双侧独立电驱动履带车辆反馈线性化解耦与预测行驶控制

针对双侧独立电驱动履带车辆行驶动力学耦合和跟踪优化的控制问题,提出一种解耦和预测控制方法。在车辆仿射非线性模型基础上,通过反馈线性化消除系统动力学耦合因素,实现纵向车速和横摆角速度的解耦控制;对解耦后的速度和横摆角速度子系统分别设计自适应广义预测控制算法,采用递推最小二乘法辨识受控自回归积分滑动平均模型的参数以修正控制律,并结合电机输出能力对系统控制量和输出量进行约束,实现目标速度和横摆角速度的跟踪优化;依托某型电驱动履带样车开展实车试验。结果表明,所设计的算法能够快速准确跟踪目标速度和横摆角速度,控制量输出平滑,抗扰性能强,可实现车辆多种工况下的稳定行驶。     

三轴车辆全轮转向滑模控制器设计

为深入研究三轴全轮转向车辆的动力学行为,建立了考虑车轮非线性特性和车辆载荷变化的整车模型。为提高三轴全轮转向车辆的操纵稳定性,以三轴双前桥转向车辆横摆率和零质心侧偏角为理想跟踪目标,基于滑模变结构控制理论,设计了三轴车辆全轮转向滑模控制器。对比了双前桥转向车辆、零质心侧偏角比例控制全轮转向车辆和滑模控制全轮转向车辆在不同工况下的响应性能,结果表明：设计的全轮转向滑模控制器可将车辆质心侧偏角控制在较小范围,能很好地跟随车辆理想横摆角速度,同时还能够较好地抵抗侧向风和路面条件变化的干扰。为深入研究三轴全轮转向车辆的动力学行为,建立了考虑车轮非线性特性和车辆载荷变化的整车模型。为提高三轴全轮转向车辆的操纵稳定性,以三轴双前桥转向车辆横摆率和零质心侧偏角为理想跟踪目标,基于滑模变结构控制理论,设计了三轴车辆全轮转向滑模控制器。对比了双前桥转向车辆、零质心侧偏角比例控制全轮转向车辆和滑模控制全轮转向车辆在不同工况下的响应性能,结果表明：设计的全轮转向滑模控制器可将车辆质心侧偏角控制在较小范围,能很好地跟随车辆理想横摆角速度,同时还能够较好地抵抗侧向风和路面条件变化的干扰。     

轮毂电机驱动车辆双重转向直接横摆力矩控制

针对某型8轮轮毂电机驱动车辆,设计一种基于直接横摆力矩控制的双重转向控制方法,建立车辆双轨2自由度动力学模型,研究包含滑移转向工况的车辆参考模型,并对滑移转向比采用基于车速与路面附着条件的模糊调节。为平衡横摆角速度控制与质心侧偏角限制之间的矛盾,在控制模型中,以横摆角速度作为直接控制变量,以质心侧偏角作为约束量,采用滑模变结构控制算法计算期望的横摆力矩,横摆力矩分配过程中采用预分配与驱动防滑控制相结合的分配策略。利用硬件在环实时仿真平台对所提出的双重转向控制算法进行分析验证,仿真结果表明：采用双重转向控制,能有效提高车辆转向的机动灵活性和操纵稳定性,对于提高轮式装甲车辆战场生存能力具有重要意义。     

8×8分布式电驱动装甲车辆稳定性直接横摆力矩与转矩矢量控制

为提高车辆的行驶稳定性,发挥轮毂电机驱动的优势,提出一种8×8分布式电驱动轮式装甲车辆直接横摆力矩与转矩矢量控制方法。建立车辆的线性二自由度模型,求得期望横摆角速度和质心侧偏角。设计一种分层控制器：上层控制器为协调横摆角速度和质心侧偏角,采用滑模控制对两个变量的控制输出分别进行计算,并设计加权函数,得到横摆力矩输出;下层控制器将8个车 轮按轴分为4组矢量,根据横摆力矩和纵向力需求,按照转矩矢量合成的方法得到各轮转矩。实时仿真实验结果表明,该控制方法能合理分配车轮转矩,有效控制横摆角速度,提高车辆的行驶稳定性。     

高速履带车辆横摆运动响应特性分析与试验验证

为研究高速履带车辆操纵特性,奠定高速电驱动履带车辆的操纵稳定性评价及控制的基础,建立了高速履带车辆非线性转向动力学模型及2自由度线性转向动力学模型,并对模型进行试验验证。利用2自由度线性模型推导了高速履带车辆横摆运动传递函数,基于此进行了高速履带车辆横摆运动时域和频域响应特性分析,提出履带车辆稳态横摆角速度增益及临界阻尼车速的定义。研究结果表明：履带车辆稳态横摆角速度增益均小于1,履带车辆具有不足转向特性;履带车辆系统阻尼比在1左右;当车速小于临界阻尼车速时,车辆系统为过阻尼系统,横摆角速度响应的上升时间在0.2 s内;当车速等于临界阻尼车速时,车辆系统为临界阻尼系统,横摆角速度响应的上升时间大于10 s;当车速大于临界阻尼车速时,车辆系统为欠阻尼系统,横摆角速度响应的上升时间迅速减小至2～3 s。     

