杂草入侵ABC算法及其在控制分配中的应用

针对广义逆在进行控制分配时存在分配效率较低的问题,提出了一种新的控制分配方法.首先,利用人工蜂群算法(ABC)对伪逆阵进行寻优,选择较大的转矩可达集体积,从而提高系统的分配效率;然后,采用杂草入侵算法中的子代空间扩散机制和繁殖机制,分别取代了ABC中盲目性的进化方式和轮盘赌式的选择策略,解决了该算法可能出现收敛速度降低和陷入局部最优等问题;最后,通过仿真验证了提出的控制分配方法能有效地解决多操纵面飞机的控制分配问题.     

不确定条件下控制分配问题的鲁棒优化方法

针对具有冗余执行机构的过驱动系统, 在考虑控制效率不确定性的条件下, 提出了一种基于鲁棒优化理论的控制分配算法. 研究了原始不确定鲁棒优化模型的建立和基于椭球不确定集的鲁棒对等式的转化问题, 并推广到可由锥二次不等式表示的不确定集的情况. 讨论了鲁棒优化控制分配算法的求解方法及其计算复杂度. 最后, 针对多操纵面飞机的最优控制分配问题与传统算法进行了仿真比较, 结果表明鲁棒优化算法能有效降低控制效率不确定性的影响, 使分配结果更为合理, 从而具有更好的鲁棒性, 同时能有效提高操纵面故障情况下闭环系统的控制重构能力, 很好地改善了飞控系统的性能.     

基于粒子群优化算法的广义逆控制分配方法

为了获取具有最高分配效率的加权矩阵,将粒子群算法应用于广义逆控制分配法设计,通过计算不同广义逆阵所能有效分配的转矩可达集体积,来选择具有最高分配效率的加权矩阵。以某飞机的控制效率矩阵进行基于广义逆分配法分配器设计,通过粒子群算法对加权矩阵进行寻优,有效地选取了具有最优分配效率的广义逆阵,显著地提高了分配器的分配效率。     

平流层演示验证飞艇可重构控制系统设计

采用加权广义逆方法,设计"致远一号"平流层演示验证飞艇的可重构控制系统,当执行机构发生故障时,不需改变控制律,只需改变操纵效率加权矩阵的权值就可实现快速重构;飞艇配置有混合异类执行机构,各执行机构对飞艇运动存在操纵冗余和驱动耦合;引入间接控制向量,建立执行机构故障类型与操纵效率加权矩阵取值对照表,解决飞艇非线性操纵的控制分配与重构问题。给出系统正常和故障情况下,高度和偏航角跟踪仿真试验。结果表明,系统正常时,各执行机构复合控制飞艇,响应时间最短,实现混合异类执行机构配置下的优化控制分配;当其中一个执行机构故障时,系统仍能实现期望的动态性能,实现快速重构。     

一种基于多极裁剪的广义逆控制分配算法

广义逆控制分配法的分配效率取决于控制效率矩阵伪逆的选择,但是所有伪逆阵都不能实现转矩可达集的完全分配.为解决这一问题,本算法根据飞行包线内转矩向量的特点在转矩可达集空间的不同方向上对伪逆阵进行裁剪,使不同包线区域内的转矩向量经过不同的伪逆阵进行分配,从而来提高广义逆控制分配法的分配效率.为验证改进算法的有效性,利用某飞机的数据进行仿真验证,结果显示该算法可以对转矩可达集内的转矩实施有效的分配,显著提高了分配器的分配效率.     

基于EAM的控制分配设计策略在控制律设计中的应用

针对现代先进飞机的多操纵面气动布局和传统特征结构配置方法(EAM)设计控制律时存在的问题,提出了一种基于EAM的多操纵面控制分配设计策略.通过模块化设计,使控制律与分配律分别独立设计.首先,基于传统EAM设计三轴指令跟踪控制的传统控制律,得到三轴虚拟控制指令.然后,用控制分配方法对多操纵面进行协调分配,发挥冗余操纵面的...     

飞机操纵面故障的模糊差分进化识别方法

为提高飞机操纵面故障诊断的准确性,提出了一种模糊差分进化故障识别方法以进行飞机操纵面故障诊断。以高维大样本数据为研究对象,基于常规的模糊聚类方法,采用差分进化算法对聚类中心值进行编码,从而提高算法的全局寻优精度和稳定性。以某飞机操纵面常见故障为例进行了仿真验证,仿真结果表明该方法能有效识别出操纵面故障,并且算法简单、稳定可靠。     

飞机舵面结构故障检测与重构的模糊观测器方法

本文提出了一种基于模糊观测器的飞机舵面故障检测与重构控制策略 .该方法在模糊输出观测器的基础上 ,构造了反映飞机舵面结构故障的残差信息 ,以进行快速的故障检测和重构控制 .针对某型飞机舵面结构故障的仿真验证了本文方法的有效性     

多操纵面飞机变参数动态控制分配策略

针对操纵面饱和时混合优化控制分配效率低的问题, 提出一种包含执行器动态的多操纵面变参数控制分配策略. 考虑执行器物理约束和动态特性, 构建多操纵面飞机控制分配模型. 以权系数变换矩阵为参数, 将非线性混合优化控制分配律线性化. 分别建立忽略和包含执行器动态的变参数控制分配线性矩阵不等式优化模型, 并研究控制分配系统对参数变化的灵敏度. 仿真结果验证了变参数动态控制分配策略的有效性.

