小型航天器浸入与不变自适应反步姿态跟踪

针对具有惯性张量不确定性、外干扰及饱和限制的小型航天器非线性姿态跟踪问题,将反步法和系统浸入与流形不变理论相结合,提出了分块自适应约束控制结构．航天器姿态模型由修正罗德里格参数进行全局非奇异描述．在设计反步控制器时,引入指令滤波器和修正跟踪误差信号以施加系统状态和执行器的饱和限制,同时较容易地获得虚拟控制导数．为提高反步控制器的鲁棒性和性能,利用基于不变流形的非线性观测器对时变的系统“总干扰”进行在线估计补偿．由于不变流形方法使得估计误差具有指定的一致稳定动态,因而该分块自适应控制器比传统的自适应反步控制器更容易调节,且性能不受未知的估计律动态的影响．李亚普诺夫直接方法证明了估计误差有界性和闭环系统输入状态稳定．数值仿真表明,与传统方法相比,所提出的控制器结构具有更高的姿态跟踪性能和干扰估计精度．     

移动机器人的鲁棒自适应控制器设计

对一类满足匹配条件的输入干扰不确定性非完整约束移动机器人,借助无源化设计方法提出了一种饱和鲁棒自适应控制器.该控制器不需要事先确定未知干扰的上界值，它能通过事先定义的逻辑切换方式在线调节未知干扰上界值参数的估计值.通过在控制器中引入饱和函数对控制信号进行平滑处理使得控制过程光滑平稳.从理论上证明了该鲁棒自适应控制器能够保证闭环系统的所有状态有界，并且当未知干扰为零时, 还能够保证闭环系统所有状态渐近稳定.     

考虑输入饱和的高超声速飞行器反步法控制

为解决输入饱和、参数不确定和气动弹性影响下的高超声速飞行器控制问题,提出一种基于反步法的非线性鲁棒自适应控制方法.针对高超声速飞行器纵向通道控制问题,将其分解为速度子系统和高度子系统分别进行控制器设计.首先,基于Lyapunov稳定原理设计了参数估计自适应律来处理输入受限情况的速度跟踪控制问题,即使出现推力饱和也能保证系统稳定性;然后,采用自适应反步法对高度子系统进行分层递推设计,通过引入自适应律对不确定参数进行在线实时估计,以提高控制器的鲁棒性,并且实现了高度的稳定跟踪;同时利用微分跟踪器来获取虚拟控制指令导数;采用鸭翼与升降舵联动控制策略,通过选取合适的联动控制增益可以同时消除控制面与升力耦合带来的非最小相位特性和控制输入对一阶弹性模态的激励;最后,基于LaSalle不变集原理证明了闭环控制系统的稳定性.仿真结果表明,所设计的控制器能够有效处理弹性高超声速飞行器的气动参数不确定和控制饱和问题,并且具有良好的闭环跟踪性能.     

考虑输入饱和的异步电机随机系统的速度控制

针对随机扰动现象能够破坏异步电动机调速系统稳定性的问题,本文根据神经网络技术和反步法的原理,对输入饱和的异步电动机随机非线性系统的神经网络速度控制进行研究。考虑异步电动机随机系统中存在的输入饱和限制,利用神经网络来逼近随机系统中不确定的非线性项,并使用自适应反步法构造了异步电动机的自适应神经网络速度调节控制器。同时,利用Matlab软件进行仿真实验。仿真结果表明,本文所提出的自适应神经网络速度控制器,可以快速地跟踪给定的期望速度信号,克服了输入饱和、参数不确定、负载扰动等因素的影响,实现了对异步电动机的有效控制。该研究具有一定的实际应用价值。     

具有参数不确定被动力伺服系统的反步控制

针对被动式力伺服系统的参数变化和多余力矩问题,在建立系统非线性模型的基础上,设计一种自适应反步控制器.并利用Lyapunov稳定性定理证明了设计控制器的稳定性.该控制器考虑了系统主要参数变化和承载系统的扰动,将系统方程重组成多个虚拟子系统,利用反步控制思想对每个虚拟系统设计虚拟控制量,通过反步递推得到含有参数变化与承载系统扰动的非线性控制器.仿真结果表明:与传统控制器相比,该自适应反步控制器能更好地抑制多余力矩,证明了所设计控制器的有效性.     

