具有输入约束和通信时滞的多智能体编队鲁棒镇定

针对多智能体编队运动过程中同时存在个体输入约束、通信时滞和网拓扑结构随机变换的实际问题,并考虑到编队队形和速度变换需要,设计了一种具有加速度、速度引导信息的一致性编队控制器,推导了编队系统的鲁棒镇定条件。首先,定量描述了编队、时滞和输入约束问题;其次,应用一致性算法设计了个体编队控制律,推导了具有输入约束和时滞的编队控制器和闭环系统状态方程,获得了系统的等价模型;然后,证明了存在输入约束的情况下编队能够容忍的最大加速度,进一步,分别将系统的输入约束、网络的随机变化处理为范数有界不确定性,基于Lyapunov泛函和LMI,证明了编队系统的全局鲁棒镇定条件;最后,仿真实例证明了理论结果的正确性。     

基于状态估计的多机编队保持技术研究

针对工程中通信带宽有限的情况,研究了基于TDMA网络的多无人机编队控制发散问题,通过将网络通信时延转变为具有时变异步时延的切换拓扑网络一致性收敛问题,设计了一种基于状态估计的多机编队控制协议。通过卡尔曼滤波器对通信时刻编队内无人机状态进行估计,解决了协议中状态信息时刻不一致导致的编队发散问题,适用于TDMA组网的大规模编队控制。最后数值仿真结果表明该控制协议能够有效抑制网络中异步时延对多机编队保持精度的影响,提高了多机协同编队保持控制的稳定性。     

有界变化时滞和联合连通拓扑条件下的分布式无人机编队飞行控制策略

针对具有非线性动力学特性的多无人机系统通信时滞在有界区间内变化和网络拓扑联合连通情况下的编队控制问题,提出一种基于一致性理论的分布式编队控制策略。利用Lyapunov-Krasovskii函数分析编队的稳定性,推导编队稳定的充分条件。该策略不强调时滞的导数特征,并且可将通信拓扑的高维矩阵求解问题转化为若干个连通部分的低维矩阵求解问题,因此适用性广、计算量小、实时性好。通过仿真验证了非线性快变时滞和随机跳变时滞情况下策略的有效性。结果表明,该方法可指导无人机编队快速聚集和收敛至任意对称或非对称目标队形和以目标速度保持飞行。     

相同时变时延条件下的卫星协同编队方法

在卫星协同编队任务中,卫星协同编队通信受通信带宽限制。为解决卫星协同在通信时延条件下协同编队问题,将卫星通信系统设计成由位置和速度信息为主的双重冗余通信信息传输方式。利用矩阵的方式,对时延条件下卫星协同系统的可控性进行分析,并分析基于位置和速度的双重冗余通信信息传输方式对协同系统的稳定性以及收敛速度的影响。以通信延时系统稳定收敛为基础设计仿真实例,验证所设计协同编队方法在时延情况下的有效性与稳定性。仿真结果表明：基于位置与速度双重冗余通信信息传输方式构建的通信延时系统稳定收敛,仿真验证协同编队卫星的位置快速稳定收敛,速度快速保持一致,形成一字编队。     

存在时延和拓扑不确定的多弹分散化协同制导时间一致性分析

研究了固定拓扑和切换拓扑两种情况下同时存在通信时延和拓扑结构不确定的多导弹协同齐射攻击制导时间一致性问题。基于图论方法将多弹协同制导时间渐近一致性问题转化为制导时间分歧系统的渐近稳定性问题。基于Lyapunov函数方法分析了固定拓扑下分歧系统的渐近稳定性,得到了能够保证制导时间渐近一致的充分条件。将该方法拓展到动态拓扑结构切换情形,基于公共Lyapunov函数给出了充分条件。分别针对固定和切换拓扑下存在时延和时变拓扑结构不确定下的协同齐射攻击问题开展了仿真验证,得到的结果与理论分析相符。     

