基于模型跟踪变结构控制的飞行重构控制律设计

提出一种基于模型跟踪变结构控制的飞行重构控制律的设计方法.利用该方法能实现受控对象对理想模型较高精度的跟踪,使重构飞行控制系统具有较好的控制性能.首先设计了一个比例-积分滑模面以确保消除稳态误差,采用极点配置技术使滑模具有良好的动态品质,其次利用饱和控制技术来减少变结构控制引起的抖振现象,最后以某型飞机纵向飞行控制系统为例进行了相应的数字仿真.结果表明重构系统不仅实现了无抖振模型跟踪,而且还具有较强的鲁棒性.     

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。     

大系统递阶协调的自校正控制方法

本文基于大系统理论和递阶离散系统辨识方法的思想,提出了大系统递阶协调自校正控制算法,并用仿真实例验证了算法的可行性。     

基于QPSO算法的支持向量机参数优化研究

应用具有量子行为的粒子群优化算法,对支持向量（SVM）进行参数优化研究．根据支持向量机的分类准确率和泛化能力之间的关系,应用QPSO算法选取比较优秀的参数模型,比较参数模型的各项性能,选取最适合实际需要的参数模型．仿真表明,QPSO算法的SVM模型与PSO算法相比在分类准确率和泛化能力上均获得更好的效果,经QPSO优化后的SVM整体性能明显提高．     

基于SADRC的四旋翼飞行器姿态解耦控制方法

针对线性自抗扰(Linear Active Disturbance Rejection Control,LADRC)在四旋翼飞行器姿态控制中存在初始状态误差较大时可能产生"峰值"现象的问题,提出了一种基于线性/非线性自抗扰切换控制(Switch in linearnonlinear Active Disturbance Rejection Control,SADRC)四旋翼飞行器控制方法。以实验室现有的3-DOF四旋翼飞行器平台为研究对象,建立了其姿态的数学模型,引入SADRC对其基本原理进行了介绍;基于SADRC设计了四旋翼飞行器姿态解耦控制器,并对系统单通道的稳定性进行了分析;对控制方法进行了实验验证。结果表明,SADRC控制器可有效避免LADRC控制器因为初始状态误差引起的"峰值"问题,抗干扰性能进一步提高。     

一种改进的地磁平缓区的地磁匹配算法

地磁匹配在磁场特征不明显的区域往往难以得到理想的匹配结果,在分析误匹配原因的基础上提出了一种改进的匹配算法。该算法先基于两个地磁矢量进行粗匹配,进一步缩小搜索范围,然后以地磁信息熵为目标函数,利用粒子群优化算法进行精匹配以提高磁场平缓区的匹配结果。算法尽可能少地引入地磁矢量,又保证了一定的匹配精度,兼顾了地磁基准图制图的复杂性与匹配精度。     

线性控制系统的渐近跟踪控制与干扰解耦的设计及仿真

基于内模原理,针对线性控制系统设计了系统输出对参考信号的渐近跟踪控制和干扰解耦,同时实现了系统的镇定,并给出了设计算法和算例,通过MATLAB软件进行仿真,验证了该方法的有效性。     

基于MATLAB／SIMULINK的某型高炮伺服系统的仿真研究

伺服系统是高炮系统的重要组成部分.基于MATLAB环境中的SIMULINK仿真软件,对某型高炮伺服系统进行了动态仿真和分析,仿真结果可用来指导实际系统的参数调整.     

降维状态观测器的两种设计方法及算例

降维状态观测器是非常重要的一类观测器,它使采用状态反馈构成闭环系统的物理实现成为可能。降维状态观测器的设计方法很多,笔者在一种常用设计方法的基础上,推导出对应的另一种设计方法,这将使降维观测器设计考虑的情况更全面,为使用方便,针对这两种方法给出了算例。     

非线性系统的神经网络广义预测控制

研究了神经网络广义预测控制方法在非线性系统中的应用，基于BP网络构造神经网络预测器，利用非线性系统的开环输入输出数据离线训练神经网络，根据拟牛顿BFGS优化算法使得二次型性能指标函数达到最小，得到了最优的控制序列。同时给出了神经网络广义预测控制算法的步骤，讨论了提高系统鲁棒性的措施。仿真结果表明，这种神经网络预测控制算法具有响应速度快、控制效果好和跟踪精度高等特点。