多输入–多输出非线性系统的特征模型及在挠性卫星姿态控制中的应用

研究多输入–多输出（MIMO）高阶非仿射非线性系统的特征建模问题.首先证明了MIMO高阶非仿射非线性系统的特征模型可用二阶时变差分方程组描述,并给出了特征模型的建模误差.然后设计了基于特征模型的自适应模糊广义预测控制器,利用Lyapunov方法分析了闭环系统的稳定性.由于控制结构中使用了分层模糊逻辑系统,从而极大减少了模糊规则和可调参数的个数,提高了控制的实时性.通过对挠性卫星姿态控制的仿真研究验证了所给控制方案的有效性,可实现高精度的姿态控制,且该方法具有较强的鲁棒性.     

卫星姿态直接自适应模糊预测控制

对具有模型不确定性和未知外干扰的卫星姿态系统提出了多输入多输出直接自适应模糊预测跟踪控制设计方法. 此方法先基于卫星姿态动力学模型设计出非线性广义预测控制律, 再构造直接自适应模糊控制器逼近预测控制律中因模型不确定性引起的未知项. 文中证明了所设计的控制律能使卫星跟踪给定的期望姿态轨迹, 跟踪误差收敛到原点的小邻域内. 仿真结果验证了此方法的有效性.     

基于模糊逼近的一类不确定非线性系统的容错控制

针对一类不确定非线性系统,提出了一种模糊容错控制方案.采用模糊T-S模型来逼近非线性系统,由线性矩阵不等式设计模糊模型的控制律.构建了模糊逻辑系统作为补偿器来抵消对非线性系统的建模误差和因故障引起的不确定性,并证明了闭环系统能够满足期望的跟踪性能.仿真实例表明了所提出容错控制方案的有效性.     

基于模糊观测器T-S模型和自适应模糊逻辑系统的一类非线性系统的H∞控制

针对一类非线性系统，把模糊T-S模型和自适应模糊逻辑系统两类模糊逻辑方式结合起来，提出了一种基于观测器的控制方案．首先，应用模糊T-S模型对非线性系统建模，设计观测器来观测系统状态；由线性矩阵不等式得到模糊模型的控制律．其次，应用自适应模糊逻辑系统作为补偿器来补偿建模误差．证明了闭环系统满足期望的性能．仿真结果表明了该方案的可行性．     

基于T-S模型的Chua混沌系统模糊变结构控制

针对Chua混沌系统这一复杂的非线性系统给出一种基于T-S模型的模糊变结构控制律设计。首先采用T-S模糊动态模型描述非线性系统,得到混沌系统的全局模糊模型;然后采用Lyapunov稳定性理论设计出确保模糊动态模型全局渐近稳定的变结构控制器,将模糊控制与成熟的线性变结构控制相结合,来解决非线性系统控制问题。仿真验证了方案的有效性。模糊控制器简单,规则少。     

MIMO非仿射非线性系统的自适应模糊控制

针对一类多输入多输出非仿射非线性系统,设计了一种自适应模糊H∞控制方案,该方案把自适应模糊控制和高增益观测器结合起来.利用多变量的隐函数定理,证明了非仿射系统控制器的存在性.通过设计高增益观测器,解决了系统的状态不可测量问题,实现系统的输出反馈控制,模糊自适应控制增强了系统在线逼近干扰及处理系统不确定的能力.仿真结果表明了控制方案的有效性及优越性.     

利用模糊系统的自适应模糊控制器

针对非线性系统控制,设计了利用TSK(Takagi-Sugeno-Kang)模糊系统的自适应模糊控制器。所设计的自适应控制方法是参考模型自适应控制方法,而且利用Lyapunov函数保证了闭环系统的稳定性,同时推导了最优的自适应控制规律。首先,根据控制对象的输入输出数据建立TSK模糊模型,然后,由TSK模糊模型设计初期的TSK模糊控制器,并根据自适应规律随时调整模糊控制器参数。倒立摆系统的仿真实验验证了所设计的自适应模糊控制器的有效性。     

不确定系统的鲁棒稳定性

针对一类不确定非线性系统,基于王立新1994年提出的监督控制方案提出了一种SISO系统的模型参考自适应模糊控制器设计的新方案.该方案同时利用广义多线性模糊逻辑系统的逼近能力和I型模糊逻辑系统的逼近能力,不仅能保证闭环系统状态全局稳定,而且有效避免了控制增益可能出现的奇异性问题.理论分析证明了跟踪误差收敛到零,仿真结果表明了该方法的有效性.     

