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无人直升机鲁棒及自适应容错控制技术研究

作 者: 徐巧林
导 师: 周川
学 校: 南京理工大学
专 业: 控制理论与控制工程
关键词: 无人直升机 H∞控制 RBF神经网络 自适应控制 滑模控制
分类号: V249.1
类 型: 硕士论文
年 份: 2012年
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内容摘要


本文针对无人直升机飞行控制系统的特点和安全性要求,通过对飞控系统容错控制技术深入的研究,提出了先进的鲁棒及自适应容错控制方法,使得无人直升机飞控系统具备良好的容错能力,以满足系统高可靠性和安全性的要求。本文所做的主要工作如下:1、针对无人直升机飞行控制系统的执行器故障,建立了更一般、更实际的连续故障模型,考虑模型不确定性和控制增益裕量,提出基于线性矩阵不等式(LMI)和H∞控制的容错鲁棒控制方法,使得闭环系统无论控制部件是否出现故障都能保持稳定且保证一定的性能指标。鲁棒容错控制器不但可以抑制模型不确定性对系统的影响,还可以抵御执行器故障对系统产生的不良影响,提高了系统的可靠性,最后通过实例仿真验证了本方法的可行性。2、针对无人直升机飞行控制系统的执行器故障与外部扰动问题,为克服上一章被动方法的保守性,提出基于神经网络补偿器的自适应模型跟随方法,运用径向基(RBF)神经网络对系统的故障和外部干扰进行补偿,实现了PMF (Perfect Model Following)。该方法给出了基于跟踪误差的RBF神经网络在线权值调整算法以及各控制参数的自适应律,使系统在不需要知道故障信息的情况下实时跟踪参考模型的输出,并利用Lyapunov稳定性理论证明闭环系统最终有界稳定。最后,仿真验证了该方法的有效性。3、针对发生结构性故障的无人直升机飞行控制系统,以滑模控制为基础,结合模型参考自适应控制,提出模型参考自适应滑模容错控制方法,引入RBF神经网络对系统中因故障引起的参数大范围跳动进行补偿,并对切换项增益进行在线实时调整,既保持了滑模控制鲁棒性好的优点,消除了故障对系统造成的不利影响,又有效地降低抖振,实现对参考模型的完全跟踪,提高了系统的容错能力,并通过Lyapunov理论严格证明了闭环系统的稳定性。仿真结果表明所设计的模型参考自适应滑模容错控制器能够有效补偿结构性故障对系统造成的影响,而且抖振很小。

全文目录


摘要  3-4
Abstract  4-9
1 绪论  9-16
  1.1 研究的背景和意义  9-10
  1.2 故障诊断的研究现状  10-12
    1.2.1 不依赖解析模型的故障诊断  10-11
    1.2.2 基于解析模型的故障诊断  11-12
  1.3 容错控制的研究现状  12-15
    1.3.1 被动容错方法  12-13
    1.3.2 主动容错方法  13-15
  1.4 本文主要研究内容  15-16
2 无人直升机模型及故障建模  16-28
  2.1 引言  16
  2.2 无人直升机概述  16-18
  2.3 无人直升机建模  18-25
    2.3.1 常用坐标系定义  18-19
    2.3.2 旋翼挥舞与推力方程  19-21
    2.3.3 力和力矩方程  21-22
    2.3.4 刚体方程  22-24
    2.3.5 模型线性化及特性分析  24-25
  2.4 无人直升机控制系统故障建模  25-27
    2.4.1 故障分类  25-26
    2.4.2 故障建模  26-27
  2.5 本章小结  27-28
3 执行器故障下的鲁棒容错跟踪控制  28-39
  3.1 引言  28
  3.2 问题描述  28-30
  3.3 标准鲁棒跟踪控制  30-32
  3.4 鲁棒容错跟踪控制  32-34
  3.5 飞控系统仿真验证  34-38
    3.5.1 控制器设计  34-35
    3.5.2 仿真结果与分析  35-38
  3.6 本章小结  38-39
4 执行器故障与有界扰动下的自适应模型跟随容错控制  39-51
  4.1 引言  39
  4.2 问题描述  39-41
  4.3 自适应模型跟随容错控制  41-45
    4.3.1 RBF神经网络的基本原理  41
    4.3.2 自适应模型跟随控制  41-43
    4.3.3 稳定性分析  43-45
  4.4 飞控系统仿真验证  45-50
    4.4.1 神经网络补偿器设计  46-47
    4.4.2 仿真结果与分析  47-50
  4.5 本章小结  50-51
5 结构性故障下的模型参考自适应滑模容错控制  51-64
  5.1 引言  51
  5.2 问题描述  51-52
  5.3 模型参考滑模容错控制器的设计  52-55
    5.3.1 切换函数的设计  52-53
    5.3.2 控制器的设计  53-54
    5.3.3 稳定性分析  54-55
  5.4 模型参考自适应滑模容错控制  55-57
    5.4.1 RBF神经网络补偿器设计  55-56
    5.4.2 基于神经网络补偿的模型参考自适应滑模容错控制  56-57
  5.5 飞控系统仿真验证  57-63
    5.5.1 神经网络补偿器设计  59
    5.5.2 仿真结果与分析  59-63
  5.6 本章小结  63-64
6 总结与展望  64-66
  6.1 工作总结  64
  6.2 研究展望  64-66
致谢  66-67
参考文献  67-74
附录  74

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中图分类: > 航空、航天 > 航空 > 航空仪表、航空设备、飞行控制与导航 > 飞行控制系统与导航 > 飞行控制
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