     

近空间无尾飞行器解耦与控制分配方法研究

关于飞行器稳定性优化控制问题,由于近空间无尾飞行器具有典型的通道间强耦合且多个操纵面介入单个通道控制,执行机构的复杂化和非线性导致控制系统设计实时性和响应性差,精度达不到要求。为提高姿态控制器控制精度,减小力矩分配误差,提出通过解耦控制系统和控制分配逻辑来分别解决对象的耦合和多操纵面的力矩分配问题。通过将动态逆设计方法与变结构控制理论相结合,设计了一种强鲁棒性的解耦控制律,并在加权伪逆算法的基础上,提出采用舵面偏角修正操纵面的效率矩阵,从而实现了强耦合非线性对象的高精度控制。仿真结果表明,控制器解耦效果良好且具有较强鲁棒性,控制分配算法减小了80%力矩分配误差,满足了飞行器的控制需求。     

存在整数约束的分布式驱动变体飞行器控制分配

针对一类含有整数控制约束的分布式驱动变体飞行器在线控制分配问题,提出了一种基于布谷鸟搜索算法的求解策略.首先,考虑到指令分配误差以及作动器的损耗,将飞行器在线作动器控制分配问题表示为一类整数规划问题.然后,设计改进的布谷鸟搜索算法求解作动器的控制指令,采用Tent混沌映射初始化种群、自适应的步长控制量等措施提高算法的搜索效率.最后,将提出的控制分配方法应用于一类新型操纵面飞行器,仿真结果验证了该方法的有效性.     

Research on allocation efficiency of the redistributed pseudo inverse algorithm

Allocation efficiency is an important performance index to measure the quality of the allocation algorithm. In order to compute the efficiency, the volume of the subset of attainable moments must be solved. The efficiency of the redistributed pseudo inverse (RPI) algorithm depends on the choice of the pseudo-inverse matrix. The subset of attainable moments of RPI is a complex non-convex polyhedron. By analyzing twodimensional and three-dimensional allocation problems with a micro-element method, here we pro...     

改进的广义预测算法在过热气温控制中的应用

针对传统广义预测控制算法（GPC）的计算量大这一缺陷,结合隐式广义预测算法（IGPC）和基于柔化矩阵的广义预测算法,通过辨识参数和输入增量引入柔化系数矩阵进行约束的方法对原算法进行改进,算法只精确计算当前时刻的控制作用而对未来时刻的控制序列进行离线近似计算.该算法简单,不必求解丢番图（Diophantine）方程和矩阵求逆,减小了在线计算量,确保了系统的快速性,并能够将输入很好地控制在约束范围之内,并具有良好的控制性能.同时隐式广义预测算法对模型的阶次、参数的变化都有较好的鲁棒性,能适应电厂过热汽温的控制.     

神经模糊逆模/PID复合控制在CSTR中的应用

研究了基于广义基函数神经模糊模型的逆系统实现及其直接逆模控制,并提出将直接逆模控制与PID反馈控制相结合的复合控制策略,该控制策略已应用于CSTR的反应浓度控制,仿真结果表明,神经模糊逆模／PID复合控制能克服因辨识逆模型不精确引起的缺陷,并具有良好控制性能。     

基于分布式一致性的无人机编队控制方法

多无人机系统中,系统状态的一致性是实现多无人机协同控制的基础,针对多无人机中存在的三维空间编队控制问题,提出一种分布式一致性的无人机编队协同控制方法。在主机-从机组成的多无人机系统的基础上,引入分布式结构,设计无人机控制系统模型并建立无人机编队协同机制。根据协同机制设计基于一致性算法的协同编队控制器、基于匈牙利算法的任务分配策略以及避障策略。分别在简易模拟器和基于ROS-Gazebo的实景模拟器中仿真验证了协同控制方法的有效性。结果表明：无人机群能够有效地完成协同编队任务,并且可以通过调整层次结构进行有效编队重构。     

先进布局无人机多目标自适应概率引导控制分配

针对先进布局无人机多操纵面冗余的控制分配问题, 提出一种基于自适应概率引导的混合多目标控制分配方法. 首先, 根据冗余舵面操纵特性, 建立带约束的舵面动态效能模型, 提出精度需求不同的混合多目标优化指标. 随后, 为了综合平衡各目标寻优精度与求解速度提出基于自适应概率引导的多目标粒子群控制分配方法. 该方法根据各目标最优值与期望精度差值构建自适应概率函数, 依概率选择全局最优解, 引导种群向各目标期望精度方向精细搜索以提升算法解算精度, 减少无用搜索以提高求解速度; 同时, 根据收敛性指标增加变异因子, 避免算法陷入局部最优. 最后, 仿真验证该方法可有效处理舵面耦合及非线性特性, 减少能耗损失, 实现操纵面多目标控制分配, 使得无人机快速平稳跟踪控制指令.     

基于模糊算法的视频云平台控制仿真

采用以往传统方法对视频云平台进行控制,对视频云平台进行控制,提升平台的运行效果,但传统方法的资源配置利用率均较低,所以提出一种基于模糊算法的视频云平台控制方法。利用优化后模糊算法建立视频云平台的云资源预测模型;通过该模型对视频云平台进行资源配置,实现对视频服务的优化管理,进而完成视频云平台控制。将上述方法与传统方法的资源配置利用率进行对比,仿真结果表明,上述方法的带宽、内存与CPU的资源配置利用率均高于传统方法。     

基于神经网络的机械臂的力控制方法

本文提出一种基于神经网络的力控制方法，由两个串联的神经网络构成机械臂的力控制器，其中一个网络用来学习机械臂本身的逆动力学系统，而另一网络用来学习未知的被接触环境的动力学特征，这种方法避免了困难的接触环境建模问题。一个 双连杆机械臂的力控制的仿真实验描述了种种方法的有效性。