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公开(公告)号：CN113110540A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110402166.6
申请日：2021-04-14
Applicant: 西北工业大学 , 中国航空工业集团公司成都飞机设计研究所
IPC: G05D1/08
Abstract: 本发明涉及一种基于时标分解的弹性体飞行器全局有限时间控制方法，属于飞行器控制领域，用于解决弹性体飞行器表现出的弹性模态和气动不确定问题。该方法首先基于奇异摄动理论将刚弹耦合飞行动力学转换为刚体慢变子系统和弹性快变子系统。然后，针对刚体子系统设计了基于监测机制的全局有限时间控制方法，当飞行状态在智能工作域时构建有限时间复合学习策略，当偏离智能工作域时构建有限时间鲁棒控制策略，针对弹性子系统设计了有限时间滑模控制方法。本发明实现了系统自适应动态调整和鲁棒跟踪，保证了弹性模态的快速稳定收敛，对弹性体飞行器安全可靠飞行具有重要意义。
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公开(公告)号：CN113031449A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110335388.0
申请日：2021-03-29
Applicant: 西北工业大学 , 中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种面向气动未知的宽域飞行智能反步切换控制方法，用于解决现有宽域飞行切换控制方法实用性差的技术问题。技术方案是考虑存在气动参数不确定性的宽域飞行多模态切换系统，基于反步法技术框架设计稳定模态的切换控制器；引入一阶滤波器处理虚拟控制量，解决复杂度爆炸问题；使用神经网络智能系统逼不确定，基于平行估计模型构造表征不确定估计性能好坏的预测误差，利用预测误差对神经网络权重更新律进行调节；基于惯性环节设计过渡模态控制器，保证多模态控制器的软切换；本发明结合飞行器宽域飞行多模态过程特点，通过设计面向气动未知的宽域飞行智能反步切换控制有效提升了不确定估计精度，实现控制的平滑切换，保证了飞行安全性。
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公开(公告)号：CN112947357A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110092335.0
申请日：2021-01-24
Applicant: 西北工业大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种基于双观测器的飞行器间歇故障诊断方法，首先构建未知输入故障诊断观测器，然后再构造故障学习观测器，并设计故障学习观测器增益矩阵，最后再根据残差进行间歇故障检测，利用故障学习观测器进行故障隔离。本方面能够实时诊断出间歇故障发生的时间，并且基于学习观测器实现故障隔离，判断出哪个执行机构发生故障，从而提升故障诊断效果和扩展适用范围。突破了目前已有未知输入观测器仅能检测间歇故障而不能分离故障的限制，提高了故障诊断的效果。
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公开(公告)号：CN111708377A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010570241.5
申请日：2020-06-21
Applicant: 西北工业大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明涉及一种基于惯导/飞控系统信息融合的飞行控制方法，属于信息融合控制方法领域，用于解决复杂飞行环境下迎角、侧滑角和真空速无法测量造成的飞机控制性能降低或不可控的问题。该方法首先考虑系统迎角、侧滑角和真空速不可测，引入惯性导航系统信息作为量测信息，基于动力学模型建立系统状态方程和量测方程，通过扩展卡尔曼滤波器实现迎角、侧滑角和真空速的估计；然后将飞机六自由度非线性动力学模型转化为严格反馈形式，基于反步法框架和状态估计值设计控制器；最后将控制输入返回到飞行器动力学模型中以实现跟踪控制。本发明将惯导/飞控系统信息融合和飞行控制设计有机结合，为系统部分状态不可测情况下的飞控系统设计提供了有效途径。
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公开(公告)号：CN110456808A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910637003.9
申请日：2019-07-15
IPC: G05D1/08
Abstract: 本发明涉及一种面向目标抓捕的空间机器人快速非奇异终端滑模控制方法，用于解决现有空间机器人目标抓捕控制方法实用性差的技术问题。该方法首先将空间机器人目标抓捕后组合体动力学模型进行分解，得到姿态子系统动力学模型；然后基于姿态跟踪误差，设计快速非奇异终端滑模面；进一步基于滑模面设计自适应控制器，从而保证系统状态快速收敛至滑模面；考虑系统动力学不确定性和未知外部扰动，设计自适应更新律实现对系统不确定性和外部扰动的集总估计补偿，便于工程实现。本发明在保证空间机器人系统在抓捕过程中的稳定控制基础上，提高了系统响应速度，缩短了抓捕后的系统稳定时间，同时针对不确定性与外部扰动设计了自适应补偿环节，实用性好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110456643A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910670980.9
