导读:本文包含了动态逆控制论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:动态,观测器,神经网络,飞行器,声速,盾构,状态。
动态逆控制论文文献综述
户艳鹏,李书,杨延平,马晓平[1]（2019）在《基于H_∞回路成形的无人直升机动态逆控制研究》一文中研究指出针对微小型无人直升机动力学模型的控制需求,结合H_∞回路成形控制和动态逆控制的特点,分别将动态逆算法应用到角速率控制回路和姿态角控制回路,同时应用H_∞回路成形控制方法对姿控模型进行成形,建立3通道控制器,并与经典PID控制效果进行了仿真对比。仿真结果表明,基于H_∞回路成形的动态逆控制在控制效果及抗扰能力上优于经典PID控制律。在此基础上,采用AF25B微小型无人直升机飞行验证平台对算法进行了初步飞行验证。(本文来源于《飞行力学》期刊2019年06期）
邹今检[2]（2019）在《盾构土压平衡动态神经网络逆控制技术研究》一文中研究指出盾构密封舱的土压平衡作为地表沉降控制的关键因素对盾构安全施工具有重要保障。为映射影响土压平衡掘进参数之间的非线性耦合关系,增强非线性控制模型的动态性能,提高土压平衡的控制精度,根据盾构施工中影响密封舱内土压平衡的掘进参数调控的难易程度,依托现场监测数据建立基于动态神经网络逆控制前馈作用下的螺旋输送机转速控制模型。对控制模型的性能与效果进行分析验证,结果表明:动态神经网络输出的前馈螺旋输送机转速能够对推进速度、刀盘转矩的变化响应灵敏;在给定掘进条件下与通过人工调节螺旋输送机转速控制土舱压力的方法相比,动态神经网络逆控制前馈作用下密封舱土压的最大波动误差由9.8%降为5.3%。(本文来源于《隧道建设(中英文)》期刊2019年07期）
刘畅,芦利斌,苗育红,谭力宁[3]（2018）在《基于滑模扩张干扰观测器的固定翼无人机动态逆控制》一文中研究指出为解决存在模型不确定性与外部干扰时的固定翼无人机控制问题,设计了一种非线性滑模扩张干扰观测器与快速响应动态逆相结合的控制律。在扩张干扰观测器设计的基础上,引入滑模原理设计了一种非线性滑模扩张干扰观测器,对干扰及其变化率进行实时估计;将无人机姿态运动方程分为姿态角慢回路与姿态角速率快回路,依此分别设计动态逆控制律,并基于干扰估计量对未知扰动进行补偿,同时在快回路控制器中加入由快速跟踪微分器(TD)估计的指令值微分量,以提高控制器的响应速度,最后证明了复合控制器的稳定性。仿真实验表明,设计的复合控制器能够对无人机姿态运动进行高效控制。(本文来源于《电光与控制》期刊2018年08期）
马戎,常兴华,章胜,张来平[4]（2018）在《基于数值虚拟飞行的高机动弹动态逆控制律设计》一文中研究指出随着制空权争霸日趋激烈,军方对飞行器的机动性和敏捷性要求越来越高,研究者们开始将CFD与飞控系统设计结合起来,利用CFD数值模拟机动飞行过程,即采用数值虚拟飞行[1]的手段。本文发展了基于动态重迭混合网格的非定常RANS方程求解/刚体运动学/飞行控制一体化耦合计算求解器,并基于此采用非线性动态逆[2]设计了高机动弹(图3)俯仰姿态的控制律。随后,采用该耦合求解器对俯仰机动过程进行了模拟和分析,对基本的动态逆控制律进行了改进,并获得了一组较优的控制增益参数,实现了较好的俯仰机动控制效果。在耦合求解器中,非定常RANS方程求解、刚体运动学方程计算和控制律被集成于统一的软件平台(图1)。导弹舵偏由控制律提供,网格采用动态重迭网格技术生成。对于流场/运动耦合问题,六自由度方程采用显/隐式方法与URANS方程一同求解。控制律的输入为当前时间步的飞行器六自由度参数,输出为舵偏角,因此控制律函数采用显式方法与整个系统一起求解。在耦合模拟过程中,非定常气动力由URANS求解器提供,与线性控制方法相比,气动力的非线性/非定常特性能够被更准确地捕捉。根据奇异摄动理论,可将飞行器动态进行时标分离,通过动态逆构建一个双回路控制系统。对于俯仰机动过程,基于运动学的外回路将当前攻角与目标攻角之差转换为角速度指令信号,基于动力学的内回路将当前角速度与角速度指令之差转换为舵偏角。因为在控制系统设计中采用了一些近似,所以最终配平攻角会与目标攻角存在一定的稳态误差。为了消除稳态误差,在外回路中引入了积分控制技术。同时,为了优化控制系统响应和确保系统稳定性,对积分项的贡献和角速度指令也进行了一定限制。图2所示为优化后的控制响应结果,虚线为原始动态逆控制及增益参数的响应过程,实线为优化后控制律的响应过程。相比之下,优化后的控制律消除了稳态误差,上升时间缩短了近一半,调节时间也减少了约20%,且并没有出现明显的超调现象,控制性能得到了明显的改善。图3所示为配平状态下的流场结构和压力云图,前部小翼和尾舵附近的涡系结构都能较好捕捉。(本文来源于《第四届全国非定常空气动力学学术会议论文集》期刊2018-05-10）
