基于AGA的导弹控制系统自动化设计

鉴于传统的设计基于摄动理论和系数冻结法,将控制回路分成角稳定、质心稳定回路,存在工作量大、结果不是最优且有一定的盲目性等缺陷,为此,引入改进的自适应遗传算法,实现了基于性能分析的自动化优化设计整个导弹控制回路参数的目的。所用的遗传算子包括:多参数级联编码方法;选择操作采用比例算子与精英保存策略相结合,交叉和变异概率均采用自适应策略;适应度函数的构造则综合了误差和误差的变化量。仿真结果表明,自适应遗传优化用于自动化设计导弹控制系统是有效的。

基于神经网络的严反馈块非线性系统的鲁棒控制

针对非匹配不确定性的严反馈块非线性系统,基于神经网络提出一种鲁棒控制方法.利用Lyapunov稳定性定理推导出RBF神经网络的全调节律,用于处理系统中的非线性参数不确定性,提高了神经网络的在线逼近能力;采用神经网络和鲁棒控制方法,利用已知信息的同时,对控制系数矩阵未知时的设计问题进行处理,避免了控制器可能的奇异问题;引入非线性跟踪微分器,解决了Backstepping设计中的"计算膨胀"问题.运用Lyapunov稳定性定理证明了闭环系统的所有信号均最终一致有界.

一种通用自动测试系统软件平台的设计与实现

阐述了一种通用自动测试系统软件平台的功能、原理和设计方法 ,这种平台有效地促进了VXI总线模块及GPIB仪器构成的自动测试系统软件的开发。实际应用表明 。

飞航导弹纵向控制系统的二阶滑模控制设计

在介绍了高阶滑模控制的基础上,提出了一种简单有效的二阶滑模控制器,并应用到飞航导弹纵向控制系统中。仿真结果说明:它对参数不确定的系统具有良好的鲁棒性,并能有效的消弱系统的振颤。

带有广义不确定性的导弹非线性控制系统设计

在导弹系统存在广义不确定性情况下,提出了一种基于反演设计技术和RBF神经网络的导弹非线性自适应控制系统设计方法。设计过程中将不确定性对系统的影响合成为一项,然后应用RBF神经网络消除了其对系统的影响,有效地解决了控制系数矩阵未知时控制器设计问题,同时放松了现有文献中对控制系数矩阵不确定性的要求。应用Lypunov稳定性定理推导出神经网络权重矩阵的自适应调节律,并证明了闭环系统的所有信号均有界且指数收敛至系统原点的一个邻域。最后给出的BTT导弹非线性六自由度数字仿真结果验证了该算法的有效性。

飞行控制与惯性导航仿真训练系统的研究

虚拟现实技术和仿真技术是模拟器研究中的关键技术。该文针对某型飞机飞行控制与惯性导航仿真训练系统的研制,以构建三维座舱仪表、驾驶仪操纵台、飞机运动特性和惯导模拟器为目标,采用面向对象的软件建模思想、模块化的软件设计思想和多种相关技术,设计实现了“飞行控制与惯性导航仿真训练系统”。该系统是一个既能训练飞行员熟悉操作环境和操纵飞控系统控制飞机飞行,又能训练领航员熟练操作惯导及领航技能的软硬件结合的综合仿真训练系统。文章对系统的设计原则、功能、构成及实现方法进行了阐述,给出了测试航线图,并实现了与其他模拟器的组网对接。

基于二阶滑模控制的导弹自动驾驶仪设计

讨论了一类非最小相位系统的输出跟踪问题。通过坐标转换将原系统转换为正规形,采用输出重定义技术,设计转换后的系统输出和期望输出,并根据它们构造滑模变量︴。在有限时间内,采用全局二阶滑模控制算法使得︴=︴ ·=0,同时保证对原系统输出的跟踪。仿真结果表明,该方法设计的控制系统有比较理想的稳定性和鲁棒性。

基于动态二阶滑模控制算法的导弹自动驾驶仪设计

尾控型侧滑转弯(STT)导弹过载输出跟踪模型具有非最小相位的特性,系统的零动态或内部动态不稳定,所以不能直接应用反馈线性化和滑模控制等算法设计导弹过载输出控制器。为了设计方便,首先将导弹数学模型的线性部分进行规范形转化;然后将输出跟踪问题转化为状态跟踪问题,则可采用滑模控制设计自动驾驶仪。通过构造动态滑模输出,使得系统零动态稳定;采用全局二阶滑模控制来消除抖振。仿真结果表明,所提出的方法可使导弹的输出过载准确跟踪制导指令,而且切换抖动得到有效抑制。

