推力矢量飞机纵向模态控制方法研究

发布时间：2017-08-30 18:09

  本文关键词：推力矢量飞机纵向模态控制方法研究

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【摘要】：本文主要研究新型带推力矢量战斗机的非线性控制方法。首先,本文回顾了近年来战斗机的发展历程,并依据现代战争的特点,着重分析了新型战斗机在空战中的作战性能和技术指标,从而引出了超机动飞行状态下的综合飞行/推力矢量控制和非线性控制的问题,并阐述了近年来国内外在该领域最新的研究现状。依据新型战斗机的六自由度非线性方程,建立了飞机的防射非线性数学模型;基于奇异摄动理论和非线性的动态逆理论设计了新型战斗机的飞行控制律,采用链式递增法对常规气动舵面和推力矢量舵面进行了分配器设计;应用非线性动态逆方法对飞机纵向模态的大迎角机动进行了仿真,通过对所设计控制律仿真结果的分析,指出了动态逆控制方法在非线性飞行控制系统中应用的不足和局限性。考虑到非线性动态逆控制器的不足,为提高系统的稳定性和对外界扰动的自适应性,结合滑模变结构控制在解决不确定非线性系统控制问题优秀特点,本文基于相关理论,设计了滑模变结构飞行控制系统;同时,为了消除滑模变结构控制系统的抖振问题,引入了能够调节切换增益的模糊规则控制器;为解决系统模型不能精确建立、存在不确定项的问题,结合RBF神经网络和滑模控制的优点,将RBF神经网络理论引入到滑模控制中,设计了一种基于RBF神经网络自适应的滑模变结构飞行控制系统,利用RBF神经网络的逼近特性对系统的不确定项进行逼近,设计了权值自适应律,并基于L y a p u n o v稳定性理论证明了该系统的稳定性。在文章最后,对所设计的综合飞行/推进控制系统进行了纵向大迎角机动仿真,从仿真结果来看,控制器可以在有限时间内完成对指令信号的跟踪,系统的响应速度也获得了明显提高,所设计的控制器是有效的。
【关键词】：飞行控制系统 非线性系统 不确定性 滑模控制 动态逆控制 径向基神经网络
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：V249
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-16
• 1.1. 论文研究背景与意义9-10
• 1.2. 综合飞行/推力矢量控制技术研究现状10-12
• 1.3. 非线性飞行控制系统研究现状12-14
• 1.4. 本文主要研究内容与组织结构14-16
• 第2章 新型战斗机数学模型建立及分析16-31
• 2.1. 引言16
• 2.2. 推力矢量发动机力学模型16-18
• 2.3. 推力矢量飞机的六自由度非线性方程18-23
• 2.4. 基于时标分离的新型战斗机仿射非线性模型23-27
• 2.5. 控制分配器设计27-30
• 2.6. 本章小结30-31
• 第3章 非线性控制方法理论研究31-47
• 3.1. 引言31
• 3.2. 非线性动态逆控制理论31-32
• 3.3. 滑模变结构控制理论32-37
• 3.3.1. 滑模控制问题的描述与基本设计思想33-34
• 3.3.2. 基于趋近律的滑模变结构控制器设计34-35
• 3.3.3. 滑模变结构控制系统的存在的问题35-37
• 3.4. 模糊控制理论37-39
• 3.5. RBF神经网络的基本理论39-45
• 3.5.1. RBF神经网络的基本结构40-41
• 3.5.2. RBF神经网络的函数逼近特性41-43
• 3.5.3. RBF神经网络的学习算法43-45
• 3.6. RBF神经网络自适应滑模控制器45-46
• 3.7. 本章小结46-47
• 第4章 新型战斗机非线性动态逆控制律设计47-54
• 4.1. 引言47
• 4.2. 动态逆方法在飞行控制系统中的应用47-48
• 4.3. 快回路非线性动态逆控制律设计48-49
• 4.4. 慢回路非线性动态逆控制律设计49-50
• 4.5. 慢回路PID调节器设计50-52
• 4.6. 纵向模态仿真结果与分析52-53
• 4.7. 本章小结53-54
• 第5章 基于RBF神经网络自适应的飞行器滑模控制54-68
• 5.1. 引言54
• 5.2. 新型战斗机滑模变结构飞行控制系统设计54-63
• 5.2.1. 慢回路滑模控制器设计54-56
• 5.2.2. 基于模糊切换增益调节的慢回路滑模控制器消抖方法56-57
• 5.2.3. 快回路滑模控制器设计57-58
• 5.2.4. 慢回路RBF神经网络自适应滑模控制器设计58-60
• 5.2.5. 快回路RBF神经网络自适应滑模控制器设计60-63
• 5.3. 纵向模态仿真与结果分析63-67
• 5.4. 本章小结67-68
• 结论68-69
• 参考文献69-75
• 致谢75-76

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 武国庆,姜长生,张锐,卢伟健;基于径向基神经网络的不确定非线性系统的鲁棒自适应控制[J];航空学报;2002年06期

2 朱荣刚,姜长生,邹庆元,蔡世龙;新一代歼击机超机动飞行的动态逆控制[J];航空学报;2003年03期

中国博士学位论文全文数据库 前2条

1 胡孟权;推力矢量飞机非线性飞行控制律设计研究[D];西北工业大学;2002年

2 陈谋;不确定非线性综合火力/飞行/推进系统鲁棒控制方法研究[D];南京航空航天大学;2004年

中国硕士学位论文全文数据库 前2条

1 蔡世龙;第四代战斗机超机动飞行智能控制及半实物分布式仿真平台研究[D];南京航空航天大学;2002年

2 郑明文;径向基神经网络训练算法及其性能研究[D];中国石油大学;2009年

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本文编号：760800