MCS自适应算法在空间飞行器机翼颤振抑制中的应用与仿真

该篇论文主要关注的是如何通过自适应控制方法来有效地抑制空间飞行器机翼的颤振问题。论文首先阐述了最小控制综合算法（MCS）的基本原理，这是一种改进型的模型参考自适应控制策略，相较于传统的模型参考自适应控制（MRAC），MCS具有显著的优势，如无需验证模型准确性、无需假设参数变化缓慢以及对内外扰动有更强的补偿能力。 作者将MCS应用到三自由度的二元机翼颤振模型中，这个模型考虑了空气动力、结构弹性力和惯性力的交互作用，这是飞行器颤振问题的核心。通过将MCS算法应用于机翼的主动控制设计，目标是通过精确调整舵偏角β，使自由度、沉浮位移h和俯仰角α在有限时间内达到稳定状态，同时确保系统对突风和测量噪声等外部扰动具有良好的抵抗能力。 在具体实施上，论文采用了MATLAB软件进行仿真控制系统的建模和分析。研究结果显示，MCS算法在仿真中的表现优秀，能够使被控机翼快速跟踪理想参考模型，展现出强大的动态响应能力和鲁棒性。 论文的第二部分介绍了颤振现象的严重性和飞行器对主动控制技术的需求，特别是在现代飞行器高度复杂和精密的设计背景下。MCS作为一项技术革新，其应用扩展到了振动控制领域，为解决实际工程问题提供了新的可能。 第三部分详细阐述了MCS算法的工作原理，包括状态方程的表达和控制信号的反馈机制。关键参数α和β通过自适应调整，决定了控制效果的优劣。一般情况下，这些参数需要根据实际情况进行优化，以达到最佳的控制性能。 这篇论文提供了一种有效的方法来解决空间飞行器机翼颤振问题，展示了MCS在振动控制领域的应用潜力，并通过实际仿真验证了其优越的性能。这对于提升飞行器的安全性和稳定性具有重要的理论和实践价值。