小型无人直升机的无模型自适应鲁棒控制设计

本文针对小型无人直升机的姿态控制问题,考虑到现有基于模型的控制方法对系统动力学模型的依赖性,以及未建模动态对系统控制性能的影响,设计了一种新的基于数据驱动的无模型自适应鲁棒控制律.通过基于数据驱动的设计方法,降低了控制器对直升机动力学模型先验知识的依赖,补偿了未建模不确定性的影响.仅利用无人直升机的输入输出数据,即可实现对无人直升机系统的稳定姿态控制.然后本文结合离散滑模控制设计,补偿了未知外界扰动的影响,提高了系统的鲁棒性,并通过理论证明了控制误差的收敛性和闭环系统的稳定性.最后,在本研究组自主开发的无人直升机飞行控制实验平台上,进行了无人机实时控制实验.实验结果表明,本文所提出的控制算法取得了很好的姿态控制效果,并对系统不确定性和外界风扰动具有良好的鲁棒性.     

基于神经网络的小型无人直升机非线性鲁棒控制设计

针对小型无人直升机的姿态控制问题,为补偿系统参数不确定性和外界扰动的影响,设计一种连续的非线性鲁棒控制器.首先,利用神经网络在线估计系统不确定性,采用基于误差符号函数积分的鲁棒控制算法抑制外界扰动,同时补偿神经网络估计误差; 然后,利用基于Lyapunov函数的分析方法,证明所设计控制器的闭环稳定性,确保无人直升机姿态误差的半全局渐近收敛;最后,在无人直升机飞行实验平台上,进行无人机抗风扰控制实验.实验结果表明,所提出的控制方法具有良好的控制效果,对系统不确定性和外界扰动具有良好的鲁棒性.     

基于强化学习的小型无人直升机有限时间收敛控制设计

针对小型无人直升机精确动力学模型难以获取以及姿态控制易受未知外界风扰影响的问题,设计一种基于强化学习(reinforcement learning,RL)与super twisting相结合的非线性控制算法.利用直升机在线飞行数据,训练执行者-评价者(actor-critic,AC)网络以逼近系统建模不确定部分.为了抑制未知外界风扰,提高系统鲁棒性,同时补偿AC网络逼近误差,设计基于super twisting的鲁棒控制算法.进而,利用Lyapunov稳定性分析方法证明无人直升机姿态误差能在有限时间内收敛到零.最后对所提出的算法进行实验验证,实验结果表明,所提出算法具有良好的控制效果,对系统不确定性和外界扰动具有良好的鲁棒性.     

小型无人直升机姿态非线性鲁棒控制设计

本文针对小型无人直升机的姿态控制问题,通过系统参数辨识,获得了较为准确的无人直升机姿态动力学模型.并根据无人直升机的动态特性,设计了基于神经网络前馈与滑模控制的非线性鲁棒姿态控制律,该控制律对直升机模型的先验知识要求较低.利用基于Lyapunov的分析方法证明,设计的控制律能够实现对无人直升机姿态角的半全局指数收敛镇定控制,并能确保闭环系统的稳定性.基于姿态飞行控制实验平台的实时飞行控制实验结果表明,提出的控制设计取得了很好的姿态控制效果,并对系统不确定性和外界风扰动具有较好的鲁棒性.     

基于神经网络前馈的无人直升机非线性鲁棒控制设计

针对小型无人直升机的控制问题,设计了一种基于神经网络前馈的非线性鲁棒控制算法.算法主要由两部分组成:基于三层神经网络的前馈,用以补偿无人直升机姿态动力学模型中的不确定项;基于符号函数积分的鲁棒控制,用以补偿未知外界扰动;基于Lyapunov分析方法证明了控制器可实现姿态角的半全局渐近跟踪.在三自由度实验平台上对所设计的控制算法进行了实验验证,结果表明:提出的设计取得了较好的姿态控制效果,并对外界未知风扰具有较好的鲁棒性.     

