基于WNN 参数整定的ADRC 在火箭炮伺服系统中的应用

针对多管火箭炮交流伺服系统存在变负载、强耦合和不确定性扰动等非线性问题,提出一种优化型小波 神经网络自抗扰控制器(WNN-ADRC)。简化电流环节得到被控系统的数学模型,将小波神经网络(wavelet neural network,WNN)嵌入自抗扰控制器中进行参数整定,利用分层调整学习速率的方法优化小波神经网络的学习算法得 到WNN-ADRC,采用WNN-ADRC 控制火箭炮伺服系统,实现对非线性特性的精准估计和补偿。数值仿真结果表 明：相对于传统的自抗扰控制器,WNN-ADRC 能改善伺服系统的静态响应和动态性能,具有响应速度快、控制精 度高的优点。     

某交流伺服系统的免疫克隆粒子群优化自抗扰控制

针对采用永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)驱动的某火箭炮位置交流伺服系统存在摩擦力矩、外界扰动等一系列复杂非线性问题,设计一种基于免疫克隆粒子群优化算法的自抗扰控制器(IPSO-ADRC).根据自抗扰控制(active disturbance rejection control,ADRC)抗干扰能力强和粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)寻优能力强的特点,采用免疫克隆粒子群优化算法在线整定自抗扰控制器的重要参数;并将克隆选择算法(clonal selection algorithm,CSA)融入到粒子群算法中,维护群体种类的差异性,解决PSO算法的缺陷问题.仿真实验结果证明:该控制策略使系统的稳态性能更好,并能提升系统的动态品质.     

基于RBF神经网络的控制器参数优化设计研究

以单输入单输出控制系统为研究对象,为快速完成控制器参数整定及优化,提升系统动态性能和稳态性能,提出了一种基于RBF(Radial Basis Function)神经网络的控制器参数优化方法。利用RBF神经网络的局部逼近能力和自学习能力,构造出控制系统辨识与控制器参数优化双网络结构,实现了对被控对象的在线辨识及增量式不完全微分PID控制器参数的在线迭代,快速完成控制器参数的整定,在保证系统动态特性的同时,大幅提升稳定精度。     

扫雷器发射架电液伺服系统改进自抗扰控制

针对某爆破扫雷器发射架电液位置伺服系统响应速度慢、跟踪精度低、抗扰能力差的问题,设计一种改进自抗扰控制器。利用BP神经网络强大的自学习和非线性逼近能力对自抗扰控制器中的关键参数在线整定,并结合遗传算法(genetic algorithm,GA)对网络的初始权值进行优化;利用AMEsim和Simulink软件对该改进自抗扰控制器进行联合仿真验证。结果表明：该控制方法可有效提高系统的抗干扰能力,同时保证扫雷器的调炮速度和精度。     

基于Vague集的自适应自抗扰控制器设计

为进一步提高自抗扰控制器(ADRC)的动态性能和稳态性能,文中利用基于Vague集相似度量推理易于得到控制量和便于工程运用的优点,设计了一种基于Vague集的自适应ADRC;通过动态调整ADRC的非线性组合权值,提高ADRC的适应能力。仿真结果表明,基于Vague集的自适应ADRC较常规自抗扰控制器有更好的动态性能和稳态性能。     

火箭炮位置伺服系统的复合PID控制

针对经典PID难以在发射过程中存在大转动惯量变化和燃气流冲击扰动的火炮交流位置伺服系统中取得良好控制结果的缺点,设计了一种采用非线性PID和RBF自适应PID复合控制策略的位置控制器。此控制器克服了非线性PID参数只能按照固定规律变化、RBF自适应PID适用范围有限和离线样本选取困难的不足。仿真结果表明控制策略具有较强的抗参数摄动和载荷扰动能力,并能有效提高控制系统的动态响应性能。     

