基于Backstepping的飞行仿真转台自适应摩擦补偿控制

论述了基于backstepping的飞行仿真转台自适应摩擦补偿控制。在实验的基础上,提出了飞行仿真转台的动态模型,其中包括动态LuGre摩擦模型。针对此动态模型推导出包括自适应摩擦补偿的backstepping鲁棒控制器。仿真实验证明:闭环系统的输出可以达到渐进跟踪给定的位置参考信号和速度参考信号,克服了转台在使用传统的PID控制器时,其位置波形存在平顶,速度波形存在畸变的缺点。     

基于动态模糊神经网络的飞行仿真模拟转台控制

给出了一种新型的动态模糊神经网络及其详细的推理过程和参数迭代算法，并应用于高精度飞行仿真模拟转台控制，控制方法结合了神经网络、模糊推理和动态反馈控制的优点，结构简单、收敛速度快、实时性好。实际控制效果表明该控制方法比PID 前馈控制具有更好的控制性能，并且具有更强的抗干扰能力和鲁棒性。     

无人直升机发动机PID自适应控制系统

以某型无人直升机发动机为被控对象,设计了数字式发动机控制系统。介绍了该控制系统的结构、功能和软硬件实现,利用台架试车试验验证了发动机控制系统的可行性,采用PID自适应控制策略解决了试车试验中所发现的问题。利用PC104嵌入式计算机系统构建了发动机控制系统的半物理仿真平台,完成了半物理仿真试验。仿真结果表明发动机PID自适应控制器能够实现不同工况下的参数自动整定,满足无人直升机飞行控制要求。     

飞行模拟器六自由度运动系统的实验研究

介绍了自主研制的飞行模拟器液压六自由度运动系统试验样机,并以该样机为试验研究对象,对其控制系统的特点和适用的控制策略作了探讨,提出了具有输入、输出前馈补偿的模糊自适应PID控制策略。并用该控制方法,对并联六自由度运动系统的运动性能作了实验研究,结果表明所研制的试验样机是成功的,为飞行模拟器六自由度运动系统的工程实践和并联六自由度运动系统在其它领域中的扩大应用奠定了一定基础。     

基于NDO的飞行模拟转台伺服系统跟踪控制

针对飞行模拟转台伺服系统跟踪控制问题,提出了一种基于非线性干扰观测器(nonlinear disturbance observer, NDO)的反推全局滑模控制方案。该方案利用NDO观测系统的参数不确定性及非线性摩擦干扰,通过选择适当的设计参数使观测误差指数收敛,进而对引入NDO的系统采用反推全局滑模设计控制器,控制律的设计保证了闭环系统的稳定性。仿真结果表明,所提控制方案能够有效克服参数不确定性及非线性摩擦干扰的影响,实现了转角位置的精确跟踪,并且有效去除了控制抖振。     

分流模型PID与鲁棒补偿的复合控制策略

提出了一种基于分流模型PID与鲁棒补偿的复合控制策略，这种控制器具有非线性滤波、增益自调整、鲁棒性好等优良特性。由于分流模型的输出是稳定、光滑且有界，可以构造一类具有输出光滑、有界并且增益自调整的PID控制器，其可设计一类安全控制系统．将分流模型PID与鲁棒补偿控制相结合，有效地解决了参数不确定情况下的一类非线性系统的鲁棒控制问题。通过倒立摆控制系统的仿真研究，验证了控制策略的有效性。     

基于LS-SVM的非线性鲁棒自适应飞行控制器设计

为解决因参数不确定,受外界未知扰动等非线性影响的飞行控制问题,以反馈线性化理论为基础,将最小二乘支持向量机引入控制结构,设计了一种基于在线逆误差补偿的非线性鲁棒自适应飞行控制器。经分析推导得出最小二乘支持向量机的自适应权值调整率,并应用Lyapunov稳定性理论证明飞行控制系统闭环渐进稳定。针对某型飞行器,通过构建平均气动模型误差方程模拟实际飞行环境下的不确定非线性影响,开展了6自由度飞行仿真对比试验,仿真结果证明所设计的控制器具有良好的指令跟踪能力和较强的鲁棒性。     

