输入受限下的四旋翼无人机鲁棒容错控制

针对四旋翼无人机(UAV)在输入受限情况下的执行器故障和干扰问题,提出了一种鲁棒容错控制方法.首先建立了包含执行器故障、输入受限以及外界干扰的四旋翼UAV位置模型和姿态模型;然后分别对位置环和姿态环进行了分析,采用滑模滤波器对虚拟控制指令滤波,并利用模糊系统逼近法估计出不确定项,设计了鲁棒容错控制律;最后证明了位置环和...     

四旋翼飞行器模型参考自适应容错控制

针对四旋翼飞行器执行器发生故障同时存在扰动时的姿态控制问题,设计了一种基于模型参考自适应(MRAC)的容错控制器。通过分析四旋翼飞行器的动力学特性,将执行器故障以加性因子的形式加入系统模型中,得到执行器故障下的动力学模型。所设计控制器的自适应律由参考模型和执行器故障下的模型的误差信号驱动,可实现较好的姿态控制。利用Lyapunov的分析方法证明了所设计控制器的渐进稳定性,最后在Matlab下进行了仿真实验。仿真结果表明,系统能克服扰动且在执行器故障下可良好地跟踪参考姿态角,验证了该算法的可行性和有效性。     

基于反步法的四旋翼无人机自适应控制研究

文中设计了基于反步法的自适应控制器,来解决无人机在外界干扰情况下的姿态和位置控制稳定性问题.针对"X"型无人机进行动力学建模,将其转换为具有外界干扰的严反馈形式.将系统分为位置子系统和姿态子系统,结合反步控制,运用Lyapunov函数递推出使系统稳定的自适应律和各通道的控制律,再通过推出的通道控制律反解出期望的姿态角,...     

共轴八旋翼无人机神经自适应滑模控制设计

针对共轴八旋翼无人机位置与姿态的跟踪控制问题,在充分考虑模型不确定性及外部干扰的情况下,提出一种神经自适应滑模控制方法.首先,将共轴八旋翼无人机动力学系统分为两个子系统,即全驱动子系统和欠驱动子系统.然后,运用神经网络对模型参数不确定部分和外界干扰项进行估计,设计一种合适的滑模控制器,根据所设计的控制器和Lyapuno...     

基于自适应动态规划的一类非线性系统的容错控制器设计

针对存在执行器故障的一类仿射非线性系统,基于自适应动态规划方法,提出了一种新型的容错控制器。利用故障观测器估计执行器故障,并利用故障信息构建一个改进型的性能指标函数,将容错控制问题转化为最优控制问题。同时使用策略迭代(PI)算法,通过构造评价神经网络来求解HJB方程,获得近似最优容错控制律,并且基于李雅普诺夫函数,证明该容错控制器可以确保闭环系统渐近稳定。最后,通过仿真验证了该方法的有效性。     

基于积分滑模控制的飞行器主动容错控制技术研究

基于容错控制和积分滑模控制理论的研究,对飞行器姿态进行控制,使其具有容错性能。飞行器模型考虑一类具有不确定性以及可能存在执行器故障的非线性系统,针对该系统设计积分滑模控制器,使系统即使在执行器故障情况下也能保持较理想的控制特性。同时也对该系统分别设计基于Lyapunov直接法和常规滑模理论的控制器,便于仿真验证中作为比较。在有无执行器故障的情况下,观察3种控制对状态变量的影响效果,比较常规滑模和积分滑模控制下的抖振情况,结果表明积分滑模控制在控制效果和减弱抖振方面表现更好。     

不确定系统的鲁棒容错H∞控制

针对不确定线性连续系统,研究了执行器失效情况下的鲁棒容错H∞控制问题.利用LMI,给出了不确定线性系统对任意执行器故障均保持渐近稳定且满足给定干扰衰减指标的鲁棒容错H∞控制器存在的充要条件,讨论了参数不确定线性系统的鲁棒容错H∞控制器的设计问题.根据凸优化理论,进一步给出了鲁棒容错最优H∞控制器的线性凸优化设计算法和设计步骤.采用所设计的状态反馈控制器,当任意执行器出现故障时,闭环系统仍保持渐近稳定且满足给定的干扰衰减性能指标.数值仿真例子验证了该设计方法的可行性和有效性.     

