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。     

反步自适应控制

为了克服齿隙对传动性能的影响,选取死区模型表达齿隙传动效应,依据自适应控制理论提出反步自适应齿隙补偿策略;齿隙模型中主、从动轮结合处存在阻尼系数和刚性系数等未知参数,对其进行了在线估计,并推导设计出每个参数的自适应律;利用Lyapunov稳定性理论,采用反步积分方法,通过逐步递推选取Lyapunov函数,设计了基于状态反馈的自适应控制器;理论分析以及对反步积分自适应补偿控制方法与传统PID控制方法对比仿真表明:该方法有效地消除了齿隙对伺服性能的干扰,提高了系统的跟踪精度和鲁棒性.     

基于反步的高超声速飞行器的容错跟踪控制

针对高超声速飞行器在参数不确定和执行器故障多重约束下的纵向控制问题,基于非线性干扰观测器,采用自适应反步控制方法和动态逆控制方法分别对高度子系统和速度子系统设计控制器。在控制器的设计过程中,针对高度子系统执行器故障和迟滞问题,引入自适应控制,实现了对执行器非线性的补偿。此外,针对常规反步法存在微分膨胀的问题,应用动态面控制技术以避免对虚拟控制量进行反复求导,简化了控制器的设计。然后,利用Lyapunov稳定性理论对飞行器控制系统稳定性进行分析。最后,仿真结果表明该控制方案可以有效地补偿执行器非线性对系统的影响,设计的控制器能够使飞行器快速跟踪给定的参考轨迹。     

基于干扰观测器的弹丸协调器电液伺服系统自适应滑模控制

针对弹丸协调器电液伺服系统中存在非匹配不确定性和参数不确定性问题,提出一种基于干扰观测器的自适应滑模控制策略。采用干扰观测器估计系统中的非匹配不确定性,通过Lyapunov稳定性理论证明干扰观测器的稳定性,并将其引入新型积分滑模切换函数的设计中,使控制器能够对非匹配不确定性提供有效补偿,提高控制精度。为了降低系统参数不确定性的影响,在滑模控制器设计中引入自适应律以保证控制器的动态性能,并对控制器的全局稳定性进行了证明。实验结果表明：采用的干扰观测器和自适应律能够准确描述系统特性;基于干扰观测器的自适应滑模控制器能够满足期望轨迹的跟踪要求,使设计的控制器在不同工况下均具有较好的动态跟踪特性和稳态精度,并具有较强的鲁棒性。     

无人机编队保持反步容错控制

针对领导-跟随无人机编队中的执行器故障、不确定气动参数和外界扰动等问题,设计了无人机编队保持反步容错控制。建立了编队纵向、编队横向和编队高度三维误差模型,并将无人机本体方程分为快慢两个回路,建立包含外界扰动、不确定气动参数及执行器故障的无人机运动模型;设计内环容错控制系统,对编队外环控制器产生的指令信号进行跟踪。内环容错控制系统主要由3个部分组成：一是基于滑模观测器的故障检测和辨识,实现对故障执行器的定位和故障参数的辨识;二是将故障参数及干扰观测器与反步容错控制相结合,实现包容外界扰动、不确定气动参数和执行器故障的容错控制;三是内环容错控制系统稳定性分析。仿真结果表明,所提容错控制方法能够有效地实现无人机编队的飞行容错控制。     

基于滑模变结构的无人直升机着舰控制研究

针对无人直升机着舰的特殊性,克服系统摄动、未建模动态及大气紊流的影响,提高舰载无人直升机着 舰的安全性和精度,基于滑模控制的方法分别设计了着舰控制系统的轨迹跟踪控制律和姿态控制律。采用基于输出 有界的twisting 控制器,通过轨迹跟踪算法保证生成有界的期望姿态角和总距;姿态部分采用小扰动线性化后的姿 态回路控制方程,设计了模型参考自适应滑模控制器,通过自适应项抵消外界干扰造成的误差,利用Lyapunov 稳定 性理论证明了系统的稳定性和跟踪误差收敛;通过仿真进行了实验验证。验证结果表明：所设计的控制器能够满足 无人直升机抗扰动和模型参数摄动的要求,并且设计方法简单,鲁棒性强,易于工程实现。     

基于反步法和非线性动态逆的无人机三维航路跟踪制导控制

为实现无人机在大范围内稳定、精确地跟踪三维参考航路,基于制导与控制回路独立设计的思路,提出了一种无人机三维航路跟踪制导控制方法。在制导外环,引入沿参考航路飞行的虚拟无人机作为向导并利用反步法设计三维航路跟踪的非线性制导律;在控制内环,以非线性动态逆理论和奇异摄动理论为基础,设计由机动指令生成器、角度转换器、慢回路姿态控制器和快回路角速度控制器所组成的飞行控制模块,对制导外环给出的制导指令进行快速精确地跟踪。基于Lyapunov稳定性理论证明了无人机航路跟踪制导控制方法的稳定性。通过对比分析无人机6自由度模型下的三维航路跟踪仿真,说明所提出的制导控制方法能够使得无人机精确地跟踪参考航路,从而验证了该方法的有效性、合理性。     

