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。     

基于模糊逻辑的自适应全局Terminal滑模控制

针对一类不确定非线性系统,分为已知名义模型和不确定模型两部分,考虑不确定因素的上界已知和未知两种情况,设计一种全局Terminal滑模和基于模糊逻辑的自适应全局Terminal滑模控制器,使得系统能够很好地跟踪参考输入,并且滑模控制的抖振在使用模糊系统逼近不确定参数上界时有所减弱,系统具有滑模控制所具有的鲁棒性.最后的仿真证明了理论分析的正确性.     

基于模糊逻辑的自适应全局Terminal滑模控制

针对一类不确定非线性系统，分为已知名义模型和不确定模型两部分，考虑不确定因素的上界已知和未知两种情况，设计一种全局Terminal滑模和基于模糊逻辑的自适应全局Terminal滑模控制器，使得系统能够很好地跟踪参考输入，并且滑模控制的抖振在使用模糊系统逼近不确定参数上界时有所减弱，系统具有滑模控制所具有的鲁棒性。最后的仿真证明了理论分析的正确性。     

基于线性矩阵不等式的不确定非线性系统H∞控制

不确定非线性系统的H∞状态反馈控制采用T-S模糊模型.利用线性矩阵不等式设计控制器.且充分注意各子系统间相互作用,得到H∞状态反馈控制器存在的矩阵条件.并给出设计不确定非线性系统H∞状态反馈控制器的系统化方法.以Lorenz系统为例进行数值仿真,结果表明该控制器能使受控系统达到H∞性能指标.     

一种飞控系统稳定模糊控制器的设计方法

基于T-S线性模型的模糊控制系统稳定性条件,针对飞控系统的模型特点,建立了其T-S模糊模型,并利用现代控制理论中的状态反馈方法,结合并行分布补偿(PDC)的思想,借助求解一组线性矩阵不等式(LMI)设计了一种模糊控制器,所设计的控制器能保证闭环系统的全局渐近稳定.从仿真结果看到了方法的有效性,验证表明控制器具有较强的鲁棒性.     

采用遗传算法优化的模糊控制系统

针对倒立摆系统动态模型,采用模糊控制方法,设计基于状态反馈的T-S型模糊控制器.其采用实数编码,每条染色体对应一个模糊控制器,隶属函数则采用相关正态函数.由此运用遗传算法对模糊控制器参数进行寻优设计.仿真结果表明该方法优于传统极点配置的方法,提高了系统的鲁棒性.     

一种混沌鲁里叶系统的T-S 模糊控制方法

研究鲁里叶混沌系统的稳定控制问题,提出一种新型模糊控制方法。利用李亚普诺夫指数稳定定理和反馈控制思想,在用T-S模糊模型重构系统结构的基础上,给出连续T-S模糊模型指数稳定的充分条件,并设计出一种基于并行分布补偿技术的状态反馈控制器。再用线性矩阵不等式求出模糊控制器的参数。仿真结果良好,验证了控制器的有效性。     

移动机器人路径跟踪的自适应控制

提出一种结构简单的自适应控制器，控制器是由模糊神经网络和PD控制器并行控制移动机器人路径跟踪。在初始阶段，PD控制器控制路径跟踪并提供控制经验给模糊神经网络学习。在学习信号触发器的管理下，可以在线学习自适应调整模糊神经网络的参数。模糊神经网络控制器既推理产生控制规律，也辩识移动机器人动力学模型，通过BP学习算法实时在线调整自身参数达到路径跟踪自适应控制目的。     

微型无人直升机自适应路径跟踪控制

针对微型无人直升机惯性参数不确定并受外部扰动的情况,提出了一种新的自适应路径跟踪控制方法。该控制方法采用了双回路结构,外回路结合无人直升机的特点,设计了基于制导律的路径跟踪控制器,通过控制无人直升机升力和姿态完成对期望路径和期望速度的跟踪;内回路设计了基于L₁自适应算法的姿态控制器,经自适应律对惯性参数以及外部扰动进行实施估计和补偿,通过控制无人直升机的力矩达到跟踪期望姿态的目的。双回路控制器能够避免设计欠驱动系统带来的问题和困难,并由时标分离原理,能够证明有惯性参数不确定性和扰动情况下的系统跟踪误差一致有界。最后,对所设计的控制方法进行了数值仿真与飞行实验,验证了控制算法的可行性和性能。     

不确定参数摄动的高超声速飞行器滑模控制

针对系统内不确定性参数摄动的高超声速飞行器(Hypersonic Vehicles,HV)模型,考虑到传统气动系数简化模型无法真实反映飞行器的气动特性和高超声速下某些不确定性参数摄动的问题,提出了一种改进的气动系数模型,利用改进模型得到准确的气动系数参数,设计了一种基于某些不确定参数的模糊函数逼近的高超声速飞行器滑模控制器。应用模糊函数的强大函数逼近能力对不确定参数进行逼近,应用非线性最小二乘法对改进的气动系数模型进行参数辨识,并与滑模变结构控制结合,提高了系统的鲁棒性,并实现了对系统指令的稳定跟踪控制。仿真结果表明,飞行器在加入速度阶跃指令和高度阶跃指令后,系统能够保持稳定性,并对不确定性参数具有很强的鲁棒性。     