飞行器编队神经网络自适应控制器设计

针对无数据链支持条件下的主从结构飞行器协同编队控制问题,对编队控制回路进行分析设计。首先在惯性空间中定义相对运动坐标系,建立相对运动模型;其次将领导者加速度信息作为扰动量,结合PD控制器与RBF神经网络理论,设计了编队控制律,并证明了控制系统的稳定性;最后,对编队飞行控制器进行了仿真,并与经典PD控制器进行对比。仿真结果表明,RBF神经网络能够增强控制系统的鲁棒性,使编队控制系统能够快速精确地对期望编队队形进行构建并保持。     

障碍物环境下的多AUV主从式编队控制

针对当环境中存在障碍物时,Leader-Follower编队控制中的Follower可能会与障碍物相撞的问题,提出了一种障碍物环境下的多自主水下航行器（AUV）主从式编队控制方法。首先,提出了一种通过改变AUV编队目标点的避障方法,并对其进行数学模型的建立和解析。然后,在Leader-Follower编队控制中,基于级联方法,研究了欠驱动AUV的编队控制问题。将Follower跟踪系统分解为相互级联的位置跟踪系统和航向角跟踪系统,推导出保证系统全局一致渐近稳定的控制参数。仿真结果表明,该方法具有良好的避障和编队控制效果,控制设计可以保证闭环系统渐近稳定,是有效的和可行的。     

基于PSO-NTSMC的UUV有限时间路径跟踪控制

针对欠驱动水下无人航行器（UUV）的路径跟踪问题,提出一种基于粒子群优化-非奇异终端滑模（PSO-NTSMC）的路径跟踪控制策略。利用视线法和Serret-Frenet坐标系,构建直线路径跟踪制导律。引入非奇异终端滑模面,设计路径跟踪控制器,实现路径跟踪误差的镇定。通过引入粒子群优化算法优化控制器参数,获得更良好的控制性能。数值仿真结果表明：所设计的控制器能够在有限时间内精确地完成水平面直线路径跟踪任务,并且可以有效地克服恒定未知海流和模型参数摄动的影响。     

事件驱动多关节机械臂轨迹跟踪自适应鲁棒控制

针对具有不确定干扰和建模误差的多关节机械臂轨迹跟踪控制问题,基于自适应鲁棒控制算法提出事件驱动跟踪控制器。通过自适应鲁棒控制保证多关节机械臂轨迹跟踪精度,处理不确定干扰和建模误差带来的不确定性影响。利用事件驱动控制框架,以当前跟踪误差和期望状态等变量作为输入定义事件驱动系统的变量。根据Lyapunov稳定性理论获得了驱动条件,且证明了无Zeno现象发生,使系统在满足驱动条件时更新控制指令,从而减少系统能耗与通信频率,提高系统的可靠性,保证多关节机械臂跟踪控制系统半全局最终一致有界。通过仿真验证了理论结果的有效性。     

非持续连通通信拓扑下的多导弹协同制导

针对多导弹协同制导中由通信丢包及时延等引起的通信拓扑随机变化导致实际拓扑非连通甚至通信中断等问题,提出一种分布式协同制导方法。基于通信采样数据设计一种线性控制律,通过构造误差系统并使其稳定来保证导弹相关协调变量达到渐近一致状态;当导弹接近目标时,各导弹断开通信,独立导引至目标。理论分析表明,多导弹协同制导方法不对任意时刻的通信拓扑做出要求,即允许出现拓扑不连通甚至通信中断等情况。对所提通信条件下的多导弹协同制导问题进行了仿真,验证了该制导方法能够确保各导弹的遭遇时间在非持续连通通信拓扑下达到渐近一致。     

