高超声速飞行器模糊/终端滑模姿态控制
发布时间:2022-01-04 03:37
在大空域再入过程中高超声速飞行器存在强非线性、强耦合、参数快时变等特点,这些问题对姿态控制系统的设计提出了极大地挑战。为了解决现代空间任务存在的上述问题,本文针对高超声速飞行器的再入飞行过程开展了基于自适应模糊逻辑系统的滑模姿态控制相关方向的方法研究。针对滑模姿态控制的响应速度以及系统的鲁棒性问题,开展了基于直接自适应快速模糊控制器的积分滑模姿态控制研究。首先,通过对传统直接自适应模糊控制器提出改进,使其自适应律具有更快的调节速度,以保证被控系统输出具有快速响应特性。其次,为了增强控制系统的鲁棒性,将改进后的自适应快速模糊控制器与积分滑模相结合,使得最终的控制系统既具有快速响应特性,又具有针对模型不确定和外部扰动的鲁棒性。同时,针对姿态控制器的输入受限问题,将前面设计的控制器改进为抗饱和的自适应鲁棒控制器,且可以保证滑模面在有限时间内收敛到一较小的范围内,并通过理论分析和数值仿真证明了控制系统的稳定性。最后,数值仿真对系统的良好特性给出了验证。针对目前的PID型滑模姿态控制律在PID参数选择上的权衡问题,研究了基于自适应模糊逻辑系统的PID型滑模姿态控制律,使闭环系统的响应动态由初始时...
【文章来源】:北京理工大学北京市 211工程院校 985工程院校
【文章页数】:105 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究目的和意义
1.2 高超声速飞行器的发展概况
1.3 高超声速飞行器控制方法综述
1.3.1 反馈线性化/动态逆方法
1.3.2 滑模控制
1.3.3 模糊控制
1.3.4 神经网络控制
1.4 研究内容和章节安排
第2章 高超声速飞行器建模
2.1 引言
2.2 高超声速飞行器非线性数学模型
2.2.1 常用坐标系
2.2.2 各坐标系间的关系及转换
2.2.3 作用在飞行器上的力和力矩
2.3 高超声速飞行器六自由度刚体运动方程组
2.4 高超声速飞行器姿态控制系统的反馈线性化模型
2.5 本章小结
第3章 自适应模糊积分滑模姿态控制
3.1 引言
3.2 直接自适应模糊姿态控制律设计
3.3 自适应模糊积分滑模姿态控制律设计
3.4 仿真分析
3.4.1 AFF控制律与AF控制律性能比较
3.4.2 AFFSMC控制律的鲁棒性能验证以及与AFF的性能比较
3.4.3 飞行器存在控制饱和时AFFSMC控制律性能验证
3.5 本章小结
第4章 基于RBF神经网络的自适应模糊PID型滑模姿态控制
4.1 引言
4.2 自适应模糊PID型滑模控制
4.2.1 模糊参数自适应律设计
4.2.2 自适应模糊PID型滑模控制器设计
4.3 基于RBF神经网络观测器的自适应模糊PID型滑模控制器设计
4.3.1 RBF神经网络自适应律设计
4.3.2 滑模控制器设计
4.4 仿真分析
4.4.1 常增益PID型滑模(CPID-SMC)控制律和模糊自适应PID型滑模(AFPID-SMC)控制律针对标称模型的控制性能比较
4.4.2 AFPID-SMC 控制律鲁棒性能验证及与 CPID-SMC 控制律鲁棒性的比较
4.4.3 AFPID-SMC-RBF和AFPID-SMC控制律鲁棒性比较及与CPID-SMC控制律性能的比较
4.5 本章小结
第5章 基于鲁棒微分器的全阶非奇异终端滑模姿态控制
5.1 引言
5.2 全阶终端滑模姿态控制律设计
5.2.1 全阶终端滑模姿态控制器设计
5.2.2 鲁棒微分器设计
5.3 数值仿真
5.4 本章小结
结论与展望
参考文献
攻读学位期间发表论文与研究成果清单
致谢
本文编号:3567580
【文章来源】:北京理工大学北京市 211工程院校 985工程院校
【文章页数】:105 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究目的和意义
1.2 高超声速飞行器的发展概况
1.3 高超声速飞行器控制方法综述
1.3.1 反馈线性化/动态逆方法
1.3.2 滑模控制
1.3.3 模糊控制
1.3.4 神经网络控制
1.4 研究内容和章节安排
第2章 高超声速飞行器建模
2.1 引言
2.2 高超声速飞行器非线性数学模型
2.2.1 常用坐标系
2.2.2 各坐标系间的关系及转换
2.2.3 作用在飞行器上的力和力矩
2.3 高超声速飞行器六自由度刚体运动方程组
2.4 高超声速飞行器姿态控制系统的反馈线性化模型
2.5 本章小结
第3章 自适应模糊积分滑模姿态控制
3.1 引言
3.2 直接自适应模糊姿态控制律设计
3.3 自适应模糊积分滑模姿态控制律设计
3.4 仿真分析
3.4.1 AFF控制律与AF控制律性能比较
3.4.2 AFFSMC控制律的鲁棒性能验证以及与AFF的性能比较
3.4.3 飞行器存在控制饱和时AFFSMC控制律性能验证
3.5 本章小结
第4章 基于RBF神经网络的自适应模糊PID型滑模姿态控制
4.1 引言
4.2 自适应模糊PID型滑模控制
4.2.1 模糊参数自适应律设计
4.2.2 自适应模糊PID型滑模控制器设计
4.3 基于RBF神经网络观测器的自适应模糊PID型滑模控制器设计
4.3.1 RBF神经网络自适应律设计
4.3.2 滑模控制器设计
4.4 仿真分析
4.4.1 常增益PID型滑模(CPID-SMC)控制律和模糊自适应PID型滑模(AFPID-SMC)控制律针对标称模型的控制性能比较
4.4.2 AFPID-SMC 控制律鲁棒性能验证及与 CPID-SMC 控制律鲁棒性的比较
4.4.3 AFPID-SMC-RBF和AFPID-SMC控制律鲁棒性比较及与CPID-SMC控制律性能的比较
4.5 本章小结
第5章 基于鲁棒微分器的全阶非奇异终端滑模姿态控制
5.1 引言
5.2 全阶终端滑模姿态控制律设计
5.2.1 全阶终端滑模姿态控制器设计
5.2.2 鲁棒微分器设计
5.3 数值仿真
5.4 本章小结
结论与展望
参考文献
攻读学位期间发表论文与研究成果清单
致谢
本文编号:3567580
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