基于干扰观测器的无人翼伞反步控制方法

针对干扰条件下的无人翼伞飞行器曲线路径跟踪控制,提出了一种基于非线性干扰观测器的可变增益反步控制方法。针对基于模拟对象方法的路径跟踪误差模型,设计了可变增益反步跟踪控制律,采用二阶跟踪-微分器设计干扰观测器对系统复合干扰进行估计和补偿,在保证稳定性的同时提高系统的鲁棒性。将控制器用于无人翼伞飞行器平面曲线路径跟踪控制中,仿真结果表明,所设计的控制器可以在复合干扰作用下实现期望路径的准确跟踪,且具有很好的鲁棒性。     

自动操瞄分段解析模糊控制器

提出一种基于分段解析模糊算法的控制器。该控制器采用分段解析函数控制规则 ,函数运算结果直接作为输出控制量 ,简化了模糊处理过程 ,且使得输出控制量参数具有自调整能力。实际应用表明 ,该模糊控制器成功地实现了火箭炮的自动操瞄控制。     

一种应用于移动机器人的路径跟踪控制方法

针对移动机器人的路径跟踪复杂性问题,设计了一种易于实现的控制系统,其中的跟踪策略改进了传统的视线导航算法,使机器人光滑趋近到期望路径,控制器的设计采用基于模糊逻辑的变速度控制和角速度滑模控制,减小了角速度的抖振,并使控制具有一定的智能化特点.实验结果表明,设计的控制系统即可以保证路径跟踪的精度,同时避免了运动控制的不稳定性.     

潜艇定深运动的自适应模糊控制研究

针对潜艇定深运动过程中存在非线性、时变参数、复杂干扰的特点,提出了一种基于神经网络的自适应模糊控制器,并采用学习速率自调整的EBP算法对模糊控制器进行了在线调整.仿真结果表明,该控制器能辨别出潜艇的平衡舵角,与常规的PID控制相比,具有抗干扰能力强、响应速度快、精度高等优点.     

导弹自动驾驶仪的模糊自整定免疫PID控制

提出了一种模糊自整定免疫PID控制器的设计方案.该控制器将免疫反馈机理与传统的模糊PID控制有机地结合起来,实现了对控制系统的参数自整定.给出了某战术导弹自动驾驶仪的传递函数和仿真试验设计.仿真结果表明,这种模糊自整定免疫PID控制效果明显优于传统的模糊PID控制方式,具有较强的抗干扰能力,特别对变参数系统具有较强的鲁棒性.     

非线性干扰观测器的高超声速飞行器自适应反演控制

针对高超声速飞行器参数不确定弹性体模型,提出了一种基于非线性干扰观测器的自适应反演控制器设计方法。将曲线拟合模型表示为严格反馈形式,采用反演方法设计控制器。采用动态面方法获取虚拟控制量的导数,避免了传统反演控制"微分项膨胀"问题。为了增强控制器的鲁棒性,基于二阶跟踪-微分器设计了一种新型非线性干扰观测器,以此对模型不确定项进行自适应估计和补偿。仿真结果表明,控制器对模型不确定性和气动弹性影响具有强鲁棒性,且能实现对速度和高度参考指令的稳定跟踪。     

弹药自动装填机器人免疫遗传模糊神经滑模控制

提出了一种基于改进免疫遗传算法的弹药自动装填机器人自适应模糊神经滑模控制器(IIGAAFNSMC)。用径向基神经网络来近似等效滑模控制中的不确定参数,通过自适应免疫遗传算法在线调整径向基神经网络非线性隐含层的结构和参数。利用最小二乘法计算线性输出层的权值,自适应模糊系统调节滑模控制的增益,减小了网络逼近误差和外部干扰并消除了传统滑模控制中的抖振问题。仿真结果表明,该方法比传统的神经网络滑模控制器具有更高的逼近精度和速度。     

船舶航向非线性系统离散变结构控制

基于非线性模型研究船舶航向自动舵的离散变结构控制设计问题。通过状态反馈精确线性化方法设计了二次型最优滑模面,采用离散趋近律方法求得变结构控制律。研究结果表明,所设计的离散变结构控制器能够快速准确地跟踪设定航向,并对参数摄动和外界风浪干扰具有很强的鲁棒性。     

导弹自动驾驶仪改进遗传模糊控制器设计

针对导弹飞行控制系统具有参考模型不精确,非线性时变的特点,设计了一种新型的导弹自动驾驶仪的模拟退火遗传模糊PID控制器。该控制器是利用模糊控制器的模糊推理能力,在线整定PID控制器参数,再采用遗传算法与模拟退火算法结合,离线搜索寻优模糊控制器中的隶属函数参数集。Matlab仿真实验结果表明,所设计的控制器能够使系统具有良好的动态性能、鲁棒性以及全弹道性能,利用模糊查询表可满足系统的实时性要求,工程应用前景较好。     

某扫雷犁电液伺服系统的模糊神经网络控制

针对某扫雷犁电液伺服系统这一典型的非线性系统,使用基于减法聚类的模糊神经网络(FNN)自学习算法设计了控制器,其中减法聚类用于确定模糊神经网络的初始结构。在网络的学习过程中,对结论参数采用最小二乘法进行辨识,对前提参数采用误差反传算法进行调整;并使用AMESim软件搭建了扫雷犁的液压系统模型,利用其接口技术实现了与Simulink的联合仿真。实验结果表明模糊神经网络控制器的控制效果要优于传统的PID控制器。     

红外成像导引头随动系统建模与仿真研究

红外成像导引头是精确制导导弹系统的重要组成部分,导引头随动控制系统的性能决定着导弹的跟踪精度水平。为了提高其控制系统的动态性能和跟踪精度,设计了一种比例因子自校正模糊PID控制器并引入到导引头控制回路中。结果表明,与传统PID控制器相比,模糊PID控制器明显提高系统的动、静态指标,同时系统具有较强的适应性和鲁棒性。     

神经网络自适应自动驾驶仪设计及其在AUV路径跟踪中的应用

针对AUV三维路径跟踪过程中的自动驾驶仪设计问题,根据时标分离原理将AUV路径跟踪自动驾驶仪系统即姿态稳定回路划分成快、慢回路.采用神经网络H∞鲁棒自适应控制算法分别设计了自动驾驶仪快、慢回路的控制器,用Lyapunov穗定性理论对系统进行了穗定性分析.仿真结果表明:路径跟踪控制系统具有良好的动态性能.     

