数字气动式座舱压力控制系统性能

为改进数字气动式座舱控制系统的控制率,以典型运输机的座舱压力制度为控制目标,搭建模拟大气舱和模拟座舱组成的座舱压力控制系统性能测试台,开展数字气动式座舱控制系统的性能试验研究。根据系统比例积分微分(Proportion integration differentiation,PID)控制器各参数整定过程中所得试验结果与不同状态下座舱压力变化速率的变化规律,提出基于飞行状态模型下的座舱压力变化率优先控制方法,并进行了试验验证。试验结果表明:采用基于状态模型下的座舱压力变化率优先控制方法研制的数字电子气动式座舱压力控制系统,能够满足座舱压力制度及座舱变化速率的要求。     

座舱功能试验压力控制系统建模与PID控制器设计

针对座舱功能试验压力控制系统参数调试不允许在飞机座舱上直接进行的问题,建立了包括气动减压阀阀芯构件动态特性与试验管道压力变化过程等因素在内的座舱功能试验压力控制系统模型,可使压力控制系统设计客观化、解析化.通过对系统模型进行线性化和拟合降阶,再根据降阶模型应用解析化方法,设计了座舱功能试验压力控制系统的比例、积分、微分（PID）控制器,并对设计结果进行了仿真验证.结果表明,解析化方法设计的PID控制器可以满足飞机座舱功能试验压力控制系统的技术要求.
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考虑重构切换瞬态特性的新型容错控制器设计

基于容错控制系统因重构控制切换而引起故障后系统瞬态特性要求的考虑,提出针对执行机构故障的一种新型容错控制器设计的方法.其基本思路是将基于参考模型的自适应调节机构集成于容错控制器的设计.该设计方法一方面保证了重构控制器切换时具备良好的瞬态性能,同时也保障了故障发生时和发生后系统的安全性.仿真实例验证了该设计方法的有效性.     

非线性系统的模型参考自适应控制

讨论了一类非线性系统的自适应模型跟随控制问题,首先给出了系统的描述,然后研究了该系统模型跟随控制的存在条件,最后,在保证局部稳定性的前提下,讨论了自适应控制系统的设计,仿真实例说明这种方法对较小范围的扰动抑制是很有效的。     

容错控制系统的一种神经网络控制策略

基于神经网络的函数逼近能力及其容错性，提出了一种神经网络容错控制策略；首先利用系统重构的方法设计控制系统在各种故障情况下的控制律，然后采用一个神经网络来学习这些控制律的特性，学习结果后，将该神经网络作为控制器对系统实验控制，对一个具体的线性控制在传感器故障情况下的神经网络控制进行了仿真研究，结果表明：神经网络控制器能够代替系统原有的控制器，而且在系统发生未知故障时，同样具有容错性。     

容错控制系统的一种神经网络控制策略

基于神经网络的函数逼近能力及其容错性，提出了一种神经网络容错控制策略：首先利用系统重构的方法设计控制系统在各种故障情况下的控制律，然后采用一个神经网络来学习这些控制律的特性．学习结束后，将该神经网络作为控制器对系统实施控制．对一个具体的线性系统在传感器故障情况下的神经网络控制进行了仿真研究，结果表明：神经网络控制器能够代替系统原有的控制器．而且在系统发生未知故障时，同样具有容错性．     

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。     

基于滑模观测器的航空发动机信号重构

本文研究航空发动机控制系统中传感器的信号重构问题。针对含有建模误差等未知干扰发动机模型,考虑传感器发生故障情况下,提出了基于滑模观测器的航空发动机信号重构方法。首先通过滤波器将含有传感器故障的系统等效为含有虚拟的执行器故障的系统;然后设计滑模观测器,并设置合适的增益矩阵使得状态估计误差稳定有界、输出估计误差在有限时间内到达滑模面,保证了滑模观测器对传感器故障的精确估计,在此基础上实现航空发动机的信号重构;最后,通过MATLAB/simulink对低压转速传感器发生不同幅度的软硬故障时进行信号重构仿真并与常用的卡尔曼滤波器方法进行对比,结果验证了该方法的有效性。     

汽车侧倾角速度传感器的故障诊断和重构

针对汽车侧倾角速度传感器故障对控制系统的影响问题, 提出了一种基于模型的故障诊断和故障重构方法, 并给出了系统的理论证明。对于满足Lipchitz 条件的多输入多输出非线性系统, 可应用带有模型不确定性的一维线性状态方程作为其等效模型, 进行传感器的故障诊断。并在此基础上应用经典的观测器理论设计了残差生成器, 通过特征结构配置的方法, 证明了模型不确定性、执行器故障和干扰可以实现在残差中的完全去耦。采用整车的八自由度模型进行Simulink 仿真, 结果证明了结论的有效性。与其他方法相比, 笔者算法得到的残差具有很强的鲁棒性, 重构出的传感器信号具有很高的精度。     

基于生物免疫机制的多变量生产过程可重构控制系统

为提高多变量生产过程的安全性,研究了单个执行器出现故障时控制系统的重构过程.将可重构控制系统看作一个生物免疫系统,利用免疫监视机制对执行器进行故障监测,免疫应答机制对控制器进行重构,免疫学习与记忆机制对控制策略进行优化和存储,从而构成一个免疫可重构控制系统(IRCS);同时,对IRCS进行仿真实验.结果表明,在执行器出现故障时,所设计的IRCS能够保证较好的控制性能,并提高控制系统的可靠性.     

