考虑特征模型的高超声速飞行器全通道自适应控制

针对高超声速飞行器具有强非线性、高不确定性及强耦合等特点,提出一种基于反馈线性化控制与特征模型自适应控制相结合的姿态控制律设计方法,解决姿态控制系统的非线性耦合与不确定性,保证飞行器控制系统稳定。首先,建立高超声速飞行器全通道非线性耦合的动力学模型。其次,利用反馈线性化控制方法将全通道非线性耦合系统解耦成近似线性系统,并对线性解耦系统设计输出反馈控制律;而对于反馈线性化控制依赖于系统的精确数学模型,并对建模误差和外部干扰敏感的问题,设计基于误差特征模型的自适应控制律,提高系统的适应性;针对原动力学模型,证明闭环控制系统是有界稳定的。最后,通过数学仿真校验了控制律设计的正确性与有效性,仿真结果表明设计的姿态控制系统可以很好地跟踪指令,具有较强的鲁棒稳定性。

高超声速再入飞行器抗饱和控制系统设计

针对高超声速再入飞行器纵向静不稳定模型,在考虑气动执行机构饱和非线性特性的情况下,研究了一种基于补偿方案的抗饱和控制系统设计方法。该方法把系统输入饱和特性视为不确定性,采用H∞回路成形技术设计了标称控制器;然后针对标称控制器与被控对象所组成的闭环系统进行补偿器设计;最后基于高超声速再入飞行器纵向静不稳定模型验证了该补偿方案的有效性。

基于补偿方法的高超声速滑翔飞行器多变量输出解耦控制

针对高超声速滑翔飞行器特殊的气动外形,采用BTT(倾斜转弯)控制进行横向机动。首先进行三通道独立设计,然后加入协调控制支路进行补偿解耦,其中三通道独立设计采用自适应PID方法,控制器参数随飞行高度和速度的变化而变化。在分析系统交连耦合程度的基础上提出了按交连耦合项系数大小进行补偿的方法,并以此方法设计了变增益的协调控制支路来补偿系统的交连耦合。最后通过三自由度非线性仿真对控制方案和控制参数进行检验,仿真结果表明,该方案是正确的,控制参数的选择是合理的,达到了严格控制侧滑角的目的。

基于ESO的BTT飞行器多变量解耦控制方法研究

针对倾斜转弯(BTT)飞行器姿态控制系统的多变量耦合问题,提出一种基于扩张状态观测器(ESO)的多变量解耦控制方法。将BTT飞行器系统中的耦合视为扰动,利用ESO具有实时跟踪估计扰动能力的特点,将耦合扰动估计出来,通过补偿消除耦合的影响。利用极点配置的方法完成闭环状态反馈控制律设计,并通过数学仿真验证方法的正确性和有效性。

基于ESO的高超声速飞行器解耦控制

针对高超声速飞行器三通道具有强耦合的问题,提出了一种基于扩张状态观测器的全通道解耦控制方法。该方法不需要根据耦合项的特点设计耦合补偿模型,而是通过设计扩张状态观测器,将高超声速飞行器的耦合项视为扰动,利用扩张状态观测器具有的实时跟踪估计扰动的能力,对耦合项扰动进行估计。通过补偿控制消除耦合的影响,从而完成解耦控制。进一步,通过LQR控制方法完成姿态控制系统的闭环反馈控制律设计,最终实现一种工程上实用的高超声速飞行器解耦控制方法,并通过数学仿真验证了该控制方法的正确性和有效性。

含攻击角度约束的三维制导控制一体化鲁棒设计方法

针对具有攻击角度约束的STT飞行器对象,提出了一种三维制导控制一体化鲁棒设计方法.首先,基于某些可行性简化原则,推导出面向三维制导控制一体化设计的非线性数学模型.然后,针对一类多变量非线性系统,通过引入控制补偿项,提出了一种鲁棒动态逆设计方法.结合鲁棒动态逆和动态面控制方法,完成了制导控制一体化鲁棒算法的设计.仿真结果表明,所提出的三维制导控制一体化算法可保证飞行器的稳定飞行和精确制导,并且满足攻击角度的约束要求.此外,该方案具备针对参数不确定性和等效干扰的强鲁棒性能.

基于BP神经网络的模型参考自适应姿态控制

采用模型参考自适应控制的基本设计框架,并通过BP神经网络对PID控制参数进行自主调节,实现飞行器的自适应姿态控制。利用参考模型输出、实际对象输出等信号作为训练信号,对所构建的三层BP神经网络进行权重更新。仿真结果表明,将BP神经网络应用于飞行器的自适应姿态控制中,能够实现PID控制器参数的自主调整,表明了BP神经网络优良的逼近性能。同时,该控制方案确保了飞行器姿态控制系统的性能指标,并且提高了工程设计的智能化水平。

一种基于复合模型的机动目标跟踪算法

针对一类飞行器纵向机动能力大、侧向机动能力小,提出了一种基于"当前"模型与Singer模型的复合模型自适应卡尔曼滤波空间机动目标跟踪算法;"当前"模型具有对机动目标跟踪效果好的特性,Singer模型具有对机动性较小的目标跟踪精度高的特性,利用这2种模型的优势建立机动目标的复合模型,运用自适应卡尔曼滤波算法对机动目标进行状态估计,其算法具有简单、精度高和工程应用强等的特点;最后通过仿真验证了所提算法的有效性与正确性。