基于路径参数一致性的多AUV协同路径跟踪控制

研究了基于路径参数一致性的多自主水下航行器(AUV)协同路径跟踪控制问题。采用Lyapunov理论设计单体AUV的路径跟踪控制器,通过前向速度和航向角控制,实现AUV路径跟踪误差的全局渐近。以描述曲线的路径参数变化率为附加控制变量,采用信息一致性理论,设计路径参数协同控制器,保证各AUV在沿期望路径运动的同时,路径参数达到同步,参数变化率趋于期望值,从而实现多AUV在空间和时间的协同。以路径参数作为AUV之间的交互信息,通讯需求量小,满足实际工程需求。数学仿真结果验证了控制算法的有效性。     

减摇鳍模糊免疫自适应PID控制器设计及仿真研究

针对船舶横摇的非线性模型,利用免疫反馈机理,设计了一种减摇鳍模糊免疫自适应PID控制器。控制器将模糊控制与PID控制相结合,采用Fuzzy推理,对非线性函数进行模糊逼近,用模糊免疫P调节器实时整定PID控制器的比例增益,采用常规模糊控制器在线调整免疫PID控制器的积分时间常数和微分时间常数。通过对船舶减摇鳍控制系统的仿真,可以看出采用模糊免疫自适应PID控制器其控制效果远优于常规PID控制器,使减摇鳍的减摇效果得到显著提高。     

基于神经网络的泵机组运行模糊控制

泵机组的运行过程具有不确定性、非线性、强耦合性等特点，为满足其控制需要，文中提出了一种以模糊神经网络控制器为基础的控制系统，该系统充分利用神经网络的自学习及非线性逼近能力，又具有模糊逻辑推理能力，能对泵站泵机组运行的主要过程进行辨识并施以智能控制。     

基于TS模糊神经网络的液压伺服系统研究

在飞机地面模拟试验台台架控制的液压伺服系统中,由于其系统存在强非线性,传统PID控制难以使液压马达转角达到精准良好的控制效果.针对这个问题,同时为提高控制系统性能,将基于TS模糊神经网络PID控制的智能控制算法应用于液压马达伺服控制系统中.在建立飞机台架液压伺服模型的基础上,利用基于TS模糊模型的神经网络对PID参数进行自适应整定,并基于MATLAB/Simulink平台进行相应的仿真实验.仿真结果表明,TS模糊神经网络PID控制器相比于传统PID控制器和普通模糊PID有着更好的响应特性,呈现出更佳的控制效果,使飞机台架控制系统的综合性能得到了提高.     

基于反馈线性化的制导炮弹弹道控制系统设计

为提高制导炮弹的控制性能,研究了一种非线性弹道控制系统设计方法。建立了弹道控制系统模型,针对该模型的非线性、耦合和不确定性问题,利用反馈线性化方法将复杂的非线性系统进行解耦,结合滑模控制原理给出了一种非线性鲁棒控制器设计方法,并应用于制导炮弹的弹道跟踪控制器设计。制导炮弹六自由度仿真表明:该模型和控制器设计方法是可行的,能有效地控制制导炮弹按预期弹道飞行,具有良好的动态跟踪性能,并对气动参数摄动表现出鲁棒性,有利于提高制导炮弹的大空域作战能力。     

临近空间驻留飞艇模糊变结构姿态控制方法

针对临近空间驻留飞艇姿态运动的非线性、耦合和不确定等特点,提出了一种模糊变结构解耦控制方法。首先,推导了定点模式下飞艇的姿态运动方程,通过选取状态向量和控制向量,将其描述为非线性系统。然后,采用反馈线性化方法将非线性姿态控制系统输入输出解耦为三个通道的线性子系统;利用滑模变结构控制对参数摄动的不变性设计了定点姿态控制系统,并应用Lyapunov理论证明了系统的全局稳定性;为提高控制性能,以变结构控制的滑模面及其变化率为模糊控制器的输入,以趋近律参数为模糊控制器的输出设计了模糊变结构控制器,通过模糊规则在线调整控制律参数。最后,对具有参数不确定的姿态控制系统进行了数值仿真,验证了控制方法的有效性和鲁棒性。     

电传动坦克模糊控制器仿真研究

将一种基于参数自调整的模糊控制器应用于坦克电传动系统中,并在MATLAB\SIMULINK中设计了参数自调整的模糊控制器。仿真和实验结果证明了该方案能克服原有电传动系统中常规控制不能适应大范围工况变化的弊端,具有调速范围大,鲁棒性强等特点。     

非线性干扰观测器的高超声速飞行器鲁棒反演控制

针对高超声速飞行器控制系统设计,提出一种基于干扰观测器的鲁棒反演控制器设计方法。采用反演控制方法分别设计速度和高度控制器。引入滑模微分器设计虚拟控制量的导数求解器,避免了传统反演控制"微分项膨胀"问题。为增强控制器的鲁棒性,设计一种非线性干扰观测器对模型不确定项进行自适应估计和补偿。通过数值仿真表明,该控制器能够保证对速度和高度参考输入的稳定跟踪。