高超声速飞行器超螺旋滑模自适应控制

针对具有强耦合性、严重非线性等特性的高超声速飞行器控制问题,提出了一种改进的自适应二阶滑模控制方法。首先,在高超声速飞行器纵向模型中加入不确定因素,建立了具有参数不确定性、模型不确定性以及干扰的控制模型;其次,在所建立模型的基础上,利用类二次型Lyapunov函数设计了基于super-twisting算法的二阶滑模自适应控制器;最后,仿真结果表明,对具有未知上界不确定性的系统,该方法设计的控制器较普通二阶滑模控制器,有更好的跟踪效果以及鲁棒性。     

空天飞行器模糊自适应轨迹线性化控制器设计

针对一类单输入单输出非线性不确定系统,提出了模糊自适应轨迹线性化控制(TLC)方法并应用于空天飞行器(ASV)飞行控制系统设计.利用模糊系统具有以任意精度逼近非线性系统的能力对未知干扰和不确定进行估计,以减小其对系统性能的影响,并通过鲁棒控制项来克服模糊系统的逼近误差.采用Lyapunov方法,证明了闭环系统所有信号一致最终有界.最后利用提出的控制方案设计了空天飞行器飞行控制系统,并在高超声速条件下进行了仿真验证,仿真结果表明了该方法的有效性和鲁棒性.     

高超声速飞行器积分型 Terminal 滑模控制设计

针对高超声飞行器模型参数不确定和外界干扰对姿态控制的影响,基于高超声速飞行器俯仰通道控制系统,提出一种新的 Terminal 滑模姿态控制方法。通过引入一阶滤波器,结合反演法,克服原来幂次形式引起的最终控制奇异问题;并通过设计的干扰观测器实时观测未知干扰,补偿控制器性能,应用 Lyapunov 稳定性理论严格证明了系统的稳定性,从而保证 Terminal 滑模控制器能有效提高系统动态特性。在气动参数标称与拉偏的情形下进行高超声速飞行器数字仿真,仿真结果说明干扰观测器能快速跟踪干扰,且所设计的 Terminal 滑模控制可以满足飞行器高精度的控制要求。     

基于模糊逼近的非线性多时延系统的自适应跟踪控制

针对一类多输入多输出非线性多时延系统,提出了基于模糊逼近的自适应跟踪控制方案.该方案构建了基于模糊T-S模型的自适应时延模糊逻辑系统,用来逼近未知非线性时延函数.从而实现了对非线性系统的建模.根据跟踪误差给出了时延模糊逻辑系统的参数自适应律.设计了H_∞补偿器来抵消模糊逼近误差和外部扰动.基于Lyapunov稳定性理论,提出的控制方案保证了闭环系统的稳定性并获得了期望的H_∞跟踪性能.机械臂的仿真结果表明了该方案的有效性.     

基于观测器的四旋翼飞行器自适应滑模姿态控制

针对存在建模不确定性和外部干扰时四旋翼飞行器的姿态控制问题,提出一种基于观测器的自适应滑模控制算法。在建立四旋翼飞行器姿态误差动力学模型的基础上,通过全局渐近收敛观测器获取系统的未知状态反馈量,利用自适应滑模控制抑制系统的不确定性和干扰,构建一种基于观测器的自适应滑模姿态控制器。基于Lyapunov的稳定性分析表明,该方法的跟踪误差是一致最终有界的。数值仿真实验结果表明,与现有滑模控制方法相比,所提方法具有更好的姿态跟踪性能和较高的抗干扰鲁棒性,能有效保证飞行器的姿态跟踪控制性能。     

高超声速滑翔式BTT导弹鲁棒反演控制器设计

综合考虑高超声速滑翔式BTT导弹各种干扰的影响,建立了具有非匹配不确定性的非线性、强耦合姿态运动方程,并转化为标准形式。针对模型中的未知不确定性,提出了鲁棒估计函数,利用反演控制和自适应控制设计了高超声速导弹的自动驾驶仪,解决了由于对期望虚拟控制量进行求导产生的“计算膨胀”问题,证明了每一步反演设计的Lyapunov稳定性,并进行了数字仿真。仿真结果表明,所设计的自适应反演控制器能够精确跟踪姿态角指令,并对大范围气动参数摄动具有很强的鲁棒性。     

