考虑伺服系统增益不确定的船舶动力定位自适应有限时间控制

针对全驱动水面船舶动力定位控制问题,假设船舶模型参数摄动和外部扰动的上界已知,通过构造误差信号的非奇异终端滑模面（Non-singular terminal sliding mode,NTSM）提出了一种自适应终端滑模的控制方法.同时考虑伺服系统增益不确定问题,对未知的推力系数矩阵的倒数进行参数自适应,确保设计的控制器能使得船舶的位置及艏向角在有限时间内收敛于期望值,且能保证闭环系统实际有限时间稳定（Practical finite-time stable,PFS）.利用一艘供给船进行数值仿真研究,说明了设计的船舶动力定位自适应终端滑模控制律的有效性.     

动力定位船轨迹跟踪鲁棒自适应容错控制

本文研究了输入饱和状态下的动力定位船故障容错鲁棒自适应控制问题.该问题以动力定位船轨迹跟踪任务为目标,提出了一种新颖的鲁棒自适应控制器的设计,并且引入了二阶快速非奇异终端滑模和神经网络控制算法保证了控制器在实际任务中的执行效果.首先,介绍了三自由度动力定位船的运动模型包括了运动学模型和动力学模型以及推进器故障模型.然后,设计了二阶快速非奇异终端滑模面,提出了一种针对时变扰动和模型不确定性的鲁棒控制方案,保证系统无抖振现象的前提下实现了系统更快的收敛速度.同时运用被动容错控制思想,确保动力定位船在推进器故障发生时依然能够实现预计的跟踪性能.此外,通过Lyapunov稳定性判据分析,证明了提出的改进自适应滑模控制方法可确保系统在初始状态未知前提下,跟踪误差渐近收敛于零.最后,通过数值仿真实验结果验证了控制律的有效性.     

基于自适应滑模的不确定Euler-Lagrange多智能体系统抗扰动蜂拥控制

针对具有参数不确定性和未知外部扰动的Euler-Lagrange多智能体系统,设计一种基于自适应滑模控制的分布式蜂拥算法.该算法使用自适应滑模控制和自适应控制律分别补偿未知的外部扰动与模型中可线性参数化回归的不确定项,从而在实现蜂拥控制的同时,避免智能体对外部扰动先验知识的要求.理论分析表明,在多智能体达成蜂拥的同时,算法保证滑模的自适应增益有界.此外,所提出的算法同时考虑虚拟领导者追踪与基于目标区域的跟踪问题,并给出碰撞避免的条件.最后,通过算例仿真验证所提出算法的有效性.     

基于学习观测器的航天器指定时间跟踪控制

针对一类含有外部扰动和执行器故障的刚体航天器姿态控制系统,提出一种基于自适应学习观测器的指定时间容错控制器的设计方案.首先,系统性地给出一种改进型自适应学习观测器设计方案,基于自适应学习观测器框架,设计航天器姿态系统的学习观测器实现对系统的综合扰动值估计;然后,利用综合扰动的估计信息和滑模控制理论设计指定时间容错跟踪控制器,使得系统的姿态角能够在指定时间跟踪指令信号,系统的收敛时间可通过容错控制器的参数预先设置,且与系统的初始状态值无关;接着,基于Lyapunov稳定性理论验证含有故障的姿态控制系统能够在指定时间内稳定;最后,通过数值仿真,与已有的观测器和有限时间控制方案进行对比,表明所提出方案的有效性和可行性.     

基于自适应模糊滑模控制的分数阶混沌系统的投影同步

基于模糊控制理论和滑模控制理论以及自适应控制理论,研究了一类含有外部扰动的不确定分数阶混沌系统的混合投影同步问题.提出了一种自适应模糊滑模控制的分数阶混沌系统投影同步方法.模糊逻辑系统用来逼近未知的非线性函数和外部扰动,并且对逼近误差采用了自适应控制,同时构造了一种具有较强鲁棒性的分数阶积分滑模面.应用分数阶Barbalat引理设计了自适应模糊滑模控制器和参数自适应律.最后数值仿真结果验证了所提控制方法的有效性.     

