基于Lyapunov函数的非线性系统自适应容错控制研究

在系统的非线性函数、外界扰动、建模不确定性以及外界未知故障输入上界均未知的情况下,构造了新颖的Lyapunov函数,基于鲁棒白适应观测器设计了新的自适应容错控制器,所设计的自适应控制器可使闭环系统渐近稳定。仿真算例表明了该方法的有效性和优越性。     

考虑目标机动和落角约束的二阶滑模制导律

针对末制导阶段导弹以期望的终端落角攻击高机动目标的需求,将Super-twisting算法与自适应滑模扰动观测器相结合,提出一种满足终端落角约束的二阶滑模制导律。目标机动带来的干扰导致系统扰动的上界未知,将目标加速度视为系统扰动,设计自适应滑模扰动观测器对系统扰动进行在线估计,通过对观测器增益进行自适应调整,克服传统观测器选取增益时依赖扰动上界的缺陷。设计改进的Super-twisting算法作为制导律的趋近律,在降低抖振的同时使制导律可充分利用导弹的过载能力,从而提升系统的收敛速度,解决传统Super-twisting算法中系统状态远离平衡点时收敛速度慢的问题。基于李雅普诺夫稳定性理论,证明该制导系统能在有限时间内收敛。数学仿真结果表明：自适应滑模扰动观测器和所设计制导律有效,自适应滑模扰动观测器能够准确跟踪系统扰动,所设计的制导律能够满足期望的终端落角约束,且具有较高的命中精度,脱靶量小于0.2 m。     

基于非线性函数的高超声速飞行器容错控制

本文针对存在外部扰动、模型参数不确定性和执行器故障情形下的高超声速飞行器跟踪问题进行了研究分析。首先,引入辅助误差变量,将反馈线性模型转为带干扰的一般多变量二阶系统。其次,基于被动容错思想,通过引入一个新型的连续可微的非线性函数,采用自适应技术估计执行器故障信息,设计了自适应非线性故障容错控制器,并借助于Barbalat引理和李雅普诺夫理论对闭环系统的稳定性进行了证明。最后,对所设计的控制器进行模拟仿真,结果表明所设计的控制器具有强鲁棒性和容错能力。     

基于深度学习的高超声速飞行器再入预测校正容错制导

针对故障条件下高超声速飞行器的容错制导问题,提出一种基于深度学习的预测校正容错制导算法。在纵向制导律设计中,求解故障下满足配平要求的攻角剖面和升力、阻力系数;构建并训练输入端包含升力、阻力系数变化量的深度神经网络来预测落点,以避免传统预测校正制导算法中大量的积分运算;侧向制导采用基于航向角误差走廊的倾侧角反转逻辑;构造扩张状态观测器对气动参数变化量进行估计,实时输入深度神经网络。仿真结果表明,所设计的容错制导算法制导精度高、实时性好,且在故障和参数摄动条件下能实时解算出满足飞行要求的制导指令。     

高超声速飞行器舵面故障Nussbaum增益自适应容错控制

针对双舵面的高超声速飞行器的纵向模型,并且考虑到舵面故障和系统参数不确定的问题,设计自适应容错跟踪控制器。首先,对于高度子系统,由于系统中存在不确定量,对其参数化并设计自适应估计律,再通过反馈线性化设计理想控制信号。其次,考虑到舵面故障,根据推导得到的容错参数与故障参数的匹配条件,得到对容错参数的约束条件,并且运用Nussbaum增益函数自适应估计由舵面故障引起的不确定控制方向。自适应容错高度跟踪控制律设计完成后,运用Lyapunov稳定性理论验证了整个闭环控制系统的稳定性。同样的控制方案也可被应用在速度跟踪控制器的设计上。最后,仿真结果进一步说明控制器设计的合理有效性。     

基于自适应模糊神经网络的非线性系统鲁棒故障诊断

针对一类非线性闭环稳定系统，在考虑噪声干扰和系统参数不确定误差条件下，用自适应模糊系统进行非线性补偿，提出了一种基于自适应模糊状态观测器实现状态观测和故障检测，再由RBF神经网络故障逼近器实现故障在线跟踪的鲁棒故障诊断方法。为确保观测器和诊断系统的鲁棒性，给出了闭环系统在有界噪声干扰和系统不确定误差下的稳定性定理，并进行了证明。     

