临近空间飞行器的自适应积分滑模容错控制

为提高临近空间飞行器的安全性和可靠性,针对飞行器中未知的执行器故障,提出了一种自适应积分滑模容错控制方法。设计积分滑模面,使滑动模态运动起始于系统的初始状态,进一步增强系统的鲁棒性。构造自适应滑模容错控制律,处理执行器故障的影响。在自适应律中定义一个非线性函数,利用积分滑模面的动态变化检测故障的发生,并激发自适应律实现控制增益的自动调整。基于李雅普诺夫稳定性理论证明了系统的渐近稳定性。仿真验证在临近空间飞行器的纵向动力学模型上进行,结果表明该方法具有期望的容错跟踪性能。     

临近空间飞行器预警能力分析

预警系统是现代一体化作战的重要组成部分,在制空与防空作战中都发挥着举足轻重的作用。自美国空军“施里弗-3”演习中首次把临近空间引入了作战视野,该区域正成为各国研究的热点。通过分析预警卫星、预警机及预警雷达预警能力,研究临近空间飞行器预警的优势,并以仿真手段对比4种预警方式在同一任务的预警效果,验证了临近空间飞行器用于预警具有广阔的应用前景。     

临近空间飞行器发展与应用分析

临近空间是航空航天领域新的研究热点。凭借其突出的特点,临近空间飞行器具有广阔的应用前景和巨大的军事价值。介绍了临近空间及临近空间飞行器的概念与特性,论述了临近空间飞行器的发展现状和趋势,分析了临近空间飞行器的应用前景,对临近空间飞行器与空天一体化的关系进行了探讨。     

近空间飞行器机动发射及测试技术分析

介绍了高速临近空间飞行器和低速临近空间飞行器的发射方式和特点.对空间作战飞行器的地面发射和空中发射2种发射方式进行了分析,对机动发射涉及的快速测试技术进行了探讨.     

一种临近空间飞行器的新型发射方法

提出了一种利用磁悬浮技术提供初始速度、利用冲压发动机实现临近空间飞行的新型发射方法.该方法在飞行器发射初段采用磁悬浮技术助推,产生冲压发动机要求的初始速度,在冲压发动机最佳工作高度水平加速后将飞行器送至临近空间.通过数值计算,说明该发射方法可行.     

临近空间飞行器对防空作战体系的影响及对策

本文在分析临近空间飞行器的特点和军事应用现状的基础上,通过预警探测系统、跟踪制导系统、火力拦截系统三个方面,研究临近空间飞行器对防空作战体系的影响,提出了防空作战体系应对临近空间飞行器的对策.     

基于气动力/推力矢量控制的飞行器性能分析

采用推力矢量技术的飞行器通过喷管偏转和发动机产生的推力来获取额外的控制力矩从而实现对飞行器的姿态控制。其突出特点是控制力矩与发动机紧密相关,而不受飞行器本身姿态的影响。对于高超声速飞行器,推力矢量提供的等效舵偏角可以部分替代气动舵偏角,这对飞行器的减阻和防热都十分有利。主要研究高超声速飞行器气动力与推力矢量组合控制的问题。通过建立高超声速飞行器的动力学/运动学模型,设计了基于气动力和推力矢量的组合控制器,使所需的舵偏角由气动力和推力矢量一起提供,通过理论分析和六自由度仿真,对组合控制的效果进行仿真验证。仿真表明当所需舵偏角较小时,推力矢量装置产生的等效舵偏角可以完全提供,气动舵几乎不用偏转;当所需舵偏角较大时,推力矢量装置和气动舵一起提供。结果表明这种组合控制具有较好的工程实际应用价值。     

临近空间高超声速武器防御及关键技术研究

临近空间高超声速武器是未来临近空间武器系统的重要组成部分,为了应对临近空间高超声速目标的威胁,必须发展和建立新型的武器防御系统。分析了临近空间防御系统的目标特性,研究了临近空间超高速飞行器的防御难点,提出了临近空间防御武器设想以及实现途径和关键技术,对发展临近空间超高速武器防御体系具有借鉴和指导意义。     

