一种基于观测器的自修复飞行控制系统设计

故障检测与隔离(FDI)、控制律重构是自修复飞行控制系统设计的重要内容.在自修复飞行控制系统设计中,利用观测器,设计了针对传感器的故障进行检测的方法,可使检测效果在一定的条件下,对系统参数变化不敏感,具有较好的鲁棒性;此外,当飞机操纵机构发生故障时,利用观测器,设计了基于线性模型跟随控制进行飞行重构控制的方法,使得当状态变量不能测量时的控制系统得以物理实现.最后,给出了仿真实例,结果表明了该方法的可行性和有效性.     

基于线性模型跟随的重构飞行控制律设计

线性模型跟随控制是一种传统的控制方法，通过对增益的调整，使实际受控系统的输出跟随参考模型的输出，以达到理想的静态、动态特性。将线性模型跟随控制引入自修复飞行控制系统的重构控制中，针对发生舵面故障的飞行控制系统，设计模型跟随控制律，给出仿真实例。结果表明，该方法具有可行性和有效性。     

伪逆法在飞控系统自修复控制中的应用

研究了飞机在操纵面损伤或卡死故障情况下使用伪逆法进行自修复控制律重构的方法。提出了一种新的飞机单舵面故障的注入形式,引入了交联因子,并分别对飞机舵面卡死和损伤故障进行了建模,给出了数字实时仿真结果,验证了在单舵面故障情况下伪逆重构算法可以快速收敛到飞行正常状态。这种算法简单可行,实时性好。     

自修复飞控系统故障检测与隔离软件系统

介绍了一个自修复飞行控制系统故障检测和隔离实时工程软件系统,该系统按照软件工程规范、采用等价空间法和残差向量的概率信息融合法研制和开发,不仅能对飞行控制系统的突变故障——作动器卡死故障和控制舵面损伤故障进行实时检测和隔离,而且具有良好的用户界面。仿真研究表明该软件系统具有良好的鲁棒性和实时性。     

飞行器执行机构故障的鲁棒容错控制器设计

针对具有冗余操纵机构飞行器的执行机构故障,提出了一种主控制器加补偿控制器的鲁棒容错控制器结构。两个控制器可分开单独设计。系统无故障时,仅主控制器作用,保证被控系统具有较高的性能;系统发生故障后,启用补偿控制器,在保证闭环系统稳定的前提下尽可能地补偿故障对系统造成的影响。控制器可以兼顾系统的性能鲁棒性和容错性,可作为自修复飞行控制系统中的应急控制律。采用PID基于扩张状态观测器的故障补偿的方法实现了该控制器结构。最后,以飞机方向舵卡死故障为例,验证了该控制器的正确性和有效性。     

倾斜转弯导弹非线性系统逆控制研究

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.     

多无人直升机协作搬运控制技术研究

随着多无人机协同控制技术的迅猛发展,多无人机悬挂运输飞行成为国内外研究的热点.针对多无人直升机协作悬挂搬运的绳索摆动问题和轨迹控制问题,设计了基于最小学习参数神经网络的动态面轨迹控制方法.首先,建立了多无人直升机协作悬挂搬运系统的非线性动力学模型.然后,把对无人直升机动力学特性和稳定性能影响较大且无法测量的各绳索拉力作...     

基于迭代学习观测器的无人机故障鲁棒控制

针对无人机在飞行时存在执行机构故障和外界干扰问题,建立了无人机的动力学模型和系统发生执行器故障时的模型,提出了一种将迭代学习观测器和鲁棒自适应控制相结合的容错控制方法.利用迭代故障观测器去观测无人机控制系统的状态并通过迭代实时跟踪执行器故障,给出了该观测器的收敛性分析,并在此基础上设计基于自适应增益的趋近律,实现系统鲁棒自适应控制.进一步基于Lyapunov方法从理论上证明了设计的容错控制器的鲁棒稳定性.使用无人机控制系统对方法进行验证,仿真结果验证了方法的有效性.     

基于BP网络的BTT导弹逆控制方法

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...     

基于免疫粒子群算法的自抗扰飞行控制器设计

提出了一种基于免疫粒子群优化算法的自抗扰大包线飞行控制器设计方法.针对传统的增益调参设计方法存在的工作量巨大与设计效率低的问题,利用自抗扰控制器进行大包线飞行控制器设计,并推导了适用于该方法的飞机非线性方程.由于自抗扰控制能够动态补偿对象模型的内扰和外扰,因此在很大的飞行区域内仅需一套控制器便可,从而避免了烦琐复杂的增益调参设计过程,并用免疫粒子群优化算法对自抗扰控制器参数进行了优化研究.仿真结果表明,所设计的自抗扰控制器具有优良的控制性能,并且控制器参数在较大的包线范围内不需要改变,从而简化了大包线飞行控制器设计.     

