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。     

基于高阶滑模观测器的微分滑模四旋翼无人机控制研究

针对四旋翼无人机鲁棒控制问题,提出了一种基于高阶滑模观测器的内环与外环控制器设计方法。首先,建立了四旋翼无人机模型的运动学与动力学方程,通过反馈线性技术将模型分解为线性部分与非线性部分。然后,在输入信号延迟的基础上推导了相应的滑模控制律,由分离定理分别设计了观测器与控制器,通过扰动识别减少需要观测的状态变量,继而减少了测量传感器,同时对观测器以及整个闭环系统稳定性进行了证明。仿真验证了所提出的控制算法在提高四旋翼无人机姿态控制系统精度以及鲁棒性方面的有效性。     

高超声速飞行器弱抖振反演滑模控制律设计

针对具有严重非线性、多变量强耦合以及参数不确定性等特点的高超声速飞行器模型,提出基于反演控制的高超声速飞行器滑模控制方法,设计俯仰通道的控制律.对系统存在的复合干扰,采用自适应律在线调节,避免了不确定性上界未知对控制律设计的影响;通过引入非线性干扰观测器,降低滑模控制项的增益,继而削弱滑模控制带来的抖振.仿真结果表明,所设计的控制律能够实现对指令信号的良好跟踪,具有较快的响应速度,能够保证系统在不确定存在情况下的稳定性和鲁棒性.     

基于干扰观测器的级联气动肌肉肘关节滑模控制

肘关节的设计和控制是仿人手臂的研究重点。为了得到肘关节的模型,首先搭建测试平台对单根气动肌肉进行静态建模,再建立级联式肘关节的名义模型,采用最小二乘参数辨识得到模型的参数。基于Luenberger干扰观测器设计了滑模控制律。分别采用PID控制、滑模控制和基于干扰观测器的滑模控制对肘关节位置跟踪进行仿真和实验,在仿人手臂末端夹持半瓶矿泉水作为负载和外界不确定性干扰,测试3种控制算法的性能。仿真和实验结果表明,基于干扰观测器的滑模控制位置跟踪精度和鲁棒性均优于滑模控制和PID控制。     

基于在线神经网络的无人机着陆飞行自适应逆控制器设计

基于在线神经网络设计了无人机着陆飞行自适应逆控制器。根据时标分离的原则,将无人机系统分解为快慢不同的四个回路,采用动态逆的方法设计快回路、慢回路和非常慢回路控制器,并且在慢回路和非常慢回路用基于在线神经网络的干扰观测器逼近无人机所受的扰动和动态逆误差,降低了控制器对干扰和模型精确度的要求,增强了控制器的鲁棒性。仿真结果说明所设计的无人机着陆控制器是非常有效的。     

基于神经网络观测器的水下拖体输出反馈姿态控制

针对水下拖体俯仰姿态控制系统设计时无法精确建模、模型具有强烈非线性和不确定性以及不可测外界干扰和角速度等问题,设计了一种基于观测器的补偿控制系统。该系统中两个神经网络独立对动态非线性模型进行在线辨识,分别配合状态观测器和补偿滑模控制器完成对系统状态变量的实时观测与补偿控制。在观测器中加入鲁棒项抑制附加干扰,设计了两种自适应权值更新律以及一种映射修正自适应律以保证系统的稳定性。经Lyapunov理论证明,在满足一定条件下,系统的观测与控制误差均为最终一致有界。仿真和实验结果表明,所设计的补偿控制系统具有良好的自适应性和鲁棒性。     

基于干扰观测器的空天无人飞行器鲁棒飞行逆控制器设计

文中介绍了在高超音速条件下,基于干扰观测器和非线性动态逆控制的方法,对飞行器姿态控制系统的稳定性的研究.首先,根据时标分离的原则,采用动态逆方法设计快回路和慢回路控制器;然后,给出了具有鲁棒稳定性能的干扰观测器控制方案,以克服模型本身的不确定性和外干扰等对系统稳定性的影响.     

