基于双观测器的四旋翼无人机姿态控制

为了提高四旋翼无人机姿态控制精度及抗干扰性能,将干扰观测器与扩张状态观测器相结合,提出了一种基于双观测器的滑模抗干扰控制方法.首先,对于部分已知信息的干扰用外生系统模型描述,并用干扰观测器进行估计;然后针对复杂的非线性可微干扰采用扩张状态观测器进行估计;接着设计滑模控制律来补偿双观测器估计的干扰,进而实现姿态控制;最后利用李雅普诺夫理论证明了系统的稳定性.仿真结果表明,该方法相较于传统的PID控制具有更高的跟踪精度和良好的抗干扰能力.     

基于扩张干扰观测器的再入飞行器终端滑模控制

针对再入滑翔飞行器存在时变非匹配不确定干扰的问题,设计了一种非线性扩张干扰观测器和新型双回路非奇异终端滑模控制律。首先将观测器状态变量扩张为干扰及其变化速率的估计值,再基于Lyapunov稳定性定理设计新型非线性干扰观测器;将再入飞行器系统方程分为姿态角外回路和姿态角速率内回路,分别设计具有干扰补偿作用的新型滑模面,以及能够有限时间收敛的非奇异终端滑模控制律。仿真结果表明,该方法可将传统非线性干扰观测器的估计精度提高约4%,控制系统跟踪误差得到明显降低,具有良好的动态特性。     

菱形翼布局无人机自适应分数阶滑模姿态控制

为研究存在复合干扰的非常规布局菱形翼长航时侦察无人机姿态控制问题,针对系统存在强耦合、非线性、多输入多输出等特点,结合滑模变结构控制理论、分数阶微积分理论、自适应控制理论、新型基于非线性fal函数的快速趋近律及扩张状态干扰观测器,提出了一种包含干扰观测器的自适应分数阶微积分滑模控制方法.首先,为降低控制器的超调现象,结合分数阶微积分理论,利用分数阶微积分算子信息记忆和遗忘的特性,设计了分数阶微积分滑模面,以柔化控制器的输出,使得控制器超调现象得到良好的控制. 其次,为改善传统趋近律收敛时间长,抖震严重等弱点,利用fal函数“小误差大增益,大误差小增益”良好的特性,将非线性fal函数引入到趋近律的设计中,提出了一种可以快速收敛的新型趋近律,平滑无抖震地加快了系统收敛速度. 最后,由于建模误差和外部干扰的存在,使用扩张状态干扰观测器观测出等效干扰并在控制器中引入等效的补偿. 数值仿真结果表明,所提控制方法具有很强的鲁棒性,达到了理想的控制效果.     

基于简化非线性观测器的LuGre动态摩擦力补偿

针对机械手臂控制中使用LuGre模型进行动态摩擦力补偿时的内部摩擦力状态识别问题,在已有的非线性观测器和基于滑模的观测器的研究基础上,缩减非线性观测器中的冗余部分,提出简化非线性观测器.采用Lyapunov方法分析基于该观测器的自适应控制算法的稳定性,说明简化观测器的使用条件为加入合适的低通滤波器,消除速度采样高频波动对观测结果的影响.实验结果对比了3种内部摩擦力状态观测器在动态LuGre摩擦力补偿中对手臂控制效果的影响,采用3种观测器进行自适应跟踪控制时的位置跟踪精度分别可以达到0.010、0.009和0.004 rad.实验表明,采用简化观测器可以取得比前2种观测器更好的自适应控制效果.     

基于非线性干扰补偿的倒立摆反演终端滑模控制

针对倒立摆控制系统既是非线性系统,又存在干扰及参数不确定的情况,提出了基于干扰补偿的反演终端滑模控制.充分利用反演与终端滑模控制的优点,在反演滑模控制的最后一步,采用终端滑模面取代传统的线性滑模面,使误差快速收敛到零,从而提高控制精度.同时,利用非线性干扰观测器对干扰信号进行估计,并进行前馈补偿,提高系统的抗干扰能力.仿真结果表明所用方法的有效性.     