基于扰动观测器的机载光电稳定平台自适应指数时变滑模控制

针对考虑载机干扰、摩擦力矩和参数不确定性等扰动因素影响的机载光电稳定平台高精度控制问题,提出了一种基于非线性扰动观测器的自适应指数时变滑模控制方法。该方法利用非线性扰动观测器观测系统的聚合不确定性,用来抵消外界扰动和参数不确定性对系统的干扰。在此基础上,设计自适应指数时变滑模控制器,实现了光电稳定平台伺服系统在残余聚合扰动影响下的期望角位置转动的全局鲁棒控制,该方法不需要确定聚合不确定性的上界信息,同时避免了普通自适应滑模的切换增益过度自适应问题,最终通过李雅普诺夫稳定性定理证明了闭环系统的全局渐近稳定性,系统角位置最终渐近收敛到期望角位置。数值仿真和样机测试结果表明,在外界扰动和参数不确定性的影响下,该方法能够实现系统的高精度角位置控制。     

基于气动参数辨识的飞控系统传感器故障估计

气动参数的不确定性使得飞行器表现出明显的模型时变特点,此类系统的故障诊断问题是一个难点。以无人机纵向运动为研究对象,提出一种基于气动参数辨识和迭代学习的传感器故障估计方案。将增广容积卡尔曼滤波（ACKF）算法用于气动参数估计,实现飞机模型的在线辨识。故障一旦发生,将辨识得到的气动参数用于局部包络建模,并利用迭代学习算法构造传感器故障估计器。此外,为提高故障的迭代收敛速度,提出一种基于扩张状态观测器(ESO)思想的迭代学习算法。故障仿真实验表明了所提方法的可行性和有效性。     

变体飞行器故障检测与容错控制一体化设计

针对一类后掠翼可变的变体飞行器,考虑同时存在状态时滞和随机丢包的网络环境,基于切换系统理论,研究了变体飞行器闭环故障检测滤波器的设计问题。将变体飞行器建模成以高度、马赫数和后掠角为参变量的切换系统。为了保证系统能够有效检测出系统故障并且跟踪指令信号,基于一体化方法,设计基于模态依赖观测器的故障检测滤波器和基于残差估计的输出容错控制器。通过多Lyapunov-Krasovskii函数方法和平均驻留时间方法分析系统在异步切换情况下的稳定性。以线性矩阵不等式的形式给出满足给定性能指标滤波器和控制器存在的充分条件。通过仿真验证了所提方法能够有效检测出故障,输出信号能够准确跟踪指令信号,且在不确定情况下具有较好的鲁棒性。     

基于小波动态神经网络的非线性系统鲁棒故障检测

针对一类满足Lipschitz条件的非线性系统,采用小波动态神经网络设计非线性观测器,以实现系统的实时鲁棒故障检测。通过小波网络逼近非线性项提高状态估计的精度,并在动态网络中加入鲁棒项增强了对不确定干扰的鲁棒性。同时采用RBF神经网络(RBFNN)对残差序列进行实时预测,实现了故障预报功能。文中证明了观测器设计的稳定性和鲁棒性,仿真示例验证了该方法的有效性。     

基于模糊观测器的直流电动机故障诊断

给出了一种基于模糊观测器的直流电机的故障诊断方法.讨论了非线性系统、模糊观测器设计的稳定性(特征值)约束条件的线性矩阵不等式(LMI).用T-S模型描述非线性系统,对非线性系统的每个局部线性模型设计一个观测器,融合各局部观测器得到非线性系统的模糊观测器.给出了非线性系统状态故障的检测与隔离方法,并将该方法应用于直流电动机的故障诊断中.     

