基于STK的电磁航天器编队飞行仿真研究

电磁航天器编队飞行能有效降低发射成本并延长编队在轨寿命,具有广阔的发展前景.针对其强非线性和姿轨耦合的特点,采用STK软件对电磁航天器编队飞行进行仿真研究.首先对电磁航天器编队飞行基本原理进行分析,给出了轨道姿态动力学模型及解耦控制方案.然后设计了仿真系统的结构框架,解决了电磁航天器三维建模、轨道和姿态数据转换、可视化实现等关键技术,还讨论了STK接口规范.最后采用搭建的仿真系统对电磁航天器编队重构进行了仿真研究.仿真结果表明,电磁航天器编队控制效果良好,仿真系统能够满足电磁航天器编队飞行仿真研究的需要,对其它类型航天器编队仿真研究具有一定的指导意义.     

具有随机多跳时变时延的多航天器协同编队姿态一致性

针对存在随机多跳时变时延的多航天器协同编队的姿态一致性问题,本文设计了可消除随机多跳时变时延影响并能够实现多航天器协同编队姿态角速度一致及姿态角有效跟踪的静态控制器.首先基于有向图论推导出领航者一跟随者误差系统的动态方程,然后通过构造合适的Lyapunov函数将误差系统调节器问题转化为了线性矩阵不等式解的存在性问题,其次通过求解线性矩阵不等式完成了协同编队姿态控制系统的静态控制器设计.理论分析表明,所设计的控制器能够有效消除随机多跳时变时延影响,实现了多航天器协同编队的姿态一致性.数值仿真验证了所提方法的正确性和有效性.     

日心悬浮轨道航天器编队飞行控制

针对日心悬浮轨道航天器编队飞行控制问题,应用线性自抗扰控制（LADRC）技术设计了编队飞行控制器．首先,考虑外部扰动,基于圆形限制性三体问题（CRTBP）模型推导了航天器编队日心悬浮轨道非线性动力学方程．其次,提出了一种基于扰动估计和补偿的编队飞行控制方法,避免了通过航天器局部线性化动力学方程或精确非线性动力学方程设计编队飞行控制器时存在的模型精确性过度依赖等缺陷．最后,数值仿真表明存在系统模型不确定性、初始入轨误差及地球轨道偏心率扰动的情况下,所设计的控制器实现了高精度的编队飞行控制,并优于NASA制定的5 mm编队飞行精度标准．     

基于反步法的主从航天器相对姿态控制

对主从航天器的相对姿态控制问题,考虑从航天器系统不确定因素,提出了一种基于反步法的姿态控制方法,并引入自适应控制律.该方法首先根据主从航天器的相对位置信息,解算出从航天器观测轴指向主航天器以及从航天器跟踪主航天器轨道坐标系等两种任务的期望姿态;然后基于修正罗德里格参数(MI(P)描述的从航天器姿态误差动力学模型设计了姿态控制器以及针对航天器惯量的不确定性设计了自适应控制律;并基于Lyapunov方法从理论上证明了该方法能够实现全局渐近稳定的相对姿态控制.最后将该方法应用于某编队飞行任务,仿真结果表明此控制器能够实现其编队飞行控制,具有良好的控制性能.     

分布式航天器编队约定时间姿轨耦合协同控制

针对具有参数不确定性、外部扰动和预设性能需求的航天器编队约定时间姿轨耦合控制问题, 本文基于预设性能控制方法提出了一种低复杂度的约定时间编队姿轨耦合协同控制器, 使得航天器在设定时间内形成编队, 且编队误差满足预设的各种性能指标. 首先, 通过结合有限时间稳定概念引入一种约定时间性能函数, 其系统稳定时间可以由使用者任意设定; 然后, 把约定时间性能函数与预设性能控制方法结合起来, 提出了不依赖航天器质量和转动惯量等信息的约定时间编队协同控制器, 保证了编队状态量的收敛性能和收敛时间, 并使用李雅普诺夫理论证明了其稳定性. 最后, 通过仿真验证了该控制方案的有效性     

无人机编队队形保持变换控制器设计

研究无人机编队队形保持变换的控制设计问题.由于控制系统队形跟踪应保证姿态的稳定性,针对两架无人机在“长机-僚机”编队结构中的左菱形编队飞行控制系统,为了有效控制飞行队形,保持变换,提出了根据编队飞行的几何关系推导编队相对运动学方程,结合无人机的自动驾驶仪模型建立了相应的编队飞行线性化数学模型.采用PID控制方法分别对速度、航向和高度设计了一种能通过控制编队间距实现队形变换的三维编队队形保持变换的控制器,并进行仿真.仿真结果表明所设计的控制器能够有效地控制无人机编队,在飞行过程中可以稳定地保持队形,并能根据任务要求合理进行编队,并无碰撞,为设计提供了依据.     