全局自适应模糊反步控制在火箭炮伺服系统中的应用

针对含未知非线性参量及外界干扰的火箭炮伺服系统,基于反步法提出了一种全局自适应模糊控制策略。利用高斯模糊函数对参数摄动、负载扰动及虚拟函数等不确定因素进行了补偿,并结合工况对控制器参数进行了实时整定。根据伺服系统数学模型及传统反步理论逆向反推得到了控制律表达式,通过李雅普诺夫函数证明了整个闭环系统的稳定性,并对参数摄动及干扰下的位置跟踪进行了仿真研究,同时给出了复杂信号下虚拟控制函数的变化规律。仿真结果表明,该方法不仅保证了系统的响应速度和控制精度,并且对结构参数不确定性具有很强的鲁棒性。     

基于滑模变结构的无人直升机着舰控制研究

针对无人直升机着舰的特殊性,克服系统摄动、未建模动态及大气紊流的影响,提高舰载无人直升机着 舰的安全性和精度,基于滑模控制的方法分别设计了着舰控制系统的轨迹跟踪控制律和姿态控制律。采用基于输出 有界的twisting 控制器,通过轨迹跟踪算法保证生成有界的期望姿态角和总距;姿态部分采用小扰动线性化后的姿 态回路控制方程,设计了模型参考自适应滑模控制器,通过自适应项抵消外界干扰造成的误差,利用Lyapunov 稳定 性理论证明了系统的稳定性和跟踪误差收敛;通过仿真进行了实验验证。验证结果表明：所设计的控制器能够满足 无人直升机抗扰动和模型参数摄动的要求,并且设计方法简单,鲁棒性强,易于工程实现。     

一类非线性系统的模糊输出反馈控制

简单介绍了T-S模糊模型, 基于T-S模糊模型给出了一类非线性系统的模糊模型.论述了非线性系统模糊输出反馈控制, 在满足假设的一定条件下, 这些方法和模糊算法能有效处理某类定义不完善或难以精确建模的控制过程.     

基于模糊多模型结构的飞行控制系统执行器故障诊断

为了解决一类飞行控制系统执行器故障诊断问题,本文将Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型与多模型技术相结合,提出了一种模糊多模型方法。该方法的特点是:利用T-S模糊模型对非线性系统进行描述、建模;根据特定的故障,利用多模型技术建立了局部自适应未知输入观测器。通过所提出的诊断方法,当飞行控制系统的执行器发生故障时,故障参数能被在线逼近,使所设计的模糊自适应未知输入观测器模型与系统故障状态匹配,从而达到故障检测的目的。利用某飞机模型进行的仿真,表明了本文方法的有效性。     

一种消除垂直面抖振的无人水下航行器控制策略

针对如何削降或消除无人水下航行器(unmanned underwater vehicle,UUV)控制中常见的抖振现象,提出一种新的姿态控制方案——模糊变结构控制.将通常变结构中的切换项变换为模糊控制输出,建立UUV垂直面运动模型,设计控制器,并进行算例仿真与分析.仿真结果表明:该方案可有效抑制抖振,获得优良的跟踪稳态,并且对UUV模型的不确定性及其参数变化具备较强鲁棒性.     

基于T-S模型的无人机模糊控制器

针对无人机飞行姿态控制系统的传感器信息时延问题，设计了基于模糊控制理论的解决方案。首先将系统离散化，使时延问题得到简化。然后基于T-S模型，分析得到各时延变量的局部模型隶属度，从而建立T-S全局模糊模型。采用李亚普诺夫方法给出了稳定控制器存在的条件，并采用LMI方法进行求解。最后对控制器的效果进行了仿真验证。     

基于H回路成形的高速直升机控制器

为解决低空飞行时扰动复杂的问题,设计一种悬停/小速度模式下的双回路抗扰控制器。以复合共轴双旋 翼高速直升机为研究对象,构建全量非线性飞行动力学模型,基于高速直升机各状态量的时间尺度差异,结合H? 回路成形控制特点,采用鲁棒控制抑制干扰,运用最优控制完成姿态-位置双闭环控制器设计,并与经典PID 控制进 行对比仿真验证。仿真结果表明：该控制器对于风场的扰动具有较好的抑制作用,能够很好地实现稳定控制。     

空射飞航导弹姿态控制的一种自适应方法

为解决空射飞航导弹气动力矩导数不确定条件下姿态控制问题,基于动态逆和非线性系统无源性稳定理论设计了一种姿态自适应控制器.该控制器包括控制律和参数估计器两部分.控制律根据估计器提供的对象参数估值在线调整控制参数.采用李亚普诺夫稳定性理论证明了闭环系统的稳定性.数值仿真表明该方法在保证参数估计误差有界的同时实现了导弹对姿态角指令的快速无静差跟踪.     

Fuzzy Control of Model Travel Tracking for Vehicle Semi-Active Suspension

The control strategy of the model travel tracking for the vehicle suspension system is presented based on analyzing the responses of the vehicle suspension travel. A fuzzy control system of vehicle suspension is designed, in which the suspension travel output of the adaptive LQG control system is taken as the tracking objective. The simulation results prove that the suspension travel and vertical acceleration can be tracked simultaneously with the simple fuzzy controller,and the tracking effect of fuzzy control is better than that of the PID controller.