基于神经网络干扰观测器的Terminal滑模控制

针对一类非线性不确定系统,通过构建动态干扰观测器系统,提出一种快速神经网络干扰观测器。根据干扰观测误差在线调节神经网络权值,实现对未知综合干扰的逼近,逼近误差一致最终有界。基于神经网络干扰观测器设计了自适应Terminal滑模控制方案,严格证明了闭环系统状态在有限时间内收敛到零,从而提高了状态的收敛速度。最后,通过一个倒立摆的仿真例子,验证了系统的快速性和神经网络干扰观测器的逼近能力。     

基于NLESO的倾转动力无人机垂直起降模态轨迹跟踪控制

针对存在复杂不确定性的倾转动力无人机垂直起降模态，进行轨迹跟踪控制研究，提出了一种基于非线性扩张状态观测器(NLESO)的内外双环滑模控制方案。基于倾转动力无人机特点，依次建立其动力系统模型、机体与操纵舵面空气动力模型以及动力学方程，完成动力学建模工作；将各种内外部扰动视作集总干扰，设计NLESO对其进行估计与补偿；基于NLESO与滑模控制方法设计了垂直起降模态的位置与姿态双环控制器；设计Lyapunov函数对NLESO以及整个控制系统进行了稳定性分析。仿真实验表明，文中所提出方法针对复杂扰动具有较强的抑制能力，显著提升了倾转动力无人机垂直起降模态的轨迹跟踪精度与响应速度。     

飞翼布局无人机二阶滑模姿态跟踪鲁棒控制

针对飞翼布局无人机受扰姿态控制问题,提出一种二阶滑模姿态跟踪鲁棒控制方案。基于时标分离特性,将飞翼布局无人机姿态控制系统分为内外回路进行设计。外回路采用自适应二阶终端滑模控制器,利用自适应算法调节切换增益抑制复合干扰对系统性能的影响,同时二阶终端滑模将不连续的符号函数加在控制量的导数上,通过积分得到连续的滑模控制律,从而有效地消除了常规滑模控制器的抖振。内回路采用基于自适应super twisting滑模观测器的积分滑模控制器,设计自适应super twisting滑模观测器以实现对内回路复合干扰的估计和补偿。最后通过控制分配环节将控制力矩分配到舵面上,仿真结果验证了所提方案的有效性。     

无人倾转旋翼飞行器冗余操纵控制策略设计

根据所建立的无人倾转旋翼飞行器飞行动力学模型配平和小扰动线性化处理结果分析了不同飞行模式下的操纵效率,应用多目标非线性控制方法的目标优化函数性能指标得到了操纵效率矩阵系数,设计了一套实用的舵面驱动分配策略,实现了飞行器全模式飞行,解决了飞行控制随飞行模式变化所要求的操纵冗余问题．采用所提出的操纵分配策略可使飞行控制器统一设计,无需按不同飞行模式设计控制器,有效降低了飞行控制器的设计难度．给出了一个全模式飞行仿真样例,运用线性PID控制器实现了稳定飞行控制．利用倾转旋翼飞行器飞行动力学模型仿真验证了操纵分配策略的有效性．     

基于扩张状态观测器的电力系统混沌滑模控制

针对电力系统遭受较大周期性扰动时出现的混沌现象,提出了一种基于扩张状态观测器的滑模控制方法。设计扩张状态观测器观测系统的状态变量,通过定义扩张状态变量将外部扰动近似为1个已知量,简化滑模控制器的设计过程,实现系统的快速收敛。并采用Lyapunov稳定性理论证明了系统的稳定性。仿真结果表明:该控制方法能够有效地控制电力系统混沌振荡,并缩短受控系统的收敛时间。     

串联式混合动力汽车起-停巡航控制

以串联式混合动力汽车BJUT-SHEV为研究对象,针对起停工况下模型参数摄动和外部干扰等不确定性因素对控制效果的影响,提出一种基于非线性干扰观测器理论的自适应滑模控制方法.通过引入非线性干扰观测器对系统中存在的不确定进行估计,利用估计结果补偿滑模控制器输出,以提高滑模控制器的控制性能及鲁棒性;设计自适应律对切换增益自适应调节,以削弱滑模控制器的输出抖振.基于Lyapunov理论证明了该方法的稳定性,最后通过仿真实验进一步验证了该方法的可行性及有效性.     