模糊预测控制炉窑温度系统中应用

针对炉窑温度系统的大时滞、多扰动和非线性的特点,将T-S模糊状态空间模型作为预测控制的预测模型,并将T-S模糊表示的非线性系统转化为线性时变系统,给出了基于状态空间的多变量复杂系统的T-S模糊模型表达形式,设计出预测时域内多模型的非线性模糊预测控制器。根据实际控制中对控制量和输出的约束,将控制器输出求解转化为二次规划问题。     

一类非线性系统的模糊变结构控制

研究了一类非线性系统的模糊变结构控制问题，并给出了稳定性证明。通过将非线性系统化为多个精确T—S模型来建立非线性系统精确的T—S模糊模型，将模糊理论与成熟的线性变结构控制理论相结合设计一种模糊变结构控制器，用Lyapunov稳定性理论证明该控制器能确保模糊动态模型全局渐近稳定，从而使非线性系统稳定。仿真结果表明了该设计方法的有效性。     

小卫星对上面级定向的姿控设计与验证

本文针对小卫星对上面级的快速定向问题,设计了小卫星对上面级定向的姿控方案,设计了基于陀螺的4阶龙格库塔积分算法与递阶饱和PD控制算法,首先通过数学仿真初步验证了姿控方案、姿控算法设计的正确性。在此基础上,搭建了小卫星姿控系统半实物仿真平台,并开发了相应的仿真软件,进行了飞轮开环跟踪与飞轮闭环跟踪的小卫星姿控系统半实物仿真,进一步验证了姿控方案、姿控算法设计的正确性。最后经过飞行试验,根据实际飞行结果,证明了姿控系统设计的正确性。     

MIMO系统的多模型预测控制

针对非线性多变量系统提出一种多模型预测控制(MMPC)策略.首先给出一种多模型 辨识方法,利用模糊满意聚类算法将复杂非线性系统划分为若干子系统,并获得多个线性模型, 通过模型变换得出全局系统模型,接着对全局MIMO系统设计MMPC,并进行了系统的性能分 析,最后以pH中和过程为例,通过仿真研究验证了辨识和控制算法的有效性.     

Observer‐Based Multiple Faults Diagnosis Scheme for Satellite Attitude Control System

This paper proposes a multiple fault diagnosis (MFD) scheme based on an observer method for satellite attitude control systems (ACSs) subject to nonlinearity and external disturbances of the system. The essential idea is to develop a fault diagnosis scheme and design the corresponding observers for satellite ACSs. The nonlinearity, space external disturbances, sensor uncertainties, and multiple faults problem of the satellite ACS are all taken into account. The proposed MFD scheme is developed at two different levels. First, at the system level, two nonlinear observers based on analytical redundancy are designed for the MFD of the satellite ACS; this level roughly reveals the fault source. Then, at the component level, a bank of sliding mode observers activated by the results of the previous diagnosis is designed to precisely diagnose multiple faults of actuators in the satellite ACS; this level further precisely reveals the fault source. Both the nonlinear observers and the sliding mode observers are confirmed to be asymptotically stable via Lyapunov stability theory. Finally, numerical simulations of a satellite ACS are performed to illustrate the effectiveness of the proposed MFD scheme.     