小型无人直升机浸入–不变集自适应控制

本文基于浸入–不变集理论,针对小型无人直升机存在的参数不确定性问题,设计一种新型的自适应控制器.利用基于Lyapunov的分析方法和La Salle不变性原理,进行闭环系统的稳定性分析,确保无人直升机姿态角的跟踪误差全局渐进收敛,以及闭环系统的稳定性.在无人直升机姿态飞行控制实验平台上,进行了无人机姿态跟踪控制实验.实验结果表明,本文所提出的控制方法具有良好的跟踪控制效果.     

适应扰动的无人直升机姿态跟踪控制

无人直升机在实际飞行过程中,会受到阵风等外界因素的干扰,并且模型不确定性也会对控制效果带来不利影响.为应对这些挑战,本文设计了一种基于扩张状态观测器的自抗扰反步控制器.首先,建立了无人直升机姿态动力学模型.随后,引入扩张状态观测器,用以实时观测由外界扰动和模型不确定性组成的总和扰动.观测得到的总和扰动估计值与基于Lyapunov函数的反步法控制器控制算法相结合,用以消除总和扰动的影响,使得无人直升机在各种飞行条件下均能对运动指令进行快速和准确的跟踪.最后,仿真研究和飞行实验验证了该控制律的有效性.与同等条件下的PID控制器相比,该控制律表现出更优的飞行性能.     

基于径向基函数神经网络与扩张状态观测器的无人直升机控制

针对具有系统不确定和外部干扰的无人直升机飞行控制问题,提出了一种基于神经网络和扩张状态观测器的控制方法.利用神经网络逼近系统的不确定性,引入扩张状态观测器对神经网络的逼近误差和系统外部干扰进行估计.基于神经网络和扩张状态观测器的输出,对无人直升机的主旋翼挥舞角、姿态角速率、姿态角、速度与位置系统分别进行了控制器设计,以增强系统鲁棒性和抗干扰能力.同时,引入动态面控制方法以避免对虚拟信号进行直接求导,并通过李雅普诺夫方法分析了闭环控制系统的稳定性.最后使用无人直升机数据进行仿真验证,结果表明设计的控制律能使无人直升机有效跟踪控制指令,具有良好的稳定性与鲁棒性.     

基于DSP和FPGA的无人直升机飞行控制系统

为实现无人直升机的先进飞行控制算法,设计基于DSP和FPGA的无人直升机飞行控制系统。DSP数字信号处理能力强,主要实现复杂的飞行控制算法;FPGA作为DSP的协处理器,主要实现传感器信号的采集和处理、舵机驱动以及地面站监控。由于任务分配合理,该系统计算能力强、实时性好、灵活度高,为实现先进飞行控制算法提供了良好的硬件基础。通过无人直升机姿态控制实验验证了该系统的有效性。     

基于预测误差法小型无人直升机系统辨识

小型无人直升机是一个复杂的非线性系统.为了真正实现小型无人直升机的自主飞行,须对其进行数学建模.本文重点分析了Raptor90小型无人直升机悬停时横、纵向通道的输入输出关系,通过严格推导得到横、纵向通道通的参数化模型.通过试验采集得到输入输出数据,利用基于预测误差法的输出误差模型进行系统辨识.模型预测数据与实际飞行实验室数据的比较表明,所建模型很好的反映了小型无人直升机在悬停状态下的动力学特性,可在该状态下基于此模型进行飞行控制器的设计.     

Observer-based robust optimal control for helicopter with uncertainties and disturbances

Unknown model uncertainties and external disturbances widely exist in helicopter dynamics and bring adverse effects on control performance. Optimal control techniques have been extensively studied for helicopters, but these methods cannot effectively handle flight control problems since they are sensitive to uncertainties and disturbances. This paper proposes an observer-based robust optimal control scheme that enables a helicopter to fly optimally and reduce the influence of unknown model uncertainties and external disturbances. A control Lyapunov function (CLF) is firstly constructed using the backstepping method, then Sontag's formula is utilized to design an inverse optimal controller to stabilize the nominal system. Furthermore, it is stressed that the radial basis function (RBF) neural network is introduced to establish an observer with adaptive laws, approximating and compensating for the unknown model uncertainties and external disturbances to enhance the robustness of the closed-loop system. The uniform ultimate boundedness of the closed-loop system is ensured using the presented control approach via Lyapunov stability analysis. Finally, simulation results are presented to demonstrate the effectiveness of the proposed control strategy.     

