国防基础科研计划(K1603060318)
- 作品数：36 被引量：231H指数：8
- 相关作者：胡寿松肖迪张正道刘春生杜贞斌更多>>
- 相关机构：南京航空航天大学江南大学南京师范大学更多>>
- 发文基金：国防基础科研计划国家自然科学基金中国航空科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术航空宇航科学技术理学更多>>
- 基于状态观测器的非仿射非线性系统鲁棒自适应H_∞跟踪控制被引量：2
- 2006年
- 针对一类非仿射非线性系统,提出了基于状态观测器的鲁棒自适应H∞跟踪控制结构.文中利用高斯径向基神经网络(RBF神经网络)在线抵消非线性模型误差,利用高增益观测器估计不能直接测量的输出导数.利用李亚普若夫稳定理论导出了系统的控制律,包括固定结构的控制律和自适应控制律两个部分,并给出了详细的理论分析和证明:在系统没有扰动时,确保跟踪误差渐近趋于零且系统的所有信号有界;存在扰动时,取得了预期的H∞跟踪性能.*
- 刘春生胡寿松
- 关键词：H∞跟踪控制非仿射非线性系统高增益观测器
- 模糊神经网络技术在故障诊断中的应用被引量：12
- 2005年
- 总结了模糊神经网络在故障诊断中的应用,分析和归纳了不同结构的模糊系统与神经网络的合成形式。对直接模糊神经网络、B样条模糊神经网络、RBF模糊神经网络以及几种扩展的模糊神经网络在故障中的应用进行了讨论。针对故障诊断通用模型,给出了子模块的改进和选取方法,从而使故障诊断的模糊神经网络方法更为系统和有效。
- 李医民胡寿松
- 关键词：模糊系统神经网络故障诊断
- 基于未知输入观测器的非线性时间序列故障预报被引量：7
- 2005年
- 将未知非线性系统的输出作为时间序列并进行空间重构,针对得到的离散线性时变系统,提出了基于未知输入观测器的预测新方法.以实时拟合时间序列的线性AR模型作为时变系统的已知线性部分,将拟合误差作为时变系统的未知输入,实现了对非线性时间序列的一步预测.再利用递推预测的方法,将一步预测推广到N步预测,同时证明了该方法的预测误差有界.通过未知输入的预测值和状态的预测误差的变化可以方便地判断故障的发生,实现故障预报.仿真结果证明了方法的有效性.
- 张正道胡寿松
- 关键词：非线性时间序列未知输入观测器
- 基于相近关系的粗糙因子神经网络的模式识别方法被引量：1
- 2005年
- 针对经典粗糙集理论中的不可分辨关系对连续属性值中噪声数据缺乏容错性的情况,提出一种基于个体属性值距离的相近关系,定义了相近关系下的粗糙集理论的基本概念.在相近关系的基础上,提出了衡量粗糙隶属度的方法,研究了该隶属度函数的性质,利用该函数作为粗糙因子设计了粗糙因子神经网络,可减小噪声污染的影响,并使网络的收敛速度得到提高.最后,通过对某型歼击机操纵面故障的模式识别的仿真研究验证了文中方法的正确性和有效性.
- 肖迪胡寿松
- 关键词：粗糙集神经网络模式识别
- 基于自适应神经网络的非线性系统故障诊断被引量：7
- 2007年
- 针对一类模型未知及状态不可测的非线性系统,提出了基于自适应神经网络的故障诊断策略,不仅在线估计神经网络的矩阵权重,而且在线估计高斯函数的宽度和中心。该方法对系统的未知非线性特性没有特别要求,仅对神经网络提出较弱的假设条件。首先利用径向基函数(Radial Basis Function,简称RBF)神经网络构造状态观测器,估计系统的状态。然后利用另一个自适应RBF神经网络作为故障估计器,其输入是系统的估计状态(而不是系统状态),其输出为系统所发生的故障模型。利用Lyapunov稳定理论详细分析了状态误差和故障误差的收敛性,分别给出了两个神经网络的参数调整律,仿真证明了该方法的实用性和有效性。
- 刘春生胡寿松
- 关键词：非线性系统故障诊断状态估计自适应神经网络
- 多输入多输出非线性系统的间接自适应模糊跟踪控制被引量：1
- 2006年
- 针对多输入多输出非线性系统,把自适应模糊控制和自适应模糊辨识结合起来,提出了一种间接自适应模糊控制方案.由跟踪误差和辨识误差给出了参数调节规律,两种误差同时调节参数改善了系统性能.应用推广的模糊逻辑系统来估计多维未知函数,补偿器可抵消模糊逼近误差和外部扰动.控制方案保证了系统的稳定性,实现了跟踪.