非线性系统无需初始条件预设性能有界H∞容错控制

针对一类具有外部扰动和传感器故障的非线性系统, 本文研究了其自适应预设性能有界H∞容错控制问题. 本文提出一种新的预设性能控制设计方法, 使得预设性能函数的选择与系统被约束变量的初始状态完全无关,用一种全新的方式解决了传统预设性能方法的控制效果依赖被约束变量初始条件的问题. 基于该设计方法和有界H∞控制方法, 在未知系统初始条件的情况下获得了系统的自适应预设性能有界H∞控制器. 本文所设计的控制器能够保证系统中的所有信号都是有界稳定的, 系统的输出变量能够被预设性能函数约束, 并且对于外部干扰具有很好的抑制作用. 最后, 仿真结果验证了该控制器的可行性及有效性.     

四旋翼无人机姿态系统的非线性容错控制设计

本文研究了四旋翼无人机执行器发生部分失效时的姿态控制问题.通过分析其动力学特性,将执行器故障以乘性因子加入系统模型,得到执行器故障情况下四旋翼无人机的姿态动力学模型.在同时存在未知外部扰动和执行器故障的情况下,设计了一种基于自适应滑模控制的容错控制器.利用基于Lyapunov的分析方法证明了所设计控制器的渐近稳定性.在四旋翼无人机实验平台上进行了实验,验证了该算法对存在未知外部扰动和执行器部分失效时四旋翼无人机的姿态控制具有较好的鲁棒性.     

动力定位的分数阶双环自适应终端滑模控制

为了解决具有非线性和环境干扰的船舶动力定位系统的控制问题,本文提出了一种基于分数阶双环自适应快速终端滑模控制算法,证明了闭环系统的稳定性,设计了自适应控制律,计算了滑模的收敛时间。控制系统由外环位置姿态环和内环速度环构成,外环滑模控制实现自动定位于期望位置和姿态,内环滑模控制实现对速度和角速度的定位。通过切换函数的设计,对不确定性和外加干扰具有较强的鲁棒性,避免系统出现抖振现象。对双环滑模控制器进行仿真,计算出动力定位外界环境扰动的变速运动情况下的前进位置、横荡位置、艏向角度、前进速度、横荡速度、艏向角速度、前进控制力、横荡控制力和艏向控制力矩等。对外环控制率增益λ2等参数对控制性能的影响进行了比较分析。结果表明,分数阶双环自适应终端滑模控制动态响应要稍快于传统双环控制,且超调量小,调整时间更短,所设计的控制器对有非线性和环境干扰的船舶动力定位系统都具有较强的鲁棒性。本算法为不确定性系统的变结构控制提供了新的解决方案,扩展了滑模控制算法的应用领域。     

基于扩张状态观测器的UCAV自适应滑模控制

针对固定翼UCAV（Unmanned Combat Aerial Vehicle）系统中存在的不确定性和外部扰动，设计了一种基于扩张状态观测器的自适应超扭曲滑模控制器用来抑制系统扰动，从而提高对于UCAV的控制性能。建立固定翼UCAV的六自由度非线性模型，针对姿态控制和速度控制分别设计扩张状态观测器对模型中难以精确测量的状态量和外部扰动进行估计，依据奇异摄动原理分别对姿态和速度设计自适应超扭曲滑模控制器，实现对UCAV的姿态和速度的跟踪控制。采用某型固定翼UCAV非线性模型对所设计的控制器进行仿真验证，并且与传统的自抗扰滑模控制方法进行了对比，仿真结果表明，基于扩张状态观测器的自适应超扭曲滑模控制器具有更小的超调量和稳态误差。     

永磁同步电机的自适应反演滑模变结构控制

针对永磁同步电机提出一种基于反演的PMSM自适应滑模控制方案.设计基于反演的滑模变结构位置控制器,通过RBF神经网络实现系统参数变化和外部负载扰动等引起的不确定上界值的在线辨识,减小滑模控制器的控制量,并引入饱和函数来减弱系统的"抖动"现象.理论分析和仿真结果对比表明,基于RBF神经网络的自适应反演滑模控制对参数变化和外部负载扰动具有很好的鲁棒性,永磁同步电动机获得了很好的跟踪效果.     