陀螺稳定平台自适应分层滑模速度控制

为了消除高精度陀螺稳定平台系统中的非线性因素对系统控制的影响，设计了一种自适应分层滑模速度控制器。结合某小型电视跟踪导引头中的陀螺稳定平台实际系统，首先，介绍了稳定平台系统的控制结构，具体分析了陀螺速度闭环的工作原理，以及系统中影响速度控制性能的主要非线性因素。其次，针对系统特点，结合滑模控制强鲁棒性的优点，在速度闭环中设计了分层滑模控制。在边界层内，采用了积分增益型滑模控制。在边界层外，采用了带有灰色预测控制项的滑模控制。针对滑模控制中扰动量无法准确确定的问题，设计了自适应调整方法实时估计扰动量的大小。最后，利用Lyapunov方法证明了该方法的稳定性。在导引头稳定平台上实验表明，同PID控制相比，该滑模速度控制器能够有效消除系统非线性因素的影响，改善了闭环速度揎制的性能，提高了稳定精度。同时，与比例滑模控制相比，该方法有效减弱了抖振现象。     

双电机耦合驱动履带车辆自适应滑模转向控制

针对双电机耦合驱动履带车辆转向动力学模型具有多输入多输出（MIMO）、非线性且参数不确定的特点,对系统进行解耦,分解为车速控制系统和转向角速度控制系统。在车速控制系统中为实现车速跟踪误差的收敛,根据期望车速与当前速度信息,提出了鲁棒滑模变结构控制算法;在转向角速度控制系统中,提出了针对转向角速度的模糊滑模自适应控制算法。通过“驾驶员—控制器”在环的双电机耦合驱动履带车辆实时仿真系统,对控制算法进行了仿真实验验证,证明了该控制算法的有效性。     

汽车转向/防抱死制动系统协同误差控制

为了研究汽车转向过程中防抱死制动稳定性问题,提出一种新的协同控制系统.该协同控制结构由转向控制器和制动控制器组成.在汽车转向控制设计中基于主动前轮最优滑模控制器和横摆力矩控制器力求改善汽车动态响应和稳定性.针对转向系统和制动系统之间的补偿控制律难以确定的困难,先定义协同误差和协同模型,然后设计防抱死制动快速终端滑模控制...     

多轮独立电驱动车辆转向稳定性集成控制研究

为提高多轮独立电驱动车辆转向稳定性,提出一种以直接横摆力矩控制为核心的集成控制方法,分别设计直接横摆力矩上层目标跟踪控制器和下层转矩协调控制器,并对下层控制器进行多层次优化设计。采用转矩预分配、最优滑转率控制分配和补偿分配相结合的多层次分配结构,实现系统层面和单个驱动轮转矩的优化分配控制,最大限度减小横摆力矩执行误差。基于某型8轮独 立电驱动试验样车,进行低附着路面和良好路面双移线行驶试验。试验结果表明：设计的集成控制器有效提高了车辆转向的稳定性,能实现对期望转向轨迹的良好跟踪。     

一类碟形飞行器的积分滑模控制稳定性研究

针对一类碟形飞行器,引入一类积分型滑模面,设计变结构控制律,稳定飞碟的姿态角,并构造Lyapunov函数证明其稳定.然后提出一种协调推力矢量与质量控制的混合控制策略,以克服实际应用中控制量受饱和限制所带来的不利影响.仿真结果表明了该方法的优良控制效果.     

分布式电驱动履带车辆驱动力协调控制策略研究

以某型分布式电驱动履带车辆为研究对象,为解决多驱动电机输出动力匹配的问题,提出一种分层协调控制策略。建立驱动力分层协调控制结构,将系统分为运动控制层、控制分配层以及防滑控制层;针对车辆主、从结构过驱动的特点,采用基于规则的方法设计主、从电机分配律,采用二次规划法设计轮毂电机优化分配律,并利用加权最小二乘法进行解算,以提高电动负重轮附着裕度,降低电动负重轮与履带轨面间的摩擦耗散能;设计了线性自抗扰防滑控制器,避免电动负重轮过度“滑转”,保证电动负重轮与履带轨面的有效附着。基于Matlab和RecurDyn的联合仿真实验表明,控制分配器能够实现驱动电机群力矩的优化分配,线性自抗扰控制器能够实现复杂路面条件下电动负重轮的防滑控制,提高车辆动力传递的稳定性和效率。     

