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.     

基于T-S模糊模型的转台鲁棒最优控制器设计

针对飞行器仿真转台系统的非线性以及不确定性问题,提出了基于T-S模糊模型的鲁棒最优控制器设计方法.首先,利用IF-THEN模糊规则将转台速度环系统的状态空间分成不同的区域,构建具有参数不确定性的T-S模糊模型;然后,根据给定的最优性能指标要求以及控制输入约束,通过求解一组线性矩阵不等式(LMIs)进行鲁棒最优控制嚣设计.仿真结果表明,该方法不仅具有比较好的控制效果,而且能有效地解决控制输入约束问题,并能很好地保证对参数变化的鲁棒稳定性.     

基于多步控制集的鲁棒预测控制器设计

针对有约束多胞不确定系统, 本文提出多步控制集的概念, 并将其作为终端集进而设计鲁棒预测控制器. 由于设计了一系列可变的反馈律, 鲁棒预测控制器可以得到更好的控制性能和更大的初始可行域. 另外, 利用多步控制集的特性, 本文提出了一种将预测控制器的在线计算量转移到离线完成的算法. 通过该算法, 可以有效地平衡鲁棒预测控制器的控制性能、在线计算量和初始可行域. 仿真算例验证了这些算法的有效性.     

基于轨迹线性化方法的近空间飞行器鲁棒自适应控制

研究一种新的近空间飞行器鲁棒自适应飞行控制系统设计方案。利用单隐层神经网络的函数逼近能力和被控对象分析模型的有用信息构建一种单隐层神经网络干扰观测器,用以在线估计系统中存在的不确定性,具有自适应调节能力的鲁棒控制器用以克服估计误差。将所得单隐层神经网络干扰观测器与轨迹线性化方法结合形成新的非线性系统鲁棒自适应控制方案,严格的理论证明在给定的自适应调节律作用下闭环系统所有误差最终有界。该控制方案被用于近空间飞行器飞行控制系统设计,高超声速飞行条件下的仿真结果表明该方法不仅有效,而且能够提供高精度、高稳定度的控制性能。     

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.

     

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。     

基于输入状态稳定的离散广义系统预测控制

针对一类具有持续扰动和输入约束的离散广义系统, 研究其鲁棒预测控制器的设计问题. 将输入状态稳定的概念引入广义系统预测控制, 在quasi-min-max 性能指标下, 提出了广义系统双模鲁棒预测控制器的设计方法, 证明了基于双模鲁棒预测控制器的闭环广义系统输入状态稳定, 且具有正则、因果性. 数值仿真结果验证了所提出方法的有效性.

     

一类时滞切换系统的鲁棒控制

研究一类状态矩阵和控制输入矩阵同时具有不确定项的线性时滞切换系统的鲁棒控制器的设计问题。,利用多Lyapunov函数方法设计出状态反馈的鲁棒控制器,并设计出切换策略,证明闭环系统在给定的切换策略下在其平衡点处的渐近稳定性。最后通过MATLAB中的LMI工具箱进行仿真,仿真结果验证结论的有效性。     

倾转旋翼机平均驻留时间切换鲁棒H∞跟踪控制

针对倾转旋翼飞行器模态转换阶段的飞行控制问题,本文给出了倾转旋翼机纵向运动飞行控制系统模型和一种基于参考模型的鲁棒跟踪控制方法.为了保证闭环系统在切换过程中稳定并同时满足指定的鲁棒H∞性能指标,利用状态观测器对系统不可观测状态进行估计,结合模型依赖平均驻留时间方法提出了一种倾转旋翼机切换鲁棒H∞跟踪控制方法,通过求解线性矩阵不等式得到控制器增益,并分析了系统的鲁棒稳定性.仿真结果表明,所提出的方法能够使飞行器系统准确跟踪指令,且对于控制器切换具有鲁棒性.     

Synthesis of Mixed Objective Output Feedback Robust Model Predictive Control

Aiming at the constrained polytopic uncertain system with energy‐bounded disturbance and unmeasurable states, a novel synthesis scheme to design the output feedback robust model predictive control(MPC)is put forward by using mixed H₂/H_∞ design approach. The proposed scheme involves an offline design of a robust state observer using linear matrix inequalities(LMIs)and an online output feedback robust MPC algorithm using the estimated states in which the desired mixed objective robust output feedback controllers are cast into efficiently tractable LMI‐based convex optimization problems. In addition, the closed‐loop stability and the recursive feasibility of the proposed robust MPC are guaranteed through an appropriate reformulation of the estimation error bound (EEB). A numerical example subject to input constraints illustrates the effectiveness of the proposed controller.     

