基于神经网络的BTT导弹鲁棒动态逆设计

针对存在不确定性的BTT导弹系统,基于神经网络提出了一种鲁棒动态逆控制系统设计方法。首先应用双时标假设将BTT导弹动力学分离为快变状态动力学和慢变状态动力学。然后,在巧妙地利用导弹气动参数特性设计Lyapunov函数的基础上,对快变状态动力学和慢变状态动力学分别进行动态逆控制设计。设计中应用RBF神经网络来逼近系统中存在的不确定性,证明了闭环系统的所有信号均有界且指数收敛至系统原点的一个邻域。最后给出的BTT导弹非线性六自由度数字仿真结果验证了该算法的有效性。     

考虑不确定复合控制系统动态特性的前向拦截三维导引律

为实现高空高速目标的精确拦截,研究了考虑直接力气动力复合控制动态特性及不确定性的前向拦截三维导引律设计方法。对采用复合控制的慢旋导弹的动力学模型进行了线性化处理,在气动舵控制的基础上设计连续直接力,然后对其进行离散化处理,避免复杂的控制分配问题。在三维弹目相对运动模型和不确定导弹动力学线性化模型的基础上,利用时标分离的思想将系统划分为慢变子系统和快变子系统,应用基于李雅普诺夫稳定性理论的鲁棒控制方法对慢变子系统和快变子系统分别进行鲁棒动态逆设计,得到考虑不确定复合控制系统动态特性的前向拦截三维导引律。对单通道控制和双通道控制的情况分别进行了仿真研究,验证了本文方法的正确性和有效性。     

敏捷导弹大角度姿态控制系统设计

研究了具有大离轴角及越肩发射能力的敏捷导弹初始段敏捷转弯的控制方法,用反作用喷气控制系统来提供大角度敏捷转弯时大攻角飞行的控制力矩。首先利用时标分离的思想将导弹姿态控制系统的运动学部分和动力学部分分别视为慢变子系统和快变子系统,然后应用动态逆和变结构控制相结合来设计各子系统的控制律;最后,在考虑了导弹各个环节非理想因素的情况下,对导弹进行全耦合状态下三通道联合仿真。仿真结果表明所提出的控制方法,能够有效消除敏捷导弹大角度姿态机动时的结构参数变化以及各种外部干扰的影响,可以很好地控制导弹的大迎角机动飞行,鲁棒性强,简单易行,具有一定的实用性。     

基于LS-SVM的导弹在线误差补偿逆控制

提出一种基于最小二乘支持向量机(least square support vector machine, LS-SVM)在线误差补偿非线性动态逆控制器设计方案。首先运用动态逆的双阶段设计方法设计了导弹的逆控制器,即第一阶段采用动态逆方法设计快回路控制器实现对滚转、偏航和俯仰三个通道角速度的跟踪;第二阶段实现慢回路对滚转角、侧滑角和攻角的跟踪;然后,设计LS-SVM在线补偿器,以增强导弹控制系统的鲁棒性。通过仿真分析,验证了该方法的有效性。     

基于动态逆和状态观测的制导控制一体化设计

针对空地导弹的制导控制一体化设计问题,给出了基于扩张状态观测器的动态逆设计方法。建立了导弹纵向通道的制导控制一体化模型,使用动态逆方法对导弹进行了制导控制一体化设计。为克服动态逆方法的缺陷,将制导控制系统的建模误差和未知扰动皆视为不确定性,设计了扩张状态观测器并对其进行估计。仿真结果表明,该方法具有较高的制导控制精度,并满足攻击角约束。     

两回路/三回路驾驶仪对闪烁背景下

针对闪烁噪声成为雷达末制导段主要随机误差之一,从控制系统设计的角度研究了闪烁背景下制导精度改进问题。建立了闪烁噪声作用下的制导控制模型,模型中引入了平台导引头动力学,研究了闪烁噪声对制导指令的影响;将控制系统设计指标选择为时域/频域混合的设计指标,选用开环穿越频率约束下极点配置方法完成了两回路/三回路过载驾驶仪的设计,研究了不同控制系统设计指标下的比例导引末制导脱靶量。研究表明,比例导引制导系统采用经典两回路过载驾驶仪时,通过适当增大开环穿越频率、适度减小系统阻尼,可以减小闪烁噪声造成的脱靶量;而当采用经典三回路过载驾驶仪时,则可以通过适当增大开环穿越频率、适当减小二阶阻尼或者增大一阶环节时间常数的方法来减小闪烁噪声下的脱靶量。     

导弹协同作战编队飞行控制系统研究

提出了具有3个回路的导弹协同作战编队飞行控制系统,分别对3个回路进行设计分析,并重点分析导弹的四维制导控制外回路和编队控制回路。面向具有过载自动驾驶仪内回路的增广飞控系统,设计了基于总能量控制理论的高度/速度解耦控制器,能够实现导弹制导控制外回路的高度/速度解耦。基于导弹编队队形的位置偏差关系设计了导弹编队控制器,最后综合3个回路构成了导弹编队飞行控制系统。仿真结果表明,各回路以及导弹编队控制系统具有很好的控制性能,能够快速、稳定地完成导弹编队的队形调整动作,进而实现任务规划系统对导弹编队提出的作战任务。     

