汽车转向/制动系统的非线性解耦内模控制

首先提出一个非线性控制系统研究汽车转向系统和防抱死制动系统的协同控制问题。该控制结构由转向控制器和制动控制器组成。为了确保系统全局稳定性,采用反馈线性化方法进行解耦。为了提高系统的鲁棒性并确保期望的动态性能,对解藕线性化的系统采用内模控制方法进行综合。然后设计适用于复杂工况的制动力分配策略。最后用仿真结果验证控制系统的有效性,它改善了汽车制动稳定性和转向性能。     

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。     

反馈可线性化系统全局跟踪控制器的设计

研究反馈可线性化的非线性系统全局跟踪参考信号的问题,将全局跟踪问题转化为误差系统的全局镇定问题。由Riccati方程获得了反馈可线性化系统的控制Lyapunov函数,证明了所得到的控制Lyapunov函数正是误差系统的控制Lyapunov函数。应用Sontag的通用公式,设计了全局跟踪控制器,并应用于单关节机器手跟踪参考信号的控制,仿真说明了所提出方法的有效性。     

基于神经网络的导弹自适应滑模控制器设计

针对导弹六自由度非线性模型,根据时标分离原理将导弹系统分为快慢不同的四个回路.针对快、慢回路,提出了一种基于神经网络的自适应滑模控制器设计方案.首先分别在快、慢回路中采用反馈线性化实现解耦控制,然后设计基于神经网络的自适应滑模控制器来保证系统鲁棒性及性能,其中神经网络用来逼近系统的不确定性.理论分析及计算机仿真都表明,按照该方法设计的控制器不仅具有较强的鲁棒性,而且保证了闭环系统的渐近稳定性.     

高超声速制导炮弹终端滑模控制

针对高超声速制导炮弹的动力学耦合与非线性控制问题,设计一种基于反馈线性化的终端滑模控制器。首先,兼顾控制系统设计的简便性要求与高超声速制导炮弹的强非线性特点,建立非线性控制模型。然后,对模型中动力学耦合问题,根据微分几何理论对其进行反馈线性化,实现俯仰通道与偏航通道的解耦。最后,对两通道分别设计终端滑模控制器,且控制器有限时间收敛。仿真结果表明,所设计的控制器能够快速稳定的追踪指令信号,且在外界干扰与参数摄动的情况下依然具有良好的鲁棒性。     

高超声速制导炮弹终端滑模控制

针对高超声速制导炮弹的动力学耦合与非线性控制问题,设计一种基于反馈线性化的终端滑模控制器。首先,兼顾控制系统设计的简便性要求与高超声速制导炮弹的强非线性特点,建立非线性控制模型。然后,对模型中动力学耦合问题,根据微分几何理论对其进行反馈线性化,实现俯仰通道与偏航通道的解耦。最后,对两通道分别设计终端滑模控制器,且控制器有限时间收敛。仿真结果表明,所设计的控制器能够快速稳定的追踪指令信号,且在外界干扰与参数摄动的情况下依然具有良好的鲁棒性。     

定量反馈理论和神经网络的融合控制与仿真

针对自旋导弹的不确定性和强非线性,提出了将定量反馈理论QFT与神经网络控制相融合的控制器的设计算法.采用基于神经网络的PID控制算法,获得初始控制器,克服QFT初始控制器设计的盲目性,然后采用QFT设计对系统进行调整.综合考虑了对象的不确定性范围和对系统性能指标的要求,实现了自旋导弹俯仰通道鲁棒控制器的设计,并对该自旋导弹控制系统的模型进行非线性仿真.仿真结果表明,与基本QFT控制器相比,所设计的系统具有良好的稳定鲁棒性和性能鲁棒性,可以用于同类具有大的不确定和强非线性控制系统的设计.     

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。     

空间站姿态控制/动量管理的神经网络反馈线性化控制

考虑不确定性的空间站ACMM问题是一类较为困难的非线性控制问题.论文给出了基于神经网络反馈线性化的ACMM控制器,采用Lyapunov稳定性理论进行控制器的稳定性分析,通过考虑转动惯量偏差和转动惯量变化的ACMM仿真结果验证了该神经网络反馈线性化控制器的鲁棒性和有效性.     

水下超高速航行体双模态控制研究

水下航行体在高速运动时,其全部或大部分表面被空泡包裹.由于水动力和周围环境扰动使航行体尾部与空泡壁相互作用产生滑行力,滑行力的存在使系统具有较强的非线性并导致不稳定的航行状态.针对航行体纵向运动数学模型可以描述为无滑行力的线性模型和存在滑行力的非线性模型,设计了基于状态的切换控制策略并设计了双模态控制器,对于线性模型采用状态反馈控制,对于非线性模型采用基于微分几何的反馈线性化方法.仿真结果表明,基于状态切换的双模态控制器减小了滑行力,对于初始状态扰动具有鲁棒性.