高超声速飞行器调度双模预测控制方法

针对一类具有大包线飞行和快时变特性的高超声速飞行器,采用多个线性时变(LTV)多胞模型近似地描述高超声速飞行器的纵向非线性模型.对于各LTV多胞模型,离线设计局部双模预测控制器来显式地处理控制输入和状态的约束问题,并获得相应的稳定域.然后,构造各局部控制器间稳定的切换策略.仿真结果表明,所提方法在控制输入和状态满足给定的约束范围情况下,不仅能更快地跟踪较大范围的速度和高度的指令信号,而且大幅减少了在线计算时间.     

高超声速飞行器应用保护映射的大包线控制律

针对高超声速飞行器模型具有高度非线性和易变的动态特性,应用保护映射理论提出了一种高超声速飞行器大包线控制律设计方法.首先,结合间隙度量理论建立高超声速飞行器线性变参数(linear parameter-varying,LPV)模型,然后设计控制器结构并计算初始点的控制器参数,并根据保护映射理论分析初始控制器使闭环系统稳定的参数区间,通过迭代运算自适应地获得满足性能要求的控制器参数集合.仿真结果表明,建立的LPV模型具有良好的精确度;所设计的大包线控制律能够满足高超声速飞行器的性能要求,并且保证系统在飞行域内全局稳定.     

基于神经网络补偿的高超声速飞行器滑模控制

针对吸气式高超声速飞行器的轨迹控制问题,提出了一种基于自适应径向基函数(RBF)神经网络的滑模控制方法.建立了高超声速飞行器的纵向动态模型;设计了滑模控制器,利用自适应RBF神经网络对系统不确定项进行在线逼近,对滑模控制器进行补偿;基于李雅普诺夫的稳定性分析证明了闭环系统的稳定性.仿真结果表明:控制系统能够实现对于高超声速飞行器给定指令的有效跟踪.     

高超声速飞行器考虑数据丢失的预测控制研究

以高超声速飞行器纵向通道为研究对象,考虑飞行器控制系统中传感器–控制器以及控制器–执行器通道均存在数据丢失的问题,提出一种能有效处理丢包的预测控制方法。首先,对高超声速飞行器纵向通道非线性模型进行局部小扰动线性化,得到平衡点处线性化模型;接着,建立有数据丢失的系统动态模型,使用终端状态约束集和终端代价函数方法设计预测控制器并设计相关补偿策略,以实现高超声速飞行器输入指令的跟踪;最后,基于MATLAB和Truetime平台进行数值仿真。结果表明,所设计的预测控制器能保证系统在出现数据丢失时具有良好的跟踪性能和鲁棒性。     

基于模糊系统的高超声速飞行器预测控制

高超声速飞行器跨临近空间飞行,具有高超声速、参数时变等特征。本文针对具有大范围时变参数的高超声速飞行器,为使其能有效地跟踪飞行器的高度和速度指令,将基于模糊系统的预测控制应用于高超声速飞行器的轨迹控制中,给出了详尽的设计方法。根据系统的跟踪误差在线调整模糊系统的权值,使其一致逼近高超声速飞行器模型中的未知非线性函数,基于李亚普诺夫原理,推导了规则参数调整的自适应律。仿真结果表明该算法对系统的不确定性有较强的鲁棒性,使高超声速飞行器控制系统具有较好的动态与静态品质,可应用于临近空间飞行器轨迹控制等领域。     

基于特征模型的高超声速飞行器自适应控制研究进展

钱学森先生1945年在论文《论高超声速相似律》中,首次提出了高超声速(hypersonic)的术语.高超声速飞行器具有的强大的军事和民事应用前景,20世纪80年代初,在世界上掀起了研究和发展高超声速飞行器的热潮,其中高超声速飞行器控制是其关键科学和技术问题之一.高超声速飞行器的研究取得了大量理论成果,与其形成鲜明对比的是,高超声速飞行器在试飞实验中却遇到了很大困难,例如X–51A,HTV–2.这种现象不得不引发我们进行深入思考.由于高超声速空气动力学研究的局限性,导致目前所建立的高超声速飞行器的动力学模型,与真实系统相比,其结构和参数不确定性非常大,它从根本上限制了控制理论和方法的研究.并且由于高超声速飞行器动力学模型的复杂性,导致目前工程应用中的控制方法复杂化.因此,针对高超声速飞行器控制问题,需要深入开展气动、控制交叉学科的研究,以及适于工程应用的自适应控制的研究.针对上述问题,我们开展了一定的研究.我们建立了三轴耦合的高超声速飞行器被控对象类X–20及其气动模型,并结合工程应用,直接针对表格形式的气动模型开展控制研究.针对强耦合和无解析动力学的控制问题,特征模型理论有其独特优势.近年来,我们系统研究了基于特征模型的高超声速飞行器的爬升、滑翔和再入控制问题.本文首先介绍特征模型理论和方法,进而综述和分析基于特征模型的高超声速飞行器自适应控制的研究进展,并提出进一步需要研究的问题.     