倾转式三旋翼无人机的有限时间收敛控制设计

倾转式三旋翼无人机是一种多旋翼无人机的特殊构型,其兼具单旋翼无人机与普通多旋翼无人机的特点.目前对于此类无人机的鲁棒控制设计研究成果较少,多数已有的控制方法未考虑模型参数的不确定性与外界扰动对此类无人机控制的影响.为此本文针对倾转式三旋翼无人机动力学模型存在的转动惯量未知,以及飞行中受到未知外界扰动影响的情况,基于super-twisting算法,设计了一种新型非线性鲁棒控制方法.通过基于Lyapunov的稳定性分析方法,证明了闭环系统的稳定性,并得到在有限时间内三旋翼无人机的姿态跟踪误差收敛的结果.本文中所提出的控制算法,在倾转式三旋翼无人机实验平台上进行了实时飞行控制实验,取得了较好的控制效果.     

Adaptive Nonsingular Terminal Sliding Mode Control Design for Near Space Hypersonic Vehicles

This paper presents an adaptive nonsingular terminal sliding mode approach for the attitude control of near space hypersonic vehicles (NSHV) in the presence of parameter uncertainties and external disturbances. Firstly, a novel nonsingular terminal sliding surface is developed and its finitetime convergence is analyzed. Then, an adaptive nonsingular terminal sliding mode control law is proposed, which is chattering free. In the proposed approach, all parameter uncertainties and external disturbances are lumped into one term, which is estimated by an adaptive uncertainty estimation for eliminating the boundary requirement needed in the conventional control design. Subsequently, stability of the closed-loop system is proven based on Lyapunov theory. Finally, the proposed approach is applied to the attitude control design for NSHV. Simulation results show that the proposed approach attains a satisfactory performance in the presence of parameter uncertainties and external disturbances.      

Decentralized sliding‐mode control for attitude synchronization in spacecraft formation

This paper addresses attitude synchronization and tracking problems in spacecraft formation in the presence of model uncertainties and external disturbances. A decentralized adaptive sliding mode control law is proposed using undirected interspacecraft communication topology and analyzed based on algebraic graph theory. A multispacecraft sliding manifold is derived, on which each spacecraft approaches desired time‐varying attitude and angular velocity while maintaining attitude synchronization with the other spacecraft in the formation. A control law is then developed to ensure convergence to the sliding manifold. The stability of the resulting closed‐loop system is proved by application of Barbalat's Lemma. Simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed attitude synchronization and tracking methodology. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.     

Adaptive Sliding Mode Control for Re-entry Attitude of Near Space Hypersonic Vehicle Based on Backstepping Design

Combining sliding mode control method with radial basis function neural network (RBFNN), this paper proposes a robust adaptive control scheme based on backstepping design for re-entry attitude tracking control of near space hypersonic vehicle (NSHV) in the presence of parameter variations and external disturbances. In the attitude angle loop, a robust adaptive virtual control law is designed by using the adaptive method to estimate the unknown upper bound of the compound uncertainties. In the angular velocity loop, an adaptive sliding mode control law is designed to suppress the effect of parameter variations and external disturbances. The main benefit of the sliding mode control is robustness to parameter variations and external disturbances. To further improve the control performance, RBFNNs are introduced to approximate the compound uncertainties in the attitude angle loop and angular velocity loop, respectively. Based on Lyapunov stability theory, the tracking errors are shown to be asymptotically stable. Simulation results show that the proposed control system attains a satisfied control performance and is robust against parameter variations and external disturbances.