基于跟踪微分器的高超声速飞行器反演控制

针对高超声速飞行器不确定模型,设计了一种基于跟踪微分器的反演控制器.引入跟踪微分器,在存在量测噪声的情况下,对弹道角和攻角进行有效重构.分别设计了基于动态逆的速度控制器和基于反演的高度控制器,并利用跟踪微分器解决了"项数膨胀"问题.为了保证控制器对模型参数摄动的强鲁棒性,设计了一种新型干扰观测器.仿真结果表明,所设计控制器鲁棒性强,并可提供良好的跟踪效果.     

高超声速飞行器自抗扰轨迹线性化控制器的优化设计

为了进一步提高自抗扰轨迹线性化控制方法的工程实用价值,对基于自抗扰轨迹线性化的再入飞行器姿态控制器进行了优化设计。首先,分别对开环前馈控制器和闭环误差反馈控制器的优化机理进行了分析。接着,基于该优化机理,分别对开环前馈控制器和闭环误差反馈控制器进行了优化设计。仿真结果验证了所提优化控制器方案的合理性和有效性,能够满足高超声速飞行器的快时变、高精度以及强鲁棒的控制需求,进一步提高了自抗扰轨迹线性化控制方法的工程实用价值。     

基于LADRC的RBCC高超声速飞行器轨迹跟踪

为解决RBCC高超声速飞行器在不确定性强、制导控制量多且相互耦合情况下精确跟踪标称轨迹的难题,从易于工程应用角度出发,提出一种基于线性自抗扰控制的纵向轨迹跟踪制导方法。根据RBCC高超声速飞行器特点建立数学模型。在线性自抗扰控制基本原理的基础上,设计轨迹跟踪制导律。针对自抗扰控制中的Peaking现象,结合比例反馈制导,设计防Peaking制导切换策略。仿真结果表明,相较于传统比例反馈制导,在动态参数扰动和风干扰下,所提方法具有更精确的轨迹跟踪性能,对于各种内外不确定性具有更强的鲁棒性。     

襟翼控制的欠驱动飞行器自抗扰/鲁棒控制系统设计

针对含不稳定内动态的襟翼控制欠驱动高超声速飞行器现有控制策略普遍存在的机动性能不足、工程应用困难等问题，设计欠驱动飞行器的自抗扰/鲁棒控制系统。提出一种基于通道级联的欠驱动控制策略，令偏航通道作为滚转通道的内回路，利用±1.5°的侧滑角合法波动范围，提升滚转角的指令跟踪速度。结合自抗扰与鲁棒控制理论设计自动驾驶仪，该自动驾驶仪不仅适用于过载反馈/欠驱动的非最小相位对象，还在摆脱自抗扰系统对关键模型参数依赖的同时减小了鲁棒控制器的降阶难度，有广阔的工程应用前景。为验证方案有效性，以参数存在±20%随机摄动的欠驱动高超声速飞行器模型为对象进行了1 000次蒙特卡洛仿真，结果表明新的欠驱动策略能够在保证侧滑角不越界的同时提高滚转通道的响应速度，自抗扰/鲁棒控制系统在面对模型摄动与复合干扰时均有较好的鲁棒性。     

基于TLC的高超声速飞行器自抗扰姿态控制

针对高超声速飞行器控制指令受噪声干扰、气动参数不精确、各通道强耦合以及舵面偏角有限等特点,设计了基于轨迹线性化（TLC）的自抗扰姿态控制器。针对姿态角指令信号受噪声干扰、姿态回路受加速度限制的特点,应用最速二阶跟踪微分器对姿态指令进行预处理;应用轨迹线性化方法分别对姿态角回路、角速率回路设计解耦控制器;为了提高控制器的鲁棒性,在角速率回路以综合干扰为扩张状态设计扩张状态观测器（ESO）,并对综合干扰进行补偿。仿真结果表明,该方法可以有效滤除指令信号中噪声、减小舵面偏角,并提高控制系统的鲁棒性。     

