摘要：对于一类存在输入未建模动态的非线性系统,提出了一种基于RBF神经网络的自适应逆补偿器设计方法。首先应用两个神经网络设计了补偿器,一个用来估计输入未建模动态,另一个用来作为未建模动态的自适应逆补偿器。该设计放宽了对未建模动态的一些苛刻的要求,如相对度为零,满足小增益条件等。仅要求D(u)逆稳和连续光滑。然后应用反演设计技术设计了控制器,并应用Lyapunov稳定性理论推导出神经网络权重向量的调节律,同时证明了闭环系统的渐进稳定性。最后给出的BTT导弹纵向控制系统设计仿真实例证明了该设计方法的有效性。

摘要：将神经网络(ANN)技术应用于常规GPC算法,设计了基于ANN的非线性系统GPC结构方案,并对其控制原理和控制算法进行研究.基于ANN高度非线性映射等特性,运用数字仿真方法,对所设计的控制结构方案进行仿真研究.仿真结果显示,基于ANN的非线性系统GPC结构方案合理可行,并取得了满意的控制效果.

摘要：同时考虑硬件设计、算法研究、软件实现三个方面,成功高效地设计了一个舰船红外成像目标实时识别与跟踪系统。硬件上采用主从式结构,主机为控制计算机,从机为TMS320C6201芯片及其外围电路构成的图像处理系统。算法研究尽量实用化,提出了一种新的目标识别和跟踪算法。软件实现时,基于硬件和软件采取了许多优化措施。该系统已成功应用于光电干扰效果评定实验中。

摘要：基于变结构自适应控制理论 ,提出一种新的 STT导弹自动驾驶仪三通道独立设计方法。该方法在设计过程中保留了通道间的全部耦合因素 ,通过构造滑模面和最优值原理配置转换系统零动态的极点 ,从而提高了系统的稳定性 ,增强了系统的适应性和鲁棒性。运用所提出的方法 ,本文设计了某型导弹的自动驾驶仪 ,并在考虑了舵机系统 ,加速度计等各种非理想因素的情况下 。

摘要：针对未知相对度系统,提出了一种一阶D型迭代学习控制律的设计方法。通过对具有未知相对度的被控系统串连和并联一个一阶子系统,可构造一个相对度为1的虚拟系统。该虚拟系统在一阶D型迭代学习控制律的作用下,能够完全跟踪期望轨迹。从而实现被控系统在一定误差范围内给定轨迹的渐近跟踪,D型迭代学习控制律的增益不依赖于被控系统的参数。仿真实例验证了方法的可行性与有效性。

摘要：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。

摘要：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。

摘要：针对一类碟形飞行器,引入一类积分型滑模面,设计变结构控制律,稳定飞碟的姿态角,并构造 Lya-punov 函数证明其稳定。然后提出一种协调推力矢量与质量控制的混合控制策略,以克服实际应用中控制量受饱和限制所带来的不利影响。仿真结果表明了该方法的优良控制效果。

摘要：介绍了某型飞机调控装置的组成及工作原理，针对该调控装置在投入正常工作之前无自检功能的弊端，着重论述了利用MCS-51单片机对该装置实现自检功能的硬件电路设计及软件设计。考虑对该装置加装自检功能后，用户需在发动机不开车而发电机不发电的情况下对其实施自检，因此文章阐述了供该系统使用的模拟飞机发电机和永磁机产生的各种交流电模拟电源电路设计。

摘要：针对一类非匹配不确定性的线性系统 ,基于块控原理 ,提出了一种变结构控制设计方法 .利用反演设计方法来处理系统中的非匹配不确定性 ,再用变结构控制方法来改善系统的性能 .