基于神经网络自适应稳定PID控制方法的研究

经典的基于对象精确数学模型的PID控制方法的自适应性较差 ,难以适应具有非线性、时变不确定性的被控对象 .神经网络控制算法的稳定性又受到迭代初值的影响 ,且算法复杂 .为此提出了一种基于RBF神经网络的、结构简单的、稳定的PID直接自适应控制方法 .讨论了控制器参数迭代初值选取的基本原则 ,并给出了在保证系统稳定性前提下参数的迭代算法 .仿真研究结果表明 ,该方法的鲁棒性和跟踪性能均优于经典PID方法 .

航天器姿轨耦合自适应同步控制

航天器动力学模型的精确建立,对于成功完成空间任务来说必不可少,而单独考虑轨道或姿态的模型无法满足任务高精度要求,因此从相对轨道动力学方程和修正罗德里格斯参数(MRP)表示的姿态运动学方程出发,建立了航天器六自由度的相对耦合动力学方程。为了给出姿轨运动的基准,分别设计了航天器理想姿态和椭圆加指数接近轨道。针对航天器参数不确定问题设计了自适应同步控制律,并通过Lyapunov直接法证明闭环系统的全局渐近稳定性。从仿真结果可以看出,自适应同步控制算法能使轨道和姿态误差逐步趋于零。

无拖曳航天器连续推力分配的伪逆法二次优化方案

主要研究了应用伪逆法进行无拖曳航天器连续推力分配时的二次优化方法。首先,根据伪逆法初值求取方法,得出其解存在推力为负和超出执行机构约束饱和限制情况的结论;然后提出了伪逆法二次优化两步方案,针对推力为负提出了利用推力器间的关联关系进行替代的方法,针对推力器约束饱和限制确定了约束上下限。最后,通过干扰跟踪仿真和推力输出仿真,此二次优化方案满足了推力器输出为正和输出限幅的要求,并且计算简单,可以实现在轨实时分配,也可应用于其他需要连续推力的航天器推力分配任务。

无模型控制方法下的跟踪问题分析

主要介绍在无模型控制方法下的H∞控制研究的可行性,通过对H∞标准问题之一的跟踪问题的分析,初步探讨了无模型控制方法与H∞控制结合的合理性。通过一个具体的仿真试验进行验证,并验证了鲁棒性。