四直升机协调吊挂系统模型跟踪非线性控制

基于直升机控制输入逆解的方法,研究了多直升机吊挂系统的控制问题．多直升机协调吊挂系统在外载荷的影响下每一架直升机具有不同的稳定性和响应形式,根据直升机气动力模型和飞行动力学模型,提出基于直升机空气动力学逆的控制输入逆解非线性模型跟踪控制器设计方法．该控制方法的显著优势是能直接处理吊索力反馈,保证多直升机吊挂系统中每一架直升机具有相同的控制律并能有效抑制吊索力扰动,且使每一架直升机具有相同的稳定性和响应特点．仿真结果证明了四直升机的协调吊挂非线性控制方法的可行性和正确性．     

一种机器人的神经网络控制器

提出一种用前馈多层神经网络实现的控制器,此控制器通过学习系统的逆动力学特性,能直接由系统反馈回的输入、输出信息及未来的期望输出,“联想”到相应的应加在系统输入端的控制量．仿真及实时控制的实验结果均证实此控制器所具有的理想的控制效果和实用价值．     

MIMO系统求逆的Interactor算法改进

针对多输入多输出系统求逆的Interactor算法出现异常中断和不能给出构造性逆的问题,提出了在实施Interactor算法之前对输出交换输出次序、在算法过程中若出现异常时采用恢复方法、间接求逆、引入控制输入动态的改进策略,为提高可逆性的判定功效和实现逆系统的完全解析构造提供了有效的方法。算例和仿真说明了改进的Interactor算法的有效性。     

多层前馈神经网络在自动控制系统中的应用

基于神经网络所具有的灵活强大的学习能力,提出了一种用多层前馈神经网络实现的控制器．该控制器通过学习系统的逆动力学特性,能由系统反馈回的输入／输出状态及未来期望输出值直接得到应加在系统输入端的控制量．另外,通过引入系统的神经网络正向模型,可将系统输出端的误差经网络逐层反传,在线调节神经网络控制器的权重,从而使控制器具有自学习能力,以适应控制对象参数的变化,确保良好的控制效果．     

基于自适应逆控制建模的多载荷识别技术

以齿轮箱为研究对象,运用镜像映射变换(FHR)算法完成了对齿轮箱的自适应正向建模与辩识.在此基础上,研究了单输入单输出最小相位系统及多输入多输出系统的逆建模和多载荷识别原理,并通过试验进行了验证.从而建立起基于自适应逆控制建模的多载荷识别方法,为激励分析的故障诊断奠定了基础.     

基于LS-SVM逆系统的焦炉集气管压力系统解耦控制

针对焦炉集气管压力系统强干扰、非线性和多变量耦合的特点,建立焦炉集气管压力系统数学模型,采用基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)α阶逆系统的方法辨识出焦炉集气管压力系统的逆系统,使双输入双输出的集气管压力系统解耦成2个相互独立的单输入单输出伪线性子系统,并引入PID控制器设计闭环控制系统实现对焦炉集气管压力的控制。仿真结果表明,该控制策略可实现集气管压力系统的动态解耦控制,且鲁棒稳定性好,跟踪精度高,可保证焦炉集气管压力稳定在现场工艺要求的范围内。     

基于自适应逆控制建模的多载荷识别技术

以齿轮箱为研究对象．运用镜像映射变换(FHR)算法完成了对齿轮箱的自适应正向建模与辩识．在此基础上．研究了单输入单输出最小相位系统及多输入多输出系统的逆建模和多载荷识别原理，并通过试验进行了验证．从而建立起基于自适应逆控制建模的多载荷识别方法，为激励分析的故障诊断奠定了基础．     

神经网络GPC在非线性三容水箱系统中的应用

从一个单输入单输出的非线性三容水箱实验过程出发，研究非线性控制问题，当前研究的目标是设计并实现一个基于神经网络广义预测控制的合适算法。仿真和对比的结果表明，对于此模型，神经网络广义预测控制优于神经网络直接逆控制，产者将应用在实际的三容水箱系统。     