飞机座舱压力自动调节系统可靠性研究

飞机座舱压力自动调节系统用于在高空环境中调整座舱内部压力,其可靠性直接关系机上人员的安全。针对座舱压力自动调节系统的复杂冗余结构及故障发生的随机性,提出了基于体系结构分析及设计语言(AADL)及广义随机Petri网(GSPN)的可靠性分析方法。首先采用AADL语言对系统的架构及相关部件的故障信息进行描述建立系统AADL可靠性模型;为了进一步分析系统故障动态行为,研究了AADL可靠性模型向GSPN转化规则,通过对GSPN模型分析,得到系统可靠性。最后,通过实验的方法对比分析了3种不同架构下的系统可靠性,给出了系统架构的选择建议。     

生物发酵空气压力-流量控制系统故障诊断

针对生物发酵反应过程空气压力 流量控制系统进行了故障诊断研究·建立了系统线性模型,模型中存在着不确定因素,包括线性化误差及不确定干扰·对于系统中发生传感器故障情形,提出了直接利用残差信息对系统不确定部分及故障进行混合估计,然后提取故障的方法·与以往方法相比,该方法不仅保证了诊断算法的鲁棒性,同时也提高了故障估计灵敏度·最后进行了仿真研究,结果验证了该方法的有效性·     

基于KAUTZ模型的预测函数控制及其稳定条件

对模型未知的系统采用Kautz函数逼近得到系统的近似模型.基于所得到的Kautz模型设计了一种预测函数控制器.对该算法进行了稳定性分析,依据Lyapunov稳定性定理得到了保证闭环控制系统稳定的充分条件.仿真实验证明,该算法能够准确逼近真实系统模型,实现自适应控制,得到满意的控制效果.     

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。     

无人机神经网络重构控制

针对无人机可重构飞行控制系统提出一种基于径向基神经网络的模型跟随自适应逆重构控制方法,其核心是建立内外控制回路,内回路运用自适应逆控制,使得系统不受外部扰动和测量噪声的影响。外回路采用神经网络模型跟随自适应控制结构,使用神经网络和比例混合控制器,对参考模型和系统输出之间的误差进行自适应调整,利用误差来改变神经网络控制器的参数,使得系统达到满意的动态性能。并通过一个具体重构仿真结果证实了该方法的有效性。     

非线性自修复控制方法及仿真研究

文章在系统论述了自修复控制方法的基础上 ,给出了一种新的模型参考自修复控制方法 ;推导了具有较大稳定域的自适应 RK公式以解决仿真计算量大的难点 ;针对非线性自修复控制系统综合仿真的具体背景 ,应用新的简单且无须故障辨识的自修复控制方法对某型歼击机进行了仿真研究。仿真结果表明 :该文提出的仿真算法具有通用性和实用性 ,由该文所获得的仿真结果可为自修复控制系统设计提供理论根据和工程数据。     

基于干扰观测器的多移动机器人编队鲁棒控制

针对多移动机器人存在模型参数不确定性和外部扰动的编队控制问题,提出了一种多移动机器人编队的鲁棒控制方法。在运动学层面依据领航机器人和跟随机器人位姿的偏差,建立领航机器人和跟随机器人的编队误差动态模型,在此基础上为跟随机器人设计镇定编队误差的辅助速度控制器。以辅助速度控制器的输出作为跟随机器人动力学模型的速度给定信号,并在动力学层面设计基于干扰观测器的自适应滑模控制算法,从而改善普通滑模控制中抖振突出的问题,保证编队控制的稳定性和鲁棒性。对编队控制系统进行仿真验证,结果表明了所提控制方法的有效性。     

基于EKF的无人机飞行控制系统故障检测

无人机飞行控制系统是一种典型的多传感器闭环控制系统,其执行机构与传感器故障会严重影响系统的安全性与可靠性,针对无人机飞行控制系统故障检测问题的研究具有重要的意义.本文考虑了一类无人机闭环非线性飞行控制系统的故障检测问题,针对风扰动影响下无人机纵向非线性系统模型,设计基于扩展卡尔曼滤波器的残差产生器,并应用χ2检验对残差进行评价,实现无人机闭环控制系统的故障检测.同时,基于某型无人机Simulink仿真平台进行仿真实验.结果表明,所提出的方法能够实现空速管堵塞故障和升降舵部分失效故障的检测.     

一种基于加权方式的单输入单输出可测状态反馈系统容错控制方法

对单输入单输出可测状态反馈控制系统在传感器失效下的系统容错控制进行了研究,提出了基于加权方式的控制律重构方法。仿真结果证明,重构后的系统控制效果优于故障系统。     

故障系统控制律重构的代数黎卡提方程方法

该文考虑故障系统的控制律重构问题，即重新设计控制律，使重构后的控制系统满足如下条件：（１）与重构前系统的误差（范数意义下）极小；（２）与重构前系统具有相同的稳定裕度；（３）控制能量极小。研究结果表明，上述综合指标约束下的控制律重构问题可转化为求解一代数黎卡提方程，并因此得到完整的解决。文中对一类代数黎卡提方程的求解算法做了相应的讨论，并提供了说明性的数值算例。理论分析及仿真结果都说明了该文所提设计