基于干扰观测器的运载火箭助推段姿态控制

针对刚体运载火箭助推飞行段的姿态控制问题,提出了一种基于干扰观测器的自适应滑模控制方法。首先,根据姿态动力学模型建立了面向姿态控制的通用模型。其次,针对通用模型中参数不确定性和外界干扰,设计了干扰观测器实时观测后补偿到自适应滑模控制器中,并结合Lyapunov稳定性理论分析了控制器的稳定性。最后,对比传统的PD控制器,在模拟大气环境中进行了姿态控制系统仿真。仿真结果表明,该方法与传统控制方法相比,控制精度和鲁棒性显著提高。     

基于自抗扰滑模理论的倾转旋翼飞行器非线性姿态控制研究

倾转旋翼飞行器具有非定常、非线性、不同通道耦合明显和控制冗余等特性。本文基于分体法和Pitt-Peters动态入流理论建立的非线性模型能够很好模拟该类飞行器气动力学特征。结合自抗扰控制理论、滑模控制理论和动态面控制理论的新型自抗扰滑模控制算法,利用跟踪微分器得到对象姿态角和姿态角速度的指令,利用基于滑模理论的新型滑模扩张状态观测器估计内外部干扰,包括模型误差和多通道耦合等。该新型算法具有对被控对象摄动和内外部干扰适应能力强、参数清晰等优点。不同飞行状态的仿真结果表明,该算法具有较好的控制效果和鲁棒性。     

基于隐式增量动态逆的水下运载器出水姿态控制

显式动态逆控制直接利用非线性对消来实现对系统的精确线性化,但由于实际模型存在不确定性因而会造成在对消过程中存在逆误差,使得控制的鲁棒性难以保证。在解决水下运载器出水运动问题中,由于存在较强的不确定性,显式动态逆控制无法消除逆误差的影响。出水过程中水动力变化剧烈同时海浪强烈作用,因此需要对姿态控制问题进行着重研究。在仿射形式的水下运载器出水运动数学模型基础上,推导并得到了隐式增量形式的动态逆控制律,利用层叠结构思想将系统划分为慢快两个回路。在时标分离的慢快回路基础上,引入状态变化率反馈,设计了不依赖精确数学模型的隐式增量控制律,提高了控制的鲁棒性。基于隐式动态逆相应的控制算法,考虑海浪作用、水动力参数摄动以及测量噪声的影响下,对水下运载器出水姿态进行跟踪控制,验证了控制律的有效性和合理性。     

基于神经网络干扰观测器的导弹飞行控制器设计

利用RBF神经网络的自学习能力,并结合非线性动态逆原理,设计了一种基于RBF神经网络干扰观测器的导弹动态逆控制器。根据时标分离的原则,可将导弹系统分解为快慢不同的四个回路,本文主要对快、慢两个回路分别设计动态逆控制器,并且在慢回路利用RBF神经网络干扰观测器估计导弹所受的扰动,同时,用于在线估计动态逆误差,降低了控制器对干扰和模型精确度的要求,增强了控制器的适应性。仿真结果表明,该控制器具有有效性和鲁棒性。     

系统收敛时间和攻击角度控制的滑模导引律

针对打击机动目标带攻击角度约束的导引律设计问题,采用滑模控制理论、任意收敛时间控制方法和干扰观测器,设计了一种攻击角度和收敛时间控制的导引律。根据弹目相对运动关系,将目标机动和建模误差等视为干扰,构建了考虑攻击角度约束的制导系统状态方程。分析了任意收敛时间控制方法在干扰情况下的性能,采用滑模控制和干扰观测器对任意收敛时间控制方法进行改进,提升鲁棒性。将该方法用于滑模面和趋近律设计中,采用干扰观测器对系统扰动进行估计,基于滑模控制理论,结合制导控制系统状态方程,推导出了收敛时间和攻击角度可控的滑模导引律。相比有限时间收敛导引律,该导引律的收敛时间和攻击角度可直接设定,无需根据制导参数计算。设置不同的目标机动方式以及不同的攻击角度和收敛时间,进行了多场景的数值仿真。结果表明,所提导引律能够有效实现攻击角度和收敛时间控制,并精确命中目标,同时相比现有导引律其制导性能更佳。     

