变体飞行器有限时间切换H∞跟踪控制

针对变体飞行器变形过程中的跟踪控制问题,基于切换线性变参数控制理论建立了变体飞行器模型。为了抑制变形过程中控制器切换和不确定性的影响,保证闭环系统有限时间有界同时满足指定的H_∞性能指标,基于模态依赖平均驻留时间方法和多Lyapunov函数方法,提出一种切换有限时间H_∞跟踪控制器的设计方法,并分析了系统的有限时间鲁棒稳定性,通过求解线性矩阵不等式得到控制器存在的充分条件。仿真结果表明,所提方法能够使飞行器系统准确跟踪指令,且对于控制器切换和不确定性具有鲁棒性,降低了控制器设计的保守性。     

基于离线预测控制的旋转尾翼稳定弹解耦控制器设计

低速旋转尾翼稳定弹飞行过程中存在着气动交联、惯性交联和控制交联,为了实现稳定飞行,有必要进行解耦控制器设计。鉴于模型预测控制方法虽然具有较好的解耦能力和对建模精度要求不高的优点,但存在计算量大的问题,为此提出一种基于指令滤波器的离线模型预测控制方法。通过离线求解控制参数阵和在线查表应用的方式,将大量计算工作转为离线进行,以满足实时控制需求。将指令状态和系统输出跟踪误差积分引入预测模型中,充分利用被控对象和指令模型的动态特性,使得离线求解的控制参数阵能够较好地应对指令信号的变化。基于旋转尾翼稳定弹姿态控制进行仿真,对算法的有效性进行了验证,结果表明所设计的控制器能够确保飞行指令的稳定跟踪。     

基于深度强化学习的智能PID控制方法研究

针对复杂飞行器难以进行精确建模而导致的无法进行精确的过载跟随和抗干扰等难题,提出了基于深度强化学习技术的控制器设计方法,实现在飞行器模型不精确情况下的稳定控制。控制器采用PID控制结构,通过强化学习算法在线调整PID参数,研究飞行器的跟踪控制问题,实现了对典型指令信号的跟踪。对飞行器做定点仿真,仿真结果表明,当飞行器模型参数变化和外部干扰发生时,基于深度强化学习的智能PID控制器,可以实现对过载指令的精确跟踪。     

一类非线性系统的模糊可靠H∞输出跟踪控制

研究了一类非线性系统的可靠H∞输出跟踪控制问题。基于T-S模糊模型方法,在执行器发生故障的情况下,设计可靠控制器,使系统输出能跟踪参考信号,且跟踪误差满足给定的H∞跟踪性能。应用LMI方法,得到了非线性系统实现H∞输出跟踪的充分条件,以及相应的可靠控制器的设计方法。仿真结果表明所设计控制器的正确有效性。     

带襟翼的飞行器非线性控制系统分析和设计

以襟翼作为执行机构的面对称飞行器,研究其控制能力和自动驾驶仪设计。襟翼作为执行机构相比传统全动舵缺少方向舵,对缺少方向舵类型的控制方式,推导出此情况下的面对称飞行器动力学模型。基于该模型描述的非线性控制系统,采用微分几何方法进行能控性分析,证明该系统的弱能控性;应用求解状态依赖的Riccati方程方法,以襟翼为执行机构的面对称飞行器,设计非线性最优控制器。仿真结果表明,在系统弱能控性的基础上,设计的控制器能够在缺少方向舵的情况下,使得滚转角和纵向过载快速地跟踪指令。同时验证了飞行器双通道控制的可行性。     

变体飞行器LPV建模与内外环鲁棒控制

变体飞行器能够根据复杂的任务、环境等信息自适应地改变本体气动布局，从而达到特定飞行条件下的最优性能。针对一类翼展可自由伸缩的飞行器，研究了基于线性变参数（Linear Parameter Varying,LPV）系统的变体飞行器内外环鲁棒控制问题。采用Jacobian线性化方法建立变体飞行器LPV模型，将双环控制技术拓展到LPV模型中，采用线性二次型最优控制法（Linear Quadratic Regulator,LQR）设计内环控制器，并引入粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization,PSO）求出二次型系统的最优权值矩阵，在保证飞行器速度、高度稳定的基础上，有效降低了系统的超调量，提高了控制器的收敛速度。外环加入鲁棒H∞状态反馈控制器，并将输入变量扩展到系统状态中，进一步解决了变体过程中导致的舵偏指令过大的问题，保证了飞行器在变形过程中能够平缓过渡，并证明了该控制器满足二次Lyapunov稳定的线性矩阵不等式（Linear Matrix Inequality,LMI）条件。仿真结果表明：当存在一定的外部干扰时，所设计的内外环鲁棒控制器能够保证飞行器在整个形...     

