高超声速飞行器输入受限反演鲁棒控制

针对执行机构受限条件下高超声速飞行器的控制问题,提出一种鲁棒反演控制设计 方法.设计一种新的辅助系统对跟踪误差和控制律进行补偿,保证执行器受限时跟踪误差的 有界性.为了避免传统反演方法中虚拟导数计算量膨胀问题,引入滑模微分器对虚拟 导数进行求解.为了增强系统的鲁棒性,基于改进反正切跟踪微分器(MATD)设计 一种新型干扰观测器,对系统的不确定项进行估计和补偿.最后,通过实例仿真验证了所提出控制器的有效性.     

高超声速飞行器有限时间饱和跟踪控制

针对高超声速飞行器纵向模型存在外界干扰和模型参数不确定性情形下的有限时间跟踪问题进行了研究分析.针对外界干扰上界已知,基于快速积分滑模理论,设计了有限时间快速积分滑模控制器.当外界干扰上界未知时,结合具有低通滤波器性能的自适应算法,通过引入辅助系统设计了实际有限时间自适应快速积分滑模控制器,能够处理输入饱和问题.对所设计的两个控制器利用李雅普诺夫理论给出了严格理论证明,得到整个闭环系统分别为有限时间稳定的、实际有限时间稳定的,并能够保证系统其它状态变量在较短的时间内趋于稳态值.对不同类型参考信号进行了数字仿真,进一步验证了所设计两个控制器的有效性和鲁棒性.     

高超声速飞行器非仿射模型的预设性能反演控制

针对高超声速飞行器高动态、快时变、强耦合、不确定与多约束的非仿射模型,设计了一种无需估计和逼近的新型预设性能反演控制方法.首先将高超声速飞行器纵向运动模型分解为速度子系统和高度子系统并表示为非仿射形式,并对两个子系统分别设计新型预设性能反演控制器.所设计的控制器不再需要虚拟控制律对时间反复求导,从而避免了"微分膨胀问题".其次通过设计性能函数,保证跟踪误差限定在预期范围内,使控制器具有满意的动态性能和稳态性能,同时明显降低了计算量.最后,通过仿真验证了控制器的有效性及可行性.     

基于非线性干扰观测器的高超声速飞行器滑模反演控制

针对高超声速飞行器非线性、强耦合和参数不确定弹性体模型,提出了一种基于非线性干扰观测器的滑模反演控制方法.将飞行器曲线拟合模型分解为速度子系统和高度相关子系统并表示为严格反馈形式,分别采用滑模和反演方法设计实际控制量与虚拟控制量.采用1阶低通滤波器获取虚拟控制量的导数,解决了传统反演控制方法"微分项膨胀"问题.基于改进滑模微分器设计了一种新型非线性干扰观测器,以此对模型不确定项进行估计和补偿.仿真结果表明,该控制器对模型不确定性和气动弹性影响具有鲁棒性,且实现了对速度和高度参考输入的稳定跟踪.     

基于预测控制的高超声速飞行器容错控制器设计

针对存在升降舵面偏转角卡死故障的高超声速飞行器,提出一种基于预测控制的容错控制器设计方法.利用输入输出反馈线性化,对高超声速飞行器纵向模型进行变换;对于速度和高度的高阶导数以及故障项,设计扩张状态观测器在线观测;采用泰勒展开得到预测模型,建立连续预测控制器,分析证明闭环控制系统的稳定性和观测误差的有界性.仿真结果验证了所提方法的有效性.     

带有干扰观测器的高超声速飞行器滑模控制

针对高超声速飞行器非线性和易受干扰影响的特点,提出了带有扩张状态干扰观测器的连续滑模控制方法.在对飞行器非线性模型做线性化处理的基础上,设计了一种连续时间滑模控制器.该控制器在对不确定性和未知动态保持鲁棒性的基础上,消除了传统滑模中存在的抖振现象.对系统中存在的外加干扰,设计了扩张状态干扰观测器.将外加干扰作为系统的一个状态变量被估计出来,再将估计值用作滑模控制器的补偿量,进而达到消除外干扰的目的.在高超声速飞行器巡航飞行状态的基础上进行了仿真.仿真结果表明,所提出的方案能够满足控制要求.     

高超声速飞行器指定时间自适应控制

为了解决高超声速飞行器纵向运动模型的稳定轨迹跟踪控制问题,设计一种指定时间自适应控制方法.通过引入障碍李雅普诺夫函数,保证速度跟踪误差和高度跟踪误差能够收敛到期望的区域,同时满足系统的瞬态性能和稳态精度.将自适应控制与实际指定时间稳定理论结合,实现闭环系统在指定时间稳定,收敛时间可根据实际需求预先指定.引入的固定时间滤波器对虚拟导数进行求解,可以避免传统反步控制中存在的“计算爆炸”问题,提高收敛速度.对所设计的控制器利用李雅普诺夫理论给出严格理论证明,并能够保证系统其他状态变量在指定时间内趋于稳态值.仿真结果表明,所设计的控制器能够使速度和高度稳定地跟踪参考信号,满足时变的性能约束需求且具有较强的鲁棒性.     

