考虑执行器性能约束的刚体航天器鲁棒姿态跟踪控制

针对存在模型不确定性、外界干扰力矩和执行器性能受限等约束条件下的刚体航天器姿态跟踪控制问题进行研究,并基于滑模控制、反步控制、自适应控制、辅助系统和动态面控制等方法设计相应的鲁棒姿态跟踪控制算法.利用自适应控制实现了对具有多项式形式上界函数的系统未知不确定性进行在线估计和补偿;通过建立描述执行器动态特性的低通滤波模型,并结合辅助系统方法,以确保执行器输出控制力矩的幅值及其变化率均满足一定的饱和约束;通过引入动态面控制法,避免期望虚拟控制信号的一阶导数项直接出现在控制器中,简化了闭环姿态跟踪控制器的设计形式.最后,通过数值仿真验证了所提出控制算法的有效性和可行性.     

飞翼飞行器的操纵面故障自适应补偿控制

本文针对具有操纵面卡死、失效故障以及执行器饱和的飞翼飞行器纵向运动,考虑系统的预定动态性能,提出了一种自适应反步补偿跟踪控制方案.设计预定动态性能(prescribed performance bound,PPB)边界以保证系统的跟踪误差,采用二阶指令滤波器限制执行器的饱和,通过控制分配避免执行器故障后对横侧向运动的影响.所设计的自适应反步补偿跟踪控制律能够保证系统对参考信号的渐近跟踪.仿真结果表明了本文方法的有效性.     

双电机同步驱动伺服系统故障诊断与容错控制

本文针对双电机同步驱动伺服系统中执行器失效会导致系统性能下降甚至失稳的情况,提出了一种基于自适应滑模的故障诊断和容错控制策略.该方法通过设计各电机转速的自适应滑模状态观测器,在线估计各执行器的失效因子:当单个执行器部分失效时,通过自适应的方法调整控制器增益;当单个执行器全部失效时,重构系统的控制律.对于系统中存在非匹配不确定项的情况,提出在期望虚拟信号中引入基于扩张状态观测器的补偿项抑制方案;利用Lyapunov理论证明了闭环系统在正常和故障状况下的稳定性以及观测器的收敛性;仿真结果表明,所设计的控制策略能保证系统稳定跟踪指令信号,在单个执行器失效的情况下系统跟踪性能基本不下降.     

考虑时变输出受限的机械臂自适应容错控制北大核心CSCD

针对机械臂执行器失效故障,提出了一种基于障碍李雅普诺夫函数的有限时间模糊自适应容错控制方法。该控制方法引入自适应技术用于估计执行器的失效程度,补偿执行器故障带来的损失,保证了控制器的控制效果,并采用模糊逻辑系统使得控制律中无须模型参数,从而增加了控制系统的适用性。该控制方法能够保证闭环系统的所有信号和状态是有限时间有界,关节位置的跟踪误差收敛到原点的一个小邻域内,在机械臂运行过程中不违反时变约束要求。最后,将所提控制方法应用于二自由度刚性机械臂,仿真结果验证了所提控制方法的有效性。     

约束自适应反步法及其在飞行控制中的应用

为解决系统含有参数不确定性和(状态)执行器受限条件下的鲁棒自适应控制问题,将SISO系统指令滤波器推广到MIMO系统,提出一种基于指令滤波的自适应块控反步方法。在设计(虚拟)控制律时引入指令滤波器,在克服标准反步法虚拟控制律导数计算膨胀问题的同时,能够施加系统状态和执行器的限制条件,并通过引入扩展跟踪误差,有效解决了约束条件下参数估计过程的稳定性和跟踪误差收敛问题。给出了Lyapunov闭环稳定性证明,并将该方法应用于含有未知气动参数和输入饱和约束的飞行器非线性姿态控制器设计。6自由度飞行仿真表明,该控制器具有良好的指令跟踪能力和较强的鲁棒性。     

一类MIMO非线性系统的直接自适应模糊滑模控制

针对一类具有下三角形函数控制增益矩阵的非线性系统, 基于滑模控制原理, 并利用Ⅱ型模糊系统的逼近能力, 提出了一种直接自适应模糊滑模控制器设计的新方案. 通过引入积分型李雅普诺夫函数及逼近误差自适应补偿项, 证明了闭环系统是全局稳定的, 跟踪误差收敛到零. 仿真结果表明了该方法的有效性.     

执行器故障和未知控制方向系统的自适应模糊学习控制

在工业生产中,工业机器人等设备在重复运动中容易出现执行器故障,进而降低生产效率。另外,考虑到很多实际系统无法提前预知控制方向,因此,面向执行器故障和未知控制方向系统,提出了一种自适应模糊迭代学习控制(iterative learning control, ILC)算法。首先,使用模糊逻辑系统(fuzzy logic system, FLS)估计期望的控制信号,并设计额外的自适应项来补偿执行器故障和系统未知函数带来的副作用。其次,考虑到系统的控制方向是未知的,采用离散Nussbaum型函数在迭代方向对其进行辨识,并将该函数应用于自适应模糊ILC算法。最后,通过Lyapunov-like函数证明了所提自适应模糊ILC算法的可行性：当迭代次数趋于无穷大时,除t∈{0,1,…,m-1}时刻之外的ILC跟踪误差可收敛到一个可调界内,且所有系统信号保持有界。仿真结果验证了所提方法的可行性和有效性。     

机器人系统的加权快速终端滑模主动容错控制

针对受执行器故障的非线性机器人系统,提出一种加权快速终端滑模主动容错控制方法。首先利用观测器估计机器人系统中的执行器故障信息,并通过自适应律对故障未知的界进行估计。然后根据机器人各关节的加权位置误差进一步设计快速终端滑模控制器对获得的故障信息做出补偿,从而实现有限时间主动容错控制。通过李雅普诺夫函数法证明了闭环系统的稳定性,并采用两关节机器人验证了方案的有效性。该方案可以通过对不同关节位置误差权重值的分配来相应地补偿故障的影响,能够在有限时间内使得机器人位置跟踪误差快速收敛且跟踪精度得到提高。     

考虑输入约束的半主动悬架非线性自适应控制

针对具有输入约束及参数不确定性问题的汽车半主动悬架系统,提出一种考虑输入饱和的非线性自适应Backstepping控制器.该方法引入一个辅助系统,通过设计新的误差变量,实现对控制饱和的补偿,解决控制输入的幅值约束问题.同时,考虑到悬架系统的参数不确定性问题,采用映射自适应算法设计自适应律,通过构造适当的Lyapunov函数,保证悬架系统的稳定性.仿真结果表明,所设计的控制器具有良好的隔振性能,而且能够有效降低输入约束和不确定参数对系统性能的影响.     

一类具有未知死区MIMO系统的自适应模糊控制

针对一类具有未知死区并具有下三角函数控制增益矩阵的不确定MIMO非线性系统, 根据滑模控制原理, 并利用Nussbaum函数的性质, 提出了一种自适应模糊控制器的设计方案. 该方案取消了函数控制增益符号已知和死区模型参数上界、下界已知的条件. 通过引入积分型李亚普诺夫函数及最优逼近误差与死区扰动上界的自适应补偿项，证明了闭环系统是稳定的，跟踪误差收敛到零. 仿真结果表明了该方法的有效性.