基于类神经网络模型的电路自主修复方法

为进一步提高电子系统在恶劣环境下的生存能力,对利用演化硬件实现电路自主修复的方法进行了研究。首先,根据FPGA芯片与多层前馈神经网络的相似性,建立了一个可用于数字电路演化的门级电路模型,设计了专用的二进制列向量编码方法;然后,给出了实现电路自主修复的工作流程,探讨了进行电路故障诊断和修复的途径,提出了快速重构与演化相结合的电路修复方法。Matlab仿真试验表明：基于类神经网络模型的遗传算法较适合进行演化修复操作;修复效果分析表明：快速重构与演化修复相结合的修复方法比单纯依靠演化修复更为便捷。     

小波神经网络UCAV飞行控制系统

针对采用H∞控制设计方法需求解难度很大的偏微分方程,而导致工程实现难度大的问题,提出了采用小波神经网络进行无人攻击机(UCAV)飞行控制系统设计的方法,该方法集小波变换和神经网络的优点于一身,简化了网络训练,避免了系统达到局部最优解,使得系统具有更好的逼近精度。通过仿真实验表明,利用小波神经网络进行UCAV控制律设计,使系统具有较好的跟踪性和鲁棒性,避免了精确模型的建立,便于分析系统的稳定性。     

无人机自主控制应用需求及研究发展分析

随着无人机装备的快速普及,自主控制技术越来越成为提高无人机系统生存能力、适应能力和任务完成能力的重要因素。通过对无人机实战场景和使用需求的分析,提出近期对自主控制技术应用的重要需求是提高无人机感知能力和对故障及飞行状态的适应性。分析了当前自主控制技术在外部态势、内部态势和适应性飞行控制方面的研究和应用现状。最后,根据对应用需求的分析和当前相关技术的发展应用情况的考察,提出了无人机适应性自主控制的技术框架。     

柔性神经网络滑模主动控制技术

针对复杂激励条件下的振动控制,对Jiles-atherton模型的磁致伸缩作动器在双层隔振系统中的主动控制进行了研究。以传统滑模控制为基础,提出一种柔性神经网络滑模控制算法。用正则化方法设计控制器的切换矩阵,建立神经网络权值和柔性映射参数更新学习公式,并将该控制策略应用于双层隔振系统的振动主动控制中。通过单频、多频及随机信号激励进行仿真研究,结果表明:柔性神经网络滑模控制器具有较强的鲁棒性,具有较好的控制效果。     

前馈控制的神经网络实现

不依赖对象模型,在前馈-反馈定值控制系统中,借助神经网络构成前馈控制器,以反馈输出引导网络权值及输出的调整,使网络逐步学成前馈补偿功能,并最终在控制中占据主导地位,实现对主要可测干扰的补偿.文章分析了神经网络前馈控制器的作用效果,并与根据精确模型设计的常规前馈控制器的作用特性进行了比较.文中采用两种不同方式对神经网络进行训练,仿真结果证实了在模型未知的条件下,利用神经网络实现前馈控制的有效性.     

无线传感网和神经网络的民用火药贮存在线监测系统

针对目前绝大多数火药仓库的温度、湿度控制由于采用人工操作导致对温湿度不能实时精确监控从而导致火药失效的问题,设计了一种基于无线传感网和神经网络的火药贮存在线监测系统。该系统将无线传感网络终端节点实时收集到环境温度和水分信息传给神经网络控制器,根据神经网络控制模型实时调节火药贮存温湿度控制设备的各个参数,实现对火药贮存环境温湿度的自动化和实时精确控制,提高火药贮存的可靠性和经济效益。     

液体火箭发动机控制的新方向

为适应航天飞行任务对推进系统高性能、安全性、可靠性、经济性的需要,在液体火箭发动机控制方面,开展了大量研究工作,出现了一些新方向和新领域。比较集中的研究领域是液体火箭发动机健康(状态) 监控和智能控制。本文介绍液体火箭发动机控制的智能水平演变趋势,健康(状态) 监控系统和智能控制系统的框架、结构,以及与这些系统直接相关的故障模式、传感器技术和故障检测算法。     

基于小波神经网络的蒸汽发生器水位辨识与控制仿真

提出一种基于小波神经网络的控制方法,对蒸汽发生器水位进行控制仿真.该方法利用小波神经网络作为控制系统的辨识器和控制器来构成控制系统.小波神经网络辨识器能更准确逼近非线性对象,小波神经网络控制器能自适应产生最佳的控制规律.仿真结果表明,该方案具有响应快、超调量小、较强抑制干扰能力等良好性能.     

通信系统接入的智能控制

针对通信系统在传统接入控制上的一些缺点,提出了模糊神经网络接入控制方法。首先,简单介绍了通信系统的接入控制原理,指出了传统接入控制的缺点;其次,描述了模糊神经网络模型,并在此基础上对网络进行优化;最后,同传统的接入控制方法进行比较。