摘要：针对飞行器机动过程中关键飞行参数容易超出其边界的问题,研究了基于多滑模调节器的边界保护控制器。利用滑模方法设计多个边界调节器并采用最大/最小逻辑在各调节器之间进行切换。首先对边界约束集的正不变性以及系统最终的收敛性进行了严格的证明,然后通过将系统化为可控标准型,提出了确定系统最终收敛点的直观方法;其次通过引入分段线性滑模和分段二次Lyapunov函数对闭环系统的稳定性进行了分析;然后在此基础上给出了机动边界保护系统控制器的设计步骤;最后通过仿真表明,所设计的控制器能够保证在机动过程中关键飞行参数不越界的同时对输入指令进行很好的跟踪。

摘要：针对推力矢量飞机在非定常气动影响下的机动控制问题,提出一种大迎角俯仰机动的控制器设计方案.采用干扰观测器方法对机动过程中的非定常俯仰力和力矩进行估计,并在控制端进行俯仰力矩补偿以及适当的升力补偿,建立了统一参数下飞机线性参变(LPV)模型和外部干扰LPV模型,并基于LPV模型设计了标称控制器和干扰观测器.从大迎角机动仿真中可以看出,控制系统能够控制迎角较好地跟踪输入指令,同时对机动过程中存在的非定常干扰能进行有效地抑制.仿真结果表明利用干扰观测器的方法较其他方法具有更好的控制性能.

摘要：针对近空间飞行器姿态控制中出现的执行器故障,输入饱和与外部干扰等问题,设计了一种基于二阶滑模干扰观测器和辅助系统的鲁棒容错跟踪控制方法.首先,将系统不确定,外部扰动和执行器故障作为复合干扰,设计super-twisting二阶滑模干扰观测器对其进行估计.然后为解决输入饱和问题构造了辅助分析系统,并借助backstepping方法,设计姿态容错跟踪控制器.利用Lyapunov方法,严格证明了所有闭环系统信号的收敛性.最后将所设计的控制方法应用于近空间飞行器姿态控制中,仿真结果验证了该控制方法的有效性.

摘要：利用新一代歼击机不同平衡点的多个非线性子模型对其机动飞行的全包络模型进行逼近。对于每一个子模型,设计相应的动态逆控制器,应用模糊神经网络产生控制器切换决策,实现不同飞行状态下不同模型控制器之间的相互切换。同时为了提高多模型飞行控制效果,对各模型控制器的输入及输出采样并作为神经网络的学习样本,形成一个全包络内的多模型统一神经网络控制器。最后通过歼击机的大迎角机动仿真来验证所设计的基于多模型的统一神经网络控制器的有效性,仿真结果表明所设计的统一神经网络控制器是有效的。

摘要：本文针对四旋翼无人机研究了鲁棒反步姿态控制策略.由于四旋翼无人机结构复杂,其非线性数学模型难以精确建立,因此在控制器设计过程中需要综合考虑模型不确定性、未知外部干扰、输入饱和以及姿态受限等因素.针对模型中的不确定项,使用神经网络进行逼近;对于外部未知干扰,使用非线性干扰观测器进行补偿;使用双曲正切函数逼近饱和函数,解决输入饱和问题;同时使用界限Lyapunov函数设计控制器,确保姿态满足限制条件.最后,设计四旋翼无人机反步姿态控制器,并根据Lyapunov稳定性定理证明了闭环控制系统的有界稳定.仿真结果表明了所研究控制方法的有效性.

摘要：由于混沌系统具有内禀随机性、初值敏感性和宽频谱等特性,利用混沌系统实施保密通信已成为提高信息安全的有效手段.为了进一步改进通信保密性能以及抗干扰能力,该文基于经典的Lorenz系统设计了部分参数时变的四维超混沌系统.将明文信号参与该混沌系统的运算,采用滑模自适应控制方法设计单维信号控制,实现了同结构超混沌系统同步.在达到同步的情况下,接收端能有效地恢复出隐藏信号.数字仿真表明,这种同结构超混沌系统滑模自适应同步控制是有效的.

摘要：提出了一种非线性系统的自组织模糊CMAC(SOFCMAC)神经网络自适应重构跟踪控制方法 ,首先通过构造增广系统 ,设计出线性渐近跟踪控制器 ,然后采用SOFCMAC神经网络在线重构系统的非线性特性 ,以消除非线性特性引起的系统误差 ,可保证非线性系统闭环稳定并使系统输出跟踪期望输出 .

摘要：应用非线性系统跟踪控制方法对倒立摆系统的控制进行研究.基于非线性系统控制方法对倒立摆系统摆的镇定问题、台车位置调节问题和鲁棒控制问题设计出了具体的控制器.最后给出了在所设计的各种控制器作用下系统的仿真结果,结果表明所设计的控制器对倒立摆系统的稳定控制具有良好的效果.

摘要：对于系统矩阵和输入矩阵均为区间矩阵的不确定系统 ,提出了实对称矩阵集合的最小上界和最大下界的计算方法 ,并应用该方法设计区间矩阵系统鲁棒控制器 ,把确定多个矩阵不等式解的复杂问题简化为求解单代数Riccati矩阵方程 ,该设计方法具有较小保守性 .

摘要：基于小波神经网络提出了一种H∞自适应控制方法.控制器由等效控制器和H∞控制器两部分组成.用小波神经网络逼近非线性函数,并把逼近误差引入到权值的自适应律中用以改善系统的动态性能.H∞控制器用于减弱外部及神经网络的逼近误差对跟踪的影响.所设计的控制器不仅保证了闭环系统的稳定性,而且使外部干扰及神经网络的逼近误差对跟踪的影响减小到给定的性能指标.最后基于所设计的控制方法对新一代歼击机设计了飞/推控制系统,并对飞机作大迎角机动仿真.仿真结果表明所设计的飞/推控制系统是有效的,同时验证了所设计的非线性控制方法是有效性的.