战机在战场追逃过程中需要完成超机动动作以快速进入优势攻击区域, 但在大攻角飞行范围内, 飞行过程具有强烈的耦合作用。传统的动态逆控制方法具有很好的快速解耦能力, 但鲁棒性较差。提出一种基于非线性动态逆的L1自适应飞行控制方法, 通过引入PI型动态逆控制和L1自适应结构, 提高了系统的动态性能和鲁棒性。最后利用某软件仿真战机类眼镜蛇机动, 结果表明该方法在提升了系统动态性能的基础上, 还可以有效补偿参数不确定性等扰动, 同时提高了鲁棒性, 能够为战机空中作战提供技术参考。
作战飞机 飞行控制系统 动态逆 L1自适应控制 超机动 鲁棒性 fighter aircraft flight control system dynamic inversion L1 adaptivecontrol super-maneuver robustness
1 辽宁工业大学, 辽宁 锦州
2 中国电子科技集团公司光电研究院, 天津
首先, 针对光电稳定平台滑模控制中普通滑模趋近率对系统造成的抖振、收敛较慢的问题以及对于系统转动惯量摄动的抑制问题, 提出了一种在指数趋近率基础上引入系统状态和跟踪误差的状态误差趋近率, 系统状态点在滑动过程中使误差减小, 从而控制增益逐渐减小, 误差满足允许误差范围内时稳定在原点附近, 减小了抖动, 加快了收敛速度。其次, 又针对光电稳定平台跟踪时框架系统的低速性造成不可避免的转矩扰动, 提出了一种基于LurGre摩擦模型的自适应滑模控制方法, 建立了包含该摩擦模型的机电伺服控制模型。最后, 利用李雅普诺夫函数验证了控制器的稳定性, 通过Matlab仿真加以证明该控制器比传统的控制方法具有较强的鲁棒性和较好的跟踪精度及抗干扰能力。
光电稳定平台 状态误差趋近率 滑模控制器 LuGre摩擦模型 自适应控制 photoelectric stabilization platform state error approach rate sliding mode controller LuGre model adaptive control
为解决大机动目标拦截过程中加速度信息难以预测的问题, 利用自适应RBF神经网络和反步滑模控制技术提出一种新型三维智能制导律。首先, 基于零化视线角速率的思想, 建立了拦截机动目标的三维制导模型, 并结合反步滑模算法设计了有限时间制导律;然后, 将目标加速度信息视为控制系统的不确定性, 采用RBF神经网络对其进行在线估计和补偿, 同时设计自适应切换增益以抑制控制系统抖振;最终, 基于Lyapunov直接法证明了整个闭环控制系统的稳定性, 并通过对比仿真验证了所提三维制导律的有效性和优越性。
导弹拦截 三维制导律 反步滑模 神经网络 自适应控制 missile interception 3D guidance law backstepping sliding mode control neural network adaptive control
1 新疆大学, 乌鲁木齐 830000
2 大连理工大学,辽宁 大连 116000
针对输入非均匀刷新和输出周期性采样的非线性系统难以控制的问题, 采用数据驱动策略, 提出一种新的无模型自适应控制方法。首先,使用跟踪-微分器对系统输出数据进行滤波, 进而利用该输入输出数据在等价动态平衡点处建立动态化模型, 设计了无模型自适应控制器; 其次, 利用最速下降法对控制律和伪雅可比矩阵(PJM)估计中的惩罚系数进行迭代优化, 并对该控制方法稳定性进行分析,该控制方法的优点是减少扰动误差的影响, 提高了参数优化能力;最后, 通过仿真非均匀采样离散时间非线性系统的实例验证了所提方法的有效性。
非均匀采样系统 自适应控制 建模 数据驱动 伪雅可比矩阵(PJM) non-uniform sampling system adaptive control modeling data-driven Pseudo Jacobian Matrix (PJM)
1 中国空空导弹研究院, 河南 洛阳 471000
2 航空制导武器航空科技重点实验室, 河南 洛阳 471000
为获得更好的制导性能, 利用一类采用流量可调发动机的导弹所增加的飞行速度控制自由度, 提出一种修正比例导引+飞行速度控制的双重控制自适应滑模制导律。修正比例导引并以弹道末端过载需求为零进行修正设计, 在对其瞬时脱靶量分析的基础上, 选取视线角速度和飞行速度控制量等作为滑模面, 并进一步采用自适应滑模控制方法, 推导了减少脱靶量的速度控制制导律。仿真结果表明, 相比于比例导引和采用速度保持的修正比例导引, 所设计的自适应滑模制导律的脱靶量更小, 弹道更平滑, 过载需求也更小, 实现了导弹飞行速度的主动控制。
导弹 制导律 滑模控制 自适应控制 飞行速度控制 missile guidance law sliding mode control adaptive control flight velocity control
1 青海大学机械工程学院，西宁 810016
2 阳光能源(青海)有限公司，西宁 810000
