基于滑模干扰观测器的歼击机超机动飞行控制

针对非线性系统存在建模误差和外界干扰等不确定因素问题,提出一种基于滑模干扰观测器在线补偿的非线性动态逆控制方法。通过设计滑模干扰观测器,对不确定因素进行估计,将滑模干扰观测器的输出用以设计新的补偿控制律,与动态逆方法相结合来消除不确定因素的影响。以Herbst机动过程为例进行飞行仿真,并与单纯采用非线性动态逆方法的控制性能进行对比。仿真表明,系统能较好地跟踪姿态角指令,有良好的鲁棒性。     

无线网络控制系统中随机时延的DMC补偿策略

针对无线网络控制系统(WINCS)中的随机传输时延问题,研究了一种基于改进的动态矩阵控制(DMC)的网络时延补偿策略。通过在传统 DMC 的性能指标中引入参考输出与预测输出的误差变化率,滚动优化出最优控制增量序列以及未来时刻的预测输出,并从中选择适当的控制增量信号传送给执行器来补偿无线网络传输过程中随机时延的影响。最后,利用 Matlab/Simulink 仿真环境和 TureTime工具箱,以直流电机为对象建立 WINCS的仿真模型,实验结果证明了该算法处理 WINCS随机时延问题的可行性和有效性。     

基于RBF神经网络的一类不确定非线性系统自适应H∞控制

基于RBF神经网络提出了一种H∞自适应控制方法.控制器由等效控制器和H∞控制器两部分组成.用RBF神经网络逼近非线性函数,并把逼近误差引入到网络权值的自适应律中用以改善系统的动态性能.H∞控制器用于减弱外部干扰及神经网络的逼近误差对跟踪的影响.所设计的控制器不仅保证了闭环系统的稳定性,而且使外部干扰及神经网络的逼近误差对跟踪的影响减小到给定的性能指标.最后给出的算例验证了该方法的有效性.