欠驱动刚体航天器奇异避免的反步姿态控制

为了完成欠驱动刚体航天器(UCRS)姿态系统的稳定控制,使得UCRS全程稳定飞行,本文提出了一种奇异避免的反步控制(SABSC)方法.首先,对于已知的UCRS系统的动力学模型和利用(w, z)参数表述的运动学模型,本文通过构造合适的李雅普诺夫函数,推导得到了两个驱动轴角速度理想的函数表达式,确保了姿态系统参数的一致收敛;其次,在理想姿态角速度的基础上,借助于重构期望的李雅普诺夫函数,设计得到了奇异避免的反步控制器;最终,为了检验本文提出的SABSC的性能,进行了数值仿真实验,实验结果表明本文提出的控制器具有较好的控制性能.     

轧机速度系统积分反步控制器的研究

本文给出了轧机速度系统的积分反步控制器设计方法,此方法通过逐步修正算法设计镇定控制器,实现系统的全局调节或跟踪．在每一步把状态坐标变换和一个已知Lyapunov函数的虚拟控制系统的镇定函数等联系起来,最终得到一个控制李稚普诺夫函数(clf).然后．基于上述方法设计了直流电机驱动的轧机速度系统非线性反馈控制器,用来说明积分反步法也适用于线性系统、仿真研究结果表明．本文所设计的反馈控制器使闭环系统稳定,且使系统具有良好的跟踪性能。     

基于对偶四元数的卫星主从式编队姿轨跟踪的优化控制

在对偶四元数的框架下研究了主从式编队卫星相对姿态和相对位置跟踪控制的优化问题.首先,给出了用对偶四元数描述的编队卫星六自由度的相对运动模型.接着,把系统模型拆分为标称系统和扰动系统,对于标称系统,使用李雅普诺夫优化控制技术和轨迹跟踪优化的方法来得到非线性系统的次优解,而对于扰动系统,利用滑模控制来确保闭环系统的鲁棒性,为此把最优控制和滑模控制结合起来提出了一种优化的积分滑模控制器,并通过李雅普诺夫方法严格地证明了整个闭环系统的全局渐近稳定性.最后,通过数学仿真来验证设计方法的有效性和可行性,结果表明本文的方法能够实现编队卫星姿轨跟踪的精确控制,收敛速度较快,得到的性能指标更小,且对模型参数不确定性和外部有界干扰具有较强鲁棒性.     

基于广义预测控制的船舶编队

针对多船舶之间的编队合作问题,对船舶的编队控制进行研究。利用广义预测控制方法在船舶运行中对理想路径曲线进行预测,得出船舶的运动控制策略;通过运用领导-跟随者编队方法,在Cartesian坐标系下建立船舶编队控制模型,基于这种模型建立一系列船舶航迹约束,得到船队跟随者成员的控制策略。同时在船舶运行过程中,加入风浪的扰动,进行模拟仿真,得到船队的运行轨迹。     

一种船队编队控制的backstepping 方法

针对多船舶之间的协同合作问题,对船舶的编队控制进行了研究.通过运用领航者-跟随者方法,选择在Cartesian坐标系下建立新的船队编队控制模型,基于这种模型,利用反步技术和李亚普诺夫理论设计了一种可使船队按期望队形航行的船队编队控制器.通过考虑领队船舶与跟随船舶的航向角误差,保证了跟随船舶航向角的稳定性,从而避免其在航行过程中不断振荡.最后对所设计的控制方法的正确性及有效性进行了仿真验证.     

基于命令滤波反步的AUV轨迹跟踪控制

针对具有未建模动态及未知扰动的自主水下机器人(AUV)轨迹跟踪问题,考虑执行器饱和状况,提出了一种新型的命令滤波反步控制策略。首先,利用命令滤波器处理系统未建模动态及未知扰动,并基于反步法设计系统虚拟控制律,有效降低了控制策略的复杂度;然后基于李雅普诺夫(Lyapunov)稳定性理论,证明了闭环控制系统的稳定性;最后,利用仿真验证了所提控制策略的跟踪性能。仿真结果表明本文所提控制策略在模型参数不确定性的情况下,仍能实现对目标轨迹的有效跟踪。     

