摘要：针对一类含有完全未知关联项的多输入/多输出非线性系统,提出了输出反馈动态面自适应控制方案,克服了反推控制中的微分爆炸问题;利用神经网络逼近系统中的未知关联项,对于每个子系统只需对一个参数设计自适应律;引入性能函数和输出误差变换,跟踪误差信号的收敛速率、最大超调量和稳态误差等控制性能指标均可得到保证.理论证明了闭环系统的所有信号半全局一致有界,仿真结果验证了所提方案的有效性.

摘要：针对作战训练并验证先进飞行控制律,设计一种全数字通用飞行仿真平台。介绍该平台的总体结构,在建立飞机动力学模型和通用飞行仿真数据库的基础上,阐述各模块的功能和创建方法,以某型无人机为例,对平台进行仿真验证。结果表明,该平台直观性强,输出参数准确,能较好地模拟真实飞行。

摘要：针对一类含有未建模动态和未知控制增益符号的非线性系统,提出了一种输出反馈自适应跟踪控制方案。首先利用Kreisselmeier观测器实现了不可测状态的估计,在此基础上以回归设计方式设计了输出反馈动态面控制系统,通过引入Nussbaum函数解决了控制方向未知问题。该方案解克服了传统反推控制方法中的微分爆炸现象,并且所有未知参数的更新律仅在控制设计的第一步出现,因而降低了控制器设计和实现的复杂性。理论证明,控制方案不仅可以保证闭环系统所有信号半全局一致最终有界,而且通过调整控制器设计参数,跟踪误差可以调节到零的小邻域内。仿真结果进一步验证了控制方案的有效性。

摘要：基于反推控制理论对飞控系统舵回路进行设计。针对舵机内部参数的不确定性和外部负载力矩的扰动,在构造辅助控制输入时引入积分环节。通过适当选取李雅普诺夫函数,使分步构造的控制输入信号有界,并确保角位置跟踪误差能从所有可能的初始状态收敛。数字仿真结果表明,该设计方法增强了舵回路的鲁棒性并提高了稳态控制精度。

摘要：设计了一种无人机自主低空突防航迹控制系统。提出了一种满足无人机低空突防要求的航迹预规划方法和航迹控制指令生成算法。针对动态逆方法需要被控对象精确数学模型的难点,在分析无人机误差动力学特性的基础上,采用神经网络在线动态补偿模型逆误差,并运用李亚普诺夫稳定性理论推导网络权值更新律,确保指令跟踪误差和网络权值的有界性。数字仿真结果表明,该系统满足无人机自主低空突防时航迹精确跟踪要求。

摘要：针对一类不确定非线性MIMO(multiple-input multiple-output)系统,在动态面控制方法的基础上,提出了自适应跟踪控制方案.通过引入性能函数和输出误差转换,保证输出信号具有指定的跟踪速度、跟踪误差、最大超调量.为了避免控制奇异问题,采用神经网络直接逼近期望控制信号.该方案无需估计神经网络的权值,仅对1个参数进行自适应律设计.理论证明了闭环系统所有信号有界,仿真结果验证了所提方案的有效性.

摘要：针对一类只有输出信号可测且非线性项含不可测状态的不确定系统,基于输入信号置换思想构建了神经网络状态观测器,结合动态面理论设计了输出反馈自适应控制方案。通过理论分析确定了控制律参数选取范围,保证了闭环控制系统所有信号半全局一致终结有界;利用遗传算法提出一种参数寻优策略,选取了最优的输入初始值和控制律参数,解决了控制冲击问题,提高了跟踪精度。

摘要：针对一类只有输出信号可测的不确定非线性系统，利用神经网络构建了系统的状态观测器，使用动态面控制技术设计了自适应跟踪控制系统。通过引入性能函数和跟踪误差转换，控制方案保证系统输出信号具有期望的跟踪速度、跟踪误差、超调量等性能指标，同时克服了反推控制方法的微分爆炸问题。证明了闭环系统所有信号半全局一致有界，仿真结果验证了所提方案的有效性。