基于模糊干扰观测器的无人机自主着陆逆控制器设计

针对具有显著非线性和不确定性的无人机自主着陆系统,提出基于模糊干扰观测器的非线性动态逆的控制方法,用于降低控制器对不确定性的要求。基于时标分离原则,将无人机自主着陆系统分为快回路、慢回路、非常慢回路和极慢回路,通过在快回路、慢回路和非常慢回路设计动态逆控制律使状态解耦,设计直线下滑和指数拉平的着陆轨迹,并在极慢回路进行跟踪。设计基于模糊系统的干扰观测器,以逼近外部干扰和内部不确定性等复合干扰,基于李雅普诺夫理论证明系统稳定性。最后给出了无人机自主着陆轨迹跟踪控制仿真,仿真结果表明设计控制器具有良好鲁棒性,完成无人机在外界干扰下的自主着陆控制。     

基于滑模干扰观测器的歼击机超机动飞行控制

针对非线性系统存在建模误差和外界干扰等不确定因素问题,提出一种基于滑模干扰观测器在线补偿的非线性动态逆控制方法。通过设计滑模干扰观测器,对不确定因素进行估计,将滑模干扰观测器的输出用以设计新的补偿控制律,与动态逆方法相结合来消除不确定因素的影响。以Herbst机动过程为例进行飞行仿真,并与单纯采用非线性动态逆方法的控制性能进行对比。仿真表明,系统能较好地跟踪姿态角指令,有良好的鲁棒性。     

基于干扰观测器的无人机着陆飞行逆控制器设计

基于干扰观测器设计了无人机着陆飞行逆控制器。根据时标分离的原则,将无人机系统分解为快慢不同的4个回路,采用动态逆的方法设计快回路、慢回路和非常慢回路控制器,并且在慢回路引入干扰观测器估计无人机所受的扰动和在线估计动态逆误差,降低控制器对干扰和模型精确度的要求,增强控制器的鲁棒性。仿真结果说明所设计的无人机着陆控制器是非常有效的。     

滑模观测器和比例积分的超机动动态逆控制

研究了一种基于Super-twisting算法的滑模观测器和比例积分的超机动飞机动态逆控制方法。首先分析考虑推力矢量下的超机动飞机非线性特性,建立飞机非线性仿真平台;然后在快回路中针对飞行环境下外部直接干扰力矩,采用Super-twisting算法的滑模观测器估计干扰力矩,设计补偿控制律进行干扰抑制;慢回路中采用经典的比例积分控制弥补由非线性对消引起的系统逆误差;最后对设计的控制律进行大迎角下的"眼镜蛇"机动。仿真结果表明,设计的控制律使超机动飞机具有良好的快速性和稳定性。     

一类非线性不确定系统的滑模反演控制

针对一类存在未知复合扰动的高阶非线性系统,提出一种基于有限时间干扰观测器的反演非奇异快速终端滑模控制方法。采用有限时间干扰观测器对复合扰动进行快速精确估计并设计控制器鲁棒项进行补偿。采用反演控制处理高阶非线性系统,结合动态面控制设计虚拟控制律;同时设计非奇异快速终端滑模控制律,提高系统的收敛速度和控制精度,并通过Lyapunov理论证明了系统跟踪误差一致最终有界。通过数值仿真验证了所提控制方法的有效性和可行性。     

基于积分滑模和ESO的四旋翼无人机容错控制

针对四旋翼无人机桨叶损伤故障的位置和姿态控制问题,设计一种基于积分滑模法和扩张状态观测器(ESO)的四旋翼无人机主动容错控制系统.建立了执行机构损伤故障下的无人机非线性模型,采用抗干扰能力较强的滑模控制法(SMC)设计姿态内环和位置外环基本控制器;为减小系统的稳态误差,引入积分环节,构造出积分滑模控制器;通过采用边界层方法,抑制滑模控制算法本身的抖振效应;利用ESO实时估计出系统的内、外总扰动和执行机构损伤干扰并对控制量进行补偿.李雅普诺夫稳定理论验证了该控制系统能够快速收敛达到稳定,数值仿真验证了所设计控制系统的有效性和鲁棒性.     

