基于控制性能优化的网络化控制系统设计

针对网络控制系统存在不确定短时延情况,提出了一种基于控制性能优化的网络化控制器优化设计方法,该方法利用控制性能梯度优化来得到网络化控制器参数,避免了依据Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式(LMI)进行网络化控制系统(NCSs)设计时出现变量个数大于约束不等式个数的情况。通过对水下航行器航向控制系统的仿真研究,表明了该方法的可行性和有效性。     

一类时延网络控制系統的H∞鲁棒控制

研究一类具有不确定时延的网络控制系统的H∞鲁棒控制问题。假设网络控制系统的控制器与执行器均为事件驱动，传感器为时间驱动，网络诱导时延是时变、不确定的，且小于传感器的采样周期；将此类网络控制系统的广义被控对象建模为一类具有不确定性的线性离散系统。基于Lyapunov函数和线性矩阵不等式(LMI)方法，导出了闭环系统渐近稳定且满足给定H∞性能指标的充分条件，并给出控制器的设计方法。仿真表明该方法是有效的。     

主动攻击水雷出水姿态控制和弹道仿真

考虑水下发射水雷攻击水上目标出水瞬间数学模型发生突变,影响水雷稳定性和命中精度问题,设计了系统姿态跟踪控制器。将反馈线性化方法和滑模变结构理论相结合设计了姿态跟踪闭环控制系统;分析了不确定模型的鲁棒性。仿真结果和弹道规划表明,该方法设计的控制系统对水雷出水过程是有效的。     

基于模糊神经网络的BTT导弹自适应控制

针对不确定非线性BTT导弹控制系统,提出了一种基于模糊高斯基函数神经网络的自适应控制设计方法。在设计过程中将不确定部分合为一项,应用模糊神经网络的万能逼近性质来逼近系统不确定项,然后利用滑模控制和自适应模糊神经网络理论设计了控制器,应用Lyapunov稳定性理论保证闭环系统的稳定性,并推导出自适应律,最后通过仿真结果验证该方法的有效性。     

一种自适应模糊小波神经网络及其在交流伺服控制中的应用

针对某武器大功率交流伺服系统所存在的大变负载、慢时变、强耦合的非线性特性和不确定扰动等问题,提出了模糊小波神经网络（FWNN）间接自适应控制器,该控制器的特点为Takagi-Sugeno-Kang (TSK)模糊模型的后件部分由自回归小波神经网络（SRWNN）构成。给出了SRWNN参数的迭代算法,利用SRWNN辨识器为控制器提供实时梯度信息,有效地克服了参数变化和负载扰动等不确定因素的影响,且具有良好的动态特性。采用Lyapunov稳定性理论方法证明了闭环系统的稳定性。仿真研究和样机试验结果证明了所提方案的有效性和正确性。     

跟随伺服控制系统的输入－状态稳定性

针对跟随控制系统和“领导者”智能体队形控制系统相似的特点,通过输入-状态稳定性（Input-to—State Stability ISS）分析了跟随控制系统的稳定性,验证系统控制器的性能。跟随控制系统由主动系统和跟随系统构成,跟随系统按照确定的跟随模型跟随主动系统。跟随控制系统输入-状态稳定性把主动系统的控制榆入与跟随控制系统内部状态联系起来,并描述了控制输入对系统稳定性能的影响方式。相对其他分析法,采用ISS分析跟随系统的稳定性具有不依赖于误差传播的衰减和确定最差边界及计算简单等优点。试验结果表明,采用ISS分析得到的控制器的系统是稳定的,实际系统运行情况验证：在控制器控制下,跟随系统按照确定的跟随模型跟随主动系统,在主动系统的有界外界输入情况下,跟随性能有了显著的提高。     

存在时延的网络控制系统控制算法设计

研究基于网络控制原理的时延问题。分析了网络控制系统的一般模型。针对存在时延的网络控制系统，提出网络时延的控制算法设计，同时通过对水下航行器网络控制系统模型进行仿真实验．使用补偿观测器和有效的控制算法来减弱对控制系统稳定性的影响。论文旨在通过对存在时延的网络控制系统结构的控制算法研究．设计出理想的网络控制系统控制器。     

基于反步的高超声速飞行器的容错跟踪控制

针对高超声速飞行器在参数不确定和执行器故障多重约束下的纵向控制问题,基于非线性干扰观测器,采用自适应反步控制方法和动态逆控制方法分别对高度子系统和速度子系统设计控制器。在控制器的设计过程中,针对高度子系统执行器故障和迟滞问题,引入自适应控制,实现了对执行器非线性的补偿。此外,针对常规反步法存在微分膨胀的问题,应用动态面控制技术以避免对虚拟控制量进行反复求导,简化了控制器的设计。然后,利用Lyapunov稳定性理论对飞行器控制系统稳定性进行分析。最后,仿真结果表明该控制方案可以有效地补偿执行器非线性对系统的影响,设计的控制器能够使飞行器快速跟踪给定的参考轨迹。     

基于I-Fuzzy-Smith融合策略的硫化过程控制

针对硫化过程采用PID控制导致的塑胶制品质量稳定性欠佳问题,设计了一种I-Fuzzy-Smith融合控制器。分析了产品质量不稳定的影响因素,描述了塑胶硫化过程的控制论特性,研究了控制策略,基于积分控制-模糊控制-斯米特预估器各自优势的集成,设计了基于I-Fuzzy-Smith融合的复合控制器。仿真实验表明,该控制器鲁棒性强、稳定性好、控制精度高。     

QFT在飞行控制系统中的应用

定量反馈理论(QFT)是一种频域鲁棒控制系统设计方法,综合考虑了对象的不确定范围和对系统的性能指标要求,从而保证了设计结果具有稳定鲁棒性和性能鲁棒性.文中以某飞机的协调转弯模态为例,采用QFT方法设计控制器. 仿真结果表明用该控制方法设计的控制器具有良好的鲁棒性.     