基于积分反步法的轧机速度系统控制器设计

本文给出了基于积分反步法的控制器设计方法，该方法通过逐步修正算法设计镇定控制器，实现系统的全局调节或跟踪。每一步把状态坐标变换、一个给定的李雅普诺夫函数和虚拟控制联系起来，最终得到一个控制李雅普诺夫函数(clf)。基于上述方法，对直流电机驱动的轧机速度系统进行了反馈控制器设计。仿真研究结果表明，本文所设计的反馈控制器使闭环系统稳定，系统具有良好的跟踪性能。     

基于李雅普诺夫指数的离散混沌系统的控制研究

讨论了通过改变离散混沌系统的李雅普诺夫指数对离散混沌系统进行控制的一种方法。离散混沌系统的李雅普诺夫指数可按需要配置为负值，从而使系统收敛到任意的期望点上，仿真和实验结果表明，该控制方法是有效的，可以实现系统的快速稳定。     

基于滤波反步法的无人直升机轨迹跟踪控制

针对无人直升机模型阶数比较高,设计常规反步法控制器时面临着对虚拟控制输入信号求导过程较为繁琐的缺陷,提出一种基于滤波器反步法的控制方法.首先,通过滤波器而非直接解析地对虚拟控制量求导,从而显著简化了反步控制器的设计过程,而且由于导数是通过积分过程而非微分得到,大大降低了测量噪声的影响;然后,基于李雅普诺夫稳定性理论证明了补偿跟踪误差是全局指数稳定的;最后,通过仿真结果进一步验证了所提出方法的稳定性和有效性.     

基于人工势场和模糊规则的多水下机器人队形控制方法

人工势场法是常用机器人队形控制方法之一,它的基本原理是将机器人看做质点,通过势场作用于质点的力来规划机器人的运动;基于人工势场的队形控制方法大都是针对这种质点模型提出的,不能直接应用于多水下机器人系统,由此,提出一种人工势场和模糊规则相结合的多水下机器人队形控制算法;首先定义一组势函数,然后根据水下机器人的运动特性,设计一个模糊控制器,将势场力映射为水下机器人的期望速度和航向角;以三个水下机器人组成三角形队形为例,进行了仿真实验;实验中,初始位置散乱的水下机器人较快地形成队形,并稳定地保持队形行进,证明了该算法的可行性和有效性。     

基于领航位置信息的AUV三维编队控制方法

研究了自治水下机器人（Autonomous Underwater Vehicle,AUV）三维环境中编队控制问题,应用领航一跟随式队形控制方法,仅利用领航者的位置信息及期望编队队形得到虚拟机器人的航行轨迹及速度信息,作为跟随者的航行参考量,应用反步及滑模控制方法为跟随者设计自适应控制律,使其轨迹收敛于虚拟机器人的轨迹,从而与领航者保持期望位姿关系。随后,在具体AUV动力学模型上,利用MATLAB／SIMULINK平台进行了编队控制的仿真研究,实现了预期的控制效果,验证了算法的有效性及实用性。     

基于一致性的多无人机编队算法研究

多无人机协同编队是无人机技术发展的重要方向,相比于单架无人机,编队协同能够增大搜索面积,提高无人机执行任务的效率;为了提高编队控制算法的控制效果和执行效率,以一致性理论为基础,针对无人机的特点和实际飞行情况,设计了改进的一致性编队控制算法,对一致性变量的边界问题进行平滑设计以及限幅处理,设计了σ-范数来调整合适的控制量,通过分段规划获得最佳的轨迹控制效果,并在控制协议中加入对目标点控制,同时对控制算法中的参数进行优化设计,从而实现无人机一致性的稳定控制;最后根据无人机领航—跟随的控制逻辑设计了一致性编队算法,实现了不同紧密编队队形任务;仿真结果表明了经过改进的一致性编队控制算法的有效性。     

基于双移动信标的多机器人编队控制算法

针对多机器人在未知环境下的编队控制问题,提出了一种基于双移动信标的多机器人编队算法.该方法在以两个移动信标机器人为领航机器人的基础之上,设计了基于超宽带测距技术的多机器人定位模型,通过摔制从机器人的位姿状态,实现多机器人编队控制,并且设计了多传感器数据融合算法,有效提高多机器人编队的精度.该方法解决了多机器人在未知环境中的编队控制问题,提高了多机器人编队控制的精度.仿真结果表明了该方法的可行性和有效性.     

