无人艇非线性航迹鲁棒自适应跟踪控制

针对欠驱动水面无人艇（USV）的非线性航迹跟踪控制问题,提出一种基于单调3次埃尔米特样条插值（CHSI）和神经网络的鲁棒自适应控制方法。采用CHSI方法对航路点进行拟合,得到光滑的非线性期望航迹,解决了传统线性航迹容易使USV出现的摇摆、曲折问题;引入Serret-Frenet坐标系,并构建了自适应视线制导律,提高了收敛速度且减少了振荡;考虑USV模型的不确定性和环境干扰力影响,设计了简捷的鲁棒自适应神经网络控制器。稳定性分析结果证明了控制系统的收敛性;仿真实例验证了所提出的控制方法能够有效地改善USV航迹跟踪控制的精度和品质,并具有学习参数少、运算负载小的特点。     

基于切换视线法的欠驱动无人艇鲁棒自适应路径跟踪控制

针对欠驱动无人艇（USV）的航路点路径跟踪问题,提出了一种鲁棒自适应控制方法。设计了一个新的切换型视线（LOS）法制导律,以引导USV始终以最佳LOS圆半径趋向期望路径。与传统制导律相比,切换型LOS法制导律具有运算负载小、收敛速度快的特点。考虑到USV模型的不确定性及环境干扰未知时变性,开发了一种复合神经网络控制器来增强系统鲁棒性。通过在网络输入中增加预测误差信息,以提高网络逼近精度。同时,引入最小学习参数思想优化网络结构,对神经网络的在线自适应参数进行压缩,以减轻网络计算负担,并借助李雅普诺夫理论对系统的稳定性进行了分析。通过对比仿真实验验证了所提出控制策略的有效性。     

未知海流干扰下自主水下航行器位置跟踪控制策略研究

针对存在参数不确定性的欠驱动自主水下航行器 (AUV)水平面位置跟踪控制问题,基于李雅普诺夫理论,利用反步法设计了一种非线性控制器。利用自适应控制技术对模型本身不确定性进行补偿,同时引入自适应模糊控制技术对非线性控制器进行优化;设计了一种针对于缓慢未知时变海流的指数收敛观测器,并利用李雅普诺夫稳定性理论证明了整个AUV闭环控制系统的稳定性。针对一种新型飞翼式欠驱动AUV进行数值仿真,结果表明所设计控制器可以准确地对期望轨迹进行跟踪,证明了其有效性和鲁棒性。     

USV跟踪运动仿真研究

针对无人水面航行器(USV)的欠驱动特性,研究了其在水平面内的轨迹跟踪问题。基于Lyapunov直接法及串接-反步技术,采用一种带有动力学震荡器的跟踪误差变换,设计了一种统一的连续时变状态反馈控制律,并给出了参数自适应更新律以估计USV的非线性阻力参数,使得USV的位置及方向角的跟踪误差全局渐近收敛,并且USV的跟踪性能与外界干扰的大小无关。仿真结果证明所提出的方法是有效的。     

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。     

无人炮塔火力线跟踪神经滑模控制

针对无人炮塔火力线跟踪动力系统中存在的火力瞄准机构运动使系统动力参数摄动和火炮射击时冲击使系统输入存在外部干扰问题,提出了一种神经滑模控制策略。采用非奇异终端滑模面保证系统状态能够在有限时间内到达滑模面和平衡点;采用径向基函数神经网络自适应地补偿系统摄动和冲击干扰,保证滑模控制在滑模面的运动。应用李亚普诺夫稳定性判据证明了控制器稳定性和火力线跟踪误差收敛性。仿真结果表明,通过神经网络的在线学习实现了火力线位置精确和鲁棒跟踪,并充分抑制了滑模控制中的抖振现象。该方法是有效的。针对无人炮塔火力线跟踪动力系统中存在的火力瞄准机构运动使系统动力参数摄动和火炮射击时冲击使系统输入存在外部干扰问题,提出了一种神经滑模控制策略。采用非奇异终端滑模面保证系统状态能够在有限时间内到达滑模面和平衡点;采用径向基函数神经网络自适应地补偿系统摄动和冲击干扰,保证滑模控制在滑模面的运动。应用李亚普诺夫稳定性判据证明了控制器稳定性和火力线跟踪误差收敛性。仿真结果表明,通过神经网络的在线学习实现了火力线位置精确和鲁棒跟踪,并充分抑制了滑模控制中的抖振现象。该方法是有效的。     