鱼雷PMBLDCM在线智能PID控制器建模与仿真

针对应用于新型鱼雷武器中的永磁无刷直流电机（PMBLDCM）转矩脉动较大引起的噪声和振动等问题,设计了离线训练与在线训练相结合的智能比例积分微分（PID）控制器。首先,通过分析被控对象负载扰动大的特点,利用人工神经网络建立了自校正调节器,将其与传统的PID控制器相结合,通过在线调节PID参数以达到最优的控制效果;其次,在Simulink中搭建了在线智能PID控制系统模型并进行了仿真试验。仿真结果表明,在线智能PID控制器具有较好的适应性和鲁棒性,系统具有良好的动态响应性能。     

基于TLC的高超声速飞行器自抗扰姿态控制

针对高超声速飞行器控制指令受噪声干扰、气动参数不精确、各通道强耦合以及舵面偏角有限等特点,设计了基于轨迹线性化（TLC）的自抗扰姿态控制器。针对姿态角指令信号受噪声干扰、姿态回路受加速度限制的特点,应用最速二阶跟踪微分器对姿态指令进行预处理;应用轨迹线性化方法分别对姿态角回路、角速率回路设计解耦控制器;为了提高控制器的鲁棒性,在角速率回路以综合干扰为扩张状态设计扩张状态观测器（ESO）,并对综合干扰进行补偿。仿真结果表明,该方法可以有效滤除指令信号中噪声、减小舵面偏角,并提高控制系统的鲁棒性。     

新型空潜攻防武器及其对反潜战的影响

回顾了潜空导弹、火箭助飞鱼雷等武器的发展历程,介绍并分析了新型潜空导弹（IDAS）、反潜巡逻机（P-8）、高空反潜武器概念（HAAWC）和滑翔式火箭助飞鱼雷（VLA-ER）及其对未来反潜战的影响,指出,远程反潜武器的出现是网络中心反潜战的必然产物,今后潜艇面临的将是无人分布式网络传感器场（UDNS）、广域海上监视无人机系统以及高空反潜武器等的全新威胁,对抗模式将发生重大变化。     

基于BTT的反鱼雷鱼雷偏航角速率控制器设计

反鱼雷鱼雷(ATT)的机动性对于其成功拦截来袭鱼雷的概率有着重要作用,而随着ATT机动性的提高,对其控制的难度也越来越大,这就对ATT的控制器设计提出了更高的要求.可以选用倾斜转弯(BTT)控制方式来提高ATT的机动性.研究了常规的比例-积分-微分(PID)控制,智能PID控制,预测函数控制(PFC)和模糊自适应PID控制,并将它们分别应用于ATT的偏航角速率控制.仿真结果表明,相对常规PID控制,智能PID控制、PFC和模糊PID控制时,系统控制过程平滑、无超调,系统响应快速、稳定、准确,且结果简单,实用性强.相比较而言,PFC相对智能PID控制和模糊PID控制响应速度更快,而且计算量小,更适应ATT偏航角速率控制系统的快速响应要求.     

基于模糊控制的舰载机着舰指挥官引导系统建模

为保证航母舰载机着舰安全性,提出了一种基于模糊控制的舰载机着舰指挥官（LandingSignalOfficer,LSO）引导决策系统建模方法。通过分析舰载机着舰过程安全影响因素,明确飞行状态变化量,总结LSO引导决策特点,针对LSO自身特点和工作原理,结合模糊控制理论,分别设计舰载机着舰指挥官横纵向回路模糊控制规则,建立LSO横纵向回路控制模型,评价指令优先级,最终完成LSO着舰引导综合决策系统模型的建立。数值仿真结果表明,利用模糊控制原理建立的LSO综合着舰引导模型,输出指令符合真实情况下着舰指挥官的实际操作指令,为舰载机着舰安全性的提高提供了帮助。     

导弹制导的协同控制方法

针对导弹制导系统中存在的模型不确定性和外部扰动,研究了末制导规律的设计与实现问题。首先,建立了导弹三维制导的运动学模型,描述了俯仰通道和偏航通道之间的耦合关系。其次,针对无终端约束和有终端约束情况,基于协同控制理论分别设计了非线性制导规律。然后,将制导模型中的目标机动加速度、通道耦合项及量测误差视为系统总扰动,利用扩张状态观测器对其进行估计,并分析了闭环系统的稳定性。所得制导律不依赖于系统精确的数学模型,不需要太多的观测信息。仿真结果表明,该制导律既能用于目标机动的制导,也能用于有终端约束的制导,且具有良好的制导精度,鲁棒性较强。     

基于免疫遗传模糊神经滑模的地面作战机器人轨迹跟踪控制

提出了一种基于运动学与动力学模型的免疫遗传模糊神经滑模混合控制器用于地面作战机器人的控制。算法中利用径向基神经网络逼近滑模控制的等效部分,并通过免疫遗传算法对径向基神经网络参数进行了优化,滑模控制的增益通过模糊控制策略进行了调节。利用该算法对圆形轨迹进行了跟踪控制仿真及试验分析,与传统的滑模控制相比,该算法能够有效克服系统的不确定性因素的影响,有效抑制了滑模控制中抖振现象,系统的动态轨迹跟踪性能得到了优化。