航天器自适应有限时间反步控制

针对存在转动惯量不确定以及外部干扰的航天器姿态跟踪问题,提出基于反步法的自适应有限时间控制方法。建立四元数描述的系统模型,设计有限时间命令滤波器用以逼近虚拟控制律导数,从而避免反步法设计中的复杂性爆炸和奇异值问题。采用神经网络估计未知非线性函数,设计自适应有限时间控制器,保证系统跟踪误差有限时间收敛。仿真结果验证所提方法的有效性。     

Hamilton系统的鲁棒自适应控制及在航天器中的应用

针对带有参数不确定性和受外干扰影响的多输入多输出Hamilton系统的跟踪控制问题,提出一种基于动态逆和扩张状态观测器的鲁棒自适应控制方法,保证系统具有良好的控制性能和较强的鲁棒性。首先,针对标称模型设计了基于动态逆方法的控制器,然后采用基于投影算子的自适应律和扩张状态观测器,分别对系统中的不确定参数和外干扰进行估计和补偿,同时,采取动态补偿器降低执行器饱和对控制性能的影响。最后,将控制方案应用于航天器姿态控制系统中,仿真实验结果表明了方法的有效性。     

挠性航天器预设性能自适应姿态跟踪控制

为研究存在外界干扰及未建模动态的挠性航天器姿态跟踪问题,提出了一种基于预设性能方法的自适应姿态跟踪控制策略.预设性能方法利用性能函数和一种误差变换方式,将系统的跟踪误差限制在预先设定的约束范围内,以保证系统响应具有期望的超调、收敛速度以及稳态误差.采用径向基函数(RBF)神经网络来处理由干扰和附件挠性振荡产生的模型未知动态.考虑到存在未知的神经网络逼近误差,为减小控制参数选取的保守性,进一步对逼近误差的上界进行自适应估计.结合权值和逼近误差上界的自适应律,设计了预设性能自适应姿态跟踪控制器.仿真结果表明,使用本方法可以有效补偿干扰及挠性振动所产生的影响,同时使姿态控制系统获得快速平稳的动态过程和给定的稳态跟踪精度.与未采用预设性能的方法相比,所提出的方法在收敛速度、跟踪精度与振荡抑制效果等方面均具有较明显的优势,并且对控制器参数选取的依赖性更低.     

刚体航天器有限时间输出反馈姿态跟踪控制

为提高航天器系统飞行可靠性,研究角速度信息不可测量的刚体航天器有限时间姿态跟踪控制,将姿态导数信息作为未知状态,设计基于改进自适应超螺旋滑模的状态观测器,避免未知状态导数上界需要已知的约束,将姿态运动方程进行扩维,在有限时间内实现对未知角速度估计.同时考虑环境干扰和模型不确定,设计新的有限时间干扰观测器,结合连续自适应方法实现对系统综合不确定上界的估计.在此基础上,基于终端滑模技术,设计有限时间连续姿态跟踪控制器,较好地减小了控制输入抖振,并采用Lyapunov理论证明了观测器和控制器的有限时间稳定性.最后仿真结果说明了所提方法的有效性.     

输入有界的挠性航天器姿态跟踪滑模控制

针对三轴稳定挠性航天器输入受限的姿态跟踪问题,设计了一类滑模自适应姿态跟踪控制器,它能确保闭环系统在一定条件下具有全局渐近稳定性,且满足控制输入有界的要求;同时,该控制方案是一种模型独立的控制方法,不依赖于航天器结构参数及模态阶数,而且通过引入参数自适应控制律,使得控制器的设计也不依赖于参数不确定性和外部干扰力矩的界函数,具有较强的鲁棒性和工程实用性.最后根据给定的挠性航天器参数进行了数值仿真研究,结果表明在转动惯量存在较大不确定性和外部干扰的情况下,系统具有很好动态性能和有效地抑制控制输入饱和问题,表明所设计的控制方案有效可行,并具有一定潜在的工程应用前景.     

小卫星执行机构故障鲁棒容错姿态跟踪控制

针对小卫星在轨运行中存在干扰力矩与执行器故障姿态跟踪控制问题,提出一种反步自适应滑模变结构鲁棒容错控制方法.将反步控制和滑模变结构控制相结合,利用自适应算法估计执行器故障失效因子最小值、偏差型故障最大值和干扰值,在不进行故障检测和分离情况下,实现系统的容错控制和干扰抑制.基于Lyapunov方法从理论上证明系统的稳定性.将该方法用于小卫星的状态跟踪控制,仿真结果表明,控制器对部分失效和偏差型故障具有较强的容错能力和鲁棒性.     