基于鲁棒轨迹跟踪的直/气复合鲁棒控制设计

针对直接力/气动力复合姿态控制问题,将鲁棒轨迹跟踪控制与动态逆控制相结合,设计了一种基于鲁棒轨迹跟踪的直/气复合鲁棒控制姿态控制方法。该控制方法将鲁棒轨迹跟踪控制与动态逆控制有机融合进行虚拟控制设计,在慢回路动态逆设计的基础上引入鲁棒轨迹跟踪控制,抑制直接力控制对气动力控制的干扰,提高系统的鲁棒性。仿真研究表明,所设计的控制算法具有较好的控制效果,能够有效提高系统的鲁棒性。     

基于L1动态逆的自主空中加油对接控制

为实现无人受油机与加油机的自主安全对接,提出基于L1自适应动态逆的无人机自主空中加油对接跟踪控制方法.根据时标分离的原则,将无人受油机的姿态控制分为快、慢回路,采用动态逆方法设计姿态回路控制器,设计L1自适应系统补偿外界气流干扰和系统模型误差,并采用自主空中加油对接段仿真系统对所设计控制系统进行验证.仿真结果表明:该对接跟踪控制系统具有很高的抗干扰能力和鲁棒性,能满足自主空中加油的控制精度要求.     

基于新型扩张观测器的导弹滑模制导律

针对已有滑模制导律未考虑系统量测噪声的问题,提出了基于新型扩张状态观测器的导弹滑模制导律。该方法通过新型扩张状态观测器观测目标加速度并实时补偿滑模制导律,使导弹拦截机动目标时脱靶量更小,提高了拦截性能。仿真结果表明,基于新型扩张状态观测器设计的滑模制导律相较于传统的滑模制导律鲁棒性更强,具有工程实用性,也验证了新型扩张状态观测器的有效性。     

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。     

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。     

基于加速度测量的高超声速飞行器抗干扰控制

针对吸气式高超声速飞行器气动特性复杂且不确定性强的特点,提出了一种基于加速度测量信号,包括内、外双回路设计的反步抗干扰控制方案。外回路在反步法中引入传感器所测加速度信号,并设计非线性干扰观测器对复合干扰进行观测与补偿;内回路设计采用基于奇异摄动理论的动态逆方法,利用Lyapunov理论证明了系统的一致最终有界。该控制方案均基于传感器可以直接测得的信号构成控制,对气动参数不确定鲁棒性强,且通过干扰观测进一步提高系统抗干扰能力。仿真结果表明,反步抗干扰控制方案在强不确定性与外部干扰条件下,可获得理想的控制效果。     

某小型高速无人机纵向控制律

为解决小型高速无人机在高速飞行时因纵向静不稳而导致的常规控制律鲁棒性不足的问题,设计基于角 速率指令内回路的纵向控制律。以某型高速靶机为例进行建模及特性分析,设计常规的阻尼内回路纵向控制律,从 参数不确定性的角度分析低速与高速下控制律的鲁棒性差异,提出以角速率指令内回路作为高速段的纵向控制律, 从时域、频域及鲁棒性3 个方面分析论证指令内回路的适用性,并与常规角速率阻尼内回路的控制律进行对比。结 果表明,该指令内回路更适用于小型高速无人机纵向控制。     

基于DOB的炮管RBF神经网络滑模控制研究

针对坦克炮身管精确定位和平衡问题,提出了一种基于干扰观测器(DOB)的RBF神经网络滑模控制策略。由于炮控身管平衡系统模型中存在某些时变的不确定参数,所以利用RBF神经网络的万能逼近特性来辨识该参数。为了更好地提升系统的抗干扰性能,引入了干扰观测器,对系统外部扰动进行实时观测。通过仿真试验可知,该控制策略有效地提高了系统的稳定性,消除了滑模控制过程中固有的抖振现象,并大大提高了电液伺服系统的跟踪性能,使系统具有良好的鲁棒性。