Fault‐Tolerant Control for Flutter of Airfoil Subject to Input Saturation

In this paper, a fault tolerant control is studied for a two‐dimensional airfoil with input saturation and actuator fault. The dynamic equation of airfoil flutter is firstly established, in which the cubic hard spring nonlinearity of pitch stiffness is considered. Then, an adaptive sliding mode fault tolerant control is derived by using an on‐line updating law to estimate the bound of the actuator fault such that no information about the fault is needed. Furthermore, an auxiliary design system is introduced to resolve actuator saturation in control. Next, Lyapunov stability analysis is carried out to prove that the system is asymptotically stable. Finally, the effectiveness of the proposed controller is verified through numerical simulations. Simulation results indicate that the adaptive sliding mode fault tolerant controller is effective in suppressing airfoil flutter under partial loss of actuator effectiveness performance and input saturation.     

船舶动力定位系统的精细抗干扰控制

船舶在航行过程中不可避免地受到海平面上多种干扰的影响.动力定位(DP)是一种船舶在受到外界干扰的情形下依然能够保持在一定位置或沿固定轨迹航行的技术.与传统的锚定位方法相比,DP技术具有机动性强、可深海作业、定位精度高等优点.针对带有慢变环境干扰和复杂非线性项的船舶动力定位系统,研究其精细抗干扰控制问题.首先,利用模糊逻辑系统逼近船舶动力定位系统中的复杂非线性项.其次,通过构造自适应干扰观测器(ADO)来估计部分信息已知的慢变环境干扰.在此基础上,将基于干扰观测的控制(DOBC)与模糊控制算法相结合,提出基于复合分层抗干扰控制框架的精细抗干扰控制(EADC)策略,从而实现船舶动力定位系统的高精度抗干扰控制.最后,基于供给船模型的仿真研究验证所提控制策略的有效性.     

充液航天器的鲁棒固定时间终端滑模容错控制

本文以三轴稳定充液航天器为研究背景,在其进行姿态机动控制过程中充分考虑了外部未知干扰、参数不确定、执行器故障和控制输入饱和等因素的影响,提出了一种固定时间终端滑模控制策略.动力学建模过程中,利用粘性球摆等效力学模型模拟液体燃料小幅晃动,通过拉格朗日方程推导出航天器的耦合动力学模型.姿态控制器设计过程中,首先构造固定时间滑模面,使其稳定到平衡位置的时间与系统初始状态无关.然后采用固定时间控制理论结合自适应估计算法提出了自适应固定时间容错控制律,其中自适应算法用于估计系统集总扰动的未知上界.所提出的控制策略采用饱和函数克服终端滑模控制方案中存在的奇异性问题,同时保证系统状态快速收敛到固定时间滑模面.根据Lyapunov稳定性理论证明了系统状态能够在固定时间内收敛到原点的较小邻域内.对比的数值仿真方法验证了本文提出控制方法的有效性和鲁棒性.     

多故障并发非线性系统一体化跟踪主动容错控制器设计

针对一类执行器及传感器同时发生故障的非线性系统,综合鲁棒滑模重构观测器及自适应滑模容错控制器设计技术,提出一体化跟踪主动容错控制方案.首先,将系统增维变换为广义系统,运用广义约束逆引入辅助矩阵,采用线性矩阵不等式设计观测器系数矩阵,综合自适应律给出广义鲁棒滑模观测器设计程式;在此基础之上,通过设计鲁棒滑模微分器估计输出向量微分,结合广义鲁棒滑模观测器状态估计结论,实现执行器及传感器故障同时重构.其次,基于故障重构及状态估计结论,提出自适应滑模的跟踪主动容错控制律设计程式.最后,通过开展飞行模拟转台伺服系统数值仿真,检验一体化跟踪主动容错控制器设计方法的有效性.     

