倾斜转弯高超声速飞行器滚动通道的自适应全局积分滑模控制

针对倾斜转弯高超声速飞行器滚动通道控制中初始误差大、系统参数不确定和干扰严重的问题,设计了一种自适应全局积分滑模控制方法.该方法在滑模控制参数中引入了自适应调节律来逼近系统参数摄动和干扰的上界,保证了整个控制过程中的滑模可达性,在此基础上,设计了一种基于全局积分滑模面的自适应滑模控制器,消除了稳态误差,同时大大削弱了系统参数不确定和干扰对系统的动态影响,并使系统在初始阶段就处于滑模态,解决了大的初始误差引起的超调问题.理论分析和仿真结果验证了本文所提方法的有效性.     

基于输入匹配的直接自适应广义预测控制

提出了一种基于输入匹配的直接自适应广义预测控制器;分析证明了确定性系统和随机系统广义预测自适应控制算法的全局稳定性和收敛性。唯一的关键假设是参数已知时广义预测控制导致闭环系统稳定,去掉了正实条件的限制。     

基于综合识别的高速飞行器自适应控制方法(英文)

针对高速飞行器的传统自适应控制方法中控制器参数获取时间长,辨识存在收敛性的问题,设计了一种基于综合识别方法的新型自校正控制方案。首先,由在线直接可测量构成特征模型的特征状态量,并以特征模型作为参考模型来设计控制器;其次,通过获得的特征状态量来在线调配对象系统的零极点,输出达到期望性能所需要的控制参数。仿真结果表明:该方法能较理想地实现在线自适应控制,保证系统良好的鲁棒性和快速性,同时在工程上易于实现。     

高超音速飞行器参数不确定性的自适应控制方法

针对高超音速飞行器飞行控制中被控对象模型参数不确定性的特点,应用简单自适应控制方法设计其纵向控制律。论述高超音速飞行器纵向运动的动力学模型和参考模型的建立,以及基于此参考模型用简单自适应理论设计飞行控制律的方法,并且通过数值仿真进行鲁棒性能验证。仿真结果表明,所设计的控制律可以根据参考模型与实际系统输出之差自适应地调节控制增益,对模型参数不确定性具有较好的抑制作用,设计方法可行。     

气动伺服控制系统的自适应模糊控制器的研究

介绍了一种新型的自适应fuzzy PD控制器 ,并研究了它在气动伺服位置控制系统中应用的适应性问题和非线性摩擦力的补偿方法 ,提出了一种新的模糊逻辑控制补偿算法 .它通过一个自适应模型参数Ma的调整控制 ,提高了气动伺服系统的控制精度 .试验结果表明 :与传统的控制方法相比较 ,自适应fuzzy PD控制器具有动态性能好、自适应能力强和位置控制精度高等优点 .     

自适应模糊PID控制器的设计和仿真

在参数自适应模糊PID控制器的基础上,利用模糊推理的方法实现了对PID参数的在线自动整定,并且在MATLAB软件下将该控制器在某系统中的应用进行了研究,仿真结果表明,参数自适应模糊PID控制能使系统达到满意的控制效果,对进一步应用研究具有较大的参考价值.     

模型参考自适应电传飞行控制系统纵向控制律设计

针对电传飞行控制系统中被控对象模型参数时变的特点,应用模型参考自适应控制方法设计纵向控制律。论述飞机纵向运动的动力学模型和参考模型的建立,以及基于此参考模型用超稳定性理论设计自适应控制律的方法,并且通过仿真试验进行控制性能验证。仿真结果表明,所设计的控制律可以根据飞行状态的不同自适应的调节控制律,控制性能指标满足飞行品质规范要求,设计方法可行。     

起重机防摇摆模糊自适应PID控制的仿真

起重机起吊过程中,由于绳索摇摆,使吊物位置变化复杂,线路变化非线性,吊物位置不确定;而采用常规定参数PID控制难以解决货物位置控制问题,无法对起重机的位置和摆角进行精确控制。针对这些问题,采用拉格朗日能量法建立起重机起吊系统模型,提出一种基于模糊自适应PID控制的起重机起吊控制方法,结合模糊控制理论对PID参数进行自适应整定。仿真结果表明,与传统定参数PID控制相比,模糊自适应PID控制具有良好的适应性和鲁棒性,可提高起重机起吊系统的动态性能。     

未标定的视频小卫星深空目标凝视控制

设计了一种目标凝视自适应姿态控制方法,可以实现未知目标位置和未标定相机参数条件下的目标凝视控制。根据运动学方程提取出恰当的未知参数,从而将参数进行线性化表示;引入关于未知参数的势函数,确保参数矩阵的秩满足稳定性要求;采用了一个参数自更新律在线估计未知参数,提出了基于估计参数的自适应控制律。采用李雅普诺夫稳定性理论和芭芭拉特引理,证明了目标成像位置与期望成像位置的误差可以渐近收敛到零。仿真结果表明:目标位置未知且相机参数存在偏差的情况下,该自适应控制器能〖BHDWG8,WK10YQ,DK1*2,WK1*2D〗〖XCSC.TIF;%129%129〗听语音 聊科研与作者互动 够有效地对深空目标进行凝视观测。     

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。