高超声速飞行器最优PIF-LQR控制器设计

以一类通用高超声速飞行器的非线性纵向模型为研究对象,对其线性化后,应用LQR理论设计了一种多输人多输出的最优控制器.通过引入比例积分滤波器(PIF),有效地抑制模型参数变化所引起的扰动,实现飞行器对速度和高度变化指令精确跟踪.将所设计控制器应用于具有不确定参数的高超声速飞行器扰动模型,通过仿真对控制器的鲁棒性进行评估.仿真结果表明,尽管存在参数不确定性,所设计控制器能够满足高超声速飞行器在复杂飞行条件下的控制要求,具有较强的鲁棒性.     

基于多环QFT的高超声速飞行器鲁棒控制

阐述了定量反馈理论(QFT)的基本原理和设计方法,针对超燃冲压发动机不同工作状态时高超声速飞行器不确定性模型,应用多环QFT设计了高超声速飞行器纵向飞行控制系统;仿真结果表明,运用QFT方法设计的控制系统不仅具有良好的跟踪性能和抗干扰性能,而且能够很好地解决飞行控制系统由于模型参数具有不确定性而造成的控制系统鲁棒性设计问题,并从工程应用角度为高超飞行器纵向飞行控制系统提供了一种鲁棒控制设计方案。     

高超声速飞行器基于Back-stepping的离散控制器设计

!根据高超声速飞行器纵向模型的特点,提出了基于Back-stepping的离散控制器设计方法.首先通过合理的简化,将飞行器的模型转化为连续非线性系统的严格反馈形式;然后采用欧拉法得到其近似的离散模型,根据近似离散模型并结合Back-stepping和反馈线性化方法,设计了高超声速飞行器的离散控制器.利用高超声速飞行器的纵向模型对算法进行仿真验证,得到了较为满意的控制效果.

     

高超声速飞行器基于Back-stepping的离散控制器设计

根据高超声速飞行器纵向模型的特点,提出了基于Back-stepping的离散控制器设计方法.首先通过合理的简化,将飞行器的模型转化为连续非线性系统的严格反馈形式;然后采用欧拉法得到其近似的离散模型,根据近似离散模型并结合Back-stepping和反馈线性化方法,设计了高超声速飞行器的离散控制器.利用高超声速飞行器的纵向模型对算法进行仿真验证,得到了较为满意的控制效果.     

受复杂多通道通信约束的网络化系统H2/H∞滤波

多通道网络化系统中每个通道存在不尽相同的网络不确定性因素, 使得H₂/H_∞ 滤波更加困难. 对此, 提出一种受多通道通信约束的网络化系统滤波方法. 首先, 基于最大数据包错序思想解决了传感器到滤波器之间的复杂多通道通信约束的问题; 然后, 建立了更加普适的融合多通道通信约束的滤波误差动态系统模型, 证明了在已知最长网络延时和最大连续丢包数情况下, 所设计的滤波器可使系统随机稳定且满足??2/??∞ 性能指标. 仿真结果表明该方法可行且有效.

     

离散LPV重复过程的l2-l∞ 动态输出反馈控制

探究离散线性参数变化(LPV) 重复过程的l₂-l_∞ 动态输出反馈控制问题. LPV 重复过程是一类复杂的时变2D 系统. 对于整个参数变化空间, 传统方法是基于二次稳定框架设计过程的控制器, 具有较大的保守性. 这里利用参数依赖Lyapunov 函数, 设计离散LPV 重复过程的参数依赖鲁棒l₂-l_∞  动态输出反馈控制器, 可确保闭环离散LPV 重复过程沿通道渐近稳定, 且具有一定的l₂-l_∞  扰动抑制水平. 最后, 仿真结果验证了所提出方法的有效性.