基于Frenet坐标系和控制延时补偿的智能车辆路径跟踪

对智能车辆路径跟踪问题中存在的控制延时问题进行研究。前轮转角表述为纯滞后和1阶惯性延时的串联结构模型,通过使用Matlab/Simulink建立转向控制延时模型,并对实车采集的转向控制数据进行分析,完成延时模型的参数辨识;基于V-REP和ROS搭建仿真测试平台,根据延时模型的辨识结果模拟转向响应特性,实现与实车转向特性等效的控制延时效果;基于Frenet坐标系和运动学、动力学模型构建不考虑控制延时和考虑控制延时的模型预测控制(MPC)路径跟踪控制器,使得控制器可以直接扩展到多车编队行驶场景;在V-REP仿真环境中设置以5 m/s、10 m/s、20 m/s车 速采集的变曲率参考路径,先针对无延时系统考察不考虑控制延时的MPC路径跟踪控制器,获得了平均跟踪误差低于0.22 m的控制效果,验证了不考虑控制延时的MPC控制器在处理无延时车辆系统路径跟踪问题的跟踪性能,再针对大延时车辆系统对比测试两种MPC控制器。试验结果表明：考虑控制延时的MPC控制器相比不考虑控制延时的MPC控制器取得了较大的效果提升,特别是在最大跟踪误差和航向误差指标上表现优异,平均跟踪误差降低了83.7%,最大跟踪误差降低了74.4%;对于高延时系统,低速工况下考虑延时的运动学MPC表现更好,而高速工况动力学MPC表现出了更加稳定的跟踪性能,20 m/s延时试验中仅考虑控制延时的动力学MPC控制器安全地跑完了全程。     

基于遗传算法的无人水下航行器深度自抗扰控制

根据无人水下航行器（UUV）操纵控制过程的特点,设计了一种基于遗传算法的UUV深度自抗扰控制器（ADRC）。针对ADRC控制器控制参数较多的问题,将其参数设计转化为一种辨识问题。借助遗传算法,对UUV深度控制系统中的ADRC控制参数进行了辨识,并对其在无外界干扰和近水面航行受波浪力干扰两种情况下的深度控制进行了仿真。数值仿真结果表明,ADRC控制可以获得较好的深度保持性能,并且具有较强的抗干扰能力。与PID控制相比,ADRC控制的操舵幅度和操舵频率有了明显降低,其控制品质有了明显提高。     

一种消除垂直面抖振的无人水下航行器控制策略

针对如何削降或消除无人水下航行器(unmanned underwater vehicle,UUV)控制中常见的抖振现象,提出一种新的姿态控制方案——模糊变结构控制.将通常变结构中的切换项变换为模糊控制输出,建立UUV垂直面运动模型,设计控制器,并进行算例仿真与分析.仿真结果表明:该方案可有效抑制抖振,获得优良的跟踪稳态,并且对UUV模型的不确定性及其参数变化具备较强鲁棒性.     

基于二阶平滑的巡航导弹航路跟踪控制

针对巡航导弹航路的精确跟踪控制问题,采用对称极多项式曲线对初始折线航路进行平滑,并基于反馈线性化方法和最优控制理论设计了轨迹跟踪控制器。基于“提前转弯式”的航路平滑思想,用对称极多项式曲线航路替换存在夹角的相邻航路段的部分航路,实现飞行航路的二阶平滑过渡; 采用基于“虚拟目标”的航路跟踪方法建立了巡航导弹轨迹跟踪误差状态方程,并采用线性二次最优控制理论设计了轨迹跟踪控制器。仿真结果表明,基于对称极多项式曲线的平滑航路曲率连续,且满足导弹机动性能约束,能够有效减小航路跟踪误差,实现巡航导弹的精确航路跟踪。     

基于Modbus通讯协议的远程测控设计

通过Modbus协议能实现RS-232、RS-422、RS-485串口与以太网之间的通讯,并通过这种方式来完成以太网和C8051F单片机串口之间的通讯,从而实现控制台(即计算机)与其相连设备间的通讯和远距离测控.结果表明,利用Modbus协议实现远距离测控的方法,以及利用Modbus和上位机的通讯协议格式构架一套测控系统,来完成环境恶劣、无人值守下的试验.     