DI/QFT控制器在四旋翼无人直升机飞行控制中的应用

首先建立了四旋翼无人机的非线性数学模型.然后针对该无人机数学模型的不确定性和非线性,采用动态逆(DI)和定量反馈理论(QFT)相结合的方法设计了该无人机姿态回路的鲁棒控制器.应用动态逆方法处理对象的非线性,将系统等效为一个解耦但存在不确定性的线性对象.鉴于动态逆控制在气动参数摄动的情况下不能满足控制要求的事实,设计了QFT控制器,QFT控制器能克服对象的参数不确定性,保障系统的鲁棒性.仿真结果表明,在气动数据变化±20%的范围内,DI/QFT控制器实现了对姿态角的精确控制.     

四旋翼无人机的滑模自抗扰姿态控制器设计

针对四旋翼无人机姿态控制过程中存在模型不确定和外界风干扰的问题,提出了一种内外环控制算法.内环设计了自抗扰控制器,利用扩张状态观测器以及非线性状态误差反馈控制器实时估计和补偿系统的总扰动;外环设计了非奇异终端滑模控制器来提高系统的响应速度;并对内外环的控制算法进行了稳定性证明.由姿态角跟踪仿真结果表明,所设计的控制器具...     

基于增量动态逆的高超声速飞行器控制律设计

针对传统动态逆鲁棒性差的特点,设计了基于增量动态逆的高超声速飞行器的再入鲁棒控制律。首先建立了高超声速飞行器快慢两个回路的控制模型,通过非线性干扰观测器估计再入动力学外来的强干扰,进行前馈补偿;然后通过状态速率反馈,对快慢回路分别设计了增量动态逆控制律,期望动力学采用了抗干扰能力和收敛速度快的非光滑控制律,提高了系统的鲁棒性;引入了线性跟踪-微分器解决了增量动态逆控制律所需状态速率无法测量的问题。最后,通过仿真验证了所提算法的有效性。     

基于改进干扰观测器的火箭弹姿态控制

针对旋转火箭弹非线性动力学系统中存在大量的非线性、多变量耦合及参数不确定等特点,提出一种改进非线性干扰观测器,对高频运动的干扰逼近特性进行观测,结合反演滑模控制,设计反演滑模控制器,并证明了系统的稳定性.最后通过仿真对传统观测器与改进观测器的性能进行比较,仿真结果表明,改进观测器具有较高的估计精度和较强的鲁棒性.     

拦截空天高速机动目标的三维非线性导引律

为拦截空间高速机动目标,建立了考虑自动驾驶仪动态特性的三维耦合制导模型。针对模型的强非线性和不确定性,设计了考虑导弹动态特性和目标机动的三维非线性导引律;然后利用扩张观测器估计目标机动加速度。仿真表明扩张观测器在有噪声干扰的情况下性能优于滑模微分器。将扩张观测器估计的目标机动加速度补偿到导引律中,形成三维非线性导引律。在拦截高速机动目标时,所设计的导引律相比于增广比例导引律和其他两种非线性三维导引律有较好的导引性能。     

基于非线性干扰观测器不确定系统的终端滑模控制

针对一类存在非匹配干扰和建模误差的高阶非线性系统,结合滤波反步控制方法,设计一种基于非线性干扰观测器的自适应反步非奇异终端滑模控制方案。首先,设计一种有限时间稳定的非线性干扰观测器,以此对非匹配干扰进行估计和补偿。采用反步控制处理高阶不确定非线性系统,结合动态面控制设计虚拟控制律,避免传统反步设计中存在的"微分爆炸"问题;第n步结合自适应控制和非线性干扰观测器,设计非奇异终端滑模控制律,消除建模误差和非匹配干扰对系统的影响。基于Lyapunov理论证明跟踪误差一致最终有界。仿真结果验证了所设计控制方案的有效性。     

基于SMDO的非线性预测射击线稳定控制

针对一款海上武器随动系统的非线性、干扰未知性的难题,提出基于滑模干扰观测器(SMDO)的非线性预测控制策略,该复合控制策略利用滑模干扰观测器,对海浪波动、负载变化和系统不确定性等进行逼近,并依据观测器的输出进行前馈补偿和预测控制的模型修正,使得预测控制的滚动优化能够时刻保持在贴近实际系统的基础之上,从而实现提高整个控制策略性能的目的.在设计基于滑模干扰观测器的非线性预测控制器时,采用基于连续时间的非线性系统预测控制方法,与基于滑模干扰观测器相结合,最终设计出海上武器射击线稳定控制的复合控制律.仿真结果表明,该控制策略可以有效提高海上武器射击线稳定控制的抗干扰能力、打击目标精度以及海上武器动态稳定瞄准性能.     