基于领航-跟随的有人/无人机编队队形保持控制

针对有人/无人机编队飞行过程中的队形保持问题,采用领航-跟随策略设计一种有人/无人机编队队形保持控制器.首先从编队作战体系和控制原理角度设计有人/无人机编队控制系统结构;然后基于领航有人机与跟随无人机平面位姿的几何关系,建立编队内相对距离-角度运动学模型;最后在考虑僚机控制系统时变扰动的情况下,针对编队运动学模型特点设计动态反馈自适应编队队形保持控制器,并利用李雅普诺夫理论证明编队控制器的稳定性.仿真结果表明,所设计的控制器能够克服僚机控制模型不确定性带来的扰动影响,可以实现编队由初始误差到期望队形的快速调整以及稳定队形的保持.     

无人机空中加油建模与仿真分析

无人机空中加油的关键在于建立并保持加油机与无人机之间的有效队形,实现无人机在此过程中的自动飞行;在对空中加油全过程论述的基础上,首先对加油过程中的编队飞行问题进行了数学建模,并依据所建立的数学模型设计了无人机编队飞行控制器,最后通过对空中加油条件的模拟初始化,给出了无人机对接阶段的仿真要求并对所建立的系统模型及控制器进行了仿真验证;仿真结果表明,所建立的模型及控制器可以实现加油编队快速、平稳的会合、对接,为空中加油任务的顺利完成提供了保障.     

基于估计参数的飞行器编队飞行相对姿态控制

本文建立了空间飞行器编队飞行的相对姿态动力学模型,用姿态四元数表示的动力学模型避免了大角度相对姿态变化时的奇异问题.利用Lyapunov理论控制方法,设计了带神经网络参数估计器的自校正控制器,减轻了编队飞行器的测量和通信负担.证明了控制器对模型误差具有较好的鲁棒性.仿真结果验证了参数估计器可以准确的估计未知参数;基于估计参数的控制器可以实现相对姿态的较精确控制.     

无人机编队飞行快速试验系统设计

为缩小针对无人机编队控制问题的理论研究与实际应用之间的脱节,设计了一套无人机编队飞行快速试验系统,包括基于X-Plane的硬件在回路(HIL)仿真系统和飞行试验系统.HIL仿真系统和飞行试验系统中使用相同的自驾仪和地面控制站,通过HIL仿真可以提前发现并修正在仿真中暴露的问题,从而减少飞行试验所需的时间和成本,缩短方法从理论到应用的时间.试验系统中解决了无人机之间及无人机与地面站之间的通信问题,使得无人机之间可以直接通信,不用通过地面站转发,且单个地面站可以监视和管理多架无人机.采用网络化的软、硬件设计,使得试验系统能够用于验证各种通信拓扑的编队控制算法.为验证上述系统的有效性,设计长机-僚机编队控制方法对试验系统进行验证.结果表明,通过HIL仿真验证的自驾仪可以直接移植到飞行试验系统中,只需微调一些控制参数即可快速实现无人机编队飞行.     

A new indirect adaptive control scheme for time-varying plants

Structures are developed for the control and estimation parts of the indirect adaptive scheme which are more appropriate for time-varying plants. In contrast to the usual pointwise schemes, the new controller structure can meet the control objective exactly for a wide class of plants with smooth but otherwise unrestricted parameter variations. On the other hand, the possibly available knowledge of the form or frequency of variation of the fast parameters is included in the new estimator structure so that, for successful estimation, the overall plant is not restricted to varying slowly with time. The new estimator and control law are combined using the certainty equivalence principle to develop an indirect adaptive control scheme meeting the control objective for plants with time-varying parameters whose fast varying parts are of known form and unknown parts are slow in the mean     

时变参数化非线性系统自适应迭代学习控制器设计

针对一类时变参数化非线性系统的控制问题进行深入研究,提出一种新的迭代神经网络估计器,并证明了其逼近引理,实现了对时变不确定性的逼近.在用迭代神经网络对时变不确定性进行估计的同时,以Lyapunov稳定性理论为基础,综合运用Backstepping和自适应控制技术,设计了自适应迭代学习控制器,并进行了稳定性分析,得到了稳定性定理,解决了这类时变非线性系统的控制问题.最后的仿真实验验证了所提出设计方法的正确性.     

Adaptive tracking of nonlinear systems with non-symmetric dead-zone input

Quite successfully adaptive control strategies have been applied to uncertain dynamical systems subject to dead-zone nonlinearities. However, adaptive tracking of systems with non-symmetric dead-zone characteristics has not been fully discussed with minimal knowledge of the dead-zone parameters. It is shown that the controlled system preceded by a non-symmetric dead-zone input can be represented as an uncertain nonlinear system subject to a linear input with time-varying input coefficient. To cope with this problem, a new adaptive compensation algorithm is employed without constructing the dead-zone inverse. The proposed adaptive scheme requires only the information of bounds of the dead-zone slopes and treats the time-varying input coefficient as a system uncertainty. The new control scheme ensures bounded-error trajectory tracking and assures the boundedness of all the signals in the adaptive closed loop. By appropriate selections of the controller parameters, we show that the smoothness of the controller does not affect the accuracy of trajectory tracking control. A numerical example is included to show the effectiveness of the theoretical results.     