基于MIMO-ESO的高速飞行器自抗扰控制

针对高速飞行器无动力再入过程中具有强耦合、气动参数摄动及不确定性的非线性姿态模型,设计了高速飞行器MIMO-ESO自抗扰姿态控制器。考虑各通道间的耦合影响,结合自抗扰控制中的扩张状态观测器及非线性状态误差反馈律,将不确定性、耦合及参数摄动等干扰作为“总和干扰”,利用扩张状态观测器进行估计并动态反馈补偿,再利用非线性状态误差反馈律抑制补偿残差。仿真结果表明,MIMO-ESO自抗扰控制器能够克服干扰及气动参数大范围摄动的影响,在获取良好的动态品质和跟踪性能的同时,具有较强的鲁棒性,克服了实际工程中难以建立精确被控模型并获取参数摄动范围的困难,具有工程应用价值。     

基于串级自抗扰理论的BTT导弹解耦控制器设计

针对传统的基于特征点设计的前馈补偿方法在BTT导弹弹体动态变化后解耦效果并不理想的问题,设计了一种串级自抗扰解耦控制方法。首先,使用线性扩张状态观测器将原系统改造成标称的积分串联型系统。其次,通过一级自抗扰控制器设计改善弹体内回路的动态特性,在此基础上引入前馈补偿支路,对通道间的运动学耦合进行补偿。最后,通过二级自抗扰控制器设计对剩余耦合量进行估计补偿,从而实现通道间解耦和期望的性能。数学仿真表明,相比传统前馈方法,串级自抗扰控制方法解耦效果更为明显,能够有效抑制侧滑角的扰动。     

基于L1 自适应控制的飞机操纵面故障重构

针对飞机操纵面故障及传统的模型参考自适应方法动态性能欠佳的问题,提出了一种基于L1自适应控制理论的飞翼无人机横侧向滚转角重构控制方法;该方法将操纵面故障引起的模型参数的变化视为模型不确定性,将三轴间的交联耦合处理为外部干扰;通过选择合适的自适应律和低通滤波器,使L1自适应重构控制器同时满足快速自适应性和鲁棒性;针对操纵面发生漂浮、完全损失及卡死等故障进行了仿真.仿真结果表明:控制器可使跟踪误差快速收敛且动态性能良好,所提出的重构方法可用于操纵面故障的重构控制.     

某火炮伺服系统的回声状态网络自抗扰控制

为解决火炮伺服系统面临的一系列非线性因素,设计一种基于回声状态网络的自抗扰控制(active disturbance rejection control,ADRC)策略.使用回声状态网络(echo state network,ESN)实现自抗扰控制重要参数的在线整定,并引入梯度下降算法与改进后的灰狼优化算法(grey wolf optimization,GWO)对回声状态网络进行训练.仿真结果表明:该新型控制方法能有效提高火炮伺服系统的动态响应性能、抗干扰性能以及随动跟踪精度,满足火炮伺服系统所要求的性能指标.     

改进型LM-RBF 神经网络在自抗扰控制器上的应用

为解决自抗扰控制器(active disturbance rejection control,ADRC)中参数较多且难以整定的问题,提出一 种基于LM 算法且网络结构可在线优化的径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络。利用滑动窗口的思想将 在线输入的样本放入一个长度固定的队列,将LM-RBF 网络应用于ADRC,在线整定控制器参数,并以永磁同步电 机为对象在Matlab 里进行仿真分析。结果表明：与基于RBF 的常规自抗扰控制器相比,改进后LM-RBF 使控制器 有更快的响应速度及更优的抗干扰能力,能有效提高被控系统的稳定性,满足非线性时变系统对自抗扰控制器的性 能要求。     

