非线性系统的动态面自抗扰控制器设计及应用

针对一类具有严格反馈形式的非线性系统的控制问题,本文将动态面控制技术和自抗扰控制技术相结合,提出了动态面自抗扰控制算法。控制器包括三个功能:利用跟踪微分器给出期望信号以及其一阶导;利用扩张状态观测器估计外界扰动;扰动补偿。该控制器有效避免了传统反步法中出现的"微分爆炸"现象,并避免了控制器设计对系统数学模型的精确要求。依据李亚普洛夫稳定性理论进行控制器设计,并对扩张状态观测器和动态面部分进行了稳定性分析。通过水下无人航行器模型仿真,仿真结果表明:航迹误差在(-4,4)范围内,验证了该控制算法的有效性。     

基于等效滑模控制法的四旋翼无人机自抗扰控制器设计

针对带有扰动及不确定性的四旋翼无人机的稳定性问题，提出一种基于等效滑模控制法的自抗扰控制器.首先根据机体坐标系和地面坐标系的转化，结合牛顿第二定律和牛顿-欧拉公式，构造无人机的动力学模型.然后设计拓展状态观测器，用来恢复系统状态及对系统所有扰动和不确定性估计，以实现误差快速收敛和提高估计精度.基于自抗扰控制器提出等效滑模控制器的概念，将控制输出分成等效控制项和切换鲁棒控制项，再与非奇异终端滑模控制相结合，避免奇异问题.通过李雅普诺夫稳定性理论证明，设计的自抗扰控制器可以实现系统渐近稳定.数值仿真例子验证了抗扰动性能和鲁棒性.     

PMSM驱动的机器人规定性能反步自抗扰控制

为提高机器人轨迹跟踪的精度与抗扰动能力,本文以永磁同步电机机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)驱动的二自由度刚性关节机器人为研究对象,提出规定性能的反步自抗扰位置控制。该方法结合反步法与自抗扰技术,通过扩展状态观测器(extend states observers,ESO)补偿不确定的动态和扰动,利用跟踪微分器(track differentiator,TD)代替虚拟控制信号的导数,消除非线性函数的重复微分引起的"计算爆炸",设计规定性能函数提高位置跟踪的速度和精度,并结合电机矢量控制策略,设计反步电流控制器。通过输入状态稳定定理进行稳定性分析,证明系统状态能渐进收敛到原点的任意小邻域内。仿真结果表明,相比于无规定性能控制,本文提出的规定性能反步自抗扰控制,控制精度更高,收敛速度更快,有良好的动态和稳态性能。该控制方法具有较高的位置跟踪精度和较强的抗干扰能力。     

神经网络自抗扰全垫升气垫船航迹控制

针对全垫升气垫船与常规水面船相比,非线性强,可操纵性较差,设计了神经网络自抗扰航迹引导控制器及航向控制器,以提高其航迹控制效果.利用非线性跟踪微分器(TD)提取微分信号并安排过渡过程.利用扩张状态观测器(ESO)对系统内、外扰动进行观测,并进行扰动补偿.利用非线性状态误差反馈控制律(NLSEF)提供精确控制量.为了提高自抗扰控制器( ADRC)的自适应性,利用递归网模型(RNM)对系统进行辨识,根据辨识信息对ADRC控制参数进行在线整定.仿真结果表明:在强扰动作用下,所设计航迹控制系统能够使全垫升气垫船精确地保持在计划航线上,具有自适应性强、超调量小、鲁棒性强等特点.     

