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题名基于气动特性辨识的飞行器抗饱和自适应控制
被引量:3
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作者
王超
张胜修
郑建飞
张超
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机构
第二炮兵工程大学自动控制工程系
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出处
《航空学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第12期2645-2657,共13页
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基金
国家自然科学基金(61203354)~~
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文摘
针对无人机含有未知气动参数时的大机动飞行控制问题,设计了基于在线气动参数辨识的自适应非线性模型预测控制(ANMPC)的飞行控制器。首先,根据无人机动力学模型设计出基于反馈线性化模型的非线性模型预测控制(NMPC)的飞行控制器,通过在线求解有约束的最优化问题,确保大机动飞行时系统状态及控制输入满足约束条件,使控制系统具备抗饱和性能。然后,将无人机动力学模型中的未知气动参数转换为待辨识参数矩阵,采用基于迭代扩展卡尔曼滤波(IEKF)与渐消记忆最小二乘(RLS)的气动特性辨识两步方法,实时辨识无人机气动参数,更新非线性模型预测控制律所用模型,消除模型误差,增强非线性模型预测控制器的鲁棒性。最后,对指令姿态角跟踪进行了仿真验证,仿真结果表明:在考虑外界未知气动扰动情况下,控制器满足设计要求,并具有较强的鲁棒性。
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关键词
飞行控制
气动扰动
气动特性辨识
自适应控制
非线性模型预测控制
反馈线性化
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Keywords
flight controlear model predictive controaerodynamic disturbance~ identification of aerodynamic characteristic~ adaptive control~ nonlin- feedback linearizatien
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分类号
V249.12
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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题名飞行器抗饱和鲁棒自适应非线性模型预测控制
被引量:5
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作者
王超
张胜修
宋仔标
杨建业
吴晓露
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机构
火箭军工程大学士官学院
火箭军工程大学自动控制工程系
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出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2018年第2期393-400,共8页
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基金
国家自然科学基金(61573366)资助课题
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文摘
针对巡航飞行器同时存在较大外部干扰和模型参数不确定性时自适应预测控制性能下降的问题,设计了带有模糊干扰观测器(fuzzy disturbance observer,FDO)补偿的鲁棒自适应非线性模型预测控制(robust adaptive nonlinear model predictive control,RANMPC)方法(简记为FDO-RANMPC方法)。首先,利用具有未知参数限制条件的递推最小二乘方法在线辨识模型参数;其次,利用模糊干扰观测器输出值抵消幅值较大的复合干扰,再利用Tube鲁棒预测控制策略设计了飞行器底层姿态系统具有稳定保障的FDO-RANMPC控制器;最后,在考虑复合不确定性情况下对指令姿态角跟踪的仿真中验证了控制器的有效性及其渐进稳定性。
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关键词
飞行控制
气动特性辨识
模糊状态观测器
鲁棒自适应控制
非线性模型预测控制
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Keywords
flight control
aerodynamic parameter identification
fuzzy disturbance observer
robust adap- tive control
nonlinear model predictive control
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分类号
V249.12
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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