主动控制技术在飞机侧向运动模态中的应用

研究了主动控制技术在飞机侧向运动模态中的应用。用动态逆方法对多变量系统解耦。对修正因子、比例与积分因子寻优，获得性能优良的模糊控制器。将动态逆与模糊控制方法相结合，构成了一种动态解耦模糊控制综合方法。用该综合方法对某飞机侧向直接力控制系统进行了设计，并与动态逆方法进行了比较，提供了鲁棒性验证与仿真比较结果。仿真结果表明，该综合方法能够对飞机侧向模态进行良好的控制，并能够有效地抑制系统内部参数变化对系统输出的影响。     

电力操作电源系统的设计

为了进一步提高操作电源的稳定性,设计了一种基于AT89S51单片机控制的UPS-220V/3A电力操作电源系统.该系统主要由整流、直流变换、智能控制三大部分组成.首先整流部分利用该电路特有的两个控制环相互作用提高输入侧功率因数;然后直流变换部分采用高频逆变电路、高频变压器以及全波整流相组合以实现稳定的直流输出;通过输入模块和显示模块,调整充电电流等级和控制充电模式并进行显示;最后控制部分利用AT89S51单片机采集信号并进行处理,通过控制高频逆变模块来控制系统的稳定以及实现输出电压的可调.该操作电源系统在市电输入时能稳定电压;当市电断开或输入异常时,可对负载进行零时间切换供电.结果显示输出电压偏差在±0.5%以内,输出纹波系数在0.1%以内,供电稳定,负载正常运行.     

基于飞机总能量控制系统(TECS)的飞行航迹/速度解耦控制方法研究

对飞机航速／速度解耦控制系统进行了分析与研究。将偏差控制与基于飞机总能量控制的解耦理论结合在一起，实现了对飞行速度和飞行高度的无稳差控制。对某型飞机在低动压情况下6组典型飞行状态进行解耦控制律设计和仿真，结果显示该方法在所有6组状态下均达到飞机解耦控制标准。由于所选6组飞行状态包含飞机参数不确定信息(有油、无油状态)和干扰不确定信息(地面效应)，从而使得所设计控制律对飞机解耦控制具有一定的鲁棒稳定性。     

反辐射飞行器的制导系统研究

介绍了反辐射飞行器的特点，制导系统的组成，该系统采用某型飞机的气 实际飞行数据，分析计算了直接侧力控制的数学模型，并归纳出直接侧力控制系统的解耦问题，采用追踪法对飞行器的制导规律进行了研究，给出了仿真结果。采用该系统的优点是响应时间短，命中精度高，抗风干扰性强，杀伤效果好。     

时变参数估计的新方法及在故障诊断中的应用

首次将模糊控制的原理引入时变系统的辨识中，提出了一种遗忘因子模糊自调整原理，导出了一种实现比较简便，对参数时变具有较高跟踪速度和精度的辨识方法。该方法不仅适用于故障诊断的参数估计，也适合于时变系统参数估计问题，理论分析和仿真验证了该方法的有效性。     

无人机飞行控制系统优化设计

在小型无人机飞行控制系统经典设计的基础上,结合实际工程需要,应用多目标参数最优化方法对飞行控制系统进行优化设计。实际工程应用表明,优化设计明显改善了小型无人机飞行品质,保证了系统任务的可靠执行。     

飞翼无人机非线性控制设计方法

为实现飞翼无人机的机动飞行,以带有流体矢量方向舵的飞翼无人机为设计对象,采用非线性设计方法设计了控制器,并进行飞行验证.针对飞翼无人机的机动飞行控制存在各种耦合和扰动的特点,设计内环线性化解耦以消除已知不利的耦合项,外环反步跟踪方法进行航迹跟踪的控制律结构,证明了该控制结构的稳定性.同传统反步控制方法相比,该控制器增加了内环解耦结构,并在控制结构中保留气动阻尼项,使得线性化后的系统为弱非线性系统.该结构不仅可以降低外环控制器设计的保守性,而且便于工程实现.仿真和飞行试验表明,该控制方案是有效的.     

