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动态自触发通信下多智能体输出反馈包容控制
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作者 左仁伟 李颖晖 +1 位作者 吕茂隆 聂鸿雁 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期345-356,共12页
针对群系统通信网络带宽受限问题,提出一种动态自触发通信下有向高阶非线性多智能体输出反馈包容控制方法。首先,针对群系统通信网络带宽受限问题,提出一种新型动态自触发通信机制。与传统事件触发通信机制相比,所提出的动态自触发通信... 针对群系统通信网络带宽受限问题,提出一种动态自触发通信下有向高阶非线性多智能体输出反馈包容控制方法。首先,针对群系统通信网络带宽受限问题,提出一种新型动态自触发通信机制。与传统事件触发通信机制相比,所提出的动态自触发通信机制具有更大的触发阈值,且无需连续监测系统状态信息,进一步节省系统通信资源和传感器资源。其次,为所有智能个体设计输出反馈控制协议,驱使所有跟随者收敛到由多个领导者围成的动态凸包中,从而实现网络的多领导者包容控制。最后,以高超声速飞行器群系统为例,验证了控制方法的有效性和理论分析的正确性。 展开更多
关键词 动态自触发通信 高阶多智能体 包容控制 高超声速飞行器
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考虑输入受限的高超声速飞行器非奇异固定时间自适应切换控制 被引量:1
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作者 董泽洪 李颖晖 +2 位作者 吕茂隆 李哲 裴彬彬 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2023年第5期1476-1488,共13页
考虑了高超声速飞行器输入饱和、气动参数不确定性以及跟踪误差收敛速率慢等问题,设计了一种抗输入饱和非奇异固定时间自适应切换控制策略。首先将高超声速飞行器纵向动力学模型分解为速度子系统和高度子系统,然后分别设计非奇异固定时... 考虑了高超声速飞行器输入饱和、气动参数不确定性以及跟踪误差收敛速率慢等问题,设计了一种抗输入饱和非奇异固定时间自适应切换控制策略。首先将高超声速飞行器纵向动力学模型分解为速度子系统和高度子系统,然后分别设计非奇异固定时间跟踪控制器。为解决传统固定时间控制器中存在的奇异值问题,设计了一种新的可微切换函数,该函数以跟踪误差为判定量对控制律进行切换,保证了虚拟控制律的可微性以及反步设计的可行性。针对高超声速飞行器的输入饱和问题,设计了一种固定时间辅助误差补偿系统,将补偿信号的误差收敛速度由指数收敛提高到固定时间收敛。而后,利用Lyapunov定理证明了速度跟踪误差和高度跟踪误差以及逼近器的估计误差在固定时间内收敛至原点的任意小邻域内。最后,通过仿真验证了所提控制器的有效性及优越性。 展开更多
关键词 高超声速飞行器 固定时间稳定 输入饱和 非奇异切换控制 神经网络
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超低空空投非线性PIO预测方法 被引量:2
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作者 魏巍 孙秀霞 +1 位作者 吕茂隆 王栋 《空军工程大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2018年第6期27-32,共6页
在超低空空投下滑阶段,容易出现驾驶员诱发振荡即PIO(Pilot Induced Oscillation)问题,在此基础上分析了空投下滑拉平阶段产生PIO的主要致因,并建立含作动器速率限制的人机闭环系统,推导了闭环系统PIO发生的公式。基于同步和Neal-Smith... 在超低空空投下滑阶段,容易出现驾驶员诱发振荡即PIO(Pilot Induced Oscillation)问题,在此基础上分析了空投下滑拉平阶段产生PIO的主要致因,并建立含作动器速率限制的人机闭环系统,推导了闭环系统PIO发生的公式。基于同步和Neal-Smith驾驶员模型以及不同作动器速率饱和值运用描述函数法和GAP准则预测某型运输机PIO趋势。不同驾驶员模型PIO预测结果不同,同步驾驶员模型比Neal-Smith驾驶员模型仿真效果好,运用同步驾驶员模型进行预测,当驾驶员操纵增益绝对值大于11.5时,人机闭环系统失稳,容易产生PIO问题。仿真结果表明,若PIO是由驾驶员粗暴操纵所致,可通过减小操纵增益有效避免PIO的发生,在合理且允许范围内提高运输机舵机作动速率限制值可在一定程度避免PIO的发生。 展开更多
关键词 超低空空投 驾驶员诱发振荡 描述函数法 GAP准则
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Approach for uncertain multi-objective programming problems with correlated objective functions under C_(EV) criterion 被引量:1
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作者 MENG Xiangfei WANG Ying +2 位作者 LI Chao WANG Xiaoyang lyu maolong 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2018年第6期1197-1208,共12页
An uncertain multi-objective programming problem is a special type of mathematical multi-objective programming involving uncertain variables. This type of problem is important because there are several uncertain varia... An uncertain multi-objective programming problem is a special type of mathematical multi-objective programming involving uncertain variables. This type of problem is important because there are several uncertain variables in real-world problems.Therefore, research on the uncertain multi-objective programming problem is highly relevant, particularly those problems whose objective functions are correlated. In this paper, an approach that solves an uncertain multi-objective programming problem under the expected-variance value criterion is proposed. First, we define the basic framework of the approach and review concepts such as a Pareto efficient solution and expected-variance value criterion using an order relation between various uncertain variables.Second, the uncertain multi-objective problem is converted into an uncertain single-objective programming problem via a linear weighted method or ideal point method. Then the problem is transformed into a deterministic single objective programming problem under the expected-variance value criterion. Third, four lemmas and two theorems are proved to illustrate that the optimal solution of the deterministic single-objective programming problem is an efficient solution to the original uncertainty problem. Finally, two numerical examples are presented to validate the effectiveness of the proposed approach. 展开更多
关键词 uncertainty theory UNCERTAIN MULTI-OBJECTIVE programming expected-variance value CRITERION
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