基于自适应观测器的飞行器抗干扰控制

针对近空间飞行器(NSV)在高超音速飞行时气动参数变化剧烈且容易受到外界干扰的特点,提出快速自适应干扰观测器抗干扰方法.建立近空间飞行器的数学模型,进行抗干扰自适应观测器的设计.通过调整自适应参数和设计补偿项的自适应律,在自适应律中增加非线性指数项,提高了干扰观测系统对复合干扰的逼近速度,使其能够在有限时间内将系统误差收敛为零.对闭环系统性能进行严格的理论分析.在高超声速条件下对NSV进行仿真验证,结果表明,设计的控制方案具有更好的快速性和收敛性.     

不确定性空间机器人自适应Terminal滑模控制方法

分析了空间机器人本体质量变化和负载情况变化对系统动力学不确定性的影响,并针对空间机器人操作负载变化显著的特点,设计了一种自适应Terminal滑模控制方法。利用RBF神经网络在线学习系统的不确定性上界,系统状态始终保持在滑模面上,并能保证系统控制误差在有限时间内收敛。以两自由度空间机器人为对象,对不同负载情况的运动进行了仿真,结果表明这种滑模控制方法对系统负载变化不敏感,并能保证期望控制精度。     

基于自适应快速终端滑模的车轮滑移率跟踪控制

针对汽车对连续、快速和稳定的车轮滑移率跟踪控制的需求,提出基于自适应快速终端滑模的车轮滑移率跟踪控制策略. 基于Burckhardt轮胎模型建立车轮滑移率跟踪控制模型,将模型简化过程中的不确定性考虑成复合干扰项,将轮胎侧向力对纵向力的影响考虑成未知参数. 利用双曲正切函数和终端吸引因子设计改进的跟踪微分器,平滑车轮滑移率跟踪误差和估计车轮滑移率跟踪误差的一阶导数. 以车轮滑移率跟踪控制模型和改进的跟踪微分器输出为基础,基于自适应快速终端滑模控制理论,设计对复合干扰项具有强鲁棒性的车轮滑移率跟踪控制律;基于投影算子理论设计自适应律来实时补偿未知参数,利用LaSalle不变性原理证明了闭环系统的渐近稳定性. 利用车辆动力学软件仿真验证提出的控制律的可行性和有效性. 结果表明,提出的车轮滑移率跟踪控制策略具有精度高和鲁棒性强的优点.     

空间机器人终端滑模路径跟踪控制

对存在摩擦干扰力矩的自由漂浮空间机械臂任务空间路径跟踪控制问题采用终端滑模,实现了跟踪误差的有限时间镇定．同时考虑执行机构存在的死区特性,设计了自适应补偿机构,通过自适应控制来学习死区特性的上界,以确保跟踪控制的有效执行．最后基于Lyapunov方法,从理论上证明了闭环系统的全局稳定性,并通过数值仿真证明此控制器能够有效实现任务空间路径跟踪控制,且对干扰具有一定的鲁棒性．     

固定翼无人机自适应滑模控制

针对固定翼无人机的姿态和速度控制中存在不确定和外部扰动的问题,设计自适应超螺旋滑模干扰观测器和控制器,实现了固定翼无人机对速度指令和姿态指令的有限时间精确跟踪.首先建立固定翼无人机速度模型和基于四元数的姿态误差模型;进而在该模型的基础上针对无人机飞行过程中的外部扰动和不确定问题,采用自适应超螺旋滑模算法设计干扰观测器对干扰和不确定进行快速估计,并在此基础上设计多变量超螺旋控制器使固定翼无人机快速、精确地跟踪期望的速度和姿态指令;最后基于Lyapunov理论证明了该系统的稳定性.仿真结果表明:所提出的综合控制策略可以实现固定翼无人机速度与姿态的快速精确跟踪并具有良好的鲁棒自适应能力,而且针对无人机不同的飞行指令,使用该控制策略都能使无人机快速稳定的达到预期目标.     