复合材料成形液压机自适应鲁棒运动控制

针对复合材料液压机电液系统中广泛存在的参数不确定性、不确定非线性和外干扰,设计基于非连续映射的非线性自适应鲁棒运动控制器. 自适应控制器对系统参数进行在线估计,所估计的参数虽不能完全收敛到真实值,但可以限定在上确界和下确界范围内,满足鲁棒控制不确定量上、下界的要求;参数自适应律渐进消除了参数不确定性引起的模型补偿误差,保证输出跟踪可以拥有规定的瞬态和稳态响应性能. 鲁棒控制律可以抑制未建模动态、参数估计误差和外干扰的影响. 利用Lyapunov稳定性理论证明了系统的稳定性. 仿真和实验结果表明,设计的控制器对所规划的运动轨迹具有精确的跟踪控制和强鲁棒的控制性能.     

可规定性能的输入受限非线性系统反步控制

针对具有不可直接测量状态和控制方向未知的输入受限非线性系统的跟踪问题,提出一种基于模糊状态观测器的反步控制方法.首先采用模糊状态观测器估计被控系统中的不可测量状态;然后利用具有光滑特性的双曲正切函数和Nussbaum增益函数对控制器的饱和问题进行处理,根据可规定误差面性能技术对输出跟踪误差的边界进行限定;最后将反步法和动态面法相结合设计鲁棒控制器.运用Lyapunov理论对系统的稳定性能进行了分析,证明闭环系统的所有信号最终半全局一致有界.以具有参数不确定性和存在外界未知有界干扰的高超声速飞行器纵向运动为仿真模型,仿真结果验证了所提算法的有效性.     

航天器姿态跟踪的几乎干扰解耦控制

研究了有界干扰力矩作用下航天器姿态跟踪的几乎干扰解耦控制问题.采用修正罗德里格参数（MRP）作为航天器的姿态描述.利用非线性系统中的微分几何理论,通过反馈线性化方法设计跟踪控制器,使得在实现姿态跟踪的同时,实现了对系统的几乎干扰解耦控制,即在L2增益意义下实现了从干扰到跟踪误差的影响任意小,并通过Lyapunov方法证...     

物理约束下的反演自适应姿态控制

针对存在参数摄动、外部干扰和物理约束的航天器姿态控制问题,设计了一种鲁棒姿态控制器。基于反演控制策略,先对外环系统设计了有界虚拟角速度。接着,对显式存在控制饱和约束的姿态动力学系统进行变换,分离出存在摄动和干扰的不确定项,并采用自适应更新律估计复合不确定项;再基于障碍Lyapunov函数设计姿态控制器,将实际角速度与虚拟角速度的跟踪误差,限制在预设有界范围内,最终在实现全局渐近稳定的同时,满足了角速度有界的约束。最后数值仿真验证了姿态控制器的强鲁棒性,低耗能性和航天器的高飞行品质特性。     

水下运载器多变量鲁棒输出反馈控制方法

针对存在较大参数不确定性和仅具有位置、姿态测量的水下运载器的六自由度位姿控制难题,提出一种基于自适应平滑增益滑模观测器和多变量积分Backstepping控制器的非线性控制方法.解决水下运载器的鲁棒输出反馈控制问题,使用基于Lyapunov稳定性理论的设计方法保证观测器 控制器系统的稳定性.设计的自适应平滑增益滑模观测器,克服常规滑模观测器中所存在的高频颤振现象,从而获得较平滑的速度估计值.当存在模型不确定性和有界未知干扰时,可以保证速度估计误差以指数速率收敛至较小的球域内.设计的多变量积分Backstepping控制器,可以保证系统的跟踪误差同样收敛至较小的球域内.以浙江大学正在研制的海王号ROV六自由度控制为研究对象,使用所提出的控制方法与传统PID控制器进行对比仿真研究.仿真结果表明,当存在较大参数不确定性、较强未知外干扰和测量噪声时,所提出的控制方法具有较强的鲁棒性能,可以很好地跟踪参考轨迹,获得较好的动态性能和稳态控制精度.性能明显优于常规PID控制器,并且解决了PID控制器所存在的转艏角设定值不能大于90°的问题.     

气动肌肉驱动关节轨迹跟踪的自适应鲁棒控制

设计了一种简单、经济的单根肌肉关节驱动上肢外骨骼助力机器人。为解决单根肌肉关节轨迹跟踪控制精度差、抗干扰能力差及颤振严重等问题,基于反步法设计单根肌肉关节伺服系统的自适应鲁棒控制器。该控制器呈两层级联结构,每层均包含一个鲁棒反馈、参数自适应及快速动态补偿项,基于递归最小二乘法和梯度法分别设计参数自适应及快速动态补偿项。通过Lyapunov函数证明所设计控制器的稳定性,并结合实验分析参数自适应及快速动态补偿项的作用。实验结果表明,设计的控制器具有良好的暂态及稳态性能,跟踪不同行程的轨迹时,系统运行平稳,颤振很小,特别是跟踪幅值为15 mm正弦信号时,其暂态最大绝对跟踪误差为0.94 mm,稳态跟踪误差均方差为0.21 mm,几乎没有颤振现象。干扰测试实验进一步证明所设计的自适应鲁棒控制器继承了传统鲁棒控制器的抗干扰能力。     