     

基于多LPV 模型的调度离线鲁棒预测控制

针对一类具有大工作区域和快时变特性的约束非线性系统, 采用多个线性参数时变(LPV) 模型近似描述原非线性系统. 对于各LPV 模型, 设计基于参数独立Lyapunov 函数的局部离线预测控制器. 构造各局部控制器间的切换策略, 在保证切换稳定性的同时, 使相互重叠的稳定域覆盖期望的工作区域. 仿真结果表明, 相比于已有的调度预测控制方法, 所提出的方法不仅能够保证控制输入在给定的约束范围内, 而且在局部控制器切换次数少的情况下, 获得良好的控制性能.

     

具有随机采样特性的网络化系统H∞ 滤波

研究一类具有随机采样特性的网络化系统H∞滤波问题.通过将传感器的随机采样过程建模成马尔可夫链,将数据量化作用转化为模型的参数不确定性,并用二值随机变量描述丢包过程,从而用一个多随机变量的马尔可夫不确定性模型来描述滤波误差系统.应用Lyapunov稳定性理论和随机系统分析方法,导出了滤波误差系统随机稳定且具有给定H∞性能的充分条件,并给出了滤波器的设计方法.仿真结果验证了所提出方法的有效性.     

不确定线性时变时滞系统的鲁棒H∞ 滤波

研究一类不确定线性连续时滞系统的改进鲁棒H∞滤波问题.采用时滞分解方法,构造一种新的Lyapunov-Krasovskii泛函,并基于一种积分不等式讨论了确定性系统的H∞性能分析问题.然后,借助于线性化技术,以线性矩阵不等式(LMI)的形式给出了滤波器存在的充分条件,并将确定性系统滤波器设计方法扩展到凸多面体不确定性情形.最后通过仿真算例说明了该方法的有效性.     

不确定多智能体互联动态系统分布式鲁棒H∞协同控制

研究一类具有时延和切换拓扑的不确定多智能体互联系统的分布式协同控制问题,提出一类分布式鲁棒H∞协同控制器.该控制器能够在满足期望的H∞性能指标的前提下,使得所有智能体鲁棒地跟踪虚拟Leader.针对所提出的分布式H∞协同控制器,借助Lyapunov-Krasovskii泛函,利用线性矩阵不等式,推导出一系列充分(必要)条件,并且在通信拓扑连通的前提条件下,给出整个闭环系统的稳定性证明.仿真实例表明了所提出方法的有效性.     

四旋翼无人机L1 自适应块控反步姿态控制器设计

针对四旋翼无人机的姿态控制问题,提出一种L1自适应块控反步控制方法.将四旋翼姿态运动模型转化为一类多输入多输出不确定非线性系统的形式;根据该系统严格反馈的结构特点,对外回路设计了块控反步控制器;针对内回路存在的外部干扰和内部参数摄动等不确定性,引入L1自适应控制思想补偿其影响.稳定性分析表明闭环系统内所有信号一致有界.仿真和姿态稳定实验验证了所提控制策略的有效性和鲁棒性.     

具有时延和丢包的NCS鲁棒H∞控制

针对一类含有不确定参数的网络控制系统(NCS),研究网络中存在时延与丢包情况下的鲁棒?∞控制问题.构造一个新的Lyapunov-Krasovskii泛函,并基于改进的Wirtinger不等式推导出闭环NCS渐近稳定且满足?∞性能的充分条件,该条件能得到比已有文献保守性更小的结果.给出线性锥补算法以实现次优鲁棒?∞控制器增益的求解.最后通过多个数值实例验证了所提出方法的有效性.     

基于施密特正交马田系统和φs转换的灰模糊积分关联度决策模型

针对传统灰关联度不能有效处理属性间存在的交互作用问题,定义了灰模糊积分关联度的概念,并给出了利用Фs函数将属性权重与属性间的交互度转换为λ模糊测度的方法;对于属性权重的计算,提出一种利用施密特正交马田系统计算属性权重的方法,该方法不但考虑了决策者的主观偏好,而且可以消除属性间的重叠信息,从而使权重的计算更加合理;构建了灰模糊积分关联度决策模型,并给出了详细的决策步骤.最后,通过实例验证了所提出的决策模型的可行性,并分析了不同交互度对决策结果的敏感性.     

具有平衡点漂移的非线性系统参数H∞ 控制

针对具有参数不确定性的非线性系统, 研究其参数H_∞ 控制问题. 首先, 当外界扰动输入为零时, 利用非线 性代数方程给出非线性系统平衡点存在区域; 然后, 当外界扰动输入不为零时, 设计状态控制器, 通过Lyapunov 函数 法, 推导出使闭环系统参数稳定且满足H_∞ 性能指标的充分条件. 仿真结果表明, 所设计的H_∞ 控制器能有效地稳定 非线性系统, 并且具有一定的H_∞ 性能指标.