导弹非线性自适应鲁棒控制系统设计

提出了一种基于全调节 RBF神经网络的导弹非线性自适应鲁棒控制系统的设计方法。应用全调节 RBF神经网络在线辨识系统中存在的不确定性 ,利用反演和鲁棒控制技术设计了导弹控制系统 ,成功地处理了非匹配不确定性 ,并在虚拟控制中引入了微分阻尼项 ,有效地改善了系统动态性能。最后 ,应用 Lyapunov稳定性理论推导出 RBF神经网络各参数的调节律 ,并证明了系统状态全局渐近收敛于原点的一个邻域。仿真结果验证了该设计方法的有效性和可行性。

BTT导弹的大系统变结构控制方法

将BTT导弹控制系统表示成具有非匹配不确定性大系统的形式,利用反演设计方法处理系统中的非匹配不确定性,用变结构控制方法来改善系统的性能,然后,利用Lyapunov稳定性定理证明了闭环系统的信号最终一致有界且系统的状态指数收敛于滑模超平面。最后,仿真验证了所提出方法的正确性和有效性。

磁悬浮球实验系统的模糊控制仿真

该文介绍磁悬浮球实验系统的结构与工作原理 ,根据模糊控制技术 ,设计了一个二维模糊控制器。在实验的基础上 ,确定了输入输出变量的范围 ,并对变量进行了模糊化。根据小球的物理运动规律 ,建立了模糊控制规则。在Matlab/Simulink环境下进行了仿真 ,并进行了实际控制实验。实验表明 ,所设计的模糊控制器具有很强的鲁棒性。

导弹过载控制系统的非线性反演设计

在证明了导弹姿态的收敛与过载收敛等价的基础上,对导弹过载控制的非线性数学模型进行了合理简化,利用反演设计技术,设计了该过载系统的控制器。数字仿真结果表明了该简化模型的合理性及设计方法的有效性。

磁悬浮球模糊控制系统的研究

本文介绍了磁悬浮球控制系统的结构及工作原理 ,提出利用模糊控制技术实现钢球稳定悬浮的算法 。

新型变滑面导弹控制系统设计

在证明了过载的导数与角加速度存在近似比例关系的基础上,利用可以测量的线加速度和角加速度信号对过载系统进行了控制器的设计。为了提高控制器的性能,提出了一种变滑模面的滑模控制方法,并且用李雅普诺夫稳定性理论证明了系统的稳定性。仿真结果证明,采用变滑模面能保证跟踪误差较快收敛到零,并且系统输出的振颤大大减弱,同时该控制系统对参数摄动具有很强的鲁棒性。

非线性系统的神经网络鲁棒自适应跟踪控制

针对一类具有未知非线性函数和未知虚拟系数非线性函数的二阶非线性系统 ,提出了一种神经网络鲁棒自适应输出跟踪控制方法 .用李雅普诺夫稳定性分析方法证明了本文的神经网络自适应控制器能够使受控系统内的所有信号均为有界 .

基于ANN逆模型补偿的复合控制系统仿真

为对复杂非线性系统进行辨识建模和实施有效控制,分析了基于神经网络的非线性系统逆模型的辨识和控制原理,研究了基于神经网络的非线性系统逆模型补偿的复合控制方法。基于复合控制思想,对常规PID控制器+前馈神经网络逆模型补偿的复合控制结构方案进行了仿真。仿真结果表明,基于神经网络的非线性系统逆模型补偿的复合控制结构方案是有效的、相对简单的网络结构,可提高逆模型的泛化能力和非线性系统的控制精度。

QFT在无人机控制系统设计中的应用

分析和总结了定量反馈理论(QFT)的基本原理和设计步骤,并应用该理论对某型无人机的控制系统进行了设计研究.研究发现,QFT能够很好地解决由于模型参数具有不确定性的无人机控制系统鲁棒性设计问题,并从工程应用角度为无人机提供了一种鲁棒控制设计方案.仿真结果及与一般控制方案比较表明,用这种理论方法设计的控制系统不仅控制效果良好,而且有较强的工程应用价值.

双滑模变结构控制系统设计及应用

基于双滑模变结构控制理论,对切换面的选取和控制量的切换规律做了进一步的分析,提出两个切换面可以分开单独设计,通过状态反馈保证在滑模区上的稳定性;在具有非匹配不确定性的情况下,证明了控制量的设计能够满足滑模控制的可达条件;提出了更简单的控制律设计方法,保证状态轨迹分别在两条滑模区上来回切换,降低了控制量振动频率。针对具有非匹配不确定性的某型导弹纵向回路线性模型进行了仿真研究,证明了文中设计的可行性和有效性。

一种实际系统的模糊控制实现

本文介绍了磁悬浮球控制系统的结构及工作原理，提出利用模糊控制技术实现钢球稳定悬浮的算法．并利用MCS-51单片机设计了实用的模糊控制器。实际运行结果表明，系统稳定可靠，控制精度高。

反舰导弹控制系统半实物仿真软件设计

利用dS PAC E仿真平台进行某型反舰导弹控制系统半实物仿真软件设计比传统方法具有方便、高效、精确等优越性.简要介绍了dSPACE实时仿真平台及其软件环境,并提出了半实物仿真软件系统的具体设计方案.