基于伪控制限制方法的再入航天器自适应控制

文中将基于伪控制限制方法的神经网络自适应控制运用到再入航天器的制导与控制中。利用两个控制回路来实现控制目标。其中,外回路适用于力的扰动,而内回路适用于力矩的扰动。限制外回路以阻止对内回路动态特性的调整,在达到控制极限时,伪控制限制也可进行自适应调整。另外,通过加入加速度计反馈元件来提高系统性能。

再入航天器的神经网络自适应控制

对于再入航天器来说 ,可恢复故障通常会导致总体控制权限的降低。本文将伪控制限制方法和神经网络自适应控制运用到再入航天器的制导与控制中。利用两个控制回路来实现控制目标。其中 ,外回路适用于力的扰动 ,而内回路适用于力矩的扰动。限制外回路以阻止对内回路动态特性的调整。在达到控制极限时 ,伪控制限制也可进行自适应调整。另外 。

基于复合抗饱和策略的火星飞机自适应控制

目前,伴随着火星探测的兴起,火星飞机越来越受重视。目前对火星大气研究不充分,火星飞机飞行环境特殊,存在强烈的不确定性和干扰。同时稀薄的火星大气与受限的飞机尺寸限制了操纵的机构控制能力。为了解决这2个关键问题,提出了一种基于复合抗饱和策略的自适应控制器,将模型误差、不确定性和干扰视为系统的"总和扰动",利用扩张状态观测器观测并加以补偿。针对控制能力受限带来的控制饱和,提出伪控制限制与基于误差补偿的扩张状态观测器抗饱和方案相结合的复合抗饱和策略。仿真结果表明,该控制方法能较好地完成指令跟踪,并有效抵制不确定性和干扰影响,效果良好,有效改善了控制饱和带来的响应迟滞等现象,使系统具有较强的抗饱和特性。

神经网络自适应控制在飞行控制系统中的应用

针对自适应控制应用中的输入饱和问题采取了一些改进措施,应用于模型参考自适应飞行控制中,解决了输入饱和时自适应机构不能正确起作用的问题。文中给出了动态逆控制器的构造方法以及神经网络自适应律,并对采用该神经网络自适应律的系统稳定性进行了分析。仿真结果表明神经网络自适应控制在飞行控制系统中的应用是有效的。

基于互补滤波的直升机增量非线性动态逆控制

针对直升机非线性强、控制通道耦合严重、主旋翼与尾旋翼之间气流干扰复杂,造成建模不准确而难以实现高精度姿态控制的问题,采用基于互补滤波的增量非线性动态逆方法设计直升机飞行姿态控制律。首先,针对角加速度估计过程中存在由差分引起的相位滞后和噪声放大问题,采用互补滤波方法避免了微分运算,消除了微分运算的噪声放大效应。然后,在姿态控制回路加入限制结构确保作动器饱和时的跟踪性能。仿真结果表明,所提方法应对模型不确定和惯性不匹配具有较强的鲁棒性和解耦能力,即使作动器出现饱和也能实现姿态跟踪。