一类高超声速飞行器自适应容错控制器设计

高超声速飞行器控制系统具有非常突出的强耦合、强非线性、时变的力学特性,在其研究与设计过程中,需要处理高速飞行带来的弹性形变、多输入多输出、气动参数不确定以及高温高热等原因导致的各种传感器故障和部分作动器故障等一系列问题,因此该类飞行器控制系统的研究与设计面临着传统飞行器控制系统研究所未有的困难和挑战.针对高超声速飞行器飞行过程中遇到的部分作动器故障问题,本文提出了非线性观测器与控制器一体化设计的高超声速飞行器自适应反演容错控制方法.首先将飞行器作动器故障模型转换为一类状态不能完全测量,且具有未知参数和未知控制增益的SISO输出反馈非线性最小相位系统,然后,基于改进的K-滤波器理论对状态向量进行重构,在系统只有输出可以测量的情况下,设计了一种新型观测器,确定出收敛的状态向量,设计出强自适应能力的控制器,保证了系统所有信号的有界性.在自适应反演设计时,采用动态面设计方法,引入一阶滤波器,得到虚拟控制量的微分,消除传统反演设计中的"项数膨胀"问题,用Lyapunov稳定性定理保证误差一致有界.仿真实验验证了该算法的有效性.最后以高超声速飞行器纵向通道为例,验证了上述理论.     

高超声速飞行器及其飞行状态控制

概述了高超声速飞行技术研究的意义及发展现状,从气动外形、推进手段及气动热效应等方面探讨了高超声速飞行器飞行状态控制面临的挑战;从空气动力学理论、仿真手段、工作环境及流场特性方面指出飞行器飞行状态描述的复杂性,在回顾并评价目前高超声速飞行器飞行状态控制策略的基础上,提出了以工作环境及飞行速率为变量的多模型建模方法描述飞行器的飞行状态,以机理建模和伪动力学建模综合应用的方法建立飞行器高超声速飞行状态模型的思路,并针对其高超声速飞行特点探讨了可能的控制策略。     

基于Backstepping的高超声速飞行器模糊自适应控制

提出了高超声速飞行器的模糊自适应控制方法.根据飞行器纵向模型的特点,分别设计了基于动态逆的速度控制器和基于Backstepping的高度控制器,模糊自适应系统用来在线辨识飞行器模型由于气动参数的变化而引起的不确定性,采用Lyapunov理论设计的自适应律保证了系统的稳定性与指令跟踪的精确性.仿真使用了高超声速飞行器的纵向模型对算法进行了验证,得到了较满意的控制效果.     

基于反步法的高超音速飞机纵向逆飞行控制

针对高超音速飞机纵向运动的数学模型具有严重非线性、不稳定、多变量耦合以及不确定的气动参数等特点,采用非线性动态逆控制与反步法相结合的方法为其设计飞行控制系统．该系统以非线性动态逆控制作为控制内环,通过将非线性的多输入多输出系统进行精确线性化,解除了多变量之间的强耦合关系;并以反步法作为控制外环．保证系统的全局稳定以及抑制不确定参数的扰动．仿真研究表明．所提出的控制方法可以确保高超音速飞机的纵向稳定性．改善其飞行品质．     

基于动态面的高超声速飞行器模糊自适应非线性控制

针对高超声速飞行器模型非线性、多变量和参数不确定特性, 并考虑控制增益变化可能导致控制奇异值问 题, 提出一种基于动态面的模糊自适应非线性控制方法. 根据动态面和动态逆策略, 分别设计了高度和速度跟踪控制 器. 利用模糊自适应方法在线逼近不确定函数项, 并采用Nussbaum 增益技术抑制虚拟控制增益不确定影响, 以减少 在线学习量, 保证系统的半全局一致最终有界性. 仿真结果表明, 所提出的方法可实现飞行器对高度和速度的准确跟 踪控制.

     

基于模糊控制的高超声速飞行器二阶滑模姿态控制

考虑高超声速飞行器飞行过程中气动参数变动导致的不确定,将模糊控制与二阶滑模控制相结合,形成自适应模糊二阶滑模控制器,用于控制高超声速飞行器姿态的飞行系统中.依据奇异摄动理论,设计快速和慢速双闭环系统控制角速率和姿态角.设计二阶滑模控制器用于有效地衰减抖振,同时对姿态角指令实现准确和快速跟踪.采用自适应模糊逻辑逼近高超声速飞行器动力学和运动学模型中的不确定部分,以对控制器进行有效补偿,基于Lyapunov稳定性理论,推导模糊规则参数的自适应律,确保整个闭环控制系统的稳定.仿真结果表明,所提出的高超声速飞行器的自适应模糊滑模控制系统能够有效抑制气动参数摄动的影响,对姿态角指令有较好的跟踪性能.     