变负载四旋翼无人机的轨迹跟踪控制器设计

四旋翼无人机固有的欠驱动和强耦合特性使得其轨迹跟踪控制器设计成为难点。针对模型不确定和外界干扰的情况,基于内外环控制结构的思想设计变负载四旋翼无人机的轨迹跟踪控制器。设计了一种自适应滑模控制器,在外环中完成轨迹跟踪并生成期望的升力和姿态角;采用自抗扰控制技术设计内环控制器用于跟随期望的姿态角。在外界干扰下的轨迹跟踪仿真结果表明所设计的控制器具有良好的有效性和鲁棒性。     

基于事件触发的多智能体系统自适应容错控制

针对事件触发机制条件下具有执行器加性与乘性故障的领导-跟随线性多智能体系统的容错一致性问题,文中综合利用自适应控制思想和李雅普诺夫函数的方法对其进行研究。根据多智能体系统的拓扑结构建立集跟随多智能体执行器故障与事件触发机制于一体的闭环系统数学模型;基于自适应思想设计自适应容错控制律,以实现跟随多智能体节点执行器故障的主动容错控制;通过引入事件触发机制对传输信号进行筛选,以节约网络资源,并通过仿真算例验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于积分滑模和ESO的四旋翼无人机容错控制

针对四旋翼无人机桨叶损伤故障的位置和姿态控制问题,设计一种基于积分滑模法和扩张状态观测器(ESO)的四旋翼无人机主动容错控制系统.建立了执行机构损伤故障下的无人机非线性模型,采用抗干扰能力较强的滑模控制法(SMC)设计姿态内环和位置外环基本控制器;为减小系统的稳态误差,引入积分环节,构造出积分滑模控制器;通过采用边界层方法,抑制滑模控制算法本身的抖振效应;利用ESO实时估计出系统的内、外总扰动和执行机构损伤干扰并对控制量进行补偿.李雅普诺夫稳定理论验证了该控制系统能够快速收敛达到稳定,数值仿真验证了所设计控制系统的有效性和鲁棒性.     

一种全局稳定的四旋翼无人机移动目标跟踪控制

针对地面目标机动不确定和风扰动条件下的四旋翼无人机目标跟踪问题,提出了一种全局稳定的控制策略。控制系统分为位置和姿态两个子系统。位置控制部分针对缺少目标与载机的相对速度问题,设计了输出有界的基于观测器的滑模控制器,且其输出能够保证所生成的期望姿态指令有界;设计了基于四元数的姿态控制器,通过增加非线性切换项,加快了动态跟踪速度,并得到了整个位置-姿态系统的稳定性证明。建立了风扰动模型,进行了目标机动情况下的跟踪飞行仿真,得到了满意的跟踪效果。     

考虑约束的卫星抗扰反步姿态控制

针对具有不确定性、外干扰及饱和约束的卫星非线性姿态跟踪问题, 将约束反步法与状态观测器相结合, 提出分块自适应抗扰反步控制器。卫星模型由修正罗德里格参数进行描述。利用带参数投影的非线性扩张状态观测器对时变的“总干扰”项进行在线估计补偿, 以提高反步控制器的鲁棒性。在设计反步控制器时, 引入指令滤波器和修正跟踪误差信号以施加系统状态和执行器的饱和限制, 同时较容易获得虚拟控制导数, 并且放宽了干扰估计律投影算子的投影集范围。Lyapunov理论证明了闭环系统在非线性阻尼的作用下输入-状态稳定。对比仿真表明, 与传统自适应反步法相比, 所提出的控制器具有更高的姿态跟踪性能和干扰估计精度。     

一类非线性不确定时滞系统鲁棒容错控制

研究一类不确定非线性时滞系统的鲁棒容错控制问题.针对不确定非线性时滞系统,基于执行器连续型增益故障模式,利用Lyapunov-Krasovskii泛函方法和线性矩阵不等式方法,推导了当一类非线性不确定系统满足一定范数有界条件时,闭环系统时滞无关鲁棒容错控制器存在的充分条件,并给出了状态反馈鲁棒容错控制器的设计方法.将所设计的状态反馈控制方法应用于某一非线性不确定时滞系统,仿真结果表明设计的控制器不仅使得该故障系统对于执行器故障具有完整性,并且能达到给定的H∞性能指标,从而验证了所提出方法的可行性和有效性.     

