非线性系统自适应逆设计及应用

对于一类存在输入未建模动态的非线性系统,提出了一种基于RBF神经网络的自适应逆补偿器设计方法。首先应用两个神经网络设计了补偿器,一个用来估计输入未建模动态,另一个用来作为未建模动态的自适应逆补偿器。该设计放宽了对未建模动态的一些苛刻的要求,如相对度为零,满足小增益条件等。仅要求D(u)逆稳和连续光滑。然后应用反演设计技术设计了控制器,并应用Lyapunov稳定性理论推导出神经网络权重向量的调节律,同时证明了闭环系统的渐进稳定性。最后给出的BTT导弹纵向控制系统设计仿真实例证明了该设计方法的有效性。     

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。     

基于区块链的多无人机协同任务分配方法研究

针对多无人机系统自主协同控制缺少统一的底层技术平台和面临的单点失效、信息安全威胁等问题，提出了基于区块链技术构建协同任务规划平台的方法。以多无人机协同任务分配问题为研究对象，将合同网任务分配算法描述为智能合约，应用区块链共识算法实现系统共识，设计出一种安全高效在线实时任务分配方法。采用Hyperledger Fabric开源软件搭建了仿真实验验证系统，并以典型的海洋常规潜艇搜捕应用场景进行了仿真验证，实验结果证实了该方法的可行性和优越性。