基于反步法及控制分配的导弹直接侧向力/气动力复合控制

基于L2最优控制分配策略,提出一种直接侧向力与气动力复合控制导弹自动驾驶仪设计方法。导弹复合控制系统由控制分配策略和虚拟控制律2个部分组成。基于干扰抑制不变集的分析思想,采用反步法设计虚拟控制律。将虚拟控制律产生的控制量通过L2最优策略分配给实际执行机构。设计过程中,考虑了执行机构的动特性以及外界干扰的影响。仿真结果表明,导弹复合控制系统对过载跟踪指令响应快速且平稳。跟踪过程中,直接侧向力与气动力之间相互配合,验证了控制方法的有效性。     

无人直升机欠驱动飞行控制系统设计与仿真

针对无人直升机欠驱动特性,采用多回路反馈方法设计飞行控制系统。为实现内回路的姿态解耦,探讨了对角矩阵法、模型逆及不完全状态反馈三种控制律的设计,并运用极点配置对不完全状态反馈方法进行了补充,提高了控制系统的动态响应特性。飞行轨迹的跟踪则通过外回路来实现。在MATLAB环境下建立了仿真模型,并验证了飞行控制系统设计的有效性。     

导弹协同作战四维制导与控制一体化设计方法

为了使导弹能够在指定的时间跟踪理想轨迹到达指定点,从而满足多导弹协同突防和攻击的要求,提出一种鲁棒四维精确制导控制一体化设计方法。将导弹6自由度非线性模型进行简化,得到导弹四维精确制导与控制一体化设计模型。利用导弹质心与姿态运动固有的时标分离特性,设计了具有内外两回路结构的鲁棒控制器。将建模误差、参数摄动及外部干扰视作连续有界扰动,外回路基于自适应滑模控制理论设计了控制器,从而产生推力、攻角和侧滑角指令;内回路将扰动观测器技术和动态面控制理论相结合,得到了能够控制导弹准确跟踪外回路指令的执行机构偏转角。基于李雅普诺夫稳定性理论,严格证明了内外回路的稳定性,并分析了控制精度与控制器参数之间的关系。最后,将控制方法应用于导弹6自由度非线性数值仿真模型,仿真结果验证了所设计的四维鲁棒精确制导控制方法的有效性。     

基于神经网络的自由漂浮空间机器人鲁棒控制

针对带有模型误差及外界扰动的自由漂浮空间机器人轨迹跟踪问题,提出了一种基于神经网络的自适应鲁棒控制策略。采用对神经网络状态空间进行划分后与滑模变结构结合的控制器,对不确定非线性进行自适应学习,逼近误差作为外部干扰由鲁棒控制器消除。该方法从整个闭环系统的稳定性出发,利用H_∞理论设计的鲁棒控制器及神经网络权值的在线调整规则保证了系统的稳定性,并能使系统L2增益小于给定的指标,具有较好的控制精度及动态特性。仿真分析进一步证明了该自适应鲁棒控制算法的有效性。     

基于H∞鲁棒动态逆的飞行器轨迹跟踪方法

利用非线性动态逆方法的精确线性化功能,结合H_∞控制理论,提出了一种阻力加速度能量标准轨迹的跟踪方法。通过动态逆将非线性的高超声速飞行器系统等效为线性对象,继而考虑非结构不确定性及参数不确定性,采用H_∞控制理论设计外回路鲁棒控制器,实现了标准轨迹的精确跟踪,同时给出了闭环系统的鲁棒稳定性证明。仿真结果验证了该方法的有效性。     

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。     

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。     

考虑非最小相位特性的高超声速飞行器轨迹跟踪控制

针对带有非最小相位特性的吸气式高超声速飞行器控制问题,提出了一种输出跟踪控制方法。对于不具有非最小相位特性的速度子系统,运用动态逆控制技术设计了状态反馈控制器;针对具有非最小相位特性的高度子系统,首先选取合理的内外动态变量,通过坐标变换,将纵向俯仰通道模型转换为正则形式。然后通过对内动态进行稳定性分析,提出了飞行器系统非最小相位特性的判定定理。最后通过在动态逆控制器中加入正则变换后的状态反馈,实现了内动态的镇定,并基于Lyapunov方程证明了系统稳定性。仿真结果表明,该方法实现了良好的跟踪控制效果,并有效地镇定了系统的内动态。     

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。     

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.     

基于干扰估计的高超声速飞行器鲁棒控制方法

针对高超声速飞行器高度与速度跟踪所面临的参数不确定与外界干扰问题,提出基于干扰估计的鲁棒控制律设计方法。首先建立含参数不确定与外界干扰的高超声速飞行器模型;而后基于动态逆思想,将动力学模型进行线性化,并将由参数不确定与外界干扰对系统造成的总效果看作系统总干扰,从而引入线性扩张状态观测器实现对系统状态及总干扰的估计;最后考虑总干扰作用,提出具有鲁棒性能的动态逆控制律与滑模控制律。通过与传统控制律进行对比仿真,结果表明所设计的两种鲁棒控制器只需在原有方法基础上进行简单改进,即可较大程度提高对系统参数不确定与外界干扰的鲁棒性,具有良好的跟踪性能。     

基于自适应动态逆的着舰控制器设计

针对舰载无人机着舰过程中存在参数不确定、舰尾流干扰等问题,设计了一种基于自适应动态逆的着舰控制律.通过动态逆消除了非线性以及多变量耦合,在此基础上加入自适应律,分别设计了俯仰姿态控制器和速度控制器,并应用Lyapunov稳定性原理修正了自适应律并用来处理动力受限时的速度控制问题,保证动力补偿系统的稳定性.仿真验证结果表...     

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。