基于BP神经网络的飞行器参数辨识与自适应控制

针对跨域空间飞行器气动参数非线性严重和具有大不确定性等特点,提出一种基于BP神经网络的飞行器离线参数辨识与在线自适应控制的方法。首先,临近空间飞行器进行风洞试验吹风得到的气动参数是典型的输入输出非线性系统,运用BP神经网络算法进行离线训练建立气动数据的辨识模型;其次,根据气动数据的辨识模型计算实时舵效变化参数,飞行器控制的增益根据舵效变化完成在线自适应调节,实现飞行器的自适应姿态控制;最后,进行数学仿真验证,结果表明,将BP神经网络应用于飞行器姿态控制中,能够实现控制参数的自适应调整,说明BP神经网络具有优良的逼近性能,最终提升了飞行器姿态控制系统的性能,提高了智能化设计水平。

考虑伺服回路动态的飞行器攻角鲁棒控制技术

为增强飞行器姿控回路与伺服回路的协调匹配性,提升整个姿态控制系统的综合性能,在考虑飞行器伺服回路动态特性的基础上研究其姿态控制方法。以俯仰通道为例,基于多鲁棒面控制和动态面控制理论,提出一种考虑伺服回路动态特性的攻角鲁棒控制方法,有效解决了回路之间的协调控制问题。计算机仿真结果表明:相比于未考虑伺服回路动态特性的攻角控制方案,该控制方案的攻角跟踪效果更好,飞行器姿控外回路和伺服内回路协调匹配性得到提升,且该方案确保了攻角控制系统具备更优越的综合性能指标。研究成果可重点应用于具有高动态和轻质化需求的飞行器姿态控制领域。

带终端角度约束的飞行器三维制导控制一体化设计

针对带终端角度约束的STT飞行器,提出一种三维制导控制一体化设计方法。首先,推导出面向三维制导控制一体化设计的非线性数学模型。然后,针对一类多变量非线性系统,构造了一种鲁棒动态逆设计方法。结合鲁棒动态逆和反演设计方法,完成了制导控制一体化算法的初步设计。最后,针对传统反演法带来的"计算膨胀"问题以及非线性补偿项引发的控制量抖动问题,对已完成的初步算法做进一步改进。仿真结果表明,所提出的三维制导控制一体化算法可确保飞行器的稳定飞行与精确制导,满足终端角度的约束要求,并且具备针对参数不确定性的强鲁棒性。

基于汉默斯里序列抽样的姿控系统随机稳定性评估

针对传统蒙特卡洛抽样方法所需样本个数较多、收敛时间较长等问题,提出一种基于汉默斯里序列抽样的随机稳定性评估方法,并将其应用于飞行器姿态控制系统的设计过程。通过构造随机幅值裕度和随机相位裕度评估姿态控制系统统计意义上的稳定程度,可有效避免传统频域设计中评估原则的保守性。仿真结果表明,相比基于蒙特卡洛抽样的评估方法,本方法可以有效减少样本个数,且其空间分布性更广、评估可信性更高。

《国际融资租赁公约》与船舶融资租赁

国际融资租赁是发达国家输出资本、发展中国家利用外资的重要形式。利用国际融资租赁发展船队、调整结构 ,对发展中国家具有重要意义。国际统一私法 1988年通过的《国际融资租赁公约》对国际融资租赁的法律特征、当事人各方的权利义务和公约的适用条件作了规定 ,成为各国开展船舶融资租赁的重要法律背景。公约关于出租人物权的规定肯定了海事请求权的优先性。

新型城镇化道路下哈尔滨农村劳动力转移研究

笔者以哈尔滨市2001年-2011年的人口数据为例,分析了哈尔滨市的人口总量、年龄分布的变动趋势。通过对哈尔滨市2012年-2013年各季度的产业用工情况和求人倍率的分析,阐述了在城镇化建设过程中哈尔滨市应积极调整产业结构、加快拓展就业渠道等加快农村剩余劳动力转移的具体建议。

基于ESO及RESO的高超声速飞行器控制律设计

针对以小扰动线性化为代表的传统控制方法处理大范围不确定性问题时存在的不足,采用可对未知扰动进行实时跟踪估计并补偿的自抗扰控制方法设计控制律。构建辅助状态变量以满足控制器设计时的形式要求,在此基础上,分别设计基于扩张状态观测器(ESO)及降阶扩张状态观测器(RESO)的姿态控制器,通过对观测器的时频域分析确定基于RESO的控制器的优越性。仿真结果表明,以RESO为观测器的自抗扰控制方法与常规自抗扰方法相比具有更快的跟踪速度和更好的跟踪效果,本文所设计的控制器对仿真算例是有效的。

基于LQG/LTR的高超声速飞行器全通道姿态控制

针对高超声速飞行器具有强烈的非线性、耦合及不确定性等特点,且存在系统噪声和量测噪声,使姿态控制变得困难的问题,提出了采用LQG/LTR控制方法进行全通道姿态控制的思路。首先,在平衡点通过小偏差线性化方法建立多变量耦合的控制模型;然后,运用LQG/LTR控制方法设计姿态控制器。仿真结果表明,在有高斯噪声情况下,所设计的姿态控制系统实现了指令精确跟踪,具有较强的鲁棒性。