惯性参数未知双臂空间机器人自适应模糊控制

惯性参数未知将导致空间机器人系统的模型不精确,使得常用的关节运动轨迹跟踪控制方法失效。针对该问题,提出一种基于自适应模糊算法的关节运动轨迹跟踪控制方法。基于模糊系统的万能逼近特性,利用参数自适应调节方法在线辨识空间机器人系统模型,解决空间机器人不具有惯性参数的先验知识和惯常线性性质的问题;设计自适应模糊控制器,实现对双臂空间机器人系统的关节空间轨迹跟踪控制;通过构造李亚普诺夫函数证明了该模糊控制系统的稳定性。数值仿真实验结果验证了所提控制方案的有效性。     

一种改进的非线性MIMO系统鲁棒自适应反推控制

针对一类具有模型不确定性和未知外界干扰的严反馈非线性MIMO系统,提出一种基于RBF神经网络和反推控制的鲁棒控制律设计方法。应用RBF神经网络在线逼近模型的不确定性,引入低通滤波器消除反推设计方法中由于对虚拟控制反复求导而导致的复杂性问题。同时,在控制律设计中引入一个自适应鲁棒控制项来补偿神经网络逼近误差和未知外界干扰的影响,提高系统的鲁棒性,使整个系统获得更好的跟踪控制性能。基于Lyapunov稳定性定理证明了闭环系统的所有信号半全局一致终结有界;通过适当选择设计参数及初始化误差变量,跟踪误差可收敛到原点的一个任意小邻域内,且跟踪误差的L∞跟踪性能被保证。数值仿真验证了方法的有效性。     

自适应模糊奇异摄动控制在航天器中的应用

带挠性附件航天器可以用含小摄动参数的多时标非线性系统进行描述,而目前的控制方法大多针对多时标线性系统,要求模型精确已知.为解决存在不确定性的带挠性附件航天器的跟踪问题,提出一种基于模糊奇异摄动模型的自适应控制器,采用鲁棒控制和自适应控制理论相结合的方法进行设计,由反馈项、自适应项和鲁棒控制项组成,反馈项的增益采用线性矩阵不等式(LMI)方法求解,自适应项用于减小系统的跟踪误差,鲁棒项用于保证系统的闭环稳定性.稳定性证明采用Lyapunov合成方法完成.该控制器适用于模型带有不确定性的多时标非线性系统的跟踪控制.由于采用了自适应方法消除系统不确定性,能够减少鲁棒控制方法带来的保守性.在带挠性附件航天器的跟踪控制中的应用验证了其有效性.     

四旋翼飞行器的RBF网络自适应滑模控制

针对带有不确定性的四旋翼飞行器系统,提出一种滑模控制和神经网络自适应相结合的混合控制方法。该方法在滑模控制的基础上,考虑到实际系统中通常存在建模不精确、参数未知等不确定性,构造RBF神经网络在线逼近系统模型的未知函数,采用Lyapunov方法设计自适应律在线估计神经网络权值和模型未知参数,并通过Lyapunov定理验证了系统的稳定性。仿真结果表明,该方法相对于RBF神经网络的自适应PID控制,具有更短的调节时间、更小的超调量和更好的抗干扰能力,同时在模型参数发生变化的情况下,该控制器的鲁棒性能更强。     

超机动飞行快回路的自适应模糊滑模控制

针对超机动飞行快回路的不确定非线性模型,提出了一种利用自适应模糊滑模控制器算法。在所得的最终控制信号中,采用模糊逻辑系统来逼近未知系统函数和开关项;所设计的鲁棒自适应律用来减小逼近误差,从而有效降低抖振。仿真结果表明,所设计的控制律能在过失速机动条件下控制飞机跟踪指令飞行,确保系统具有良好的动态和稳态性能,而且控制器具有很强的鲁棒性。     

空间飞行器姿态控制律设计

空间飞行器姿态系统具有非线性、强耦合、多输入多输出的特点。针对飞行器姿态模型的非线性和不确定性,提出了分散模糊变结构控制方法。利用模糊系统对不确定性函数进行逼近,将获得的模糊系统函数作为系统不确定性界函数。对模糊逼近所带来的误差以及外部干扰项,采用控制补偿方法。理论分析和仿真研究表明,提出的方法具有控制精度高,实时计算量小,便于工程实现等优点。     

T-S模糊系统非脆弱跟踪控制器设计

针对T-S模糊系统,研究了非脆弱H∞跟踪控制器的设计问题.目的是通过设计跟踪控制器使得被控闭环系统满足给定的H∞跟踪控制性能指标.本文采用线性矩阵不等式(LMI)方法,求解过程不必通过二次迭代的两步算法,所设计的控制器在一定的加性参数变化情况下,仍能保证系统的渐进稳定性.最后,通过单关节刚性机械臂系统的仿真实验表明了该方法的有效性.     