基于虚拟滑模控制方法的非合作航天器姿态估计

针对非合作航天器的非线性姿态估计问题,提出一种利用虚拟滑模控制思想实现对目标航天器姿态参数估计的方法。将立体视觉系统输出的实时观测数据作为虚拟控制系统的输入,将航天器的姿态动力学数学模型作为虚拟的控制对象,采用滑模变结构控制器计算出虚拟力矩控制量,从而使虚拟航天器的姿态与观测姿态同步,虚拟航天器姿态即为非合作航天器姿态参数的估计值。仿真实验验证表明,在存在系统误差及状态量初始误差较大的情况下,所提出的基于虚拟滑模控制的估计算法估计效果优于扩展卡尔曼滤波算法,并较好地协调了变结构控制鲁棒性与平滑控制抖振之间的矛盾。     

双侧电传动履带车辆模糊前馈-反馈转向控制

针对双侧电传动履带车辆转向控制存在目标跟踪慢和抗干扰性能差等问题,通过车辆动力学分析和驾驶员操控信号解析,在直接转矩控制的基础上设计了一种模糊前馈-反馈转向控制算法。该算法将方向盘转角及变化率作为模糊控制输入,对两侧电机目标转矩进行前馈补偿;采用转向半径的偏差及变化率作为模糊控制输入,对目标转矩差进行反馈修正。通过实时仿真系统dSPACE平台构建车辆的硬件在环实时仿真平台,对控制策略的实时性和可行性进行了验证。结果表明,模糊前馈-反馈控制在车辆不同速度和不同转向半径工况下均能有效缩短转向动态响应时间,同时转向轨迹的抗扰性能得到了提高,实现了车辆快速稳定转向。     

Design of Neural Network Variable Structure Reentry Control System for Reusable Launch Vehicle

A flight control system is designed for a reusable launch vehicle with aerodynamic control surfaces and reaction control system based on a variable-structure control and neural network theory.The control problems of coupling among the channels and the uncertainty of model parameters are solved by using the method.High precise and robust tracking of required attitude angles can be achieved in complicated air space.A mathematical model of reusable launch vehicle is presented first,and then a controller of flight system is presented.Base on the mathematical model,the controller is divided into two parts：variable-structure controller and neural network module which is used to modify the parameters of controller.This control system decouples the lateraldirectional tunnels well with a neural network sliding mode controller and provides a robust and de-coupled tracking for mission angle profiles.After this a control allocation algorithm is employed to allocate the torque moments to aerodynamic control surfaces and thrusters.The final simulation shows that the control system has a good accurate,robust and de-coupled tracking performance.The stable state error is less than 1°,and the overshoot is less than 5%.     

基于MATLAB SIMULINK的电传动履带车辆转向性能仿真

首先采用一种简单可行的电传动方案建立了新的电传动履带车辆模型。然后在对电传动履带车辆转向行驶基本理论分析的基础上,结合鼠笼式异步电机模型及其经典矢量控制方法,分别采用独立式和差速式两种控制方案对电传动履带车辆的转向行驶性能进行了仿真分析。结果表明：采用速度控制可以很好地实现车辆转向;为使扭矩和电流平稳,参考速度应以平缓的方式给定;对不同的转向工况,应采取不同的转向模式;再生转向时产生的再生能量很大,应对其加以充分重视和利用。     

执行器受限下水下航行器滑模控制

为解决执行器受限导致的滑模控制器在水下航行器轨迹跟踪中存在的失去滑动模态的问题,在采用二阶滑模控制器以解决执行器动力学特性限制的基础上,采用了边界层厚度动态控制的方法解决存在速率和幅值限制的有限带宽的执行器的滑动模态控制问题,通过动态调节滑模边界层厚度,滑模控制器的轨迹跟踪能力有所减弱,但是系统状态仍然保持在边界层内,保证了系统的稳定性,并且不会超越执行器限制.最后,分别采用常规二阶滑模控制和动态边界层法进行水下航行器的姿态角跟踪仿真,结果显示在二阶滑模控制已经发散的情况下,采用动态边界层法仍然能够有效进行轨迹跟踪.     

双侧电机耦合驱动履带车辆斜坡转向控制策略

斜坡转向过程是履带车辆的一种典型工况,受重力沿斜坡分力的影响,其动力学特性与平面转向相差很大,转向控制难度大。为提高履带车辆斜坡转向过程的稳定性,对双侧电机耦合驱动履带车辆的转向原理和履带车辆动力学与运动学进行分析,建立斜坡转向运动学与动力学模型。在此模型基础上,提出斜坡转向模型预测控制策略。针对不同斜坡角度以及转向半径,利用MATLAB/Simulink软件对转向控制策略进行建模与仿真,并通过电驱动车辆进行了实车验证。结果表明,该履带车辆斜坡转向模型具有较高的可信性,基于模型预测的斜坡转向控制策略能够使车辆稳定地进行斜坡转向操纵。