基于自抗扰的翼身融合客机控制器设计

针对翼身融合布局客机操纵性差、安定裕度小、抗扰动能力弱等问题,采用自抗扰技术进行控制器设计。 根据翼身融合客机的六自由度非线性模型,结合自抗扰控制器(auto disturbance rejection controller,ADRC)原理设计 客机的姿态控制律,并对ADRC 参数进行分析,采用改进粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)对参数进行 整定;建立重心位置变化对于客机状态影响的数学模型,并对重心渐变情况下的客机姿态进行仿真;在客机垂直方 向加入紊流风扰动,观察其过载变化情况,并对客机的乘坐舒适性进行评价。仿真结果表明：采用ADRC 可以有效 控制客机的姿态变化;同时,在面对重心位置变化以及紊流风扰动时,可以稳定地控制飞机,使翼身融合客机对于 重心变化与紊流风干扰具有较强的鲁棒性,保证客机的安全飞行及乘员的乘坐舒适性。     

动力陀螺稳像系统自抗扰控制器设计与仿真

为了进一步提高系统的跟踪性能与抗干扰性能,运用自抗扰控制(active disturbance rejection control,ADRC)理论对具有交叉耦合以及会受内外干扰的动力陀螺稳像系统设计控制器。采用前馈控制解耦矩阵实现了通道之间的解耦。采用扩张状态观测器对系统的内外干扰进行实时估计和补偿,由非线性状态误差反馈控制律设计了ADRC控制器,实现对动力陀螺稳像系统的控制。数字仿真结果表明：所设计的自抗扰解耦控制器具有良好的解耦性能、跟踪性能、抗干扰性能和抑噪性能,可以满足动力陀螺稳像系统的控制要求。     

动力陀螺稳像系统自抗扰控制器设计与仿真

针对具有交叉耦合以及会受内外干扰的动力陀螺稳像系统,运用自抗扰控制理论设计了控制器。采用前馈控制解耦矩阵实现了通道之间的解耦。采用扩张状态观测器对系统的内外干扰进行实时估计和补偿,由非线性状态误差反馈控制律设计了ADRC控制器,实现对动力陀螺稳像系统的控制。数字仿真结果表明：所设计的自抗扰解耦控制器具有良好的解耦性能、跟踪性能、抗干扰性能和抑噪性能,可以满足动力陀螺稳像系统的控制要求。     

自抗扰控制器在惯性平台稳定回路中的应用

为了解决传统PID控制的稳定回路抗干扰能力不高的问题,设计了自抗扰控制器.自抗扰控制器是在继承经典PID控制器不依赖对象模型优点的基础上,通过改进经典PID固有缺陷而形成的新型控制器.Matlab仿真结果表明,用自抗扰控制器设计控制规律,稳定回路的跟踪能力和抗干扰能力都得到了较大的改善,提高了惯性平台的可靠性和精度.     

基于遗传算法的无人水下航行器深度自抗扰控制

根据无人水下航行器（UUV）操纵控制过程的特点,设计了一种基于遗传算法的UUV深度自抗扰控制器（ADRC）。针对ADRC控制器控制参数较多的问题,将其参数设计转化为一种辨识问题。借助遗传算法,对UUV深度控制系统中的ADRC控制参数进行了辨识,并对其在无外界干扰和近水面航行受波浪力干扰两种情况下的深度控制进行了仿真。数值仿真结果表明,ADRC控制可以获得较好的深度保持性能,并且具有较强的抗干扰能力。与PID控制相比,ADRC控制的操舵幅度和操舵频率有了明显降低,其控制品质有了明显提高。     

自抗扰控制在坦克机动目标状态估计中的应用

在以坦克火控系统为代表的一类状态不确定系统应用中，作为系统输入的目标运动特性是未知的，并且对目标的观测存在较大噪声。如何基于控制过程辨识出输入信号特性，是状态估计理论在实际应用中的一种特殊情况。利用自抗扰控制( ADRC)能够实时估计和补偿系统扰动的能力，将目标运动视为外界扰动，从而辨识出目标运动速度，并将ADRC的滤波特性用于目标运动的状态估计。实验表明，与传感器测量、Kalman滤波方法相比，无需额外的速度传感器件，运动状态估计更为精确、快速。