直流电机的非奇异快速Terminal滑模位置控制

针对直流电机位置控制,提出基于非奇异快速Terminal滑模和扩张观测器的直流电机位置控制算法。根据电枢电压方程、电磁转矩方程和转矩平衡方程建立直流电机状态空间表达式。针对电机状态空间表达式设计扩张观测器,根据电机给定位置和实际位置在线估计电机角速度和负载扭矩扰动。选取偏差作为状态量,建立针对偏差的电机状态空间表达式。考虑电机角位移和角速度偏差,设计动态滑模面,确定算法输出。分别定义Lyapunov函数,分析证明观测器、滑模控制算法和控制系统整体的稳定性。算法硬件实现简单,便于实际应用。对比PID算法,分别跟踪正弦波、方波和三角波信号进行仿真实验验证算法有效性。     

含ESO的QTR无人机垂直起降模态分数阶滑模姿态控制

针对四倾转旋翼飞行器姿态控制系统复杂非线性、强耦合、多输入多输出、存在复合干扰等特点,提出了一种分数阶滑模控制的设计方法。利用分数阶微积分算子的积分权重随时间的推移逐渐减小的特性,柔化作用在被控系统上的能量,减小整数阶微积分滑模面的超调现象,设计了分数阶微积分滑模面。并针对传统幂次趋近律收敛时间长、速度慢、抖震严重等不足,提出了一种具有二阶滑模特性的新型快速趋近律。在此基础上采用扩张状态观测器在线对复合干扰进行估计和补偿。仿真结果表明,相比传统整数阶滑模控制,所提控制方案具有良好的控制性能。     

多约束导引控制一体化的自适应鲁棒滑模设计方法

在攻击机动目标的末制导段, 为使舰炮制导炮弹能够同时满足攻击角、视线角速率测量受限、执行器控制饱和等多项约束, 基于自适应鲁棒控制与动态面滑模设计了一种导引控制一体化设计方法. 首先, 在纵平面内, 建立了弹体的导引控制一体化设计模型. 然后, 设计扩张状态观测器迅速准确地估计出视线角速率与目标机动等未知干扰. 其次, 运用自适应指数趋近律设计了非奇异终端滑模, 以确保视线角跟踪误差与视线角速率在有限时间内收敛至零. 进而, 结合自适应鲁棒项构造动态面滑模与虚拟控制量用以镇定串级系统并削弱变结构项的抖振. 进一步地, 通过设计自适应Nussbaum增益函数, 较好地补偿了由舵机偏转受限引入的控制饱和非线性问题. 运用Lyapunov稳定性理论严谨地证明了终端视线角跟踪误差、视线角速率的有限时间收敛性, 以及系统的一致最终有界性. 仿真实验表明, 所提出的设计方法能够使舰炮制导炮弹在打击具有不同机动形式的目标时, 均具备较好的导引控制性能.     

适用于非线性主动悬架滑模控制的线性干扰观测器

基于参考天棚模型主动悬架中存在力的非线性特性、参数不确定以及执行器非理想性等问题,为了削弱这些问题对控制效果的影响,提出一种用于估计非线性参量以及参数不确定、非理想执行器所引起的不确定量的线性干扰观测器,结合滑模控制建立了带有干扰观测器的控制系统;分析了天棚阻尼系数和不确定量对主动悬架控制效果的影响,给出了最优天棚阻尼的选取方法,验证了干扰观测器的有效性;最后,仿真模拟了所提出的控制算法在凸块以及C级路面行驶工况下的控制效果,结果显示:相比于传统没有观测器的基于参考天棚模型的滑模控制,所设计的含有观测器的基于参考天棚模型滑模控制算法在舒适性、稳定性以及安全性方面都有所提升。     

