分散控制器优化设计：飞行/推进系统鲁棒性分析

"这篇研究论文探讨了飞行/推进系统分散控制的优化设计及鲁棒性分析，主要关注如何在保持集中控制性能和鲁棒性的前提下实现分散控制。作者使用遗传算法设计集中控制器，并以此为基础设计具有接口变量的分散控制器。通过分析影响分散控制的关键因素，他们提出了一种以频率加权矩阵为设计参数的性能表达式，并运用遗传算法解决优化问题。此外，文中还介绍了一种改进的平衡降阶方法。仿真和结构奇异值分析证明了这种优化设计方法的有效性，确保分散控制能够达到集中控制的性能和鲁棒性水平。该研究得到了多项基金的支持，并由南昌航空大学的科研人员完成。" 详细内容： 这篇研究论文聚焦于飞行/推进系统的控制策略，特别是分散控制的优化设计及其对系统鲁棒性的影响。在设计过程中，研究人员以短距起降战斗机的飞行/推进综合控制系统为例，尝试解决分散控制如何保持集中控制的优点并增强系统的稳定性。 首先，研究团队利用遗传算法设计了一个集中控制器，作为分散控制性能的基准。集中控制器在传统的控制系统设计中扮演着关键角色，因为它能集中处理所有输入和输出信号，便于管理和优化整体性能。 接着，他们提出了一个包含接口变量的分散控制器设计方法。接口变量是连接不同子系统的关键，它们帮助协调各个独立的控制模块，确保整个系统的一致性和协调性。通过深入分析，研究人员确定了影响分散控制性能的主要因素，并基于这些因素建立了数学模型，这个模型以频率加权矩阵为设计参数，反映了控制性能的特性。 为了解决分散控制器的设计问题，研究者将问题转化为一个优化问题，利用遗传算法来寻找最优解。遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的全局搜索方法，适用于多目标优化问题，能有效探索复杂问题的解决方案空间。 此外，文中介绍的改进平衡降阶方法用于简化控制器的设计，降低系统的复杂度，同时保持系统的动态性能。这种方法有助于在不牺牲系统性能的前提下，减少控制器的规模和计算负担。 最后，通过仿真模拟和结构奇异值分析，研究人员验证了优化设计的分散控制器确实可以达到集中控制的性能标准，并且具备良好的鲁棒性，能够应对系统参数变化或外界干扰。这表明他们的方法是可行的，对于实际飞行/推进系统的设计和控制具有重要的理论和实践意义。 该研究得到了国家自然科学基金、航空科学基金以及江西省研究生创新专项资金的支持，展示了南昌航空大学在智能计算、鲁棒控制领域的研究实力。通过这样的工作，不仅提升了飞行/推进系统控制的效率，也为未来类似系统的控制设计提供了有价值的理论和技术参考。