复杂非线性系统的新型智能控制及其在变形翼飞行器中的应用

复杂系统的主要特征是非线性、不确定性以及耦合性,航空航天领域中的现代飞行器都属于这类系统。针对国内外非线性控制的研究前沿,以模型结构和参数重大变化的变形翼飞行器为背景,开展新型智能自适应控制理论与算法的研究。本项目将在复杂非线性系统的控制以及在变形翼飞行器应用的关键共性问题上做有益探索，研究基于仿人决策的非伪自适应控制，通过多控制器的切换，解决变结构、变参数对象的姿态控制问题,此方法可以有效降低控制器的切换次数；在目前的线性参变(LPV)系统的基础上,探讨变形飞行器的线性参变形变(LPVM)模型的建立,研究基于LPVM模型的融合控制技术和神经网络补偿的智能自适应控制器结构；针对变形翼飞行器模型的大范围变化特点，研究基于神经网络的鲁棒自适应控制器的新型结构。.将提出的控制技术在"变形翼飞行器控制系统的原理研究平台"上进行仿真验证，为复杂非线性系统的控制以及变形翼飞行器的研究提供参考价值。

以变形翼飞行器为对象，在控制理论与算法方面上做了深入研究与探索。首先,(1)研究了一般复杂非线性系统的控制方法，然后(2)针对一类具有大量形变装置序列构型的变形翼飞行器，提出了一种新型飞行控制律，通过自动调节微执行器装置的数量来实现变形翼飞行器的控制;(3)针对一类称为ICE变形体飞行器，根据其含有不确定性的连续时间模型，提出来一种新的控制架构，包括一个自适应鲁棒飞行控制律和分配优化算法，该方法能改善系统的鲁棒性;(4)提出了基于形变参数模型的自适应控制算法，针对摄动模型为匹配与不匹配两种情况下分别设计了自适应控制器; (5)提出了未知LPV模型的飞行器新型自适应控制算法，所得的Lyapunov方程不依赖的形变参数;(6) 针对一类模型未知过驱动离散系统，提出了一种隐式自适应控制律，其结果可直接应用到一类具有大量形变装置序列构型的变形翼飞行器上; (7)提出了一种基于数据的无模型自适应控制方法—去伪控制，实现了以传递函数为对象的不确定性系统的去伪控制，得到了一些有用的结论;（8）开发了变形翼飞行器可视化仿真软件平台, 模拟了飞行器在不同模态间动态变化飞行过程。参加了多次国内外会议，包括美国导航制导与控制会议（AIAA），美国控制会议（ACC）等。