基于滑模反步法的HSV被动容错控制设计

针对高超声速飞行器(HSV)无动力再入过程中舵面发生损伤故障的情况,设计了一种基于滑模反步法的姿态被动容错控制器。以公开的Winged-Cone飞行器非线性动态模型及其气动力与力矩为基础,对非线性模型进行时标分离处理,将姿态控制系统分解为姿态角速率与姿态角的快慢双回路系统。并以反步法为基础,结合滑模控制与动态面技术设计了被动容错控制器。通过Lyapunov稳定性分析以及数值仿真可知,所设计的被动容错控制器可以在没有任何损伤故障信息的情况下,保障姿态控制系统的稳定性与鲁棒性。     

基于反步自适应技术的四旋翼无人机执行器故障问题研究

四旋翼无人机是一个具有多变量、强耦合、强非线性特性的欠驱动非稳定被控对象,快速准确地进行故障诊断对实现无人机安全飞行具有重要意义。基于Newton-Euler运动定理建立四旋翼无人机动力学方程,针对四旋翼无人机执行器故障基于反步法、Lyapunov理论结合自适应技术推导出自适应律,反解出滚转角、俯仰角的期望值,从而进行在线故障估计,取代用于故障重构的观测器,较好地实现执行器容错控制。通过仿真实验验证了本文所提的反步自适应容错控制方法的有效性。     

基于反步法的四旋翼飞行器自适应滑动模态控制

针对四旋翼飞行器非线性模型系统参数不确定性和外界干扰随机性的控制问题,提出一种基于反步法的自适应滑模控制器设计方法。将四旋翼飞行器动力学模型进行简化分解为欠驱动和全驱动两个部分;对相应的不确定性进行估计,选取适当的Lyapunov函数,采用反步的方法回馈递推得到自适应滑模控制律,从而提高飞行器对外界环境变化自适应能力。依据该方法在Matlab/Simulink环境下进行控制器设计并完成仿真验证。结果表明,基于反步法的四旋翼飞行器自适应滑动模态控制方法比非自适应控制方法具有更好的适应性和鲁棒性。     

基于观测器的四旋翼飞行器自适应滑模姿态控制

针对存在建模不确定性和外部干扰时四旋翼飞行器的姿态控制问题,提出一种基于观测器的自适应滑模控制算法。在建立四旋翼飞行器姿态误差动力学模型的基础上,通过全局渐近收敛观测器获取系统的未知状态反馈量,利用自适应滑模控制抑制系统的不确定性和干扰,构建一种基于观测器的自适应滑模姿态控制器。基于Lyapunov的稳定性分析表明,该方法的跟踪误差是一致最终有界的。数值仿真实验结果表明,与现有滑模控制方法相比,所提方法具有更好的姿态跟踪性能和较高的抗干扰鲁棒性,能有效保证飞行器的姿态跟踪控制性能。     

基于中心对称多胞体的四旋翼无人机执行器故障检测

本文针对四旋翼无人机姿态控制系统执行器发生的故障,设计未知输入观测器并基于中心对称多胞体实现故障检测.首先,利用泰勒展开对无人机非线性系统模型进行离散化处理,将执行器故障项视为干扰项,利用未知输入观测器来进行干扰解耦;其次,采用中心对称多胞体计算检测的残差阈值,通过比较四旋翼无人机系统产生的执行器故障残差与阈值区间完成故障检测;最后,基于MATLAB仿真平台,验证了所提出的无人机姿态控制执行器系统的故障检测的有效性.     

基于自适应反演滑模的四旋翼无人机抗风研究

针对四旋翼无人机易受风扰,影响控制精度的问题,提出了一种自适应反演滑模轨迹跟踪控制策略,基于NewtonEuler建立在紊流风场下的四旋翼无人机动力学模型,将控制系统分成姿态子系统■和位置子系统(x,y,z),引入过渡控制律,实现欠驱动耦合控制,解算出理想姿态,滑模控制抑制风场对四旋翼无人机的影响,反演控制来设计镇定控制项,利用Lyapunov理论证明了闭环系统的稳定性,通过MATLAB仿真,仿真结果表明所设计的控制器收敛速度快,响应时间较短,鲁棒性强。     

四旋翼无人机的滑模自抗扰姿态控制器设计

针对四旋翼无人机姿态控制过程中存在模型不确定和外界风干扰的问题,提出了一种内外环控制算法.内环设计了自抗扰控制器,利用扩张状态观测器以及非线性状态误差反馈控制器实时估计和补偿系统的总扰动;外环设计了非奇异终端滑模控制器来提高系统的响应速度;并对内外环的控制算法进行了稳定性证明.由姿态角跟踪仿真结果表明,所设计的控制器具...