智能控制是在人工智能和自动控制等多学科基础上发展起来的交叉学科。随着社会和科学技术的不断发展,传统的控制理论面临着很大的挑战,这些挑战主要体现在传统的控制理论在处理系统的复杂性、测量的不准确性和不确定性问题时显得无能为力。在此背景下,模糊推理、神经网络、遗传算法和专家系统等智能控制技术取得了长足的发展。当前国内外控制界多把复杂系统的控制作为控制科学与工程学科发展的前沿方向。
《导弹计算机智能控制系统》主要介绍计算机智能控制理论在导弹飞行控制系统中的应用。全书共6章,主要内容包括智能控制系统概述、模糊逻辑PID控制、神经网络PID控制、遗传算法PID控制、多采样频率系统的分析与设计和智能控制在导弹姿态控制中的应用。
《导弹计算机智能控制系统》可供飞行器控制及相关专业的高等院校教师、学生及工程技术人员参考使用。
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随着科学技术的迅速发展,经典控制理论在处理复杂不确定系统时面临着一系列挑战,已经不能满足实际需要。智能控制理论作为一种新的控制方法,在航空航天、工业控制、机器人控制等领域获得了广泛的应用。近年来,国内外学者在智能控制领域进行了深入的研究,1984年成立了国际模糊系统协会(International Fuzzy Systems Association,IFSA)。FUZZY Sets and Systems(《模糊集与系统》)杂志与美国电气与电子工程师协会(Institute of Electrical and Electronics Engineers,IEEE)的IEEE Transactions on Fuzzy Systems(《模糊系统》)杂志也先后创刊。另外,导弹具有参数随时间快速变化的特点,飞行过程中易受到强干扰、强不确定性及强非线性的影响,为了保证导弹在飞行过程中的稳定性、动态性和鲁棒性,对控制系统的设计提出了新的更高的要求。本书作者一直从事此领域的理论与应用研究,承担了多项与之相关的研究课题,并且取得了众多理论与工程实践研究成果。
本书正是在综合国内外相关研究的基础上,结合作者的理论实践研究成果,进一步提炼和总结完成的。本书的完成为从事导弹控制系统设计、智能控制理论的研究与实践等专业的设计工作人员,以及在校相关专业的硕士生、博士生的培养提供了方便,具有很好的理论研究价值和工程实践意义。
本书详细地介绍了导弹计算机智能控制系统的设计方法。全书一共分为6章,第1章为智能控制系统概述;第2~4章分别介绍现有的几种典型的智能控制方法,即模糊逻辑PID控制、神经网络PID控制和遗传算法PID控制;第5章详细介绍多采样频率系统的分析与设计;第6章介绍智能控制在导弹姿态控制系统中的应用。
本书的主要特点如下:
1)研究方法独特。本书通过智能控制方法完成导弹姿态控制系统的设计,保证导弹在飞行过程中的稳定性和动态性。同时,相比于传统的增益调参方法,本书介绍的智能控制方法能够克服传统方法在设计中过于依赖设计者经验的特点,有效提高了设计效率。
2)思路清晰。本书紧紧围绕导弹计算机智能控制方法设计展开论述。从智能控制的基本概念出发,到典型的导弹智能控制设计方法研究与论述;最后结合导弹的实际特性,介绍了导弹计算机智能控制系统的设计方法。本书体系完整,内容全面、详细,层层推进。
3)工程实用性强。本书第5章专门介绍导弹的多采样频率系统设计。同时,本书第6章以导弹姿态控制系统设计为例,给出了在实际工程中导弹智能控制系统的设计思路和方法。
本书第1~4章由符文星执笔,第5章和第6章由朱苏朋执笔。全书由符文星审核定稿。
在撰写本书过程中,作者得到了西北工业大学航天学院飞行控制与仿真技术研究所多位老师的支持和帮助,程吴宇博士等完善了本书中的部分算例,在此表示衷心的感谢。同时感谢中国人民解放军空军工程大学方洋旺教授的帮助与支持。
感谢科学出版社编辑的大力支持和帮助。
感谢国家自然科学基金联合基金项目( No.U1630127)对本书的资助。
本书引用了一些作者的研究成果,在此,向各位作者致以诚挚的谢意。
由于作者水平有限,书中疏漏和不妥之处在所难免,希望各位读者批评指正。
