基于迭代学习观测器的无人机故障鲁棒控制

针对无人机在飞行时存在执行机构故障和外界干扰问题,建立了无人机的动力学模型和系统发生执行器故障时的模型,提出了一种将迭代学习观测器和鲁棒自适应控制相结合的容错控制方法.利用迭代故障观测器去观测无人机控制系统的状态并通过迭代实时跟踪执行器故障,给出了该观测器的收敛性分析,并在此基础上设计基于自适应增益的趋近律,实现系统鲁棒自适应控制.进一步基于Lyapunov方法从理论上证明了设计的容错控制器的鲁棒稳定性.使用无人机控制系统对方法进行验证,仿真结果验证了方法的有效性.     

共轴旋翼无人飞行器姿态控制

针对共轴旋翼无人飞行器的姿态控制问题,基于反步法设计了鲁棒跟踪控制器。考虑旋翼挥舞、气动参数时变、模型简化误差和外界干扰等因素,建立了不确定非线性姿态控制模型。对于模型不确定性,采用径向基函数神经网络对其进行估计;针对外界干扰,采用干扰观测器估计干扰的幅值。设计了反步控制器,根据Lyapunov稳定性定理证明了该控制器能够使得飞行器姿态有界稳定。仿真结果表明:设计的姿态控制器具有良好的姿态跟踪性能和干扰抑制性能。     

反作用轮低速特性观测补偿方法

反作用轮在现代高精度卫星姿态控制中占据着重要的地位。但由于反作用轮工作于低速状态,其转速过零时摩擦力矩的非线性特征将会对姿态控制精度产生较大的影响,并影响卫星运行寿命。基于Dahl摩擦模型建立了直流电机驱动的反作用轮系统数学模型,在此基础上设计了用于改善反作用轮低速性能的补偿观测器,并将其应用于三正交结构姿态控制系统。数字仿真说明此方法可以有效地抑制反作用轮低速摩擦产生的扰动,从而大幅度改善卫星姿态控制精度及其姿态稳定性。最后探讨了该观测器方法同变结构控制方法的综合应用前景。     

微小型飞行器姿态快速机动控制方法

针对某弹道导弹释放的微小型飞行器的姿态控制任务需求,提出一种基于Gauss伪谱法的姿态快速机动控制方法。建立精确的姿态控制模型,并考虑反作用飞轮的耦合力矩项;采用Gauss伪谱法获取最优姿态轨迹,设计准滑模跟踪控制器以跟踪该最优轨迹。数字仿真结果表明,Gauss伪谱法计算得到的轨迹是最优的,准滑模跟踪控制器能实现对最优轨迹的良好跟踪,且对干扰力矩有较好的抑制作用。     

故障自适应滑模再入姿态控制设计

为了解决再入飞行过程中,飞行器故障时的姿态控制问题。提出了一种故障检测策略和在故障状态下的姿态控制方法。首先,设计了非线性故障检测观测器,通过姿态角观测误差阈值确定故障是否发生。其次,使用自适应控制技术和滑模控制技术实现了故障情况下的再入飞行器姿态控制。最后,通过数值仿真算例,测试了经典双回路控制律和提出的容错控制律下的姿态指令跟踪效果,证明了提出的容错控制策略的有效性。     

一种变质心高速旋转炮弹鲁棒姿态控制律

针对采用变质心技术的高速旋转炮弹的姿态控制问题,提出一种基于扩张状态观测器的动态面控制方法。根据由弹体和单滑块组成的多体系统的特点,建立了系统的姿态动力学模型,并对其进行了合理的简化。将系统的滚转通道引起的强耦合、建模误差及外部扰动等视为未知不确定干扰,并且考虑由于炮弹尺寸限制而引起的多体系统控制输入(滑块位移)的有限性,设计了扩张状态观测器和辅助系统,分别对系统的干扰进行观测以及处理控制输入的有限性,综合动态面控制技术设计了姿态控制律,最后基于李雅普诺夫稳定性原理证明了控制器的稳定性。仿真结果表明,该控制器能够在克服干扰的前提下快速稳定地跟踪指令信号,具有良好的控制精度和鲁棒性。     