临近空间高超声速飞行器自适应反演滑模控制

针对飞行器非线性动力学系统中存在的高度非线性、多变量耦合及参数不确定等特点,基于反演思想和滑模变结构控制方法,提出了一种飞行器自适应反演滑模控制器设计方法。该方法在反演设计的每一步都采用自适应滑模控制对各种不确定项及外界干扰进行补偿,避免了累积误差,实现对制导指令的鲁棒输出跟踪,并证明了跟踪误差收敛于原点附近任意小邻域。仿真结果验证了该方法满足跟踪性能要求。     

考虑执行机构死区的L1 自适应控制

针对执行机构存在死区,系统模型存在不确定性,飞行过程受到有界扰动的飞行器姿态控制等问题,设计了相应的L1自适应控制器.通过设计滤波器和自适应律,保证控制系统的快速自适应性和鲁棒性.考虑执行机构存在死区时控制指令的不同响应情况,推导了考虑执行机构死区的L1自适应控制系统的稳定条件.仿真结果表明:该方法能够对执行机构的死区特性进行自适应补偿,对参考指令的跟踪稳定有效,且对系统模型的不确定性和有界扰动具有强鲁棒性.     

临近空间高超声速飞行器反演滑模控制方法研究

针对飞行器非线性动力学系统中存在的参数不确定项和由于高速高热造成的未建模动态,基于反演思想和滑模变结构控制方法,设计了一种新的飞行器反演滑模控制器。该方法在反演设计的每一步都采用滑模控制对非匹配不确定项及未知干扰进行补偿,避免了累积误差,实现对制导指令的鲁棒输出跟踪,并证明了跟踪误差收敛于原点附近任意小邻域。仿真结果验证了方法的有效性。     

强冲击载荷下火箭炮位置伺服系统跟踪控制

针对火箭炮位置伺服系统,提出了一种基于干扰估计的鲁棒跟踪控制策略。考虑火箭炮运行过程中存在的系统参数摄动和复杂外干扰,将两者归为总干扰,采用有限时间干扰观测器对其进行了有效的估计,在此基础上进一步设计了基于指令信号的鲁棒反馈控制器,该控制器中使用指令及指令的导数代替状态反馈信息,从而避免了测量噪声带来的不良影响。通过Lyapunov理论证明了系统的稳定性。仿真结果表明,系统能够实现优良的跟踪性能,验证了控制器和有限时间干扰观测器的有效性。     

无人机编队保持反步容错控制

针对领导-跟随无人机编队中的执行器故障、不确定气动参数和外界扰动等问题,设计了无人机编队保持反步容错控制。建立了编队纵向、编队横向和编队高度三维误差模型,并将无人机本体方程分为快慢两个回路,建立包含外界扰动、不确定气动参数及执行器故障的无人机运动模型;设计内环容错控制系统,对编队外环控制器产生的指令信号进行跟踪。内环容错控制系统主要由3个部分组成：一是基于滑模观测器的故障检测和辨识,实现对故障执行器的定位和故障参数的辨识;二是将故障参数及干扰观测器与反步容错控制相结合,实现包容外界扰动、不确定气动参数和执行器故障的容错控制;三是内环容错控制系统稳定性分析。仿真结果表明,所提容错控制方法能够有效地实现无人机编队的飞行容错控制。     

非高斯噪声下基于Unscented粒子滤波器的非线性系统故障诊断方法

非高斯噪声下非线性系统的故障诊断中,一般是基于粒子滤波器的方法,但普通粒子滤波器通常会发生“退化”现象,严重影响故障的检测和诊断品质。本文通过引入Unscented粒子滤波器方法,利用Unscented变换对随机分布的非线性概率传递能力来产生建议分布,能明显地改善普通粒子滤波器的性能;然后,提出了基于该滤波器的序贯式故障诊断策略,采用负对数似然比方法监控系统的运行状态,故障发后利用状态联合估计器进行故障隔离。计算实例表明,该新方法能实时检测诊断出非线性系统的故障,同时能抑制非高斯噪声的影响。     