自主驾驶车辆紧急避障的路径规划与轨迹跟踪控制

为减少道路突发事故,提高车辆通行效率,需要研究车辆的紧急避障以实现自主驾驶。基于车辆点质量模型,设计了非线性模型预测控制（MPC）路径规划器;基于车辆动力学模型,设计了线性时变MPC轨迹跟踪器。在路径规划层引入避障功能函数,通过车辆与障碍物的距离调节函数值大小,综合避障函数权重和路径偏差权重,规划出一条既能避开障碍物又使路径偏差最小的临时轨迹。在轨迹跟踪层,利用该临时轨迹和航向角偏差作为车辆主动转向控制参考量,将线性时变MPC优化问题转化为二次规划问题,计算满足车辆动力学约束的前轮转向角最优解。结果表明：所设计的双层MPC紧急避障控制策略对低速(60 km/h)、中速(80 km/h)、高速(100 km/h)行驶车辆有很强的适应性,高速行驶时最大质心侧偏角不超过1.0°,最大航向角偏差不超过2.5°,车辆横向稳定性良好,随着车速增大,车辆避障响应时刻提前;在多车连续避障场景中,自主驾驶车辆的质心侧偏角和航向角偏差均能控制在较小范围内,在多目标连续避障的路径规划和轨迹跟踪问题上同样具有很好的控制效果。     

基于强化学习补偿的地面无人战车行进间跟瞄自适应控制

针对底盘运动和路面起伏对地面无人战车行进间跟瞄带来的非线性干扰问题,提出一种 基于强化学习补偿的地面无人战车行进间跟瞄自适应控制方法。该跟瞄控制方法由主控制器与补偿控制器两部分构成,主控制器利用PID控制算法结合当前跟瞄误差得到主控制量,补偿控制器利用Dueling Q 网络强化学习算法对战车当前状态和局部规划路径附近的路面起伏信息进行处理得到补偿控制量。建立地面无人战车一体化运动学模型,对基于强化学习的补偿控制算法进行阐述;基于V-REP动力学软件在三维场景中进行仿真验证。实验结果表明：基于强化学习补偿的跟瞄控制方法对底盘运动和路面起伏具备较好的自适应能力,有效地提升了无人战车行进间跟瞄的准确性与稳定性。     

某型无人机三维空间航迹跟踪控制方法研究

研究某型无人机三维空间航迹跟踪问题,通过在理想航迹上选取一系列航迹点,将航迹跟踪问题转换为航迹点跟踪问题。建立了无人机的动力学模型,将无人机的速度坐标系对准航迹点所在的理想坐标系,使位置跟踪问题转化为姿态跟踪问题。推导了无人机的制导律,并利用滑模变结构控制理论和反步控制理论分别设计了姿态控制器和速度控制器,姿态控制器使飞行器的速度矢量方向对准航迹点所在的方向,然后利用速度控制器控制速度的大小使飞行器到达预定航迹点。对整个制导、控制系统进行了全系统仿真,仿真结果表明：所设计的控制器具有较高的跟踪精度,且具有较强的抗干扰能力。     

滑翔制导炮弹非线性自抗扰过载控制器设计

针对滑翔制导炮弹控制系统存在不确定内、外扰动以及舵偏指令响应滞后情况下的过载跟踪问题,基于自抗扰控制技术,设计了非线性自抗扰过载跟踪控制器。该控制器结构简单,计算量小,需调整参数少。数值仿真结果表明：该自抗扰过载控制器可在强扰动和舵机响应延迟的情况下,使得输出过载精确有效地跟踪过载指令,具备良好的抗干扰能力;并且舵控指令从0缓慢变化,有效地减缓了舵机的控制负担。该控制器对较大范围内的气动参数和舵机时间常数的摄动具备较强的适应性和鲁棒性,可为滑翔制导炮弹的控制系统设计提供一定的参考依据。