考虑前后信息的车辆跟随自适应控制

为了增进自动化公路系统车辆控制系统的工作性能,考虑前后车辆信息,研究具有参数不确定性的车辆纵向跟随控制.假定被控车辆能获得前后相邻车辆及车队领头车辆的状态信息,基于车辆纵向动力学模型,采用固定期望车辆间距跟随策略,设计了车辆纵向跟随直接自适应滑模控制规律;应用Lyapunov函数方法和M-矩阵知识,对车辆跟随系统的渐近...     

Task space control of free-floating space robots using constrained adaptive RBF-NTSM

Trajectory tracking control of space robots in task space is of great importance to space missions,which require on-orbit manipulations.This paper focuses on position and attitude tracking control of a free-floating space robot in task space.Since neither the nonlinear terms and parametric uncertainties of the dynamic model,nor the external disturbances are known,an adaptive radial basis function network based nonsingular terminal sliding mode(RBF-NTSM)control method is presented.The proposed algorithm combines the nonlinear sliding manifold with the radial basis function to improve control performance.Moreover,in order to account for actuator physical constraints,a constrained adaptive RBF-NTSM,which employs a RBF network to compensate for the limited input is developed.The adaptive updating laws acquired by Lyapunov approach guarantee the global stability of the control system and suppress chattering problems.Two examples are provided using a six-link free-floating space robot.Simulation results clearly demonstrate that the proposed constrained adaptive RBF-NTSM control method performs high precision task based on incomplete dynamic model of the space robots.In addition,the control errors converge faster and the chattering is eliminated comparing to traditional sliding mode control.     

Nonlinear adaptive optimal control for vehicle handling improvement through steer-by-wire system简

A control algorithm for improving vehicle handling was proposed by applying right angle to the steering wheel, based on the nonlinear adaptive optimal control （NAOC）. A nonlinear 4-DOF model was initially developed, then it was simplified to a 2-DOF model with reasonable assumptions to design observer and optimal controllers. Then a simplified model was developed for steering system. The numerical simulations were carried out using vehicle parameters for standard maneuvers in dry and wet road conditions. Moreover, the hardware in the loop method was implemented to prove the controller ability in realistic conditions. Simulation results obviously show the effectiveness of NAOC on vehicle handling and reveal that the proposed controller can significantly improve vehicle handling during severe maneuvers.     

Adaptive robust controller for supercavitating vehicle using guaranteed cost theory

Regarding to the problems that supercavitating vehicles have special characteristics from traditional underwater vehicles,robust control problem was studied in this paper for the supercavitating vehicles with mismatched uncertainties.The nonlinear dynamic model was improved.For mismatched uncertainties,the robust sliding mode function was proposed based on guaranteed cost theory,and sufficient condition for the existence was given in terms of linear matrix inequality (LMI).Continuous sliding mode controller was designed,with an adaptive technology which was used to estimate the unknown upper bound of mismatched uncertainties.Meanwhile,upper bound of parameter uncertainties was not required.Simulation results demonstrated that the system responds rapidly and has good robust stability.Due to application of guaranteed cost theory,the controlled plant is not only stable but also guarantees an adequate level of performance.Therefore,it provides theoretical references for further study on control problems of supercavitating vehicles.     

汽车转向操纵的单神经元自适应控制

基于汽车操纵稳定性总方差评价方法和神经网络控制理论,建立了汽车转向单神经元自适应PID控制算法。利用操纵稳定性评价中的轨迹跟随误差和方向盘忙碌程度的评价指标,建立了神经元学习的二次型性能指标函数,并采用梯度下降算法实现了单神经元控制器的连接权值的调整。最终采用汽车7自由度非线性动力学模型进行了不同行驶速度下的仿真计算。结果表明:该控制算法可较为精确地控制汽车对预期行驶轨迹的转向运动,并体现出良好的鲁棒性和自适应性。