基于势函数的多机器人系统的编队控制

提出了一种基于势函数的、能够有效地对多机器人系统的编队队形进行稳定性分析和分布控制的方法．文章通过选择适当的、与目标和结构相关的势函数,利用图论知识和李亚普诺夫稳定理论,设计了一种新颖的能够稳定机器人编队队形并有效跟踪目标的分布控制律,并给出了多机器人系统编队队形稳定及控制问题有解的充分条件．算例仿真说明了这种控制方法的有效性．     

基于SSA-模糊PID的AUV姿态控制研究

针对AUV高精度、高稳定性姿态控制的提升需求,提出一种结合麻雀算法(SSA)和模糊PID控制的姿态控制器。采用麻雀算法对模糊PID控制器参数进行优化,并将寻优后模型用于算法的反馈补偿,有效解决了模糊PID控制过度依赖经验,难以应对水下复杂工况的问题。仿真结果表明,SSA-模糊PID控制器在AUV姿态调节中表现出较传统模糊PID控制器更好的响应速度和抗干扰能力,有效改善了AUV姿态控制性能。经实际应用验证,控制器在复杂工况下可快速收敛至期望姿态并维持稳定。     

基于ODDD水下机器人故障诊断方法

近年来数据挖掘技术的快速发展使得利用水下机器人作业过程中积累的大量数据进行故障诊断成为可能;基于数据挖掘的故障诊断技术能够从数据中获取潜在的诊断知识;针对水下机器人推进器系统数据特征,提出一种基于聚类和距离的离群点检测方法(outlier detection based on dbscan and distance,ODDD);首先,对数据进行粗聚类,然后采用剪枝规则进行离群点检测,来实现故障诊断;仿真实验结果表明算法能够实现水下机器人快速有效的故障检测.     

UWSNs中基于AUV移动的覆盖盲区修复算法

提出了一种水下无线传感器网络(UWSNs)中基于自主水下航行器(AUV)移动的覆盖算法。首先将要覆盖的区域网格化,然后以适当的策略遍历各个小格,从而实现盲区的覆盖修复。该算法克服了水下环境复杂未知、覆盖场景多样化而难以可靠覆盖的问题,同时使得AUV路径移动消耗最小化。文中还对3D场景和多AUVs协同等情况进行了分析和探讨。仿真实验表明,该算法在覆盖盲区规则、不规则或不连续等场景下均有较好的表现。     

基于目标一致算法的导弹编队控制与仿真

导弹的突防性能是衡量导弹优劣的核心技术指标,如何提升导弹的突防能力受到世界各国的高度重视。为了提升导弹的突防概率,可以采用导弹编队协同作战的方式,实现导弹的密集临空,对敌实施饱和攻击,最终实现导弹突防能力的提升,并且多弹编队对大型目标的毁伤效果更加明显和高效。为了提高导弹编队的协同作战能力,围绕导弹编队协同的概念与模型,开展编队控制的理论与仿真研究,设计了基于目标一致算法的编队方法,实现了编队成员的协同控制,利用MATLAB进行了相关的仿真,分别调整导弹方向控制参数和速度控制参数,对比不同参数状况下导弹编队飞行状态变化,获取最佳状态控制参数,实验验证了算法的有效性。     

基于多种群遗传算法的检测器生成算法研究

有效的检测器生成算法是异常检测的核心问题, 针对现有算法存在检测率低、匹配阈值固定、检测器集合庞大等问题, 本文提出了基于多种群遗传算法的检测器生成算法, 根据形态学空间的分析和覆盖问题原理, 自体集根据特征进行划分, 各个种群根据划分独立按遗传算法进化, 最后求得所有检测器种群的并集得到成熟的检测器. 所提出的算法有效降低检测器的冗余度, 减少检测器规模, 保持检测器的多样性; 并利用 maxSelf 实现匹配阈值 r 的自适应, 适用于多种匹配规则, 减小了阈值设置的局限性, 给出了算法的检测率高于传统算法的理论证明, 并通过实验验证了算法的有效性. 另外, 通过统计算法的时间复杂度, 证明算法时间复杂度没有明显增加.