常值海流作用下的AUV水平面路径跟踪控制

针对欠驱动AUV在常值海流影响下的水平面路径跟踪控制问题,建立了常值海流作用下的AUV运动学和动力学模型;采用以自由参考点为原点的Serret-Frenet坐标系描述路径跟踪误差及其动态模型;综合应用Lyapunov方法和Backstepping技术设计了AUV路径跟踪的运动学和动力学控制律,保证了路径跟踪误差在常值海流影响下的全局渐近稳定性。通过仿真实验与未考虑海流作用的路径跟踪控制进行对比,验证了该方法能够有效克服常值海流的干扰作用,路径跟踪误差全局渐近稳定。     

自适应模糊小波滑模控制在交流伺服系统中的应用

针对某武器大功率交流伺服系统的位置跟踪问题,提出了一种基于自适应模糊小波神经网络快速终端滑模控制(AFWN-FTSMC)方法。为使控制器的设计不依赖于被控对象的精确数学模型,采用自适应模糊小波神经网络控制器(AFWNC)逼近滑模控制中的等效控制部分,解决了由于系统的不确定性及干扰的存在而不能准确确定等效控制的问题;同时利用自适应PI控制来降低系统的抖动,并采用Lyapunov方法证明了闭环系统的稳定性。仿真结果表明,该方法可以有效抑制抖振,提高系统的瞬态响应性能和控制精度,并且对结构参数不确定性具有很强的鲁棒性。     

微型无人直升机自适应路径跟踪控制

针对微型无人直升机惯性参数不确定并受外部扰动的情况,提出了一种新的自适应路径跟踪控制方法。该控制方法采用了双回路结构,外回路结合无人直升机的特点,设计了基于制导律的路径跟踪控制器,通过控制无人直升机升力和姿态完成对期望路径和期望速度的跟踪;内回路设计了基于L₁自适应算法的姿态控制器,经自适应律对惯性参数以及外部扰动进行实施估计和补偿,通过控制无人直升机的力矩达到跟踪期望姿态的目的。双回路控制器能够避免设计欠驱动系统带来的问题和困难,并由时标分离原理,能够证明有惯性参数不确定性和扰动情况下的系统跟踪误差一致有界。最后,对所设计的控制方法进行了数值仿真与飞行实验,验证了控制算法的可行性和性能。     

海流能发电系统功率跟踪控制策略方法研究

针对一种可伸缩式垂直轴叶轮海流能发电系统,开展最大功率跟踪控制策略研究,解决在海流动态变化过程中的最大能量捕获问题。针对现有海流能最大功率跟踪控制方法存在需要准确测量海流速度、控制系统设计复杂等问题,在分析海流能发电系统运动方程和转矩特性基础上,提出了一种基于2阶滑模控制的最佳转矩控制策略,将叶轮模型输出的转矩作为转矩环的反馈信号。仿真结果表明,所设计的功率调节装置和控制系统能动态地跟踪最大功率点,具有良好动态特性和控制效果,验证了控制策略的稳定性和有效性,对后续开展海流能发电系统实物样机设计具有实际指导意义。     

海流干扰作用下欠驱动AUV航路点跟踪控制

针对海流干扰作用下欠驱动自主水下航行器（AUV）的航路点跟踪控制问题,建立了水平面内欠驱动AUV三自由度数学模型,以相对于水流的前向速度和角速度为虚拟输入,设计了航路点跟踪控制的运动学控制律,然后基于反演方法设计了动力学控制律,得到控制力和控制力矩。在航路点跟踪控制仿真研究中,指定AUV依次通过惯性坐标系内一系列航路点,仿真结果表明,所设计的控制律有效,欠驱动AUV能较好的完成航路点跟踪任务,并到达最终目标点。     