申请日：2019-07-24
Applicant: 西北工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种基于奇异摄动的弹性飞行器历史数据学习自适应控制方法。本方法将弹性飞行器纵向通道模型解耦为速度子系统和高度子系统；针对姿态子系统通过奇异摄动算法分解为慢变子系统和快变子系统，采用动态面控制设计慢变子系统的舵偏角控制器，利用神经网络估计系统不确定信息，采集在线数据构建预测误差并结合跟踪误差调节神经网络权重更新律，针对表征系统弹性模态的快变时标部分设计滑模自适应控制算法进行模态抑制；采用PID策略针对速度子系统设计节流阀开度，实现对高度和速度的跟踪控制，最后将控制方法应用到高超声速飞行器弹性体模型中。
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公开(公告)号：CN109062234B
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201810949782.1
申请日：2018-08-20
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种非最小相位飞行器复合学习滑模控制方法，首先将飞行器纵向通道模型分解为速度子系统和高度子系统，针对高度子系统采用滑模控制，针对速度子系统采用PID控制。对高度子系统，基于输出重定义方法使不稳定的内动态变为渐进稳定的内动态，对输出重定义后的系统内动态进行坐标转换，推导出用于控制器设计的俯仰角指令；针对系统存在的未知非线性动力学采用神经网络进行估计，设计建模误差信号并结合滑模面给出复合学习算法，提高神经网络对非线性动力学的逼近性能。本发明利用输出重定义实现内动态稳定，基于复合学习神经网络估计飞行器不确定动力学，可为非最小相位飞行器控制问题提供新的技术途径。
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公开(公告)号：CN108663940B
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201810950223.2
申请日：2018-08-20
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于集总复合估计的飞行器神经网络学习控制方法，首先将飞行器纵向通道模型解耦为速度子系统和高度子系统；针对速度子系统采用动态逆控制，针对高度子系统采用反步法控制；针对系统存在的动力学不确定采用神经网络进行估计，针对弹性模态带来的耦合采用非线性观测器进行估计；基于在线数据构造两种估计的集总预测误差，并将该预测误差应用到神经网络和非线性观测器的更新律中；基于两种估计器信息给出高度和速度控制器以实现对高度与速度的跟踪，最后将控制方法应用到高超声速飞行器弹性体模型中。
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公开(公告)号：CN109062048B
公开(公告)日：2019-07-19
申请号：CN201810948760.3
申请日：2018-08-20
Applicant: 西北工业大学 , 上海航天控制技术研究所
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种基于复合学习的MEMS陀螺仪预设性能非奇异滑模控制方法，该方法考虑存在参数摄动的MEMS陀螺动力学模型，结合平行估计模型构建神经网络预测误差，设计神经网络权值的复合自适应律，修正神经网络的权重系数，实现未知动力学的有效动态估计；引入性能函数使跟踪误差受限，并通过误差转换将受限的跟踪误差转换为不受限的转换误差，设计基于转换误差的滑模控制器和复合学习律，实现MEMS陀螺的预设性能控制；设计非奇异终端滑模控制器实现未知动力学的前馈补偿，并避免系统奇异问题。本发明解决MEMS陀螺系统奇异、超调及跟踪误差无法预先设计的问题，进一步提高MEMS陀螺仪的控制精度，改善陀螺性能。
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公开(公告)号：CN108762098A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810950482.5
申请日：2018-08-20
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于复合学习的非最小相位飞行器神经网络控制方法，首先将飞行器纵向通道模型分解为速度子系统和高度子系统，针对速度子系统采用PID控制，针对高度子系统采用反步法控制。对高度子系统，基于输出重定义使不稳定的内动态变为渐进稳定的内动态，对输出重定义后的系统内动态进行坐标转换，推导出用于控制器设计的俯仰角指令；针对系统存在的未知非线性动力学采用神经网络进行估计，设计建模误差信号并结合跟踪误差给出复合学习算法，提高神经网络对非线性动力学的逼近性能。本发明利用输出重定义实现内动态稳定，基于复合学习神经网络估计飞行器不确定动力学，可为非最小相位飞行器控制提供新的思路。
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