陈诚,韦常柱,琚啸哲,刘鹏云[5]（2018）在《基于滑模观测补偿的四旋翼飞行器鲁棒动态逆控制》一文中研究指出四旋翼飞行器为欠驱动形式,其模型存在强耦合、大不确定性的特征,需设计具有强抗扰和强鲁棒能力的控制器以提升四旋翼飞行性能。首先建立包含结构参数不确定性的四旋翼飞行器动力学模型,分析其特性并基于时标分离原则进行模型的双回路划分。利用小角度假设对模型进行线性化处理并求取模型的状态空间表达形式,给出满足不确定性区间内稳定控制要求的鲁棒控制律,并采用Lyapunov理论进行控制律的全局收敛性证明。为增强控制器的抗扰性,利用Super-twisting算法设计了滑模干扰观测器对外部扰动进行观测并予以补偿。仿真结果表明,所设计的基于滑模观测补偿的鲁棒动态逆控制器在应对较大结构不确定性和外部扰动情况具有良好的控制品质。(本文来源于《系统工程与电子技术》期刊2018年01期）
虎涛涛,康波,单要楠[6]（2017）在《基于动态函数连接神经网络的自适应逆控制系统辨识研究》一文中研究指出自适应逆控制将系统扰动消除和动态响应性能独立分开控制,其性能的优劣取决于系统对象、逆对象及逆控制器模型辨识精度的高低。文中提出用动态函数连接神经网络来实现自适应逆控制系统对象、逆对象的同时在线建模和逆控制器的离线建模,并将模型参数的辨识转化为空间参数寻优。针对混沌初始化对已收敛种群结构的破坏性,提出用变参数混沌粒子群优化算法对神经网络权值进行全局寻优,通过仿真实验可以看出基于动态函数连接神经网络的建模误差小,辨识精度高;与当前的参考模型自适应控制方法进行对比分析,所提方法能取得较好的扰动消除效果,并能使系统的跟踪响应性能得到提高,从而验证了方法的有效性、可行性。(本文来源于《计算机科学》期刊2017年10期）
韩维,陈志刚,张勇,陈俊锋[7]（2018）在《基于LESO的无人机飞行姿态动态逆控制》一文中研究指出在建立无人机飞行姿态角速度回路动力学模型的基础上,基于非线性动态逆控制方法设计了角速度回路的控制律。考虑到动态逆控制对控制对象精确数学模型的高度依赖,采用线性扩张状态观测器(LESO)对系统的扰动进行了估计和实时补偿。仿真结果表明,基于LESO的动态逆控制方法能够实现对控制指令的精确跟踪,且具有很好的鲁棒性。通过对不同LESO带宽下控制系统的仿真结果进行比较发现,带宽越大,LESO估计效果越好,控制器对指令的跟踪精度越高。(本文来源于《飞行力学》期刊2018年01期）
杨文骏,张科,张明环,王靖宇[8]（2016）在《基于ESO的高超声速飞行器非线性动态逆控制》一文中研究指出以高超声速飞行器(HFV)纵向运动模型为研究对象,针对其巡航飞行中存在的参数不确定性和外界干扰问题,提出了一种基于扩张状态观测器(ESO)的非线性动态逆(NDI)控制方法。采用精确反馈线性化方法实现了HFV速度与高度通道的解耦,并设计了动态逆控制器;在此基础上为系统的速度和高度通道设计了二阶ESO,实现对等效扰动的精确估计,并在控制器中进行补偿,从而实现HFV对高度和速度指令的精确跟踪,保证控制精度的同时大幅提升了系统的扰动抑制能力。仿真结果表明,相比于滑模控制,文中所设计方法具有更快的响应速度和更好的跟踪精度,体现出该方法的良好控制性能和较强的鲁棒性。(本文来源于《西北工业大学学报》期刊2016年05期）