一种球形移动机器人爬坡运动的自适应滑模控制

针对一种球形机器人爬坡运动的位置控制问题,提出了一种自适应滑模控制方法.基于对实际系统的合理简化,利用拉格朗日方法建立了球形机器人爬坡运动的动力学模型,并将动力学模型表示为状态空间形式.基于系统的状态空间模型,将整个系统划分为两个子系统,并分别定义各子系统的滑动面.将其中一个子系统的滑动面引入到另一个子系统的控制设计中,采用李亚普诺夫稳定性理论设计了滑模控制律,并通过自适应律在线调节其切换增益.从理论上分析了闭环控制系统的稳定性,并通过数值仿真和样机实验验证了所提控制方法的有效性.     

Aero‐Engine DCS Fault‐Tolerant Control with Markov Time Delay Based On Augmented Adaptive Sliding Mode Observer

With a focus on aero‐engine distributed control systems (DCSs) with Markov time delay, unknown input disturbance, and sensor and actuator simultaneous faults, a combined fault tolerant algorithm based on the adaptive sliding mode observer is studied. First, an uncertain augmented model of distributed control system is established under the condition of simultaneous sensor and actuator faults, which also considers the influence of the output disturbances. Second, an augmented adaptive sliding mode observer is designed and the linear matrix inequality (LMI) form stability condition of the combined closed‐loop system is deduced. Third, a robust sliding mode fault tolerant controller is designed based on fault estimation of the sliding mode observer, where the theory of predictive control is adopted to suppress the influence of random time delay on system stability. Simulation results indicate that the proposed sliding mode fault tolerant controller can be very effective despite the existence of faults and output disturbances, and is suitable for the simultaneous sensor and actuator faults condition.     

RCMAC-based adaptive control for uncertain nonlinear systems.

An adaptive control system, using a recurrent cerebellar model articulation controller (RCMAC) and based on a sliding mode technique, is developed for uncertain nonlinear systems. The proposed dynamic structure of RCMAC has superior capability to the conventional static cerebellar model articulation controller in an efficient learning mechanism and dynamic response. Temporal relations are embedded in RCMAC by adding feedback connections in the association memory space so that the RCMAC provides a dynamical structure. The proposed control system consists of an adaptive RCMAC and a compensated controller. The adaptive RCMAC is used to mimic an ideal sliding mode controller, and the compensated controller is designed to compensate for the approximation error between the ideal sliding mode controller and the adaptive RCMAC. The online adaptive laws of the control system are derived based on the Lyapunov stability theorem, so that the stability of the system can be guaranteed. In addition, in order to relax the requirement of the approximation error bound, an estimation law is derived to estimate the error bound. Finally, the simulation and experimental studies demonstrate the effectiveness of the proposed control scheme for the nonlinear systems with unknown dynamic functions.     

Bio-inspired backstepping adaptive sliding mode control for parallel mechanism with actuation redundancy

This paper presents a bio-inspired backstepping adaptive sliding mode control strategy for a novel 3 degree of freedom (3-DOF) parallel mechanism with actuation redundancy. Based on the kinematic model and the dynamic model, a sliding mode controller is designed to assure the tracking performance, and an adaptive law is introduced to approximate the system uncertainty including parameters’ variation, external disturbances and un-modeled part. Furthermore, a bio-inspired model is introduced to solve the inherent chattering problem of sliding mode control and provide a chattering free control. The simulation and experimental results testify that the proposed bio-inspired backstepping adaptive sliding mode control can achieve better performance (the tracking accuracy, robustness, response speed, etc.) than the conventional slide mode control.