基于无线传输的某型导弹实时监测与故障诊断研究

针对某型导弹武器装备系统庞大、技术密集、故障检测过程繁琐的特点,提出了一种基于无线传输技术的在线实时监测与故障诊断方案.系统中,各检测仪与各单机之间通过无线技术来实现各信号的传输,检测设备直接设计安装在装备上,从而减少了各单机检测之前的繁琐准备工作,实现了诊断过程的简单、快速化.该方案采用多级分布式处理技术,实现了检测信号的高速采集,并运用模式识别与人工智能等技术来实现设备工作状态的自动搜索与实时监测.研究表明,该技术方案能实现该型装备故障诊断的快速、准确定位与实时监测.     

基于Internet的远程故障诊断系统

某型发动机Internet远程故障诊断系统由现场监控机、Web服务器、数据库服务器和远程客户机组成.采用LabWindows/CVI建立虚拟仪器环境.现场虚拟仪器支持DataSocket传输协议与远程用户通讯,接受远程客户命令和参数.远程用户通过Web浏览器可对现场监控机发出监控命令,获取发动机状态数据.出现异常数据,服务器端即可调用推理模块结合征兆库和知识库,实现网上在线诊断.     

用JTAG烧写Flash的方法

利用JTAG烧写Flash的方法是通过并口把PC与主控芯片的JTAG连接,PC向Flash的特定地址发出控制命令,把烧写的目的数据、地址和控制信号经JTAG TDI串行输入到对应的边界扫描单元.调用putp函数转换TAP状态,更新引脚状态后从系统总线输出到JTAG,即完成烧写操作.     

PLC控制系统的故障诊断技术

PLC控制系统故障诊断包括外设、系统和硬软件诊断.其块堆栈、中断堆栈和局部堆栈通过系统自诊断可自动生成各部分状态,经编程器读写状态字和控制字能判断系统故障原因和部位.调用编程器的状态测试、输入/输出信号、与内存比较可实现PLC自诊断.输入开关、输出指示灯用直接检测法检测.在系统初始化程序中插入键短路检测程序可判断键的故障.首发故障使用程序中定义首发故障标志而诊断.     

基于局部线性模型树模型的柴油机进气系统漏气和堵塞故障诊断

柴油机进气系统漏气和堵塞等性能退化型故障将会导致排放恶化和经济性下降。针对进气系统具有较强的非线性,难以建立精确的数学模型问题,提出基于局部线性模型树（LOLIMOT）模型的故障诊断方法,为在线故障诊断提供一种思路。提取进气压力波的一次谐波信号幅值与相位、充量系数为故障特征,采用 LOLIMOT方法对充量系数、进气压力波动幅值与相位信号建立基于发动机转速和进气密度的参考模型;采用奇偶方程生成3个残差信号,计算各个残差信号的阈值;分析残差信号和故障类型的映射关系。结果表明：所建进气压力波动幅值LOLIMOT模型、进气压力波动相位LOLIMOT模型、充量系数模型验证数据与模型仿真数据具有较高线性相关度;采用充量系数、进气压力波幅值与相位为故障特征值建立的LOLIMOT模型生成残差信号的故障诊断方法,可诊断进气系统漏气故障和中冷器堵塞故障。     

基于驱动端电流检测的电磁阀故障诊断研究

提出基于驱动端电流检测的电磁阀故障诊断方法,研究了电磁阀驱动端电流特性及故障阀电流特征分析和识别方法。利用AMEsim软件搭建电磁阀的机、电、液模型,分析其驱动端电流与阀芯位移的关系;采集正常、弹簧断裂、阀芯轻微卡滞和阀芯完全卡死4种状态下的电流信号,分析不同状态的电流特征;针对驱动端电流为直流阶跃信号的特点,选取电流变化率为特征曲线,采用“能量-故障”的诊断方法,利用3层小波包分解对信号进行重构,并提取相应频带能量作为特征向量;利用前馈反向传播(BP)神经网络对提取的特征向量,对电磁换向阀模式识别和故障诊断。实验结果表明：基于“能量-故障”的诊断方法能较好地区分电磁阀的不同状态,并且经过训练的BP神经网络能够准确判别电磁阀的正常、弹簧断裂和阀芯卡死3种状态。