基于动态反馈的AUV水平面路径跟踪控制

针对离散自治水下机器人水平面的路径跟踪控制问题,利用水下机器人的位置和姿态角量测信息,提出神经网络自适应输出反馈控制器.所设计的控制器包括3部分,镇定水下机器人动态系统线性部分的动态反馈控制器;神经网络控制器,用来补偿水下机器人受到环境干扰引起的水动力系数变化的不确定非线性结构;补偿环境扰动和神经网络带来的重构误差的鲁棒控制器.基于离散非线性系统理论,对水下机器人水平面跟踪误差系统进行分析,得到系统的跟踪误差最终一致有界.所提出的控制方法具有对模型精确度要求低的优点,利用INFANTE水下机器人模型进行仿真分析验证了提出的控制算法的有效性.     

Neural adaptive attitude tracking controller for flexible spacecraft

In this paper,a neural network adaptive controller is proposed for attitude tracking of flexible spacecraft in presence of unknown inertial matrix and external disturbance.In this approach,neural network technique is employed to approximate the unknown system dynamics with finite combinations of some basis functions,and a robust controller is also designed to attenuate the effect of approximation error,more specially,the knowledge of angular velocity is not required.In the closed-loop system,Lyapunov stability analysis shows that the attitude trajectories asymptotically follow the reference output trajectories.Finally,simulation results are presented for the attitude tracking of a flexible spacecraft to show the excellent performance of the proposed controller and illustrate its robustness in face of external disturbances and unknown dynamics.     

时滞非线性参数系统有限时间状态约束控制

研究了具有输入时滞、有界外部干扰以及全状态约束的严格反馈连续时间参数化非线性系统的自适应有限时间跟踪控制问题. 通过使用Barrier Lyapunov函数和自适应反步法,保证了系统所有状态都被约束. 针对输入时滞问题,采用pade近似法消除其带来的负面影响. 所设计的有限时间控制器使闭环系统内的所有信号都有界且所有状态都被约束在给定的范围内,同时输出信号能很好地追踪给定参考信号. 最后通过仿真实例验证了该控制方法的有效性.     

A new robust fuzzy method for unmanned flying vehicle control

A new general robust fuzzy approach was presented to control the position and the attitude of unmanned flying vehicles(UFVs). Control of these vehicles was challenging due to their nonlinear underactuated behaviors. The proposed control system combined great advantages of generalized indirect adaptive sliding mode control(IASMC) and fuzzy control for the UFVs. An on-line adaptive tuning algorithm based on Lyapunov function and Barbalat lemma was designed, thus the stability of the system can be guaranteed. The chattering phenomenon in the sliding mode control was reduced and the steady error was also alleviated. The numerical results, for an underactuated quadcopter and a high speed underwater vehicle as case studies, indicate that the presented adaptive design of fuzzy sliding mode controller performs robustly in the presence of sensor noise and external disturbances. In addition, online unknown parameter estimation of the UFVs, such as ground effect and planing force especially in the cases with the Gaussian sensor noise with zero mean and standard deviation of 0.5 m and 0.1 rad and external disturbances with amplitude of 0.1 m/s2 and frequency of 0.2 Hz, is one of the advantages of this method. These estimated parameters are then used in the controller to improve the trajectory tracking performance.     

Backstepping Adaptive Controller of Electro-Hydraulic Servo System of Continuous Rotary Motor

In order to consider the influence of the continuous rotary motor electro-hydraulic servo system parameters change on its performance,the design method of backstepping adaptive controller is put forward.The mathematical model of electro-hydraulic servo system of continuous rotary motor is established,and the whole system is decomposed into several lower order subsystems,and the virtual control signal is designed for each subsystem from the final subsystem with motor angular displacement to the subsystem with system control input voltage. Based on Lyapunov method and the backstepping theory,an adaptive backstepping controller is designed with the changed parameters adaptive law. It is proved that the system reaches the global asymptotic stability,and the system tracking error asymptotically tends to zero. The simulation results show that the backstepping adaptive controller based on the adaptive law of the changed parameters can improve the performance of continuous rotary motor,and the proposed control strategy is feasible.     

不确定随机非线性时滞系统的自适应神经网络跟踪控制

针对一类具有严格反馈形式的随机非线性时变时滞系统的自适应神经跟踪控制问题,本文利用神经网络参数化和反推（backstepping）方法,构造出一类自适应神经网络状态反馈控制器。仿真结果表明,这种自适应控制器保证闭环系统的所有变量概率意义下有界,并使系统的输出跟踪参考信号,跟踪误差收敛到原点的一个充分小的邻域之内,仿真验证了该方法的有效性。