基于改进LuGre摩擦模型的双旋弹丸固定舵翼滚转位置鲁棒自适应控制算法

针对双旋弹丸舵翼滚转位置系统存在非线性摩擦、不确定性参数以及时变扰动等问题,提出一种基于连续可微LuGre摩擦模型的鲁棒自适应控制策略。以基于永磁同步发电机为电磁执行机构的舵翼滚转位置控制系统为研究对象,建立包含改进摩擦模型的系统非线性数学模型。通过对未建模扰动的上界进行自适应估计,在控制器中设计扰动补偿鲁棒反馈项将其补偿,降低扰动对控制性能的影响。对系统不确定性参数、摩擦状态量进行在线自适应估计,并结合摩擦补偿设计自适应控制律,降低系统对参数不确定性和非线性摩擦的敏感度。通过Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统的全局稳定性。仿真结果表明：该方法能准确地对模型参数、非线性摩擦状态以及扰动进行估计和补偿,具有控制精度高、稳定性好和鲁棒性强等优点。     

非线性时滞系统的鲁棒完整性容错控制

基于观测器方法，研究了一类具有状态滞后和不确定性的非线性系统的鲁棒完整性容错控制问题。非线性函数满足Lipschitz条件。利用Lyapunov稳定性理论，针对传感器发生故障情况，提出了系统渐近稳定的充分条件和相应的鲁棒完整性容错控制器的设计方法。结果以LMI形式给出，易于求解。最后的数值算例和仿真结果证明了该方法的有效性。     

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。     

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。     

火箭炮在安装平台耦合干扰下的输出调节问题研究

为了抑制火箭炮位置跟踪控制中安装平台耦合动力学和运动学因素对控制精度的影响,建立了基于永磁同步电机(PMSM)的一体化系统数学模型,并将输出调节方法应用到该问题的研究中,针对输出调节方法需要已知外部干扰信号的频率信息和自适应内模收敛速度慢的局限,设计了综合频谱分析、状态观测器和不变流形的反馈控制策略,解决了实时估计外部信号频率问题。仿真分析和试验结果表明,该控制策略抑制外部扰动影响效果明显,提高了火箭炮跟踪精度和稳定性。     

基于状态检验的捷联惯性/星光/卫星组合导航容错技术研究

当星光导航或者卫星导航信息出现故障时,捷联惯性/星光/卫星组合导航系统组合精度将严重下降.针对该问题,本文提出了一种基于状态X<'2>检验的容错捷联惯性/星光/卫星组合导航算法,设计了状态X<'2>检验的故障检测方法,提出了组合导航系统的故障诊断和容错导航算法.利用仿真试验对所提算法进行了验证,结果表明基于状态X<'2>检验的容错捷联惯性/星光/卫星组合导航算法是可行和有效的,能够有效提高组合导航的精度和可靠性.     

基于ESO的运载火箭姿控喷管故障辨识设计及实现

针对基于喷管开关控制的运载火箭姿控系统故障,提出了一种基于控制效果的喷管故障辨识方法。在对特定喷管配置和轴对称运载火箭模型研究基础上,利用扩张状态观测器实时估计箭体所受的总力矩,进而根据估计结果进行故障判别和极性纠正。仿真结果表明,以ESO为观测器的故障辨识设计方法可有效判别出姿控喷管的极性故障,并能够通过策略设计进行极性纠正,具有较强的工程应用价值。     

一种故障重构技术在导弹系统故障诊断中的应用

针对导弹姿态控制系统的故障情况,阐述了一种利用基于滑模观测器的故障诊断方法.该方法主要是对保持观测器处于滑动模态的等效输出注入进行分析.通过对观测器输出的正确分析,可以达到对故障的正确估计,避免故障误报和漏报.通过一仿真算例,证明了该方法的有效性.     

基于径向基函数和自组织映射的导弹控制系统健康状态评估

传统导弹武器装备健康状态评估方法严重依赖设计人员与产品专家的经验与水平,效率低、准确度差.针对导弹的控制系统,提出基于径向基函数(RBF)网络观测器和自组织(SOM)网络的健康状态评估方法.利用基于RBF网络的自适应故障观测器计算输出信号的残差以及不同工作状态下的自适应判别阈值,通过比较残差和阈值实现故障检测;利用基于...