Combining fuzzy, PID and regulation control for an autonomous mini-helicopter

This paper reports on the synthesis of different flight controllers for an X-Cell mini-helicopter. They are developed on the basis of the most realistic mathematical model currently available. Two hybrid intelligent control systems, combining computational intelligence methodologies with other control techniques, are investigated. For both systems, Mamdani-type fuzzy controllers determine the set points for altitude/attitude control. These fuzzy controllers are designed using a simple rule base. The first scheme consists of conventional SISO PID controllers for z-position and roll, pitch and yaw angles. In the second scheme, two of the previous PID controllers are used for roll and pitch, and a linear regulator is added to control altitude and yaw angle. These control schemes mimic the action of an expert pilot. The designed controllers are tested via simulations. It is shown that the designed controllers exhibit good performance for hover flight and control positioning at slow speed.     

基于自适应神经网络的不确定非线性系统的模糊跟踪控制

提出了一种基于模糊模型和自适应神经网络的跟踪控制方法.在系统具有未知不确定非线性特性的情况下,首先利用T＿S模糊模型对系统的已知特性进行近似建模,对基于模糊模型的模糊H∞跟踪控制律进行输出跟踪控制.并在此基础上,进一步采用RBF神经网络完全自适应控制,通过在线自适应调整RBF神经网络的权重、函数中心和宽度,从而有效地消除系统的未知不确定性和模糊建模误差的影响,保证了非线性闭环系统的稳定性和系统的H∞跟踪性能,而不要求系统的不确定项和模糊建模误差满足任何匹配条件或约束.最后,将所提出的方法应用到一非线性混沌系统,仿真结果表明了所提出的方案不仅能够有效地稳定该混沌系统,而且能使系统输出跟踪期望输出.     

板球系统的模糊控制方法研究

板球系统是一个典型的多变量、非线性控制系统,是杆球系统的扩展,用以检测各种控制方案。该文针对板球系统的定点稳定问题,首先提出了T—S模糊控制方案,仿真结果较好,但实物系统的试验却发现球在稳定点附件振荡、难以稳定、超调大;针对此缺点,在T—S模糊控制方案的基础上,提出变论域自适应模糊控制方案,仿真结果表明控制性能得到明显改善,且越是靠近稳定点效果越明显,体现了变论域自适应模糊控制方法具有精度高、无振荡、几乎无超调的特点。实物系统的试验结果也表明,变论域自适应模糊控制方案比T—S模糊控制方案的效果要好。     

基于虚拟化技术的卫星控制系统软件构件库运行监控与可信验证技术

动态系统建模工具可以按照设定的仿真步长对控制器的行为动态模拟,也可以在仿真环境下模拟控制器所在的系统架构和动态数据交互,因此传统的卫星控制系统方案设计时一般采用在同一模型建模体系进行,并进行相应的控制算法设计。但是由于动态系统建模工具其自身的时钟步长和数据流处理逻辑,不能完全模拟目标机的内部ALU逻辑和真实外围设备工作行为,可能与真实物理环境要求的系统有一定的出入,造成对承载卫星控制器功能的目标机CPU处理系统存在一定程度的失真,影响仿真效果。提出了一种基于虚拟化技术的卫星控制系统软件构件库可信验证技术,使用虚拟化技术实现对真实物理目标机功能的完全模拟,运用软件非干涉运行监控技术,获取可信的开发证据和应用证据,利用协同仿真组件和卫星控制系统方案设计的控制算法模型对各个软件构件进行动态同步仿真验证。     

Adaptive sliding mode controller design based on T-S fuzzy system models

An adaptive sliding mode control (ASMC) technique based on T-S fuzzy system models is proposed in this paper for a class of perturbed nonlinear MIMO dynamic systems in order to solve tracking problems. A T-S fuzzy model is firstly formed by utilizing fuzzy theorem to amalgamate a set of linearized dynamic equations. The adaptive sliding mode controller is then designed based on this fuzzy model with perturbations. The proposed control scheme can drive the dynamics of controlled system into a designated sliding surface in finite time, and guarantee the property of asymptotical stability. It is also shown that the information of upper bound of modeling errors as well as perturbations, except the information of upper bound of input uncertainty, is not required when using the proposed controller.