临近空间目标运动建模与跟踪方法研究

x-43、x-5l等临近空间高超声速飞行器的相继出现,给雷达目标跟踪提出了新的挑战,临近空间高超声速飞行器具有高速度、高机动的特点,常规跟踪算法跟踪性能低,不能满足作战使用要求。本文通过分析临近空间高超声速飞行器的运动特性,建立临近空间飞行器的运动模型,阐述临近空间目标跟踪的技术难点,提出了交互多模型的临近空间飞行器跟踪的方法,并对该算法进行了仿真验证,与传统的跟踪算法比较,该算法的跟踪精度有明显提高。     

基于RBF神经网络的自适应反演大机动飞行控制器设计

针对飞行器在大机动飞行过程中气动参数不确定、外部未知干扰因素较多及系统建模可能存在误差等问题,设计了一种基于RBF神经网络的非线性自适应反演控制器。飞行器大机动飞行过程中的广义不确定性由RBF神经网络在线逼近,神经网络权值矩阵通过自适应律在线更新。反演设计过程中对虚拟控制律的反复求导带来的"项数膨胀"问题,通过引入一阶滤波器来解决。通过构造Lyapunov函数,证明了闭环系统所有信号均有界,并且跟踪误差指数收敛到零的一个小邻域内。对某飞行器进行了大机动飞行仿真,结果表明该控制器具有良好的跟踪效果和鲁棒性。     

不确定时滞广义系统的H∞弹性保性能控制

基于线性矩阵不等式（LMIs）方法,研究了一类不确定时滞广义系统的H∞弹性保性能控制器的设计问题。在假定控制器增益扰动范数有界的前提下,设计状态反馈控制器,使得闭环系统不仅对容许的参数不确定性保持正则,稳定,无脉冲,而且使得闭环系统性能指标具有上界的同时满足给定的H∞性能γ。以LMIs形式给出了状态反馈H∞弹性控制器的设计方法。最后,数值算例证明了该设计方法的有效性和可行性。     

高超声速飞行器鲁棒预测滑模姿态控制方法

针对高超声速飞行器(HSV)在巡航段飞行时模型参数不确定和干扰的问题,提出了HSV鲁棒预测滑模姿态控制方法,由系统实际输出值与参考轨迹的误差设计滑模面,引入预测函数对误差进行预测可得未来时刻的滑模面,再利用改进的滑模趋近律设计快慢回路控制器.该方法能使HSV在参数不确定和有干扰的情况下,保证姿态系统稳定,精确跟踪指令信号,具有较强的鲁棒性,提高了系统的控制性能.最后,通过仿真验证了该方法的有效性.     

基于平方和优化的多项式模糊系统H∞控制

提出一种基于平方和(SOS)优化的多项式模糊系统H∞状态反馈控制器设计方法。运用Lyapunov方法和多项式平方和分解技术, 提出一种多项式模糊系统H∞性能准则, 基于该性能准则, 推导出多项式模糊系统H∞状态反馈控制器存在的充分条件; 并进一步将控制器设计问题转化为具有平方和多项式约束的参数优化问题。理论分析和仿真结果表明了所提方法的有效性。     

带有指令滤波器的模糊反步自适应控制

针对固定翼飞行器在飞行控制过程中存在的状态受限以及执行器物理特性限制等问题,提出了一种带有指令滤波器的反步模糊自适应控制器。首先,建立带有误差项的MIMO严反馈系统;其次,建立模糊系统在线逼近子系统误差项,基于Backstepping法对每一个子系统设计虚拟控制律;再次,考虑状态受限和执行器的物理特性(包括幅值和速率受限),将设计的虚拟控制律通过引入幅值、速率和带宽限制的指令滤波器,对滤波误差项进行补偿;最后,运用Lyapunov稳定性定理证明了闭环系统有界且跟踪误差指数收敛于零的一个邻域内。仿真结果表明,设计的控制器具有很强的稳定性和鲁棒性。     

高超声速飞行器递阶滑模控制研究

针对高超声速飞行器轨迹高度和速度跟踪控制问题,基于纵向动力学的输入/输出线性化模型,设计了递阶滑模控制器和非线性扰动观测器,用于解决系统存在不确定性问题和执行机构带有死区非线性问题,对于所设计的控制器和观测器进行了稳定性分析,并且通过仿真验证了本文提出的方法能够提高系统的收敛速度和收敛精度并能克服执行机构死区的影响。