基于动态逆的队形保持控制器设计

研究了无人机之间存在气动耦合的编队飞行系统模型。对模型运用时标分离原则将其划分为快变和慢变两个子系统,并且快变子系统的输出作为慢变子系统的输入参与控制。两个子系统分别用动态逆设计控制器,并在慢回路用干扰观测器补偿逆误差和模型的不确定性。通过仿真说明所设计的紧密队形保持动态逆控制器是非常有效的。     

考虑约束的卫星抗扰反步姿态控制

针对具有不确定性、外干扰及饱和约束的卫星非线性姿态跟踪问题, 将约束反步法与状态观测器相结合, 提出分块自适应抗扰反步控制器。卫星模型由修正罗德里格参数进行描述。利用带参数投影的非线性扩张状态观测器对时变的“总干扰”项进行在线估计补偿, 以提高反步控制器的鲁棒性。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, 同时较容易获得虚拟控制导数, 并且放宽了干扰估计律投影算子的投影集范围。Lyapunov理论证明了闭环系统在非线性阻尼的作用下输入-状态稳定。对比仿真表明, 与传统自适应反步法相比, 所提出的控制器具有更高的姿态跟踪性能和干扰估计精度。     

基于状态观测器的变结构末制导律设计

本文针对仅有相对距离和视线角可测的导弹,设计了一种基于状态估计的变结构末制导律.将非线性项和目标机动视为新的状态变量实现对原相对运动方程进行的扩张,设计扩张状态观测器实现对不可测的相对距离变化率和视线角变化率的估计.基于扩张观测器的估计值,利用变结构控制理论设计了保证切向速度趋向于零的末制导律,从而实现导弹直接命中目标,并从理论上对制导回路的稳定性进行了证明.最后进行了数学仿真,仿真结果表明在设计的制导律脱靶量较小,验证了扩张观测器和制导律的可行性.     

攻角约束下的二阶滑模控制器的协同制导律设计

针对多弹协同拦截单个机动目标的问题,提出了一种协同制导律能够同时满足攻击时间和攻击角度约束。首先,根据系统动态方程和一致性算法选取了包含飞行时间变量的积分滑模变量,基于此设计了二阶滑模控制器作为导弹在视线方向上的制导律,以保证所有导弹同时拦截目标;然后,基于高阶滑模干扰观测器对视线角方程中的干扰进行估计补偿,设计了导弹在视线法向上的滑模制导律,以满足期望视线角约束和零化视线角速率的要求;另外,基于李雅普诺夫稳定性理论分别证明了制导系统两个子通道的稳定性;最后,仿真验证了所设计协同116制导律的有效性。     

基于快速双幂次单向滑模的飞行器纵向控制

高性能飞行器因其自身特殊的飞行特性,模型非线性强、参数强耦度高,飞行控制器的设计有较大难度。传统滑模控制方法在设计非线性系统控制器时具有易实现、鲁棒性强的特点,但系统状态容易出现抖振,导致控制效果降低。针对上述问题,设计了基于快速双幂次的单向辅助面滑模控制器,证明了系统状态的收敛条件。将飞行器纵向模型分解为高度、速度、姿态角以及姿态角速率4个回路,并依次设计控制器。仿真表明,所提控制器设计方法能够有效对飞行器纵向状态进行控制,且能有效抑制系统抖振。     

连续障碍环境下无人机实时避障控制

针对小型固定翼无人机在未知环境下,面对墙壁等连续型障碍物不能快速实时防撞的问题,提出了一种结合多幂次滑模趋近律和超螺旋观测器设计的无人机避障控制方法。首先通过空间位置关系和无人机运动学方程建立无人机避障系统数学模型,进而利用多幂次滑模趋近律快速收敛的特性设计了无人机避障制导律;同时考虑到传感器误差和系统建模等造成的不确定性,引入了超螺旋干扰观测器加以补偿,并对系统的收敛性加以证明。仿真结果表明,所提出的避障控制策略能够使无人机快速避开连续障碍,同时对传感器扰动有较强的鲁棒性。     

一种基于神经网络的自适应非线性自动舵

针对仅航向角可测量的船舶航向控制系统,提出一种基于神经网络的自适应非线性航向控制器.首先采用神经网络在线逼近系统中的未知项,并设计滑模观测器在线估计艏摇角速度;然后基于动态面控制思想设计非线性观测器-控制器.利用Lyapunov方法证明了误差变量是一致最终有界的.以某自航船模为例仿真,结果表明所提方法鲁棒性好,且操舵合理.