Prediction of time-varying metrology delay for dEWMA and RLS-LT controllers

This paper investigates how to adaptively predict the time-varying metrology delay that can realistically occur in the semiconductor manufacturing practice. In the presence of metrology delays, the expected asymptotic double exponentially weighted moving average (dEWMA) control output, by using the EWMA and recursive least squares prediction methods, is derived. It has been found that the relationships between the expected control output and target in both estimation methods are equivalent, and six cases are addressed. Within the context of time-varying metrology delay, a new time update scheme to the recursive least squares-linear trend (RLS-LT) controller, combined with zone tests and the moving average (MA) control chart, is proposed. Simulated single input–single output (SISO) run-to-run processes subject to two time-varying metrology delay scenarios are used to assess the effectiveness of the proposed controller.     

随机时滞马尔可夫跳跃系统的比例-积分跟踪控制

针对具有时变时滞和未知非线性的随机马尔可夫跳变系统,基于传统的PI控制策略和线性矩阵不等式算法,提出一种具有随机稳定性能、跟踪性能和鲁棒性能的多目标控制器设计方案.运用Lyapunov稳定性理论并引入L<,1>性能指标,构造出具有PI结构的跟踪控制器,保证了随机马尔可大跳跃系统的稳定性和跟踪性能,实现了系统跟踪性能的优...     

带有大型挠性网状天线航天器的鲁棒H∞控制方法

针对带有大型挠性网状天线航天器存在的挠性结构不确定性问题,提出了基于比例微分(PD)结构滤波器的鲁棒H∞双层反馈控制方法,第1层采用经典的PD+结构滤波器,确保刚体部分双积分环节稳定,第2层在提取第1层标称模型后,给出通用加权函数,通过构造增广模型得到鲁棒H∞控制器.该控制器结构简单,适合工程应用.通过仿真表明,本方法相对于传统PID+结构滤波器方法能够快速稳定三轴姿态;当结构参数变化较大且三轴姿态偏置为动态时变时,有可能导致传统方法失稳,而本方法具有较强的鲁棒适应性,仍能完成航天器天线的指向任务.     

Decentralized adaptive control for large-scale time-delay systems with dead-zone input

In this paper, a decentralized adaptive control scheme is proposed to address output tracking of a class of interconnected time-delay subsystems with the input of each loop preceded by an unknown dead-zone. Each local controller is designed using the backstepping technique and consists of a new robust control law and new updating laws. Unknown time-varying delays are compensated by using appropriate Lyapunov-Krasovskii functionals. Furthermore, by introducing a new smooth dead-zone inverse, the proposed backstepping design is able to eliminate the effects resulting from dead-zone nonlinearities in the input. It is shown that the proposed controller can guarantee not only stability, but also good transient performance.     

遥微操作机器人系统滑模变结构控制研究

遥微操作机器人是一种应用于医疗、微生物工程及微机械等领域的特殊遥操作机器人系统,文中主要针对面向微创外科手术系统的遥微操作机器人系统中,操作者及作业环境往往具有时变性而易导致系统不稳定且难以控制的问题,在已有的动力学模型的基础上,设计了一种新型的滑模变结构控制方案,在该方案中主机械手采用阻抗控制而从机械手采用滑模变结构控制策略.仿真实验结果表明了方案的有效性和鲁棒性,系统能较好地实现位置比例跟踪和力比例跟踪.     

控制方向未知的二阶时变非线性系统自适应迭代学习控制

对一类二阶严格反馈时变非线性系统的自适应迭代学习控制问题进行了研究.系统中含有非周期时变参数化不确定性且控制方向未知.首先,提出了一种神经网络估计器,实现了对未知非周期时变非线性函数的逼近.随后,用Nussbaum函数对未知控制方向进行了自适应估计,并综合应用baCkstcpping技术和自适应迭代学习控制技术设计了控制器.所设计的控制器能保证系统所有状态量在Lpe-范数意义下有界,且系统的输出量在LT2-范数意义下收敛到期望轨迹.最后的仿真研究证明了控制器设计方法的有效性.     

控制增益符号未知的MIMO时滞系统自适应控制

针对一类带有死区模型并具有未知函数控制增益的不确定MIMO非线性时滞系统,基于滑模控制原理和Nussbaum函数的性质,提出了一种稳定的自适应神经网络控制方案.该方案放宽了对函数控制增益上界为未知常数的假设,并通过使用Lyapunov-Krasovskii泛函抵消了因未知时变时滞带来的系统不确定性.理论分析证明,闭环系统是半全局一致终结有界.仿真结果表明了该方法的有效性.