基于Flightgear模拟器的实时可视化飞行仿真系统

针对国外某型无人飞行器,建立了非线性六自由度飞行模型和自主导航控制系统,在此基础上,利用Flightgear飞行模拟器外部数据输入/输出接口,将飞行仿真数据通过网络实时传递,驱动Flightgear可视化引擎,实现飞行仿真中,飞行姿态、天气条件和地理环境的三维实时可视化显示。仿真试验表明,该可视化飞行仿真系统可扩展性强,开发周期短,系统建设简单,使用方便,为今后的深入研究打下了良好基础。     

大型轮式工程车辆转向系统的神经网络PID控制

根据大型轮式工程车辆转向系统的对象特点和操纵方式，提出采用基于RBF神经网络控制器来改进常规PID控制器实现系统控制性能。该控制系统结构中，RBF神经网络辨识器(RBFNNI)实现对被控对象的Jacobian矩阵信息的辨识，神经网络控制器(NNC)是基于RBF神经网络实现的单神经元的PID控制器。在对算法进行改进的基础上设计了神经网络结构，并进行了被控对象的仿真分析。实际结果表明该控制方法具有较好的实用性和鲁棒性，可以用于多操纵模式工程车辆转向系统的控制。     

基于积分反步法的四旋翼滑模轨迹跟踪算法

针对四旋翼无人机轨迹跟踪过程易受外界未知干扰而引起跟踪误差的问题,设计了基于积分反步法的滑模位置控制器。在该控制系统中,位置回路采用滑模积分反步法(sliding mode integral backstepping, IBS-SMC)非线性控制方法,姿态回路采用经典比例积分微分(proportion integration differentiation,PID)控制方法。通过仿真对PID、线性二次型调节器、IBS-SMC进行了比较。仿真结果表明与传统方法相比,IBS-SMC法具有更好的抗干扰能力与控制精度。最后通过飞行实验,检验了控制算法可行性。实验结果表明,所设计的IBS-SMC是一种符合工程实际的控制方法。     

基于非线性干扰观测器的转台反演鲁棒控制研究

针对转台系统三框耦合干扰和不平衡负载干扰等非线性因素的影响,提出了基于非线性干扰观测器的转台鲁棒Backstepping控制器.首先,阐述了鲁棒反演控制器的设计及稳定性证明;其次,通过设计并选择合适参数的NDO控制器,并进一步保证NDO控制器的全局指数稳定性及其有效性.实验仿真表明,这种新型鲁棒控制器能够很好地克服了转台现存的非线性因素影响,非常适合高精度飞行仿真转台系统的鲁棒控制.     

无人机自主着陆半实物仿真系统设计

无人机自主着陆系统设计是实现大型无人机自主着陆的关键课题。设计了一种基于分米波仪表着陆技术体制的无人机自主着陆半实物仿真系统,用于设计和验证无人机着陆引导系统的稳定性、可靠性以及相关性能指标,替代工程研制的实际试飞,避免承担风险和节省大量人力物力财力。无人机自主着陆半实物仿真系统设计包括分米波仪表着陆系统地面和机载设备模拟器、无线电高度表模拟器和激光测高仪模拟器、无人机数学模型仿真机和飞行控制仿真机以及仿真主控计算机等。实现了对无人机自主着陆全过程的仿真试验,仿真数据可作为研制无人机着陆引导实物系统的重要参考。     

飞行器抗饱和鲁棒自适应非线性模型预测控制

针对巡航飞行器同时存在较大外部干扰和模型参数不确定性时自适应预测控制性能下降的问题,设计了带有模糊干扰观测器(fuzzy disturbance observer, FDO)补偿的鲁棒自适应非线性模型预测控制(robust adaptive nonlinear model predictive control, RANMPC)方法(简记为FDO-RANMPC方法)。首先,利用具有未知参数限制条件的递推最小二乘方法在线辨识模型参数;其次,利用模糊干扰观测器输出值抵消幅值较大的复合干扰,再利用Tube鲁棒预测控制策略设计了飞行器底层姿态系统具有稳定保障的FDO-RANMPC控制器;最后,在考虑复合不确定性情况下对指令姿态角跟踪的仿真中验证了控制器的有效性及其渐进稳定性。     

