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研究飞行安全控制问题,可采用动态逆与神经网络模型参考自适应控制理论相结合,对飞机纵向自适应鲁棒容错飞行控制律进行设计,同时采用改进的粒子群算法优化神经网络参数,提高了自适应算法的效率.控制策略采用内-外环的控制结构,内控制回路以逆控制消除系统的非线性性和输出耦合;外控制回路基于模型参考自适应控制的思想,利用改进粒子群优化的神经网络设计前向自适应控制器,以消除逆控制的建模误差和对参数变化敏感的缺点,可使系统获得较好的动态性能和较强的鲁棒性.仿真结果表明采用的自适应鲁棒容错飞行控制方法有效抑制了操纵面故障,消除了对飞行任务的不良影响,保证了安全性能. 相似文献
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讨论了充液航天器大角度姿态机动自适应非线性动态逆控制设计.推导了航天器-液体晃动耦合系统动力学方程.采用单摆等效力学模型对液体燃料晃动进行动力学建模.由于充液航天器控制系统的强耦合非线性,故采用神经网络构造系统的自适应非线性动态逆控制器.通过实际算例对该控制器的跟综性能进行了测试,结果证明该自适应非线性动态逆控制器在包... 相似文献
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针对高超声速飞行器无动力再入过程中具有强耦合、气动参数摄动及不确定性的非线性姿态模型,提出了飞行器姿态控制的一种非线性设计方法。首先基于时标分离原理分内外环设计非线性动态逆控制器,并利用Sigmoid函数分通道制定控制律。针对单纯使用动态逆控制鲁棒性弱的特点,引入基于扩张状态观测器(Extended State Observer,ESO)的自适应控制器对参数摄动和不确定性进行补偿,在参数拉偏和风干扰条件下仿真结果验证了设计控制器具有较强的鲁棒性。 相似文献
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针对常规飞行控制方法难以适用于重复使用助推飞行器(RBV)大调姿转弯飞行段强非线性、强耦合、大角度的问题,提出一种基于神经网络鲁棒自适应非线性动态逆的重复使用助推飞行器飞行控制策略.首先,充分考虑气动力系数随马赫数、攻角及侧滑角等变化的非线性特点,建立完整的重复使用助推飞行器非线性六自由度模型;其次,利用非线性动态逆控制实现重复使用助推飞行器系统的伪线性解耦;然后,利用单隐层神经网络来逼近系统模型不确定性所带来的动态逆误差,最后,利用鲁棒自适应控制来抑制外加干扰以及网络逼近误差.非线性仿真验证了该控制策略在大调姿转弯段的可行性和有效性,同时控制策略的设计方法物理概念清晰,易于工程实现. 相似文献
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研究非完整移动机器人编队控制优化问题,由于动态模型存在诸多不稳定性,针对领航者-跟随者l-ψ控制结构,提出了一种Back stepping运动学控制器与自适应神经滑模控制器相结合的新型控制策略.采用动态递归模糊神经网络(dynam-ic recurrent fuzzy neural network,DRFNN)对跟随者及领航者动力学非线性不确定部分进行在线估计,并通过自适应鲁棒控制器对神经网络建模误差进行补偿.所提方法不但解决了移动机器人编队控制的参数与非参数不确定性问题,同时也确保了机器人编队在期望队形下对指定轨迹的跟踪;根据Lyapunov方法的设计过程,保证了控制系统的稳定;仿真结果表明了改进方法对机器人编队优化控制的有效性. 相似文献
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文章提出了一种新的主动容错飞行控制系统设计方法,可同时进行飞控系统执行器的故障诊断和容错控制;首先建立飞机执行器故障模型,接着应用改进的BP神经网络算法,进行飞行控制系统模型辨识,实时进行故障诊断;然后根据故障诊断信息进行自适应容错控制,为了克服故障系统引起的模型误差和非线性因素的影响,设计了自适应神经网络PID参数整定和动态逆控制器,对飞行控制系统执行器故障进行容错控制,以实现系统的良好模型跟踪和动态性能;仿真结果表明,在保证闭环系统稳定的前提下,实现了执行器的在线故障诊断与容错控制,达到了理想的效果. 相似文献