基于神经网络补偿的高超声速飞行器滑模控制

针对吸气式高超声速飞行器的轨迹控制问题,提出了一种基于自适应径向基函数(RBF)神经网络的滑模控制方法.建立了高超声速飞行器的纵向动态模型;设计了滑模控制器,利用自适应RBF神经网络对系统不确定项进行在线逼近,对滑模控制器进行补偿;基于李雅普诺夫的稳定性分析证明了闭环系统的稳定性.仿真结果表明:控制系统能够实现对于高超声速飞行器给定指令的有效跟踪.     

再入飞行器带有干扰观测器的有限时间控制

针对模型参数不确定及外界干扰影响下的再入飞行器的姿态控制问题,设计基于干扰观测器的有限时间控制策略.首先建立面向控制模型,并通过多时间尺度原理将面向控制模型分为内、外两环;其次,设计干扰观测器实时观测面向控制模型中的参数不确定及外界干扰,解决滑模控制因参数过大而导致的抖振问题,基于观测值,设计终端滑模控制器,在此基础上,基于Lyapunov理论对控制系统的稳定性进行分析;最后,基于六自由度再入模型,验证所设计的有限时间姿态控制策略的有效性.     

预设跟踪性能下车辆队列执行器故障主动容错控制

研究预设跟踪性能下的车辆队列执行器故障主动容错控制问题.考虑执行器部分失效和偏移故障情形,设计Luenberger观测器和自适应残差阈值以实现执行器故障检测.在此基础上,为了确保执行器故障下的车辆队列暂态和稳态性能,在预设跟踪性能框架下,设计基于反步法的主动容错控制算法,在满足预设性能的前提下,实现车辆队列跟踪误差有界,且车辆间距满足安全性和紧凑性约束.仿真结果验证了所提出主动容错控制算法的有效性.     

基于干扰观测器的高超音速飞行器鲁棒反步控制

针对高超音速飞行器严格反馈不确定非线性MIMO系统,提出一种基于干扰观测器的鲁棒反步控制方法。该方法采用超扭曲算法设计干扰观测器以估计系统复合干扰,观测误差有限时间收敛。设计非线性反步控制律,引入鲁棒项使得系统满足干扰到性能输出的L2增益不超过设定的正实数,满足耗散不等式,使闭环系统跟踪误差一致最终有界稳定。仿真结果表明,所设计的控制律可以有效抑制系统复合干扰的影响,设计方法可行。     

基于拟连续高阶滑模的高超声速飞行器再入姿态控制

考虑模型参数不确定和外界干扰对再入制导控制性能的影响,基于拟连续高阶滑模控制策略对高超声速飞行器的再入制导控制问题进行了研究.首先,给出再入制导指令的设计过程.其次,基于再入飞行特性对模型进行简化,获得面向控制的姿态模型,在此基础上,通过引入新的控制变量,设计解耦滑模面,实现姿态间的解耦.再次,为了削弱控制抖振,通过引入虚拟控制,对系统进行增广,基于齐次性理论设计拟连续三阶滑模再入姿态控制器,确保系统在有限时间实现对制导指令的稳定跟踪.最后,六自由度再入飞行器的制导控制一体化仿真结果表明,本研究给出的控制策略在不影响系统鲁棒性的同时,能够实现对标称轨迹和再入姿态的综合控制.     

Robust estimation-free prescribed performance back-stepping control of air-breathing hypersonic vehicles without affine models

This paper investigates the design of a novel estimation-free prescribed performance non-affine control strategy for the longitudinal dynamics of an air-breathing hypersonic vehicle (AHV) via back-stepping. The proposed control scheme is capable of guaranteeing tracking errors of velocity, altitude, flight-path angle, pitch angle and pitch rate with prescribed performance. By prescribed performance, we mean that the tracking error is limited to a predefined arbitrarily small residual set, with convergence rate no less than a certain constant, exhibiting maximum overshoot less than a given value. Unlike traditional back-stepping designs, there is no need of an affine model in this paper. Moreover, both the tedious analytic and numerical computations of time derivatives of virtual control laws are completely avoided. In contrast to estimation-based strategies, the presented estimation-free controller possesses much lower computational costs, while successfully eliminating the potential problem of parameter drifting. Owing to its independence on an accurate AHV model, the studied methodology exhibits excellent robustness against system uncertainties. Finally, simulation results from a fully nonlinear model clarify and verify the design.