基于视线导引策略的无人艇航迹跟踪控制算法

为实现复杂海洋环境下无人艇对期望航迹的精确跟踪和安全航行控制问题,对目前用于无人艇航迹跟踪控制的视线导引策略进行了详细研究,可分为基于前视距离的视线导引策略和基于包围圈的视线导引策略两大类,并分析了两类算法各自的优缺点。建立无人艇数学模型,基于前视距离的视线制导策略和PID控制思想设计无人艇航迹跟踪控制算法。仿真实验结果表明：所提算法具有良好的航迹跟踪控制效果,可为现阶段我国无人艇自主航行控制技术的研究和无人艇装备建设提供参考。     

基于非对称模型的欠驱动无人海洋运载器轨迹跟踪控制

研究一类欠驱动无人海洋运载器（UMV）的轨迹跟踪控制问题,提出了一种基于非对称模型的积分反步控制方法。建立了非完全对称（左右对称、前后不对称）的欠驱动UMV水平面运动模型,考虑了系统阻尼系数矩阵和惯性系数矩阵非对角线元素存在非零项的问题;通过设计虚拟状态和控制输入反馈变换,解决了UMV轨迹跟踪控制过程中存在的角速度持续激励问题,得到了直线轨迹和曲线轨迹通用的跟踪控制器;在轨迹跟踪控制器当中引入跟踪误差的积分项,提高了UMV系统的全局稳定收敛速度,基于Barbalat引理和Lyapunov稳定性理论分析了系统的稳定性。借助实验室半物理仿真平台进行仿真实验,与传统基于对称模型的控制算法对比,体现出了基于非对称模型的欠驱动UMV轨迹跟踪控制方法的优越性。     

基于自适应神经网络Backstepping空中加油编队飞行控制

为解决无人机自主空中加油过程加油机和受油机编队飞行控制的问题,提出了对受油机采用导引回路和 姿态回路分离控制策略,采用L1 导引算法设计一种基于自适应神经网络Backstepping 飞行控制器。将改进的L1 导 引算法应用于受油机的横向和纵向的导引,使用自适应神经网络补偿受油机受到的外界的干扰和系统模型误差,神 经网络权值矩阵通过自适应律在线更新,并结合Backstepping 控制方法设计受油机的控制律。仿真结果表明：在受 油机与加油机编队飞行过程中,该设计方法能有效提高受油机的跟踪精度和抗干扰能力,解决空中加油编队飞行控 制问题。     

基于自适应神经网络Backstepping 空中加油编队飞行控制

为解决无人机自主空中加油过程加油机和受油机编队飞行控制的问题,提出了对受油机采用导引回路和 姿态回路分离控制策略,采用L1 导引算法设计一种基于自适应神经网络Backstepping 飞行控制器。将改进的L1 导 引算法应用于受油机的横向和纵向的导引,使用自适应神经网络补偿受油机受到的外界的干扰和系统模型误差,神 经网络权值矩阵通过自适应律在线更新,并结合Backstepping 控制方法设计受油机的控制律。仿真结果表明：在受 油机与加油机编队飞行过程中,该设计方法能有效提高受油机的跟踪精度和抗干扰能力,解决空中加油编队飞行控 制问题。     

基于自适应模糊滑模的大型液压起竖系统控制策略研究

大型液压起竖系统由于受到诸多外界干扰等因素的影响,存在很强的非线性特性和不确定性,难以实现起竖过程的精确跟踪控制。为实现起竖过程中的精确跟踪控制设计了一种自适应模糊滑模控制器,利用模糊系统的逼近特性逼近滑模的等效控制项,并用李雅普诺夫分析方法给出了自适应律,针对自适应参数难以确定的问题,用遗传算法对参数进行了优化。仿真结果表明,该控制方法有较强的抗干扰能力和良好的跟踪性能,提高了起竖过程的稳定性。