基于模型预测反馈技术的救援车辆液压悬挂系统控制方法

针对现有救援车辆的液压悬挂系统存在作动器非线性、参数不确定性以及对动力学模型依赖性较强等问题,提出了一种液压主动悬挂系统控制方法——基于扩张状态观测器的模型预测控制方法（ESO-MPC）。首先,通过车载惯性导航系统实时获取车辆位姿信息,并基于位姿偏差方法计算出各个液压作动器的输出位移量。其次,完成救援车辆液压悬挂系统动力学建模,通过扩张状态观测器估计系统中的非线性扰动和未知输出信号。最后,基于扩张状态观测器的模型预测控制方法,使每个液压作动器的输出在限制范围内对期望位移信号进行有效追踪。为验证该控制方法的有效性,搭建了液压悬架整车试验平台,并与被动悬架和传统PID控制方法进行了多种路面对比试验。结果表明,相比于被动悬挂和传统的PID控制方法,本文提出的基于扩张状态观测器的模型预测控制方法可以降低垂向高度均方根值35%,俯仰角度均方根值17%,侧倾角度均方根值23%,显著提升了车辆的行驶平顺性和操纵稳定性。     

基于滑模状态观测器的两自由度磁悬浮球控制

首先分析了磁悬浮球绕组磁力线扭曲特性,构建了含轴向和水平两自由度的磁悬浮球运动模型,采用模型转换,将系统中的匹配性和非匹配性干扰统一重构为匹配性干扰,建立新的系统状态空间方程;其次,针对悬浮气隙中气隙速度与加速度难以获取、干扰实时性观测困难的问题,提出了含干扰重构的气隙速度、加速度滑模观测器,并基于此观测器设计了滑模跟踪控制器;最后搭建含干扰重构的滑模状态观测和跟踪协同控制仿真平台,结果表明所提控制策略在动态响应速度、跟踪误差和抗干扰能力性能方面优于传统PID控制.     

基于ESO的全驱动船舶递归滑模动态面输出反馈控制

全驱动非线性船舶轨迹跟踪控制问题存在模型参数不确定和外部扰动未知的双重不确定性,仅位置和艏向可测,对此提出基于非线性三阶扩张状态观测器(ESO)的递归滑模动态面输出反馈控制.通过非线性三阶ESO观测船舶实时速度,估计和补偿系统不确定项,完成对船舶实时位置和艏向的滤波,提出递归滑模动态面输出反馈轨迹跟踪控制算法来保证跟踪控制系统的稳健性和稳定性,利用Lyapunov理论证明控制系统一致最终有界,并仿真验证理论结果.     

刚体航天器有限时间输出反馈姿态跟踪控制

为提高航天器系统飞行可靠性,研究角速度信息不可测量的刚体航天器有限时间姿态跟踪控制,将姿态导数信息作为未知状态,设计基于改进自适应超螺旋滑模的状态观测器,避免未知状态导数上界需要已知的约束,将姿态运动方程进行扩维,在有限时间内实现对未知角速度估计.同时考虑环境干扰和模型不确定,设计新的有限时间干扰观测器,结合连续自适应方法实现对系统综合不确定上界的估计.在此基础上,基于终端滑模技术,设计有限时间连续姿态跟踪控制器,较好地减小了控制输入抖振,并采用Lyapunov理论证明了观测器和控制器的有限时间稳定性.最后仿真结果说明了所提方法的有效性.     

基于增广P型学习观测器的航天器故障重构和自适应容错控制

针对航天器姿态控制系统常见的传感器故障问题,基于增广P型学习观测器技术研究了故障重构问题,并对故障系统进行了容错控制器的设计.首先,考虑同时存在传感器故障和未知干扰输入的航天器姿控系统状态空间模型,将故障等效考虑成与前一时刻故障估计值和当前时刻输出误差有关的两项,借助Lyapunov定理设计观测器,并采用LMI方法给出了观测器参数矩阵系统化设计方法.然后,设计积分滑模面,将得到的等效控制律代入系统状态空间模型后,设计包含自适应故障补偿控制项和线性输出反馈控制项的容错控制律.最后通过仿真实例验证了所设计观测器和容错控制器的有效性.