Robust model predictive control with time-varying tubes

This paper focuses on the problem of robustly stabilizing uncertain discrete-time systems subject to bounded disturbances. The proposed tube-based model predictive controller ensures that all possible realizations of the state trajectory lie in the time-varying tubes so robust stability and satisfaction of the state and input constraints are guaranteed. The time-varying tubes are computed off-line so the on-line computational time is tractable. At each sampling time, the precomputed time-varying tubes are included in the optimal control problem as the constraints in the prediction horizon and only a quadratic programming problem is solved. In comparison to the algorithm that calculates the time-varying tubes on-line, the proposed algorithm can achieve the same level of control performance while the on-line computational time is greatly reduced.     

基于参数依赖滚动时域H∞控制的高超声速飞行器控制

针对输入受限的高超声速飞行器强耦合、强非线性以及严重不确定性的特点,提出一种参数依赖滚动时域?∞控制(PD-RHHC)的方法.首先在考虑控制输入约束的条件下,引入参数依赖Lyapunov函数和松弛因子并提出了基于LMI优化的PD-RHHC;然后采用函数替换方法,结合张量积模型转换方法实现高超声速飞行器(HSV)纵向非线性弹性模型的LPV描述,并将PD-RHHC应用到高超声速飞行器纵向控制中,以实现HSV在大飞行包线内的机动飞行;最后通过仿真实验验证了所提出算法的有效性.     

近空间飞行器多模型鲁棒保性能软切换控制

针对可变机翼后掠角的近空间飞行器,提出一种多模型鲁棒保性能软切换控制方法.首先,将非线性系统的工作空间划分为若干区域,在每一区域建立局部T-S模糊模型;然后,根据性能指标利用广义系统的方法,设计局部鲁棒保性能控制器,从而大大减少了计算量,由于控制器在模糊了的边界处进行切换,保证了系统状态在切换过程中的平滑性;最后,对近空间飞行器在变机翼过程中的姿态进行控制,仿真结果表明了所提出方法的有效性.     

通讯信息约束下具有全局稳定性的分布式系统预测控制

本文针对一类由状态相互耦合的子系统组成的分布式系统, 提出了一种可以处理输入约束的保证稳定性的非 迭代协调分布式预测控制方法(distributed model predictive control, DMPC). 该方法中, 每个控制器在求解控制率时只与 其它控制器通信一次来满足系统对通信负荷限制; 同时, 通过优化全局性能指标来提高优化性能. 另外, 该方法在优化 问题中加入了一致性约束来限制关联子系统的估计状态与当前时刻更新的状态之间的偏差, 进而保证各子系统优化问 题初始可行时, 后续时刻相继可行. 在此基础上, 通过加入终端约束来保证闭环系统渐进稳定. 该方法能够在使用较少 的通信和计算负荷情况下, 提高系统优化性能. 即使对于强耦合系统同样能够保证优化问题的递推可行性和闭环系统的 渐进稳定性. 仿真结果验证了本文所提出方法的有效性.     

Robust tracking control for an air-breathing hypersonic vehicle with input constraints

The focus of this paper is on the design and simulation of robust tracking control for an air-breathing hypersonic vehicle (AHV), which is affected by high nonlinearity, uncertain parameters and input constraints. The linearisation method is employed for the longitudinal AHV model about a specific trim condition, and then considering the additive uncertainties of three parameters, the linearised model is just in the form of affine parameter dependence. From this point, the linear parameter-varying method is applied to design the desired controller. The poles for the closed-loop system of the linearised model are placed into a desired vertical strip, and the quadratic stability of the closed-loop system is guaranteed. Input constraints of the AHV are addressed by additional linear matrix inequalities. Finally, the designed controller is evaluated on the nonlinear AHV model and simulation results demonstrate excellent tracking performance with good robustness.     

Efficient scheduled stabilizing output feedback model predictive control for constrained nonlinear systems

In this note, we present a computationally efficient scheduled output feedback model predictive control (MPC) algorithm for constrained nonlinear systems with large operating regions. We design a set of local output feedback predictive controllers with their estimated regions of stability covering the desired operating region, and implement them as a single scheduled output feedback MPC which on-line switches between the set of local controllers and achieves nonlinear transitions with guaranteed stability. The algorithm is illustrated with a highly nonlinear continuous stirred tank reactor process.     

Robust model predictive control with guaranteed setpoint tracking

In this paper a novel robust model predictive control (RMPC) algorithm is proposed, which is guaranteed to stabilize any linear time-varying system in a given convex uncertainty region while respecting state and input constraints. Moreover, unlike most existing RMPC algorithms, the proposed algorithm is guaranteed to remove steady-state offset in the controlled variables for setpoints (possibly) different from the origin when the system is unknown linear time-invariant. The controller uses a dual-mode paradigm (linear control law plus free control moves to reach an appropriate invariant region), and the key step is the design of a robust linear state feedback controller with integral action and the construction of an appropriate polyhedral invariant region in which this controller is guaranteed to satisfy the process constraints. The proposed algorithm is efficient since the on-line implementation only requires one to solve a convex quadratic program with a number of decision variables that scale linearly with the control horizon. The main features of the new control algorithm are illustrated through an example of the temperature control of an open-loop unstable continuous stirred tank reactor.