基于反步法的板球系统自抗扰控制器设计

针对板球系统中存在的未知扰动、板与球之间的摩擦力等因素影响轨迹跟踪精度这一问题,研究了板球系统的自抗扰控制策略。首先建立板球系统的数学模型,通过适当简化、线性化与解耦得到线性模型;然后采用全程快速微分器对带有噪声干扰的输入信号进行滤波处理,进而设计高阶扩张状态观测器估计系统内部未知扰动;最后基于反步法设计非线性反馈控制器,并利用Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统的稳定性。仿真结果表明,改进的自抗扰控制器能够有效滤除噪声干扰,提高了轨迹跟踪精度。     

四旋翼无人飞行器ADRC-GPC控制

针对四旋翼无人飞行器的姿态控制系统,需要研究先进控制策略来达到满意的性能.将自抗扰控制(ADRC)与广义预测控制(GPC)相结合,设计一种新型自抗扰广义预测控制器(ADRC-GPC),利用ADRC中的扩张状态观测器(ESO)来估计和补偿非线性系统的模型不确定性以及外部扰动作用,将原始对象模型转化为积分器形式,然后针对积分器设计广义预测控制器.阶跃响应系数矩阵能被解析地求解出来,可有效地解决广义预测控制计算量大的问题.研究结果表明:所提出的ADRC-GPC控制方法能够对四旋翼无人飞行器姿态系统进行实时控制,可满足控制精度及快速性要求,并能有效地克服系统的外部干扰和多变量耦合作用.自抗扰广义预测控制器能够有效地控制欠驱动非线性多变量系统.     

磁悬浮系统自抗扰广义预测控制

针对负载扰动以及轨道“台阶”现象可能导致磁浮列车失稳的问题,将自抗扰广义预测控制（LADRC-GPC）理论引入磁浮列车悬浮系统,设计了一种新型悬浮控制器。控制器采用分层控制策略,内层利用扩张状态观测器(ESO)对系统进行动态补偿,得到被控对象的受控自回归滑动平均模型(CARMA) ,降低了对被控对象数学模型的依赖程度。外层以内层控制为被控对象,采用广义预测控制（GPC）对系统进行动态优化控制,提高了控制器的跟踪性。通过仿真和实验与PID控制算法、线性自抗扰控制（LADRC）算法比较,结果表明:自抗扰广义预测控制算法具有较好的跟踪性与鲁棒性,在较大负载扰动时仍能保持较小的误差。     

复杂扰动下的动力翼伞轨迹跟踪控制

针对动力翼伞系统易受舵机负载转矩和外界风场等复杂扰动影响的问题,本文改进动力翼伞系统模型,引入具有负载转矩的直流电机模型。提出了基于自抗扰控制的轨迹跟踪控制器,分别设计了横纵向通道控制器,横向轨迹通道采用串级自抗扰控制,内环控制器对舵机负载扰动进行估计和补偿,减小死区误差;外环控制器跟踪参考飞行方向,降低风扰影响。半实物仿真结果表明:该控制策略性能优于传统自抗扰控制(ADRC)和PID控制器,能有效抑制舵机负载和风场扰动,提高跟踪精度,且稳定性和鲁棒性显著增强。     

自抗扰技术在四旋翼飞行姿态控制中的应用

介绍了自抗扰控制器的结构组成,包括跟踪微分器、扩张状态观测器以及非线性状态误差反馈律,并给出了各部分的典型算法．针对四旋翼盘旋系统的姿态控制问题,设计了连续型和离散型两种自抗扰控制器,在Simulink下搭建了仿真结构图,并进行了参数整定．仿真结果表明,文中所设计的自抗扰控制器可以满足控制精度及快速性的要求,并且具有强鲁棒性、抗干扰性能以及对非线性强耦合系统的解耦能力．     

时变故障下四旋翼无人机的自适应容错控制

针对四旋翼无人机执行器部分失效以及遭受外界扰动等问题,提出了一种基于系统输出约束的自适应控制策略,该方法可以实现在时变故障下的姿态跟踪控制问题.结合自适应滑模控制理论和Nussbaum增益函数,设计了一种能够补偿故障损失、适应时变扰动的自适应容错控制器.而且,使用该控制器不需要实时进行故障检测和系统模型的重构.通过严格数学分析证明跟踪误差可以收敛到平衡点的临域内.与其他文献中控制器进行仿真对比,结果验证了所设计控制器在应对突发时变故障时,跟踪误差超调量最小,对期望信号的跟踪效果更优越.