机构鲁棒故障重构。并利用Lyapunov稳定性理论证明了IL-UIO稳定性和动态故障偏差最终有界, 通过线性矩阵不等式(linear matrix inequaliry, LMI)工具箱求解了观测器部分参数矩阵。最后,建立卫星闭环姿控系统并进行仿真,仿真结果验证了此方法的有效性。