基于回路成形的涡扇发动机自抗扰控制

为抑制控制器硬件电路不确定性因素和控制中的内外干扰对涡扇发动机高压转子转速控制的影响,设计了线性自抗扰控制器。线性自抗扰控制器由跟踪微分器、扩张状态观测器和误差反馈控制器三部分组成,跟踪微分器负责安排转速指令过渡过程;扩张状态观测器充分利用转速变化的量测信息,可对转速控制信号的内外部干扰进行观测;误差反馈控制器设计时采用了频域校正方法设计控制器,在补偿扩张状态观测器预估干扰的同时,实现发动机的转速控制。最后对某型涡扇发动机控制系统的仿真结果表明,以上自抗扰控制器具有强鲁棒性和抗干扰性能。     

高超声速飞行器输入受限反步控制

高超声速飞行器因其重要的战略地位已经成为各国争夺空天权所关注的焦点。控制系统设计是保证高超声速飞行器实用化的关键技术。针对吸气式高超声速飞行器，设计一种反步控制器。为增强反步控制器的鲁棒性，引入径向基神经网络对高超声速飞行器纵向非仿射动力学模型中的不确定函数进行在线逼近。为了解决输入受限带来的控制问题，构造一种新型辅助系统对跟踪误差和控制律进行补偿，实现在控制输入瞬时饱和情况下的稳定跟踪。最后，基于MATLAB仿真验证了控制策略的有效性。     

自抗扰控制器在惯性平台稳定回路中的应用

为了解决传统PID控制的稳定回路抗干扰能力不高的问题,设计了自抗扰控制器.自抗扰控制器是在继承经典PID控制器不依赖对象模型优点的基础上,通过改进经典PID固有缺陷而形成的新型控制器.Matlab仿真结果表明,用自抗扰控制器设计控制规律,稳定回路的跟踪能力和抗干扰能力都得到了较大的改善,提高了惯性平台的可靠性和精度.     

高超声速飞行器的终端滑模姿态控制

针对具有高度非线性、强耦合、含较大不确定性特点的高超声速飞行器,设计了终端滑模控制器,并应用于高超声速飞行器的姿态控制中。对飞行器姿态控制系统的慢回路设计PID控制律,快回路设计终端滑模控制律。终端滑模控制对系统参数的变化不灵敏,具有良好的鲁棒性。并利用李雅普诺夫稳定性理论证明整个闭环系统的稳定性。仿真结果表明,在气动参数大范围摄动的情况下,该控制系统对于高超声速飞行器姿态角信号指令具有良好的跟踪性能。     

吸气式高超声速飞行器反演自适应控制

针对吸气式高超声速飞行器纵向平面控制问题,提出一种反演自适应控制设计方法。将飞行器结构的弹性振动转化为运动方程中的不确定项,基于反演控制思想分别设计了速度和高度控制器。通过对模型中不确定项的上界进行自适应估计,消除弹性振动对控制系统的影响。引入滑模微分器对虚拟导数进行求解,避免出现传统反演控制中的虚拟导数计算量膨胀问题。仿真结果表明,所设计控制器能够在模型存在不确定的情况下实现对速度和高度参考输入的高精度稳定跟踪。     

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。     

基于粒子群优化的某车载火箭炮自抗扰控制

针对车载火箭炮行进间的PID 控制方法存在动态性能的限制,提出一种自抗控制器的设计。针对自抗扰 控制器(active disturbance rejection control,ADRC)模块中存在众多且不便确定的参数这一问题,利用粒子群优化算 法(particle swarm optimization,PSO)较强的寻优能力,对扩张状态观测器的参数进行优化,并优化控制系统。仿真 结果表明：基于该控制方法的伺服系统稳定性显著提升,提高行进间火炮的控制精度与动态性能。     

高超声速飞行器鲁棒多目标线性变参数控制

针对具有“乘波体”构型的吸气式高超声速飞行器纵向飞行姿态控制问题,提出了一种基 于区域极点配置的鲁棒多目标线性变参数（LPV）控制系统设计方法。给出吸气式高超声速飞行器纵向非线性机理模型,在此基础上建立了刚性LPV模型;针对此类LPV模型,提出了基于区域极点配置的LPV状态反馈控制系统设计方法,将系统的鲁棒稳定性、干扰抑制、跟踪性能等性能指标通过扩展线性矩阵不等式约束的方式,实现了LPV系统的多目标鲁棒跟踪控制。同时,通过引入松弛变量的方法,解除了Lyapunov函数矩阵与系统矩阵之间的耦合影响,从而降低了控制系统设计的保守性,得到了满足期望性能要求的LPV状态反馈鲁棒跟踪控制器。所设计的控制器应用于高超声速飞行器的非线性机理模型进行数值仿真验证,仿真结果表明：所设计的控制器能够使得闭环反馈控制系统有效地跟踪指令信号变化,系统动态性能良好且具有较强的抗干扰能力。     