基于MPC和ESO-DO的四旋翼轨迹跟踪控制

针对扰动作用和模型不确定性下四旋翼无人机精确轨迹跟踪控制问题,提出了一种主动干扰抑制和模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)策略。模型预测控制器通过扩张状态观测器(Extended State Observer, ESO)和扰动观测器(Disturbance Observer, DO)来估计和补偿干扰,从而实现位置环精确控制。在存在外部干扰和参数不确定性的情况下,通过仿真实验,证明了所提出的方法提高了对建模误差和干扰的鲁棒性,同时实现了对参考轨迹的平滑跟踪。     

传感器失效的飞控系统完整性控制器设计

从提高新一代战斗机可靠性和性能出发,提出对飞控系统传感器失效具有完整性的鲁棒容错控制器设计方法.采用状态观测器理论和H∞鲁棒控制理论相结合的方法,针对已知故障设计的控制器,在传感器正常和故障两种情况下,既保证闭环系统的鲁棒稳定性,又保证了闭环系统对于外界干扰具有要求的H∞范数指标.以某型战斗机为算例,考虑俯仰角速率传感器失效和阵风干扰,进行控制器设计,仿真结果验证该方法的正确性和有效性.     

挠性卫星姿态的模糊神经控制

在卫星的姿态控制领域里,智能控制技术得到越来越多的关注。把模糊神经控制引入到挠性卫星姿态稳定控制中,给出了详尽的实现方法,并推导了模糊神经网络的自学习算法。由于在模糊神经控制器中规则参数初值的确定吸收利用了经验知识,故提高了模糊神经控制器的在线学习速度。仿真结果表明:该控制算法通过在线学习能有效地克服挠性卫星的不确定性,具有较强的鲁棒性,从而可实现较高精度的卫星姿态控制。     

空间飞行器的姿态和扰动抑制控制器设计

针对存在参数不确定性和外部非线性系统干扰的刚性空间飞行器,采用Rodrigue参数描述的飞行器姿态模型,利用自适应控制方法处理了转动惯量矩阵中的参数不确定性;基于输出调节理论,设计了一个动态补偿器来估计外部非线性系统产生的干扰信号,结合Lyapunov稳定性分析方法设计了自适应状态反馈控制器。通过数值仿真可知,空间飞行器系统状态全局渐近稳定,设计的非线性内模可完全估计外部非线性干扰,验证了控制器的有效性和可行性。     

通用扩张状态观测器鲁棒飞行控制方法

针对存在参数不确定、外界干扰与测量噪声情况下飞行控制问题，提出一种基于通用扩张状态观测器的鲁棒飞行控制方法。首先基于状态相关的Riccati方程（SDRE）控制方法，对飞行器俯仰通道非线性模型进行扩展线性化；而后引入基于通用扩张状态观测器的控制方法，设计干扰补偿增益，实现对外界干扰的估计与补偿；最后通过在线解算状态相关矩阵及代数黎卡提方程，得出状态反馈增益与干扰补偿增益，实现对飞行器期望攻角的跟踪控制。通过与已有方法进行对比，验证了本文所提方法不仅对系统模型不确定性与外界干扰具有较强鲁棒性，而且在较大测量噪声情况下，其依然能够保证良好的跟踪控制效果，具有较强的工程应用价值。     

考虑输入受限的高超声速飞行器预设性能控制

针对考虑输入幅值与速率受限的高超声速飞行器跟踪性能问题,提出基于受限指令滤波器的预设性能控制方案。为了提高系统瞬态和稳态性能,设计预设性能反演控制器,并通过设计新的性能函数使得跟踪误差超调量更小。引入指令滤波器来处理反演控制器设计中难以求导的问题。针对输入受限问题,构造一种受限指令滤波器来约束系统控制律,保证控制输入满足幅值和速率的限制要求,并进行相应的理论证明。另外,考虑系统参数不确定性与外界干扰,采用线性扩张状态观测器进行观测并补偿。基于Lyapunov稳定理论证明系统的所有跟踪误差最终一致有界。通过仿真验证该方法的有效性。     

伞翼无人机线性自抗扰高度控制

针对伞翼无人机参数不确定性和复杂环境干扰敏感的问题,提出一种伞翼无人机线性自抗扰(Linear Active Disturbance Rejection Control,LADRC)高度控制方法。建立伞翼无人机8自由度飞行动力学模型,并引入风场和降雨模型以更加准确地模拟真实飞行环境。基于LADRC确定总体控制架构,设计线性扩张状态观测器对所有扰动进行估计,并引入误差反馈率在控制中实时补偿。使用该控制方法在多种扰动工况下进行伞翼无人机高度控制仿真实验。仿真结果表明,基于LADRC的高度控制方法能够有效克服内扰和外扰的影响,实现高精度高度控制;与传统PID控制效果相比,LADRC控制器具有更好的抗扰能力和鲁棒性。     