符文星,飞行器设计专业博士,教授,博士生导师,英国Cranfield University访问学者。现任西北工业大学无人系统技术研究院副院长兼飞行控制与仿真技术研究所所长,“空天飞行器”国防科技创新团队核心成员,中国计量测试学会运动信息测试专业委员会委员。长期从事飞行器智能化、制导控制系统设计与仿真等方面的研究工作,主持完成包括国家自然科学基金等各类科研项目40余项。主编完成相关研究著作三本,在国内外期刊及会议发表研究论文50余篇,其中20余篇被SCI、EI、ISTP收录,获授权专利十余项,国防科技进步奖两项。
第1章 智能控制系统概述
1.1 传统控制理论所面临的问题
1.2 智能控制系统的基本概念
1.3 智能控制系统的构成原理
1.3.1 一般自动控制系统的构成
1.3.2 智能控制系统的构成
1.3.3 智能控制系统的主要功能特点
1.4 智能控制的类型
1.5 智能控制系统的分析方法
1.6 智能控制的现状与发展趋势
第2章 模糊逻辑PID控制
2.1 模糊逻辑理论的基本概念
2.1.1 模糊集合及其运算
2.1.2 模糊关系及其合成
2.1.3 模糊向量及其运算
2.1.4 模糊逻辑规则
2.1.5 模糊逻辑推理
2.2 模糊逻辑控制系统的基本结构
2.2.1 模糊控制系统的构成
2.2.2 模糊控制器的基本结构
2.2.3 模糊控制器的维数
2.2.4 模糊控制中的基本运算操作
2.3 模糊逻辑控制系统的基本原理
2.3.1 模糊化运算
2.3.2 数据库
2.3.3 模糊控制规则库
2.3.4 模糊推理
2.3.5 清晰化计算
2.4 离散论域的模糊控制系统的设计
2.5 具有PID功能的模糊控制器
第3章 神经网络PID控制
3.1 神经网络的基本概念
3.1.1 生物神经元模型
3.1.2 人工神经元模型
3.1.3 人工神经网络模型
3.1.4 神经网络的学习
3.1.5 神经网络的分类
3.2 典型神经网络模型及其主要算法
3.2.1 BP神经网络及其主要算法
3.2.2 RBF神经网络及其主要算法
3.3 神经网络控制系统
3.3.1 神经网络控制的基本原理
3.3.2 神经网络在控制中的主要作用
3.3.3 神经网络控制系统的分类
3.4 基于单神经元网络的PID控制
3.4.1 基于单神经元的自适应PID控制
3.4.2 改进的单神经元自适应PID控制
3.4.3 基于二次型性能指标学习算法的单神经元自适应PID控制
3.5 基于神经网络的PID控制
3.5.1 基于BP神经网络整定的PID控制
3.5.2 基于RBF神经网络整定的PID控制
3.5.3 基于RBF神经网络辨识的单神经元PID模型参考自适应控制
第4章 遗传算法PID控制
4.1 遗传算法概述
4.1.1 遗传算法的基本概念
4.1.2 遗传算法的特点
4.1.3 遗传算法与传统方法的比较
4.1.4 基于遗传算法的应用
4.2 遗传算法的基本原理
4.2.1 编码
4.2.2 选择
4.2.3 交叉
4.2.4 变异
4.2.5 适应度函数
4.2.6 控制参数的选择
4.2.7 约束条件的处理
4.3 基本遗传算法
4.3.1 遗传算法的基本操作
4.3.2 遗传算法的构成要素
4.3.3 遗传算法的基本步骤
4.4 基于遗传算法的PID整定
4.4.1 基于实数编码遗传算法的PID整定
4.4.2 基于二进制编码遗传算法的PID整定
第5章 多采样频率系统的分析与设计
5.1 多采样频率的配置
5.2 多采样频率系统的等效变换
5.2.1 环节的等效变换
5.2.2 系统的等效变换
5.3 多采样频率系统的性能分析
5.4 多采样频率系统的设计方法
5.5 多采样频率智能控制系统设计
5.5.1 基于模糊推理的多采样频率智能控制系统设计
5.5.2 基于神经网络的多采样频率智能控制系统设计
第6章 智能控制在导弹姿态控制系统中的应用
6.1 导弹纵向通道控制系统设计
6.1.1 导弹纵向通道姿态角控制系统的构成
6.1.2 导弹弹体小扰动线性化模型
6.1.3 导弹飞行控制系统数学模型
6.1.4 导弹纵向通道阻尼回路设计
6.2 PID控制纵向通道姿态角控制系统设计仿真
6.3 智能控制在纵向通道姿态角控制系统中的应用
6.4 多速率采样在纵向通道姿态角控制系统中的应用
参考文献