某全闭环操瞄系统的火炮身管指向控制研究

某履带式自行火炮的操瞄系统采用捷联惯导系统（SINS）测量火炮身管指向进行瞄准,使得高低伺服和方向伺服存在控制耦合,瞄准性能易受车体姿态影响。根据车体坐标系下的全闭环操瞄系统控制模型,对被控模型进行等效变换,得到平动坐标系下含非匹配不确定干扰的伺服被控模型,将原有的耦合干扰、建模误差等转换为各伺服分系统的外扰,分别对伺服分系统设计自抗扰控制器。自抗扰控制器可对外扰进行观测,并在非线性状态误差反馈控制器中进行补偿,克服外扰造成的伺服系统超调。在车体初始姿态分别为水平和倾斜6°条件下进行仿真,结果表明：与采用自适应滑模变结构控制相比,采用自抗扰控制策略的伺服瞄准系统实现了平稳、精确瞄准,超调小,有效地抑制了非匹配不确定干扰,且控制器输出平滑。     

具有全向控制的水下碟形滑翔机自抗扰控制

针对水下碟形滑翔机特殊的外形结构及运动特点,重点研究欠驱动多约束条件下水下碟形滑翔机的自主控制问题.建立水下碟形滑翔机动力学模型,分析水下碟形滑翔机的欠驱动控制特点和平面双轴对称的结构特点;设计具有4个喷水推进器的全向驱动机制,给出全向控制动力输出方程;设计自抗扰控制器,并建立基于MATLAB+MFC软件的水下无人航行...     

高超声速飞行器H_∞鲁棒跟踪控制研究

针对高超声速飞行器巡航飞行控制问题,提出一种基于H∞的鲁棒控制方法。建立基于平衡点的线性不确定模型,将轨迹跟踪问题转换为一类H∞控制问题。在状态和控制输入不确定项满足匹配条件下,基于鲁棒稳定理论和线性矩阵不等式技术,推导出满足闭环系统内部稳定且满足一定控制性能的反馈增益选取条件。通过对非线性多变量高超声速飞行器纵向模型的轨迹跟踪仿真表明,所研究的控制方法可以确保对速度和高度指令的响应效果,并对模型中存在的参数摄动具有鲁棒性。     

弹性高超声速飞行器预设性能精细姿态控制

将反演控制技术、预设性能控制和神经网络相结合,研究设计巡航飞行的高超声速飞行器精细姿态控制器。研究中考虑了高超声速飞行器弹性形变对飞行攻角的影响,引入诱发攻角的概念来刻画气动弹性对飞行器的影响;在考虑弹性的情况下,利用预设性能的设计来满足精细姿态控制的指标要求,同时可以兼顾系统的瞬态性能;利用全局调节动态神经网络在线逼近诱发攻角方程中的未知项,利用Lyapunov稳定性理论得到神经网络权值、中心点和影响范围的自适应调节律,引入鲁棒项来处理神经网络逼近误差的影响,最终设计出考虑气动弹性情况下的高超声速飞行器预设性能精细姿态控制器。通过Lyapunov稳定性理论证明了系统的稳定性以及闭环系统所有信号均有界,仿真分析验证了所设计的控制器能够使系统跟踪误差满足预设性能的要求,以此实现姿态精细控制。     

EPS系统粒子群优化PID控制的研究

为了改善常规PID算法在电动助力转向系统(EPS)控制中的不足,提高系统控制的精度、稳定性和抗干扰能力,采用粒子群算法(PSO)对PID控制器进行优化.根据EPS系统结构和动力学特性,建立了EPS系统数学模型.电机采用电流控制法,并以助力特性曲线中理想电流值与电机电流实际输出值的偏差作为PID控制器的输入.利用MATLAB平台建立EPS系统PID控制的整车模型,分析研究粒子群算法,并根据PSO算法优化PID控制器的参数.仿真结果表明:与常规PID控制相比,采用粒子群优化的PID控制,系统输出响应更平稳,抗干扰能力更强,鲁棒性好,控制效果更优.