直拉硅单晶的生长过程涉及多场多相耦合与复杂的物理化学变化，其中工艺参数的波动是导致晶体直径不均匀的重要原因，如何实现工艺参数的控制以获得理想的、均匀的晶体直径具有重要的研究意义。本文分析现有控制方法存在不稳定以及控制效果不佳的问题后，提出基于贝叶斯参数优化的无模型自适应控制模型来控制硅单晶生长过程中的晶体直径。首先以坩埚上升速度与加热器的功率作为控制输入参数，晶体直径作为输出，搭建无模型自适应控制模型，并分析算法的稳定性。其次将控制模型进行仿真实验，发现硅单晶直径控制模型中不同的超参数设定会影响控制过程的迭代次数以及控制效果。最后，利用贝叶斯优化超参数的取值范围，并进行最终的仿真实验，结果表明，经贝叶斯参数优化后的控制模型计算快、迭代次数少，输出的晶体直径稳定，同时将生长工艺参数控制在实际生产要求范围内。因此，基于贝叶斯参数优化的无模型自适应控制实现了硅单晶直径均匀稳定的有效控制，具有结合工程背景的实际应用前景。
硅单晶 直径控制 无模型自适应控制 超参数 贝叶斯参数优化 monocrystalline silicon diameter control model-free adaptive control hyper-parameter Bayesian parameter optimization
1 长春理工大学光电工程学院，吉林长春 130012
2 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，吉林长春 130033
针对某机载平台中钢丝绳传动带来的非线性误差及外部扰动等因素直接影响平台相机成像质量的问题，提出一种模糊自适应前馈补偿的控制策略。首先对钢丝绳传动机构和高精度直流伺服电机进行了建模，并建立了摩擦模型，为转台速度环控制回路引入模糊自适应 PID控制器。设计出前馈补偿和模糊自适应控制器的复合控制策略。Matlab仿真结果以及实验表明该复合策略能有效消除飞机振动和钢丝绳非线性带来的抖动，转台的稳定精度从 1 mrad提高至 0.2 mrad，大幅地提高了成像质量。
稳定平台 模糊 PID 前馈控制 钢丝绳传动 自适应控制 stabilization platform, fuzzy PID, feed forward co
1 广西无线宽带通信与信号处理重点实验室, 广西 桂林 541004
2 成都华微电子科技有限公司, 成都 610041
设计了一种适用于40 Ω~100 Ω内调节的高精度片内电阻校准电路,该电路可精确调整因工艺波动产生变化的片内电阻阻值。片内电阻校准电路采用模数混合控制方法,即以片外电阻为基准,采用高精度回滞比较器比较片内和片外电阻转换的电压值,采用自适应控制电路精确调整电阻阵列开关,使得片内电阻的阻值与片外基准电阻的阻值相等。电路基于40 nm CMOS工艺进行设计,仿真结果表明,比较器的电压比较阈值最小为2 mV,电路实现40 Ω~100 Ω内电阻阻值可调节,校准误差小于2%。
高精度比较器 片内电阻校准 自适应控制方法 high precision comparator on-chip resistance calibration adaptive control method
针对四旋翼无人机会受到电池欠压及转动惯量变化的影响,提出一种分数阶模型参考自适应 (FO-MRAC)PD控制算法,用以解决无人机姿态控制的问题。首先,对带有电机模块的无人机非线性运动方程进行分析,构建包含时变及不确定因素的控制模型; 然后,分别设计了俯仰、滚转和偏航的3个通道控制律,并通过Lyapunov方法证明其稳定性;最后,通过与传统PD控制、整数阶模型参考自适应控制的对比仿真实验,证明了分数阶模型参考自适应PD控制的优越性,能有效消除误差,改善动态性能并提高稳定性。
四旋翼飞行器 姿态控制 分数阶 模型参考自适应控制 quadrotor aircraft attitude control fractional order model reference adaptive control
为解决导引头稳态跟踪精度与快速目标跟踪能力难以兼容的问题，建立了导引头伺服系统模型，通过分析传统PID控制策略的优势和缺陷，提出了改进自适应控制算法的研究思路。首先，利用自适应方程调节控制器参数以满足对不同速度目标的跟踪能力，并且通过非连续性观测投影对自适应参数进行控制，保证自适应参数始终处于和当前状态匹配的范围内。此外，利用状态识别控制提高响应速度并抑制快速跟踪时带来的噪声放大问题，同时通过线性反馈保证系统对随机扰动的鲁棒性。最后，利用自抗扰控制的过渡函数解决跟踪环带给速度环的超调问题。通过某型号导引头的实验测试，跟踪12 （º）/s的运动目标时，观测自适应控制器输出的视线角速度的动态误差为0.05 （º）/s（标准差），相比比例制导减小了53%；跟踪10 （º）/s以下的目标时，超调量控制在8%以内，动态误差小于0.046 （º）/s。结果表明，该算法可以提高光电平台的自适应性和跟踪精度。
光电导引头 伺服系统 自适应控制 跟踪精度 photoelectric seeker servo system adaptive control tracking accuracy