面向目标对峙跟踪的四旋翼协同编队控制方法

针对多四旋翼编队飞行过程中对地面目标对峙跟踪、几何队形生成、稳固保持和协同抗干扰问题,设计了一种可应对外部环境干扰和气动参数不确定性的多四旋翼主从式协同目标跟踪方法。首先,建立存在外部干扰以及参数不确定性的四旋翼运动学/动力学模型;其次,基于Lyapunov导航向量场设计领航者的对峙跟踪航迹使得领航者以固定对峙半径实现对目标的盘旋跟踪;然后,构造多四旋翼分布式位置保持控制器,为后续姿态控制器构造提供必要的期望指令;最后,针对四旋翼外部环境干扰和气动参数不确定性设计基于自抗扰控制的多四旋翼姿态跟踪控制器。仿真结果表明所提方法可以在局部智能体通信的前提下实现对地面目标的对峙跟踪,显著改善四旋翼编队系统的抗干扰能力,提升干扰环境下多四旋翼编队几何构型的稳固性。     

倾斜转弯高超声速飞行器滚动通道的自适应全局积分滑模控制

针对倾斜转弯高超声速飞行器滚动通道控制中初始误差大、系统参数不确定和干扰严重的问题,设计了一种自适应全局积分滑模控制方法.该方法在滑模控制参数中引入了自适应调节律来逼近系统参数摄动和干扰的上界,保证了整个控制过程中的滑模可达性,在此基础上,设计了一种基于全局积分滑模面的自适应滑模控制器,消除了稳态误差,同时大大削弱了系统参数不确定和干扰对系统的动态影响,并使系统在初始阶段就处于滑模态,解决了大的初始误差引起的超调问题.理论分析和仿真结果验证了本文所提方法的有效性.     

一类非线性系统的自适应模糊反推近似滑模控制

针对一类含有未知非线性函数项和外界干扰的不确定纯反馈非线性系统,提出了一种自适应模糊反推近似滑模变结构控制方法。采用中值定理和隐函数定理使未知非仿射输入函数拥有显式的控制输入,利用模糊系统逼近未知非线性函数,动态面控制技术解决了反推设计中出现的"微分爆炸"问题。所提出的自适应近似滑模控制方案削弱了传统滑模控制中的抖振现象。从理论上证明了所设计的控制器能够保证闭环系统所有信号半全局一致终结有界。仿真算例验证了算法的有效性。     

拦截器姿控系统的模糊滑模控制方法研究

对拦截器姿态控制系统进行研究,用模糊控制方法对准滑模控制方法加以改进,形成了一种模糊滑模变结构控制方法。仿真研究表明,该模糊滑模控制方法能够较好地实现拦截器的姿态控制,具有较好的快速性和稳定性。     

Adaptive sliding mode control of modular self-reconfigurable spacecraft with time-delay estimation

The reconstruction control of modular self-reconfigurable spacecraft (MSRS) is addressed using an adaptive sliding mode control (ASMC) scheme based on time-delay estimation (TDE) technology. In contrast to the ground, the base of the MSRS is floating when assembled in orbit, resulting in a strong dynamic coupling effect. A TED-based ASMC technique with exponential reaching law is designed to achieve high-precision coordinated control between the spacecraft base and the robotic arm. TDE technology is used by the controller to compensate for coupling terms and uncertainties, while ASMC can augment and improve TDE’s robustness. To suppress TDE errors and eliminate chattering, a new adaptive law is created to modify gain parameters online, ensuring quick dynamic response and high tracking accuracy. The Lyapunov approach shows that the tracking errors are uniformly ultimately bounded (UUB). Finally, the on-orbit assembly process of MSRS is simulated to validate the efficacy of the proposed control scheme. The simulation results show that the proposed control method can accurately complete the target module’s on-orbit assembly, with minimal perturbations to the spacecraft’s attitude. Meanwhile, it has a high level of robustness and can effectively eliminate chattering.