- 杜贞斌胡寿松
- 关键词：多输入多输出非线性系统自适应模糊控制跟踪控制
- 神经网络动态逆在歼击机安全着陆中的控制被引量：2
- 2007年
- 给出了基于神经网络动态逆的自适应跟踪控制方法,用以解决飞机着陆过程中的复杂非线性和出现舵机故障的情况。应用神经网络直接对非线性系统故障模型求逆,使得所设计的逆系统能够包含故障信息,克服了传统的控制设计中将过程模型线性化,从而将不可忽视的非线性关系用线性关系代替或忽略的弊端。对由于建模误差、不确定性因素等引起的非线性系统逆误差,通过自组织模糊小脑模型关节控制器(SOFCMAC)神经网络在线进行修正。并在此基础上对3个通道分别设计了参考模型和线性控制器,以实现对伪线性系统进行跟踪控制。通过将这种方法用于某型歼击机在着陆过程中发生平尾卡死故障控制的过程仿真,验证了该方法的可行性。
- 黄小波胡寿松
- 关键词：自动着陆动态逆神经网络
- 基于区域极点配置的不确定线性系统可靠跟踪控制被引量：4
- 2006年
- 针对一类不确定性不满足匹配条件的不确定线性系统．提出了考虑执行器故障的可靠跟踪控制器的设计方法。在更一般、更实际的执行器故障模型的基础上,根据区域极点配置理论．给出了系统输出信号渐近跟踪参考输入信号的可靠跟踪控制器存在的充分条件。通过求解线性矩阵不等式(LMI)完成状态反馈可靠控制器的设计．从而使系统的输出信号不仅能稳定地跟踪参考输入信号．而且能满足要求的动态特性。最后,利用仿真实例验证了本文设计方法的可行性。
- 孙新柱胡寿松
- 关键词：不确定线性系统执行器故障区域极点配置可靠跟踪控制线性矩阵不等式
- 基于迭代学习观测器的容错控制被引量：1
- 2006年
- 提出了一种基于迭代学习观测器(ILO)将故障检测和容错控制进行统一设计的方法。迭代学习观测器不仅可以用于进行状态估计和故障检测,而且可以用于获得控制输入调节项并进行故障估计。设计重构控制律的基本思想是利用估计状态和控制输入调节项来补偿故障引起的影响。文中还给出了特定假设条件下闭环重构控制系统稳定性的严格证明。理论分析和仿真研究表明,所提的方法是有效的并可保证闭环系统具有良好的重构性能．
- 蔡俊伟胡寿松
- 关键词：故障检测容错控制
- 基于自适应神经网络的歼击机模糊跟踪控制
- 2005年
- 提出了一种基于T-S模糊模型和自适应神经网络的跟踪控制方法.在系统具有未知不确定非线性特性的情况下,利用T-S模糊模型对系统的已知特性进行近似建模,设计基于模糊模型的模糊H∞跟踪控制律进行输出跟踪控制.在模糊控制的基础上,引入了基于RBF神经网络的自适应控制,用于在线对消不确定项和模糊建模误差的影响,以保证系统具有期望的鲁棒H∞跟踪性能.所提出的方案保证了闭环系统的稳定性,有效地提高了系统的鲁棒性和跟踪性能.仿真实例表明了所提出方法的有效性.
- 陈韵雪胡寿松
- 关键词：T-S模糊模型自适应神经网络跟踪控制