非匹配不确定的弹性高超声速飞行器终端滑模控制

为解决带有非匹配不确定的弹性高超声速飞行器(FHV)鲁棒跟踪控制问题,设计一种基于有限时间干扰观测器的非奇异终端滑模控制器.首先,通过将弹性模态的影响视为不确定,与系统参数不确定一起处理为综合不确定,将带有弹性的高超声速飞行器模型简化为便于控制器设计的面向控制模型;其次,设计有限时间干扰观测器估计模型的综合不确定;进而,基于干扰观测器,设计一种新型的非奇异终端滑模面,将高阶不匹配问题转化成一阶匹配问题,进行控制器的设计;最后通过Lyapunov理论证明了闭环系统的稳定性.仿真结果表明:所设计的控制器可以有效抑制非匹配不确定及弹性的影响,实现了飞行器速度与高度的稳定跟踪控制.     

一类不确定非线性系统基于Backstepping的自适应跟踪控制

研究了一类非匹配不确定性非线性系统自适应跟踪问题,在假设系统模型不确定参数未知时,结合Backstepping的递推方法和鲁棒控制技术,经过多步递推设计了输出反馈控制器和参数自适应控制律.通过控制参数调节,对存在非匹配不确定性和未知干扰的非线性系统实现了输出跟踪.基于Lyapunov稳定性理论所设计的控制器不仅使系统的输出跟踪给定的期望输出,而且使得系统对于所允许的不确定系统状态全局一致有界.与经典反演设计相比,本方案允许非参数化不确定性,增强了控制系统的鲁棒性.最后的仿真算例验证所设计控制方法的有效性.     

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.     

输入受限的航天器姿态调节小波滑模反步控制

对刚体卫星在轨机动时存在未知惯量特性、外部干扰及控制输入受限的控制问题,提出了一种将滑模反步姿态控制与小波相结合的鲁棒控制方法,这种方法在继承传统滑模反步控制的优点的同时,利用小波函数的逼近能力来补偿执行机构饱和非线性;对设计者而言,饱和非线性的结构特性无需了解,并基于Lya-punov方法从理论上证明了滑动模态的存在性及系统的全局稳定性.最后,将该方法应用于航天器的姿态调节控制,仿真结果表明此控制器能有效地处理航天器姿态调节过程中控制输入饱和受限的约束,在完成姿态调节控制的同时,具有良好的过渡过程品质.     

有界输入下基于backstepping的迭代学习控制

讨论一类含饱和执行机构的非匹配不确定非线性系统的输出跟踪问题．结合反演（backstep-ping）设计方法和迭代学习控制，提出一种输入限幅下的backstepping迭代学习控制方案．学习控制用于学习周期性的系统不确定性，backstepping方法用于处理非匹配不确定性，并且利用低通滤波器削弱饱和执行机构的影响．通过Lyapunov方法，证明所设计的控制器不仅可保证闭环系统中所有信号一致有界，而且随迭代次数增加，跟踪误差收敛到零．仿真结果表明控制器的有效性和可行性．     

非匹配不确定非线性系统的反演变结构控制

讨论一类非匹配不确定的非线性系统的输出跟踪问题。结合反演(Backstepping)设计方法和变结构控制，提出了反演变结构控制策略。对存在非匹配不确定性和未知干扰的系统，设计的反演变结构控制器实现鲁棒输出跟踪，闭环系统在有限时间进入滑动模态。仿真算例证实理论结果。     

L_1 adaptive controller of nonlinear reference system in presence of unmatched uncertainties

An extension of L_1 adaptive control is proposed for the unmatched uncertain nonlinear system with the nonlinear reference system that defines the performance specifications. The control law adapts fast and tracks the reference system with the guaranteed robustness and transient performance in the presence of unmatched uncertainties. The interval analysis is used to build the quasi-linear parameter-varying model of unmatched nonlinear system, and the robust stability of the proposed controller is addressed by sum of squares programming. The transient performance analysis shows that within the limit of hardware a large adaption gain can improve the asymptotic tracking performance. Simulation results are provided to demonstrate the theoretical findings of the proposed controller.     