赵伦[9]（2016）在《基于Pixhawk飞控板的六旋翼飞行器自适应动态逆控制技术研究》一文中研究指出六旋翼飞行器因其机动灵活、自主飞行等特性,在很多危险场合可以代替人来完成工作,因而得到了快速的发展,而控制系统是保证其稳定飞行的关键。本文以开源飞控系统中的佼佼者Pixhawk为基础,对六旋翼飞行器的控制系统进行研究。文中第一部分简单描述了六旋翼飞行器的基本组成,对各组成部分关键部件予以说明,并完成电源模块、编码器、电调等硬件电路设计；理清”X”型布局六旋翼飞行器的基本控制原理；进行飞行实验。第二部分对PixhaWk飞控栈进行了全面分析,包括介绍系统的总体框架,确定飞行控制栈的类型；搭建编译环境,简单分析编译过程；描述飞行控制栈的目录结构及库功能；分析飞行控制栈的运行流程；梳理飞行控制系统的姿态估计算法(DCM & EKF)；图解飞行控制系统的几种控制律。第叁部分根据牛顿运动定律建立六旋翼飞行器的非线性动态方程,设计并搭建基于SimuLink的姿态动态逆控制器；为了增强控制系统的鲁棒性,增加一个自适应矢量以补偿六旋翼飞行器的模型逆误差,并结合PID控制器设计了六旋翼飞行器的姿态和位置控制器,通过仿真实验证明设计的控制器能达到快速响应并稳定跟踪轨迹的目的。(本文来源于《北方工业大学》期刊2016-05-06）
潘正伟,薛雅丽,章鸿翔[10]（2015）在《滑模观测器和比例积分的超机动动态逆控制》一文中研究指出研究了一种基于Super-twisting算法的滑模观测器和比例积分的超机动飞机动态逆控制方法。首先分析考虑推力矢量下的超机动飞机非线性特性,建立飞机非线性仿真平台;然后在快回路中针对飞行环境下外部直接干扰力矩,采用Super-twisting算法的滑模观测器估计干扰力矩,设计补偿控制律进行干扰抑制;慢回路中采用经典的比例积分控制弥补由非线性对消引起的系统逆误差;最后对设计的控制律进行大迎角下的"眼镜蛇"机动。仿真结果表明,设计的控制律使超机动飞机具有良好的快速性和稳定性。(本文来源于《电光与控制》期刊2015年09期）
动态逆控制论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
盾构密封舱的土压平衡作为地表沉降控制的关键因素对盾构安全施工具有重要保障。为映射影响土压平衡掘进参数之间的非线性耦合关系,增强非线性控制模型的动态性能,提高土压平衡的控制精度,根据盾构施工中影响密封舱内土压平衡的掘进参数调控的难易程度,依托现场监测数据建立基于动态神经网络逆控制前馈作用下的螺旋输送机转速控制模型。对控制模型的性能与效果进行分析验证,结果表明:动态神经网络输出的前馈螺旋输送机转速能够对推进速度、刀盘转矩的变化响应灵敏;在给定掘进条件下与通过人工调节螺旋输送机转速控制土舱压力的方法相比,动态神经网络逆控制前馈作用下密封舱土压的最大波动误差由9.8%降为5.3%。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
动态逆控制论文参考文献
[1].户艳鹏,李书,杨延平,马晓平.基于H_∞回路成形的无人直升机动态逆控制研究[J].飞行力学.2019
[2].邹今检.盾构土压平衡动态神经网络逆控制技术研究[J].隧道建设(中英文).2019
[3].刘畅,芦利斌,苗育红,谭力宁.基于滑模扩张干扰观测器的固定翼无人机动态逆控制[J].电光与控制.2018
[4].马戎,常兴华,章胜,张来平.基于数值虚拟飞行的高机动弹动态逆控制律设计[C].第四届全国非定常空气动力学学术会议论文集.2018
[5].陈诚,韦常柱,琚啸哲,刘鹏云.基于滑模观测补偿的四旋翼飞行器鲁棒动态逆控制[J].系统工程与电子技术.2018
[6].虎涛涛,康波,单要楠.基于动态函数连接神经网络的自适应逆控制系统辨识研究[J].计算机科学.2017
[7].韩维,陈志刚,张勇,陈俊锋.基于LESO的无人机飞行姿态动态逆控制[J].飞行力学.2018
[8].杨文骏,张科,张明环,王靖宇.基于ESO的高超声速飞行器非线性动态逆控制[J].西北工业大学学报.2016
[9].赵伦.基于Pixhawk飞控板的六旋翼飞行器自适应动态逆控制技术研究[D].北方工业大学.2016
[10].潘正伟,薛雅丽,章鸿翔.滑模观测器和比例积分的超机动动态逆控制[J].电光与控制.2015
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