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研究一种新的非线性控制结构.针对强非线性和不确定性高超音速飞行器,对跟踪性能和鲁棒性提出更高要求的特点,内环快回路通过动态逆的方法来设计,保证飞行器的性能,外环慢回路用轨迹线性化的方法进行跟踪控制;并提出了一种基于小脑模型关节控制器(Cerebellar Model Articulation Controller,CMAC)的神经网络自适应逆控制策略以提高系统的鲁棒性,对算法收敛条件和控制器稳定性进行了证明.最后利用改进设计方案在高超音速飞行条件下进行仿真验证.仿真结果表明整个控制系统具有很好的跟踪性能和鲁棒性. 相似文献
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针对多无人机在空间机动过程中的编队形成与保持控制问题,提出一种基于非线性动态逆的无人机编队控制方法.将编队控制过程分解为两步:首先给出分布式长机状态估计算法,各编队无人机根据"相邻"无人机状态解算自身的期望运动指令;其次是设计接于非线性动态逆的编队控制器,使各无人机快速跟踪其期望指令并形成和保持稳定队形.仿真实验表明,编队长机进行空间机动过程中,各僚机能够准确估计其状态,快速形成并维持队形稳定. 相似文献
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为解决自主水下航行器的变深控制问题,提出一种基于反馈增益的反步控制方法.首先,通过设计控制器参数消除部分非线性项,在保证系统稳定性的同时设计神经网络控制器来补偿纵倾运动中的模型不确定性;然后,通过自适应鲁棒控制器对神经网络的逼近误差予以消除,以加快神经网络的收敛学习速度,神经网络权值和逼近误差估计的学习律可由李雅普诺夫稳定性理论推导得出,保证了闭环系统的一致最终有界性;最后,通过仿真实验验证了所提出方法的有效性. 相似文献
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为提高神经网络对未知非线性大滞后动态系统的泛化能力,提出一种基于高斯微粒群优化的自适应动态前馈神经网络.在输入层与隐含层之间、隐含层与输出层之间分别加入动态延迟算子,可以高效地辨识出系统纯滞后时间,建立精确系统模型.此外,采用高斯函数和混沌映射方法平衡微粒群算法全局寻优能力,以克服提前收敛的缺陷,从而快速有效地自适应优化网络中的参数.仿真实验表明了该方法在非线性人滞后系统辨识中的有效性. 相似文献
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带ESO 的自适应滑模调节的SPMSM自抗扰-无源控制 总被引:2,自引:0,他引:2
设计了一种新颖的由非线性综合控制方法实现的表面式永磁同步电机调速系统.首先构造了基于扩张状态观测器(ESO)的自适应滑模速度调节器,采用ESO估计系统的部分扰动项并进行前馈补偿,参数的不确定项由新的自适应控制律估计得到;然后设计了自抗扰-无源电流调节器,简化了控制器的设计,在稳定性的基础上增强了鲁棒性和快速性.仿真结果表明,该方法对负载的自适应性、抗扰动性和鲁棒性均较强,系统具有优良的动、静态性能. 相似文献
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研究一类不确定严反馈非线性系统的跟踪控制问题.通过采用单一神经网络逼近系统的所有未知部分,提出一种新的鲁棒自适应控制设计方法.该方法能直接给出实际控制律和自适应律,有效地解决现有方法中存在的控制设计复杂和计算负担重等问题.稳定性分析表明,闭环系统所有信号是半全局一致最终有界的,并且通过调整控制参数可使跟踪误差任意小.仿真结果验证了所提出方法的有效性. 相似文献
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针对一类仿射非线性系统,首先采用轨迹线性化方法将其等价表示为线性时变系统;然后利用神经网络构建伪逆模型以及动态故障模型:最后基于模型参数变化,应用李亚普诺夫稳定性理论构建标称系统控制器及故障补偿控制律,从而实现系统故障下的稳定有界容错控制.仿真结果表明了所提出算法的有效性. 相似文献
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推力矢量飞机纵向鲁棒动态逆控制 总被引:1,自引:1,他引:1
针对推力矢量飞机大迎角飞行纵向控制,提出一种鲁棒动态逆方法。对时标分离非线性动态逆的内外回路控制结构进行修改,通过坐标变换得到一个弱非线性系统;然后对该系统模型的已知部分和不确定部分同时进行小扰动线性化,转化得到线性不确定系统;在此基础上利用??综合方法设计鲁棒控制器。该方法能够为非线性动态逆控制提供鲁棒稳定性和鲁棒性能保证,并可回避时标分离问题。仿真结果验证了所提出方法的有效性。 相似文献