一种水下自航器实时控制半实物仿真系统

介绍了一种水下自航器实时控制半实物仿真系统。为保证控制的实时性,系统采用双机并行工作,利用PC机求解水下自航器运动方程,工业控制机实现控制算法。文中阐述了系统硬件结构及工作原理,介绍了实时仿真软件和实时控制软件,最后给出了一种变结构控制方案在该系统上的试验结果。结果表明,该仿真系统结构合理可靠,容易编程,仿真算法完全满足实时仿真要求。     

滞后区间系统的鲁棒稳定性分析及其应用

研究了滞后区间系统的鲁棒稳定性和镇定问题。基于Ｌｙａｐｕｎｏｖ原理,给出了判断滞后区间系统的时滞独立渐近稳定的充分条件,这个充分条件是一个代数Ｒｉｃｃａｔｉ不等式方程存在正定解。进一步,利用这个充分条件得到了镇定问题的解,所设计的静态线性反馈控制律保证区间闭环系统内部稳定。对国产某型飞机运动系统的分析,说明本文的结果是有用的。     

计及供热的发电机组AGC优化控制研究

为解决供热抽汽改造导致的发电机组热电耦合及非线性问题,提高系统自动发电控制(AGC)跟随能力,提出了用于解耦控制的前馈补偿解耦算法,并对解耦后的电功率控制回路设计了基于模糊算法的模糊比例-积分-微分(PID)控制器。仿真结果表明,利用前馈解耦算法与模糊算法相结合的方案有较好的解耦效果,并能有效优化AGC跟踪能力,提高系统控制性能。     

一种小型无人机高度传感器余度设计方法

为提高小型无人机飞行控制系统的可靠性,利用GPS提供的高度信息设计了气压高度传感器的余度备份.运用飞机运动学方程对低频率GPS高度信号进行补偿,提高了信号的实时性与可用性,设计的气压高度传感器故障处置流程将高度信号的切换与模态管理结合起来,减小了高度信号切换产生的不良瞬态.仿真结果表明,飞行控制系统在气压高度传感器出现故障时可及时切换到高度备份传感器并能有效隔离故障源,GPS高度信号经补偿后可满足飞行安全要求,余度设计提高了整个飞行控制系统的可靠性.     

多UCAV协同打击多目标实时三维航迹规划

为提高无人作战飞机(Unmanned combat aerial vehicle, UCAV)协同实时航迹规划的实时性和可操作性,针对多架UCAV协同执行对地作战任务过程中的协同实时航迹规划问题,提出一种基于自学习策略和Lévy飞行的正弦余弦优化算法(Sine cosine optimization algorithm with self-learning strategy and Lévy flight, SCASL)的多UCAV协同打击多目标实时三维航迹规划方法.首先,构建三维任务空间模型并根据UCAV平台性能设计了飞行速度、飞行高度、相对距离以及威胁规避等约束条件;其次,基于UCAV的三自由度运动学和动力学质点模型设计了协同实时航迹规划的决策变量;最后,根据UCAV作战使用战术原则构建了目标函数将协同实时航迹规划问题转化为优化问题,采用所提出的自学习策略和Lévy飞行的正弦余弦优化算法对模型进行求解,并采用病毒搜索算法(Virus colony search, VCS)求解模型作为对比实验.仿真结果表明,同等条件下,VCS求解模型得到的仿真结果满足协同性要求但不满足实时性要求,SCASL求解模型得到的仿真结果满足实时性与协同性要求,验证了本文所提出的基于SCASL的多UCAV协同实时航迹规划方法的有效性与优越性.