高超声速飞行器的自适应容错控制

针对高超声速飞行器同时存在多源干扰和执行机构故障的问题,提出一种自适应容错控制策略,建立多源干扰和执行机构故障同时存在的飞行器模型。设计一种自适应可重构复合控制器,通过动态调节控制器参数补偿执行机构故障对姿态控制系统的影响。对多源干扰的上界进行估计,并结合双曲正切函数补偿多源干扰的影响,使得所设计的控制器在多源干扰和执行机构故障同时存在情况下具有优良的控制性能。虚拟控制指令微分量求解困难,为此在控制器设计中使用1阶滤波器对虚拟控制指令进行滤波处理,避免了复杂的求导过程。利用Lyapunov方法证明了所设计控制器的渐进稳定性,仿真算例结果表明了自适应容错控制策略的可行性和有效性。     

基于自抗扰的自主水下航行器地形跟踪控制

为保证自主水下航行器在进行地形跟踪任务时,可以更好地抵抗外界环境及自身信号传输的干扰作用,提出一种基于自抗扰控制技术的地形跟踪控制方法,可以将地形跟踪转化为水下机器人的纵倾控制,并设计有运动保护机制。在仿真实验中,利用所设计方法,进行了三维运动仿真,模拟了机器人从水面到水下完成地形跟踪任务的全过程,并与基于PID控制方法的控制器进行比较。结果表明,基于自抗扰控制技术的地形跟踪控制方法能够准确完成预定任务,同时,相比于基于PID的跟踪方法,能够更有效地抑制干扰所造成的超调和震颤等现象,具有更优的控制效果。     

基于GWO-WOA的执行器严重故障多移动机器人编队重构控制

针对执行器严重故障下多移动机器人的编队重构控制问题，提出一种基于灰狼优化-鲸鱼优化算法(Grey WolfOptimizer-Whale Optimization Algorithm, GWO-WOA)的协同编队重构控制策略。设计一种故障观测器以检测多机器人系统中出现的执行器严重故障，并使执行器严重故障的机器人离开编队。利用匈牙利算法分配剩余机器人在期望重构编队中的位置，并用GWO-WOA规划出机器人的运动路径。提出编队重构综合控制策略，包括三部分，分别为基于一致性的编队保持控制、基于势能函数的避碰控制和基于比例积分的跟踪控制器，使多机器人在无碰撞的情形下实现了重构编队。仿真实验结果表明，所提出的编队重构控制策略能够实时监测出故障机器人，并且在形成期望重构编队的同时防止相互碰撞。     

基于非线性函数的高超声速飞行器容错控制

本文针对存在外部扰动、模型参数不确定性和执行器故障情形下的高超声速飞行器跟踪问题进行了研究分析。首先,引入辅助误差变量,将反馈线性模型转为带干扰的一般多变量二阶系统。其次,基于被动容错思想,通过引入一个新型的连续可微的非线性函数,采用自适应技术估计执行器故障信息,设计了自适应非线性故障容错控制器,并借助于Barbalat引理和李雅普诺夫理论对闭环系统的稳定性进行了证明。最后,对所设计的控制器进行模拟仿真,结果表明所设计的控制器具有强鲁棒性和容错能力。     

基于自抗扰方法的UUV近水面垂直面运动控制

无人水下航行器(UUV)在近水面航行时,受到海浪、噪声等干扰的影响较大,尤其是垂直面方向,为满足UUV在近水面潜伏作战的需求,研究了基于自抗扰控制方法(ADRC)的运动控制技术。该技术抗干扰能力强,能将来自系统内部和外部的扰动都归结为系统的总扰动,并对其进行实时估计同时给予相应的扰动补偿,运用此方法设计了UUV垂直面控制器并分析了其抗扰性能,以解决海洋环境下UUV近水面垂直面运动的控制扰动问题。仿真结果表明,所设计的UUV垂直面自抗扰控制器能有效抑制海浪的干扰,降低艉升降舵的抖振现象,具有较好的控制效果和抗扰性能。     

五相开绕组永磁容错电机零序电流开环容错控制策略

针对采用陶瓷轴承的五相开绕组永磁容错电机,开展一相开路故障下的容错控制策略研究。首先建立电机的数学模型。然后在没有相电流和为零的约束下推导容错电流指令,实现故障前后转矩脉动一致。进而提出了一种零序空间开环容错控制策略。该容错控制策略中,降阶解耦矩阵不会随故障相位置不同而改变。接着分析相电流幅值随三次谐波电流注入率增加的变化规律,确定使得相电流幅值最小的注入率。最终通过仿真进行验证,仿真结果表明,采用零序空间开环容错控制策略可以在一相开路故障下得到与无故障情况下相同的转矩脉动,验证了所提出的容错控制策略的有效性。此外,在相同转矩下以0.249为注入率注入三次谐波电流,可以将一相开路故障下的相电流峰值降低18.6%。     

基于反馈增益重构的传感器主动容错控制

针对磁浮列车的加速度计故障，设计基于状态反馈增益重构的主动容错控制策略。当系统的加速度计反馈回路失效后，按照设定准则，修改其他完好反馈回路的增益，使得完好的反馈回路能够对加速度计失效回路进行补偿。当加速度计失效时，根据故障诊断系统提供的故障定位信息，实时切换到离线设计好的状态重构控制律，从而对内环单个传感器故障实现容错。仿真表明了该方法的有效性。     

