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相似文献
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1.
利用BP神经网络对倾斜转弯导弹系统逆动力学系统进行动态模型辨识,进而应用逆系统方法设计了一种用于解决倾斜转弯导弹非线性控制问题的经典控制与神经网络在线自学习相结合的控制方案,实现了导弹三通道的线性化控制和输出的渐近无差跟踪.仿真结果表明,该方案可实现对倾斜转弯导弹系统的非线性控制,且具有较强的鲁棒性.  相似文献   

2.
针对现代无人机机动性的需求,基于动态逆系统理论,提出一种适合小型无人机机动指令跟踪的非线性控制方法,分别设计了慢变量和快变量动态逆控制律,并通过对无人机航迹倾斜角的实时导引控制,进一步提高无人机的整体机动性.仿真结果表明,基于动态逆的航迹倾斜角反馈控制能够达到期望的机动效果,具有良好的指令跟踪性能.该控制律可应用于无人侦察机规避高空障碍,具有重要的现实意义.  相似文献   

3.
在时间尺度分离法的基础上,建立了旋转导弹分层控制模型。针对旋转导弹旋转带来的横向与纵向之间的交叉耦合利用动态逆方法进行解耦控制,针对旋转导弹旋转带来的气动参数对外界变化敏感的特点,利用非线性干扰观测器跟踪气动参数敏感变化量,设计了旋转导弹动态逆控制器。并基于Lyapunov方法,给出了整个系统的稳定性证明。将两种方法进行对比,仿真结果表明,动态逆与观测器相结合的方法设计的控制方案更加有效地克服了滚转带来的耦合,同时相对于纯动态逆方法具有更强的抗干扰能力,保证了系统具有良好的鲁棒性。  相似文献   

4.
非线性多输入多输出(MIMO)系统的解耦控制方法在控制理论和控制工程中都具有重要意义.非线性MIMO解耦自抗扰控制(ADRC)可以有效地解决这一问题,但它需要实时求解被测信号变量或高阶矩阵的逆.逆矩阵的求解是首要问题.在非线性MIMO解耦自抗扰控制中,将逆矩阵的求解问题总结为二阶、三阶、非方阵及变量高阶矩阵几类,并逐一给出解决方法.针对被测信号为变量的高阶矩阵,提出了一种基于高斯消元法的LU矩阵分解方法,可实时求解其逆矩阵.利用一个耦合系统的例子来测试这种方法的控制效果.仿真结果表明,采用逆矩阵法解耦的自抗扰控制器信号可以使控制系统快速达到平衡点.提出一种针对变量高阶矩阵的有效求逆方法,该方法既简单又能达到实时控制的效果,同时具有坚实的数学支持,完善了非线性MIMO解耦自抗扰控制的理论和方法,使其成为一种有效的非线性MIMO解耦控制方案.  相似文献   

5.
运用BP神经网络结构和Levenberg-Marquardt算法,对导弹动力学特性进行动态逆模型辨识,并以辨识模型为控制器与BTT导弹控制系统串联构成动态伪线性系统,进而应用逆系统方法设计了一种用于解决BTT导弹非线性控制问题的经典控制与神经网络在线自学习控制相结合的控制方法.从理论上证明了该控制方案可以实现对导弹三通...  相似文献   

6.
针对平流层飞艇一般采用多控制机构的特点,将广义逆控制分配方法应用到飞艇姿态控制系统中,并根据飞艇控制机构特性采用了加权伪逆控制分配算法。飞艇姿态控制仿真结果表明:设计的控制分配方法可以有效实现多控制机构的协调操纵,对姿态角控制效果良好,避免了单一操纵舵面过早进入饱和状态的情况;合理调整控制分配权值可减少能量损耗,增强实时性,便于工程实现。  相似文献   

7.
针对平流层飞艇一般采用多控制机构的特点,提出了将广义逆控制分配方法应用到飞艇姿态控制系统中,并根据飞艇控制机构特性采用了加权伪逆控制分配算法。飞艇姿态控制仿真结果表明:设计的控制分配方法可以有效实现多控制机构的协调操纵,姿态角控制效果良好,避免了单一操纵舵面过早进入饱和状态的情况;合理调整控制分配权值可减少能量损耗,实时性较好,便于工程实现。  相似文献   

8.
基于动态逆和变结构控制理论设计了BTT无人机控制系统,首先应用时间尺度理论将控制系统分为快变量和慢变量两个子系统.在快变量子系统中以[p,q,r]为子系统输出、以计算力矩[l,m,n]为控制输入,再根据子系统输入解算出舵面偏转角,在控制律的设计中,应用动态逆理论进行输入输出线性化,再以计算力矩偏差为子系统摄动设计变结构控制律.在慢变量子系统中以[α,β,μ]为子系统输出、以[p,q,r]为控制输入,在控制律设计中,应用动态逆理论进行输入输出线性化,再以计算气动力偏差为子系统摄动设计变结构控制律.整个系统的设计中需要确定气动导数的上下界,控制律设计简单,易于工程实现.最后仿真分析得出,这种方法有较好的控制效果.  相似文献   

9.
给出了一种基于模型参考最优化方法和逆系统设计方法的鲁棒控制系统设计方法,并将其同模型参考自适应方法和逆系统方法进行了比较。将这一方法应用于某舰炮控制系统设计的仿真研究结果表明,该方法不仅简单易行,鲁棒性强,而且具有极好的控制效果  相似文献   

10.
扫雷犁电液伺服系统是一类复杂非线性系统,基于传统建模方法构造的线性模型难以反映系统的本质非线性特征,因此提出采用基于正交最小二乘法的径向基函数神经网络对该系统进行精确建模;已有的手动分级控制或传统的PID控制方式不能满足精确控制的战术要求,提出采用基于广义训练和专门训练相结合的神经网络直接逆控制方法,实现系统吃土深度的有效控制。实验仿真结果以及与其他建模和控制方法的比较,验证了提出方法的有效性。  相似文献   

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