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。     

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。     

考虑高超声速飞行器执行机构动态特性的预设性能控制

考虑高超声速飞行器执行机构的动态特性,引入预设性能函数,采用反步控制方法和动态逆控制方法分别对高度子系统和速度子系统设计控制器。在高度子系统控制器的设计过程中,显示的考虑执行机构的二阶动态特性,并引入预设性能函数,保证了飞行器的暂态响应。此外,针对常规反步法存在微分膨胀的问题,应用动态面控制技术以避免对虚拟控制量进行反复求导,简化了控制器的设计。然后,利用Lyapunov稳定性理论对飞行器控制系统稳定性进行分析。最后,仿真结果表明该控制方案能够使飞行器快速的跟踪给定的参考轨迹,且跟踪误差保持在预设范围内。     

水下滑翔机纵倾运动的自适应积分反演控制

针对浮力驱动式水下滑翔机动力学模型及参数的不确定性,研究了滑翔机纵倾运动跟踪控制问题.首先建立俯仰角与滑块位移的关系,综合应用Lyapunov方法和反演技术设计了非线性自适应跟踪控制器,用自适应机制克服了模型参数的不确定性,在反演镇定函数中引入了积分项,进一步提高了消除稳态跟踪误差的能力,进而将得到的滑块位移作为参考输...     

汽车磁流变半主动悬架系统自适应反推跟踪控制

针对汽车磁流变半主动悬架系统非线性和模型不确定性所引起的控制稳定性及优化问题,考虑被控悬架综合控制目标的安全约束,建立1/2车辆悬架系统的非线性动力学模型。基于被控悬架系统与参考轨迹之间的跟踪误差,使用自适应反推方法和Lyapunov理论,设计被控悬架系统的磁流变阻尼器控制输入函数,提出基于投影算子的自适应控制律,进而设计一种能够处理安全约束问题的自适应反推控制器;为验证所提出控制策略的可行性和有效性,基于Matlab/Simulink建立磁流变悬架控制系统的仿真模型,并分别在随机路面和凸块路面上对该控制策略进行仿真验证。仿真结果表明,所提出的自适应反推控制策略能使磁流变悬架车辆在行驶稳定性方面具有较好的全局渐进稳定性,并能明显提高车辆行驶平顺性,满足悬架系统各方面的安全约束。     

全电坦克双向稳定系统自适应积分鲁棒控制

针对全电坦克双向稳定系统具有复杂的强非线性、强耦合性、强参数时变性等特点,提出了一种基于误差符号积分鲁棒反馈的坦克双向稳定系统自适应积分鲁棒(AIR)控制设计方法。考虑全电坦克双向稳定系统为一个耦合性的、非线性的、不确定性的动力学系统,建立面向真实的全电坦克双向稳定系统机电一体化解析动力学模型;基于Backstepping法融合自适应的思想,引入辅助误差信号设计了AIR控制器,有效衰减系统的未建模扰动;所设计的AIR控制器不需要预先知道未知扰动的上界,而是通过自适应的方法不断更新以获取其上界,降低了其工程应用的保守性;基于Lyapunov理论分析,在连续控制输入下可以保证坦克双向稳定系统获得渐进跟踪性能。通过Recurdyn-Simulink的仿真对比试验,验证所提方法的有效性。     

欠驱动水面无人艇鲁棒自适应位置跟踪控制

为解决考虑参数不确定的欠驱动水面无人艇(USV)在恒定海流干扰下水平面位置跟踪问题,提出一种欠驱动USV神经网络自适应位置跟踪控制策略。基于反步法设计了一种非线性控制器,采用动态面方法获取虚拟变量的导数,减小了虚拟变量直接求导的复杂性;针对欠驱动USV参数不确定问题,运用神经网络自适应方法对USV系统不确定函数进行逼近,克服了欠驱动USV参数不确定难题;设计一种指数收敛海流观测器,有效地估计了恒定海流速度。通过李雅普诺夫稳定性理论证明了该闭环控制系统的稳定性;同时仿真验证了该控制策略的有效性和鲁棒性。     

基于参数估计的四旋翼无人机自适应鲁棒路径跟随控制器

为提高四旋翼无人机的路径跟随精度和飞行鲁棒性,提出一种基于参数估计的四旋翼无人机自适应鲁棒路径跟随控制器。该控制器能够自适应估计无人机模型中的陀螺效应因子和风阻系数,利用估计值补偿系统的控制输入,设计抗干扰项抵消外界环境的负面影响,提高了四旋翼无人机的路径跟随性能和抗干扰能力。建立四旋翼无人机的非线性力学模型,将无人机的路径跟随目标划分为姿态角目标和运动位置目标。利用反步滑模方法和自适应控制方法设计无人机的控制输入方程和估计值更新律。根据Lyapunov方法验证无人机姿态系统和运动位置系统的渐进稳定性。仿真实验和样机实验结果验证了所提控制器的有效性与优越性。     

自动驾驶履带车辆鲁棒自适应轨迹跟踪控制方法

针对野外环境中自动驾驶履带车辆轨迹跟踪控制问题,考虑建模误差、参数不确定性及外界随机强干扰,以强鲁棒性及精确跟踪为目标,提出一种基于误差符号鲁棒积分的自动驾驶履带车辆鲁棒自适应轨迹跟踪控制方法。基于拉格朗日动力学方程建立自动驾驶履带车辆的运动学与动力学耦合模型;采用自适应控制方法实现对模型的精确前馈补偿,抵消模型非线性的影响;通过误差符号鲁棒积分有效抑制外界干扰及不确定性的影响;利用Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统的全局渐进稳定性与收敛性。对仿真结果进行了实车实验一致性验证。仿真和实验结果证明：该方法在存在建模误差、参数不确定性、外界干扰条件下,在实现自动驾驶履带车辆高精度轨迹跟踪控制的同时,具有较强的自适应和鲁棒性。