用跟踪微分器实现机器人自抗扰控制

建立基于干扰估计的机器人非线性反馈控制系统并证明其稳定性,在此基础上提出一种 适用于机器人跟踪控制的新型自抗扰控制器。该控制器不需实时计算复杂的机器人动态模型,由两个跟踪微分器(TD)构成：一个用于安排系统的过渡过程;另一个用来估计速度和加速度,TD的滤波特性使其对量测噪声具有抑制作用。由被控对象的控制量与所估计加速度的反馈构成的“扩张状态”来自动检测系统模型和外扰的实时作用并实时进行动态补偿。除了和以往的自抗扰控制器一样具有很好的适应能力和很强的鲁棒性外,它还具有需整定参数少的特点。仿真结果表明,该控制器是有效的且具有很强的鲁棒性,而且系统响应快且超调小。     

基于Stateflow的水下航行器容错控制设计

介绍了水下航行器的深度控制方式,并针对姿态传感器的故障提出了一种基于Stateflow的水下航行器深度容错控制方法.     

基于线性自抗扰的水下运载器控制

针对水下运载器强非线性、强耦合、外界干扰、自身参数不确定的影响，基于线性自抗扰控制提出一种姿态解耦控制方法。将水下运载器各控制通道的相互耦合以及内外部的干扰作为总和扰动，通过扩张状态观测器对其进行估计，并引入到反馈控制器中进行补偿，使原非线性系统转化成线性系统，实现解耦控制。引入虚拟控制量，对舵引起的耦合进行解耦。基于此控制系统和水下运载器非线性动力学模型，给出稳定性分析。仿真结果表明，基于线性自抗扰的控制器具有响应快速、超调与稳态误差小、鲁棒性强的特点，较PID控制动态性能与抗干扰能力有较大提升。     

无人机编队保持反步容错控制

针对领导-跟随无人机编队中的执行器故障、不确定气动参数和外界扰动等问题,设计了无人机编队保持反步容错控制。建立了编队纵向、编队横向和编队高度三维误差模型,并将无人机本体方程分为快慢两个回路,建立包含外界扰动、不确定气动参数及执行器故障的无人机运动模型;设计内环容错控制系统,对编队外环控制器产生的指令信号进行跟踪。内环容错控制系统主要由3个部分组成：一是基于滑模观测器的故障检测和辨识,实现对故障执行器的定位和故障参数的辨识;二是将故障参数及干扰观测器与反步容错控制相结合,实现包容外界扰动、不确定气动参数和执行器故障的容错控制;三是内环容错控制系统稳定性分析。仿真结果表明,所提容错控制方法能够有效地实现无人机编队的飞行容错控制。     

飞航导弹执行器故障容错控制系统研究

针对传统飞航导弹控制系统对执行器故障容错能力较弱,而执行器故障模型难以在线快速准确辨识等问题,将直接自适应控制和传统控制方法相结合,设计了一种飞航导弹主动容错控制系统.可以在不知道确切故障信息的情况下,补偿修复故障发生后的控制信号,保证导弹仍能恢复一定的飞行性能.以某型导弹纵向控制回路为例,模拟升降舵执行器执行机构退化、效率降低等故障进行了数字仿真.结果表明,与传统的控制方法相比,该容错控制系统可以在不改变基本控制律的前提下,较好地修复控制信号,使系统跟随参考模型.     

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。     

基于动态故障树分析的容错系统机由测试诊断策略设计

由于大量采用各种容错技术，复杂航空航天系统具有动态随机性故障，已不再适合采用基于静态故障机理的传统故障诊断策略设计方法对其进行机内测试( BIT)设计。为此，以动态故障树模型为基础，综合考虑可靠性和测试费用等因素，提出了一种面向复杂容错系统的BIT诊断策略设计新方法。引入费用诊断重要度( CDIF)来衡量测试费用对BIT故障诊断的影响，结合独立子树、二元决策图和Markov链对动态故障树进行定性和定量分析，据此构建出基于最小割集(MCS)/最小顺序割集(MCSS)和CDIF的BIT诊断决策树。在某容错电子系统BIT设计中的应用验证了该方法的有效性与工程实用性，与基于AO“搜索和基于贪婪算法的两种诊断策略设计方法比较可知该方法的计算复杂度更小。     

少保守性网络化控制系统鲁棒保性能容错控制

研究了一类具有参数不确定性网络化控制系统的鲁棒保性能容错控制问题。同时考虑时变时延和丢包的影响,基于状态多时延模型,推证出了确保闭环系统在执行器或传感器发生失效故障时具有鲁棒保性能容错的时滞依赖充分条件,并以求解线性矩阵不等式(LMIs)的方式给出了最优控制器的设计方法。由于新模型中引入了时延下界,且在证明过程中未进行模型转换和交叉项放大处理,加上适当自由权矩阵的引入,都减少了结果的保守性,提升了容错满意度。最后以一仿真示例验证了文中所述方法的有效性。研究了一类具有参数不确定性网络化控制系统的鲁棒保性能容错控制问题。同时考虑时变时延和丢包的影响,基于状态多时延模型,推证出了确保闭环系统在执行器或传感器发生失效故障时具有鲁棒保性能容错的时滞依赖充分条件,并以求解线性矩阵不等式(LMIs)的方式给出了最优控制器的设计方法。由于新模型中引入了时延下界,且在证明过程中未进行模型转换和交叉项放大处理,加上适当自由权矩阵的引入,都减少了结果的保守性,提升了容错满意度。最后以一仿真示例验证了文中所述方法的有效性。