一类非线性系统的自适应模糊滑模控制设计

针对一类含非匹配不确定项的非线性系统提出一种稳定的自适应模糊滑模控制方法。构造线性切换面确保滑动运动稳定，利用趋近率构造理想控制，用监督控制确保系统状态有界，用模糊逻辑系统逼近其连续项，用补偿切换来消除逼近误差，该方法有效地结合了自适应模糊控制和滑板控制的优点，控制器构造简单，稳定条件弱，控制性能好，仿真结果也证明了此方法的有效性。     

含未建模动态的非线性参数系统的鲁棒自适应控制

许多实际系统如生化过程、带有摩擦的机器等都是具有不确定性的非线性参数系统。如何有效地控制这类系统是-富有挑战性问题。针对一类重要的非线性参数系统提出了一种鲁棒自适应控制器，可用于存在参数和非线性不确定性、未知扰动和未建模动态的情况。该鲁棒自适应控制器的设计是基于控制李亚普诺夫函数法，通过引入一动态信号和自适应非线性阻尼来抑止未建模动态、非线性不确定性和未知有界扰动的影响，同时采用反推设计方法来克服控制器设计的复杂性。所提方法不必对系统的未知参数进行估计，且无论系统的阶次多高、未知参数多少，只需要一个自适应参数。理论证明，所提出的鲁棒自适应控制器可保证整个具有不确定性的非线性参数系统的稳定性，且通过适当选择设计参数，可使状态以任意精度趋于平衡点。仿真结果例证了所提方法的有效性。     

基于模糊控制的不确定混沌系统终端滑模同步

针对非匹配不确定混沌系统,提出一种直接自适应模糊滑模同步方法。通过设计滑模切换面,并将其作为模糊控制系统的唯一输入,模糊控制器的参数依滑模趋近条件在线确定,使得同步跟踪误差渐进到零点。本文方法简化了常规模糊控制结构的复杂性,削弱了滑模控制的抖振程度,并且同步时间较短,对参数不确定性及外干扰具有较好的鲁棒性。最后通过仿真实验证明了本文方法的有效性。     

非匹配条件不确定非线性系统的变结构控制

研究不确定非线性系统的输出跟踪问题。针对系统中的未建模动态和广义的不确定性,基于李亚普诺夫稳定性理论提出了一种变结构控制方案,它不要求系统的不确定性满足匹配条件,仅要求已知不确定性的有界约束。从理论上证明了闭环跟踪系统全局渐近稳定,系统信号保持有界。仿真实例证实了理论结果。     

非线性动态系统的模糊神经网络自适应H∞鲁棒控制

针对非线性动态系统不稳定性,提出了一种基于模糊神经网络的H∞鲁棒直接自适应控制方法,通过设计非线性动态系统的H∞控制器,采用模糊神经网络在线学习对动态系统的建模不确定性产生的误差,可保证不确定闭环稳定并具有H∞性能,并证明了模糊神经网络H∞鲁棒直接自适应控制系统的稳定性,仿真算例也表明了该方法具有较好的抗干扰性能、鲁棒性较好.     

时变不确定性关联系统的分散鲁棒自适应控制

研究了时变不确定性关联系统的分散鲁棒自适应控制方法，考虑了包括参数不确定性、输入扰动和关联不确定性的系统，系统的不确定性假设为有界，但其界未知．系统的控制分为不确定项界的自适应估计和鲁棒控制两部分．对一互耦双倒立摆系统进行了仿真，结果证实了算法的有效性．     

变结构自适应控制系统研究

为了改善控制系统瞬态性能,本文从系统稳定性原则出发,提出了多模系统的变结构自适应控制策略,这种控制方法比变结构控制或自适应控制都优越,具有两者的优点.一方面可以适应参数变化,另一方面又可以调节系统的瞬态性能,使系统具有强鲁棒性.