满足增益相位裕度的自动驾驶仪结构化H_∞综合

针对具有静不稳定特性的高超声速飞行器,提出了一种同时满足增益裕度和相位裕度要求的飞行器自动驾驶仪设计方法。在预先设定自动驾驶仪结构的前提下,建立满足系统增益和相位裕度的H_∞范数性能指标,使用结构化H_∞综合方法求解使性能指标H_∞范数指标最优的自动驾驶仪参数。控制系统稳定裕度由标称系统增益放大补灵敏度传递函数的H_∞范数约束。这种约束方法把对系统的稳定裕度约束转化为复平面上开环系统Nyquist曲线到满足系统稳定裕度圆盘边界的距离约束。求解控制器参数时,在控制器设计指标中引入调节参数,通过调节参数的迭代变化,改变开环系统Nyquist曲线与稳定裕度圆盘边界的距离,减小控制器的保守性。这种自动驾驶仪的设计方法可同时适用于静稳定系统和静不稳定系统。将此方法应用在高超声速飞行器过载跟踪自动驾驶仪的设计中,仿真结果表明,自动驾驶仪具有良好的动态和稳态性能,并且控制器满足期望的稳定裕度。

基于H_∞方法的鲁棒迭代学习控制设计

针对不确定的线性系统,研究鲁棒梯度型迭代学习控制的设计问题.通过分析系统不确定性对反馈闭环控制和前馈学习控制的影响,给出了保证迭代学习控制在有限时间段上鲁棒收敛的充分条件.依据此条件,将迭代学习控制的设计问题转化为H∞设计问题,提出了一种兼具反馈与前馈作用的鲁棒迭代学习控制律.迭代学习控制的设计过程分为两步进行:先基于H∞方法设计反馈控制器,再采用固定步长的梯度法设计前馈控制器.仿真结果表明了该设计方法的可行性.

基于H_∞方法的鲁棒迭代学习控制器在精密工件台中的应用

针对精密工件台系统,研究迭代学习控制器(ILC)的设计问题,提出一种基于H∞法的ILC设计方法,分析该方法的可解性,推导出误差收敛的充要条件,并通过此方法将迭代学习控制器的综合问题转化为H∞最(次)优控制器的综合问题。同时介绍一种可明确处理过程不确定性的鲁棒ILC方法,这种ILC算法可使系统的学习性能最大化。精密工件台的实验结果表明所提出的设计方法是有效的。

时隙化网络控制系统的H_∞控制

针对网络控制系统提出一种时隙化控制策略,将系统的控制周期划分为多个时隙,利用时隙时间驱动执行器输出控制命令.将具有不确定通信延迟的网络控制系统转化为一类线性切换系统,切换系统由多个具有确定延迟的线性系统组成,从而简化了实时网络控制系统的分析模型.利用线性矩阵不等式方法建立了时隙化网络控制系统的随机稳定性判断条件,采用系统的H∞模测量网络控制系统的性能,通过求解凸优化问题得到控制器的H∞综合方法.数值仿真证实了这种控制策略的有效性.

航天器柔性太阳翼最优PPF主动振动抑制方法

针对采用可变速控制力矩陀螺(VSCMG)进行柔性太阳翼振动抑制问题,提出一种基于求解非光滑H∞综合问题的最优参数正位置反馈(PPF)控制方法。首先,建立考虑VSCMG和柔性太阳翼耦合的振动模型,得到了线性化的约束陀螺柔性板动力学模型,基于同位控制思想推导了以角度陀螺为测量装置的约束陀螺柔性板全阶状态空间模型。针对被控对象特性,确定最优PPF控制器的结构构型和待优化参数。进而,通过对约束陀螺柔性板全阶状态空间模型进行降阶、修正和加权处理,将PPF控制器参数优化问题转化为在PPF控制器构型约束条件下的非光滑H∞综合问题,并应用一阶下降算法进行寻优求解,实现最优PPF控制器的设计。该方法能够实现对各阶陀螺模态的独立控制,在保证快速性和鲁棒性的前提下,实现最优PPF参数的稳定高效求解。仿真结果表明,所提出的最优PPF控制方法能够快速、鲁棒地实现航天器柔性太阳翼的主动振动抑制。

微型导弹纵向扰动抑制控制系统设计

为解决微型导弹所面临的扰动影响,同时充分继承工程经典线性频域设计方法,提出基于H∞综合和等效输入扰动的扰动估计与抑制控制方法,应用于微型导弹纵向控制系统设计。该方法通过建立等效输入扰动系统解决非匹配扰动问题,采用H∞优化将频域分析应用于扰动滤波器和复合控制器设计,以实现扰动估计与补偿,同时保证系统全局稳定性。通过时域及频域数值仿真,以及同扩张状态观测器控制方法和扰动观测器控制方法的拉偏对比分析充分验证了该方法的可行性和有效性。