基于超扭曲算法的无人机动态逆编队控制器设计

针对扰动条件下的无人机编队飞行控制系统,研究了一种将非线性动态逆（nonlinear dynamic inversion, NDI）理论与超扭曲算法相结合的非线性编队控制方法。以其中一架僚机的编队控制器设计为例,在无人机质心动力学和运动学模型的基础上,建立了基于偏差的编队控制系统,从而将编队控制问题转化为僚机的路径跟踪问题;在二阶滑模控制中超扭曲算法的基础上,设计了僚机的NDI控编队控制器,以消除滑模算法中存在的抖振现象,并实现对位置指令的跟踪及干扰的抑制。最后以3架编队无人机构成的编队飞行控制系统为例,对此方法进行了数学仿真,仿真结果表明基于该方法的编队控制系统具有良好的稳定性和鲁棒性。     

一种3自由度移动机器人的跟踪新策略

在证明了3自由度移动机器人系统具有可逆性的前提下，利用神经网络α-阶积分逆系统线性化解耦能力，将严重非线性及耦合的3自由度移动机器人系统解耦成3个SISO(single input—single output)的子系统，采用线性控制理论设计了路径跟踪控制器，实现了位置和方位的独立跟踪，同时提高了控制算法的实时性。最后通过路径跟踪仿真实例验证了算法的可行性和有效性。     

飞轮电池磁悬浮控制系统的仿真和实验研究

提出了一种用于飞轮电池的电磁和永磁混合磁悬浮轴承设计方案，其轴向位移由电磁铁主动控制，其余自由度由永磁铁以吸力方式给以约束，同时由永磁铁提供电磁控制的偏置磁场。对电磁力和永磁力进行了有限元计算和线性化，建立了磁悬浮控制系统的模型。对系统在不同的PID控制器参数下。受到阶跃扰动力的位移响应进行了仿真。采用上述磁悬浮方案和PID控制器，完成了一个单自由度磁悬浮实验，洲试了飞轮转子轴向脉冲力位移响应．实验结果证实上述磁悬浮方案和控制器能够实现飞轮转子的稳定悬浮。     

基于模糊PID的直/气复合再入控制方法研究

升力式高超声速再入飞行器气动力、气动热耦合环境复杂,不确定性和干扰较大,一般采用直接力/气动力的复合控制方式。针对飞行环境特点和不同控制机理构成的复合控制模式,提出了一种基于模糊PID的直接力/气动力复合控制方法,该方法通过对气动力控制与直接力控制两个子系统分别设计模糊PID控制器,并设计了一种复合控制方案。最后针对某型升力式高超声速再入飞行器的纵向姿态复合控制进行了仿真验证,仿真中综合考虑了气动参数的误差、测量误差、大气干扰与大气环境的不确定性。仿真结果表明,所设计的模糊PID控制器较传统的PID控制器具有更好的控制性能,更强的鲁棒性和自适应能力。     

神经网络在转台控制系统设计中的应用

针对三轴飞行仿真转台中环电液伺服系统的非线性、参数时变性以及转台的快速性要求，给出了一种具有并行结构的单个神经元PID模型参考自适应控制方法。其中环利用神经网络逼近被控对象，控制器采用单个神经元PID。仿真结果表明该方法满足系统快速性的要求，并具有较好的鲁棒性。     

基于小波神经网络的自适应逆控制及其应用

神经网络控制特别适用于具有非线性和不确定性因素的系统。采用小波神经网络(WNN)对飞行仿真转台的直流伺服系统进行实时辨识,得到其逆模型。然后将这一训练后的网络作为前馈控制器与常规反馈控制器结合构成并行自适应逆控制器,控制转台跟踪指定的速度和位置轨线。仿真结果表明该方法的有效性。