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针对切换信号依赖于独立决策变量的不确定切换系统,基于多Lyapunov函数方法和模型参考自适应控制理论,提出并分析一种控制器具有非线性死区特征的鲁棒自适应切换控制方案.首先,由参考切换系统和自适应控制律集合建立闭环切换系统,而后构造Lure-Postnikov形式的多Lyapunov函数,并以一组线性矩阵不等式推导给出闭环切换系统为有界模型参考自适应控制系统的充分条件.最后,选择HiMAT(Highly Maneuverable Aircraft Technology)飞行器包线内的5个工作点,以其纵向短周期运动模型建立切换系统,并设计具有非线性死区特征的鲁棒自适应控制器.仿真验证了方案的有效性,结果表明系统在快速连续切换下可良好地跟踪期望轨迹. 相似文献
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针对一个吸气式高超声速飞行器模型,研究了其鲁棒自适应控制方法并进行了稳定性分析。针对高超声速飞行器的非最小相位特征,通过输出重定义的方法使非最小相位系统的不稳定零动态变为渐近稳定。采用反馈线性化方法设计控制器,实现对速度信号和航迹角信号的稳定跟踪,同时采用切换控制方法消除系统不确定性带来的影响,提高系统的鲁棒性。稳定性分析结果证明系统具有公共李雅普诺夫函数,且所有状态量均能收敛到原点附近的一个小邻域内。仿真结果表明,所设计的控制系统能够有效跟踪参考轨迹,且在给定的有界连续不规则变化模型不确定性和外界干扰范围内也具有良好的跟踪性能。 相似文献
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基于归一化神经网络的航天器自适应姿态跟踪控制 总被引:2,自引:0,他引:2
针对以变速控制力矩陀螺(VSCMGs)为姿态控制执行机构的航天器在同时考虑惯性参数和执行机构不确定性情况下的姿态跟踪控制问题,提出了一种基于归一化神经网络的自适应姿态跟踪控制方法。设计一个非线性反馈控制器作为航天器姿态控制的基本控制器,利用归一化神经网络设计补偿控制器,用以在线估计和消除包含系统不确定参数的未知不确定函数的影响,避免了标准自适应控制方法需要进行大量不确定参数估计的缺陷。采用神经网络输入归一化技术,简化了闭环系统复杂的稳定性分析过程。理论分析证明了闭环系统的稳定性和姿态跟踪误差的收敛性。仿真结果表明,所提出的控制方法能满足航天器在惯性参数和执行机构不确定性及外干扰存在情况下的高精度姿态跟踪控制要求。
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针对雷达/红外复合导引头中存在天线罩折射以及外部干扰问题,在三维模型下,提出一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF,Extended Kalman Filter)的多模型算法,对天线罩斜率进行估计,并将估计结果代入EKF,降低观测视线角中的天线罩折射干扰,形成最优局部估计.采用基于环境信息的加权因子法对雷达/红外局部估计结果进行融合,通过环境信息度量传感器测量结果的可信度,忽略不可信的局部估计结果.设计4组算例检验融合算法性能,仿真结果表明:所提算法可以准确估计天线罩斜率,合理并有效使用雷达/红外传感器信息,提高系统估计精度. 相似文献
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变体无人机动力学模型及切换控制研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对能够在飞行过程中进行结构变形的变体无人机,考虑由变形引起的气动力与力矩,惯性力与力矩的非线性变化,建立其在质点系假设条件下的多体动力学模型。根据切换系统理论,将变体无人机视为一类线性切换系统,选择设计点,采用极点配置方法针对各设计点处的线性子系统设计控制器,再制定以变形量为决策变量的控制切换方案,构成切换控制系统。通过建立公共Lyapunov函数,推导了能够保证闭环切换系统在结构变形过程中一致有界的充分条件。以变体无人机Fire-Bee为例,验证了方案的有效性,仿真结果表明闭环系统无论在固定结构下还是变形过程中都具有良好的动态特性。 相似文献
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针对带攻角(AOA)约束的高超声速飞行器控制问题,提出一种基于非对称时变障碍函数的非线性自适应反步控制方法。首先,将飞行器模型化为严反馈形式,以反步法为基础进行控制器设计。然后通过光滑饱和函数对名义攻角指令信号进行限幅,并保证限幅信号的可导性,限幅产生的误差通过设计辅助系统进行补偿。进而使用障碍函数对攻角指令跟踪误差进行非对称时变约束。针对不确定性和干扰,设计新型自适应律对集中干扰上界进行估计并补偿。最终通过Lyapunov理论证明了闭环系统状态量一致最终有界并且攻角始终满足时变约束。仿真结果表明,本文方法能够在满足攻角约束基础上保证良好跟踪性能。 相似文献
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飞行过程中产生的飞行器监测数据,对飞行器性能的优化与飞行器控制系统的设计有着重要的指导意义。然而飞行试验环境的复杂性与多变性将导致飞行数据中包含较多异常数据,严重影响数据质量。本文研究飞行数据中异常数据的辨识与补偿方法及其在飞行器模型参数辨识中的应用。结合数据相容性检验,提出了一套从野值的识别、剔除与补正、数据的平滑滤波到基于极大似然法的时间延迟、零位误差与比例误差的辨识与补偿的飞行数据处理方法。除此之外,本文对结合常值误差补偿的飞行器模型参数组合辨识方法及其应用进行了设计。应用实例表明,该方法能够在一定条件下实现具有较高精度与速度的飞行数据中异常数据的辨识与补偿,并验证了该方法在改善飞行器模型参数辨识过程与结果精度上的有效性。 相似文献