都延丽
- 作品数：50 被引量：176H指数：7
- 供职机构：南京航空航天大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省普通高校研究生科研创新计划项目中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术航空宇航科学技术电气工程文化科学更多>>
- 一种基于优化一致性算法的高速飞行器编队控制方法
- 本发明公开了一种基于优化一致性算法的高速飞行器编队控制方法，包括：初始化飞行器状态；在不考虑地球自转的情况下，对长机和从机在空间的运动进行动力学建模；判断飞行器是否为长机；进行长机编队控制，运用比例导引法获取到长机编队控...
- 王文凯都延丽魏昀鹏刘燕斌王宇飞
- 基于滑模干扰观测器的近空间飞行器非线性广义预测控制被引量：25
- 2010年
- 近空间飞行器(NSV)的飞行包络很大,特别在高超声速飞行过程中,系统将具有强烈非线性、耦合性和快速时变性,同时将受到较大的外干扰及不确定性影响,这对控制系统提出了很大的挑战。为此,提出了基于滑模干扰观测器(SMDO)的非线性广义预测控制(NGPC)策略,将滑模控制的强鲁棒性和预测控制良好的动态性能相结合,设计了高超声速条件下NSV的姿态制导控制律,进一步仿真实验,结果表明该飞控系统具有良好的控制性能和抗干扰能力。
- 程路姜长生都延丽张军
- 关键词：近空间飞行器飞行控制鲁棒控制
- 基于遗传算法学习的复合神经网络自适应温度控制系统被引量：16
- 2004年
- 针对一类温度控制系统中存在的非线性和参数不确定等问题,提出一种复合神经网络自适应控制结构.在控制系统中构造了神经网络正模型来再现被控对象的动态特性,用神经网络控制器实现优化控制律的非线性映射.文中选用了被控对象80组历史数据作为样本集,并利用遗传算法的全局搜索能力及高效率来训练多层前向神经网络的权系数.最后用升降温工艺曲线作为输入对温度控制系统进行仿真.仿真结果表明,应用遗传算法能够提高神经网络的学习效率.保证神经网络全局快速收敛,从而克服了传统的误差反传学习算法的一些缺点.证明了采用这种神经网络自适应控制结构.使神经网络控制器的输出可以适应对象参数和环境的变化.使温度控制系统具有很好的学习和自适应控制能力,取得了良好的控制效果.
- 李敏远都延丽
- 关键词：神经网络遗传算法神经网络自适应控制
- 一类不确定系统基于滑模干扰补偿的广义预测控制
- 广义预测控制(GPC)是基于非线性机理模型的一种优化控制策略,但当系统存在内部不确定性、建模动态误差和外部干扰的情况下,采用基于标称系统模型的GPC方法的系统性能将显著下降.为此,针对一类不确定非线性系统,首先分析设计了...
- 程路姜长生都延丽蒲明
- 关键词：非线性不确定系统广义预测控制非线性鲁棒控制
- 文献传递
- RLV再入段六自由度制导控制律设计
- 2020年
- 针对RLV再入段六自由度制导控制问题,给出了一种结合高阶滑模跟踪制导律和带干扰观测器的Backstepping姿态控制律的综合制导控制架构,实现了高精度通用RLV的再入六自由度轨迹跟踪的设计与仿真。以HORUS-2B飞行器为研究对象,基于约束预测校正方法规划了再入标称轨迹;针对轨迹运动方程建立了基于高阶滑模的纵向轨迹制导律和侧向制导逻辑,设计了带有干扰观测器的Backstepping非线性姿态控制器,保证RLV姿态角跟踪的快速性和精准度,并将制导系统与姿态控制系统有效融合。通过蒙特卡洛仿真证明了设计的六自由度制导控制律具有良好的轨迹跟踪和较强克服模型不确定的能力。
- 项凯都延丽张鹏林海兵
- 关键词：六自由度制导控制高阶滑模
- 一种单旋翼无人飞行器的单向滑模控制方法
- 本发明公开了一种单旋翼无人飞行器的单向滑模控制方法，利用飞行器控制系统中角速率回路、欧拉角回路、速度回路和位置回路四个控制回路的仿射非线性方程来设计每个回路的单向滑模控制器，利用这四个单向滑模控制器来实现对单选翼无人飞行...
- 傅健吴庆宪姜长生陈谋王玉惠都延丽薛雅丽文杰
- 文献传递
- 一种RLV再入热流率跟踪的改进预测制导方法
- 本发明公开了一种RLV(reusable launch vehicle,可重复使用运载器)再入热流率跟踪的改进预测制导方法，涉及飞行制导技术领域。本发明将预测校正制导中的纵向制导律和横向制导律进行了改进，主要包括如下几个...
- 林海兵都延丽刘武唐明明
- 文献传递
- 高超声速飞行器自适应抗饱和再入控制被引量：5
- 2015年
- 高超声速飞行器(Hypersonic vehicle,HSV)再入过程中易发生舵面饱和现象,并且其动力学模型具有强烈不确定的特征,这导致其姿态控制系统的设计极富挑战性。针对舵面受限的非线性控制问题,提出外部Antiwindup系统结合二阶Terminal滑模控制律的设计方法,能够实现对气动舵面饱和的控制补偿,使HSV快速平稳地跟踪指令信号。其次,针对HSV的强不确定控制问题,提出自适应滑模干扰观测器(Adaptive sliding mode disturbance observer,ASMDO)的方法来对再入气动参数不确定及强外界干扰进行估计,此方法无需干扰界已知且学习参数少,适合实时控制。最后,再入姿态控制的仿真结果表明了该控制方法的有效性和强鲁棒性。
- 都延丽尹佳杰孟亦真盛守照
- 关键词：高超声速飞行器再入ANTI-WINDUP
- 一类过程控制对象的神经网络建模及仿真被引量：4
- 2003年
- 针对一类典型过程控制系统中存在的非线性和参数不确定问题,提出了神经网络的建模方法。辨识结构采用串并联形式,并分别使用改进BP算法和浮点式遗传算法进行了网络的训练。仿真结果表明遗传算法的全局搜索能力及高效率对神经网络的权值优化具有相当明显的效果,它不仅学习速度快而且稳定性好,可以作为一种良好的优化方法运用到神经网络建模和控制当中。
- 李敏远都延丽
- 关键词：神经网络改进BP算法
- 协同随机微粒群优化的神经网络预测建模被引量：1
- 2008年
- 针对一类难以精确建立数学模型的非线性控制系统,提出了协同随机微粒群优化CSPSO的神经网络预测建模方法。CSPSO在协同微粒群算法CPSO执行之后引入随机微粒群优化SPSO的思想,促使CPSO摆脱了伪最小值现象,并且保证其以概率1收敛于全局最优值。通过采集对象输入/输出数据,将CSPSO应用到模型权值的离线训练中,并给出了实现的具体步骤。结果表明在实验的几种算法中,CSPSO训练的神经网络模型精度较高且算法学习的稳定性较佳。
- 都延丽吴庆宪姜长生周丽
- 关键词：神经网络训练
