未知时变惯量航天器自适应姿态跟踪容错控制

针对存在未知时变惯量不确定性、执行机构衰退故障和外部干扰力矩的非刚体航天器系统,研究了航天器自适应姿态跟踪容错控制问题,结合非线性鲁棒控制方法、自适应方法、容错控制理论和参数估计方法,提出了一种鲁棒自适应姿态跟踪容错控制器。所设计的控制器克服了执行器故障、惯量不确定性以及外界干扰对系统稳定性的影响,保证了航天器姿态及角速度能够跟踪上时变的期望状态,实现了跟踪误差系统最终一致有界稳定。最后通过数字仿真验证了所提方法的有效性,并且与已有方法进行了对比,说明了所提方法的优越性。     

航天器时延自适应变结构容错控制

针对航天器存在未知惯量参数以及干扰与执行机构失效的姿态机动问题,提出一种将自适应变结构控制与时延技术相结合的鲁棒容错控制方法.该方法在继承变结构控制优点的同时,提高了控制律对参数和干扰变化的自适应能力;利用时延技术的逼近能力补偿执行机构的故障,使得控制器对执行机构的失效具有很强的容错能力,并且执行机构故障信息不需进行在线检测和分离.仿真结果表明,在完成姿态调节控制的同时,所提出的方法具有良好的过渡过程品质.     

SGCMGs驱动的挠性航天器有限时间自适应鲁棒控制

针对挠性航天器系统中同时存在单框架控制力矩陀螺群(Single gimbaled control moment gyroscopes, SGCMGs) 摩擦非线性、电磁干扰力矩、惯量摄动以及外部干扰等问题, 提出了一种有限时间自适应鲁棒控制(Finite-time adaptive robust control, FTARC) 方法. 针对系统中存在未知参数的情况, 分别设计自适应更新律, 使得控制器的设计不依赖参数信息, 同时减小外部干扰对系统的不利影响. 应用Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统姿态角误差和姿态角速度误差可在有限时间内收敛到原点附近的邻域内. 仿真结果表明, 所提控制律可实现挠性航天器姿态快速机动, 并获得甚高指向精度.     

反步自适应滑模变结构的小卫星姿态鲁棒容错控制

针对小卫星在轨运行中存在输入饱和、干扰力矩与执行器故障的姿态跟踪控制问题,提出了一种反步自适应滑模变结构鲁棒容错控制方法。该方法将反步控制和滑模控制相结合,利用自适应算法估计执行器有效因子最小值和干扰上界,避免了对故障的检测与隔离,实现了输入饱和、干扰和故障对系统稳定性影响的抑制。基于Lyapunov方法从理论上证明了闭环系统的稳定性;将该方法用于小卫星的状态跟踪控制,仿真结果表明该控制器能有效处理姿态控制时输入饱和受限的约束,对部分失效和偏差型故障具有较强的容错能力,并具有一定鲁棒性。     

不确定Duffing混沌系统的同步控制

在模糊滑模变结构控制基础上,研究具有不确定性Duffing混沌系统的同步控制问题。选择合适的滑模面,基于Lyapunov稳定性理论设计模糊滑模变结构控制器及自适应更新规则,从理论上证明控制系统的稳定性。由于控制器的设计是基于自适应模糊滑模变结构控制的,与常规方法相比,控制器滑动模态不受干扰的影响,有较好的鲁棒性和快速跟踪能力。通过数值仿真实验验证了该系统的有效性。     

航天器姿态跟踪系统的自适应滑模控制

针对存在不确定惯量矩阵和外干扰的刚体航天器姿态跟踪系统,提出了一种自适应滑模控制方法。首先建立了姿态跟踪误差动力学方程,并对刚体航天器跟踪误差动力学定义了滑模,设计了自适应滑模控制律,该控制律的优点在于可以估计系统不确定块,消除了传统滑模控制中对不确定界的要求。Lyapunov分析表明了提出的自适应滑模控制器确保闭环系统取得渐近稳定性。仿真结果验证了提出的控制策略的有效性。     

基于干扰观测器的航天器非奇异终端二阶滑模控制

为了消除干扰力矩和结构不确定性对卫星姿态控制性能的影响,本文提出了一种基于新型干扰观测器的非奇异终端二阶滑模控制方法.首先,文章设计了一种基于跟踪微分器的干扰观测器,来对卫星系统中的不确定项进行估计,利用估计值进行补偿,并保证估计误差在有限时间内收敛.在此基础上,文章设计一个非奇异终端滑模面,当系统到达滑模面时,姿态误差可以在有限时间内收敛,并利用二阶滑模趋近律设计控制器,保证系统在有限时间到达滑模面.在干扰观测器误差未完全收敛时,滑模控制器可以对存在的扰动进一步抑制,实现姿态跟踪系统的有限时间稳定,并通过李雅普诺夫方法严格证明了其稳定性.最后,仿真结果表明,干扰估计值误差可以在有限时间内收敛,证明了该控制方法对存在的干扰是具有较好的鲁棒性.     

动力定位的分数阶双环自适应终端滑模控制

为了解决具有非线性和环境干扰的船舶动力定位系统的控制问题,本文提出了一种基于分数阶双环自适应快速终端滑模控制算法,证明了闭环系统的稳定性,设计了自适应控制律,计算了滑模的收敛时间。控制系统由外环位置姿态环和内环速度环构成,外环滑模控制实现自动定位于期望位置和姿态,内环滑模控制实现对速度和角速度的定位。通过切换函数的设计,对不确定性和外加干扰具有较强的鲁棒性,避免系统出现抖振现象。对双环滑模控制器进行仿真,计算出动力定位外界环境扰动的变速运动情况下的前进位置、横荡位置、艏向角度、前进速度、横荡速度、艏向角速度、前进控制力、横荡控制力和艏向控制力矩等。对外环控制率增益λ2等参数对控制性能的影响进行了比较分析。结果表明,分数阶双环自适应终端滑模控制动态响应要稍快于传统双环控制,且超调量小,调整时间更短,所设计的控制器对有非线性和环境干扰的船舶动力定位系统都具有较强的鲁棒性。本算法为不确定性系统的变结构控制提供了新的解决方案,扩展了滑模控制算法的应用领域。     

控制力矩陀螺框架伺服系统期望补偿自适应鲁棒控制

本文针对控制力矩陀螺框架伺服系统中存在的参数不确定性、摩擦非线性及外部干扰问题,提出了一种考虑LuGre摩擦的自适应鲁棒控制方法.针对陀螺框架伺服系统未知惯量和阻尼系数、LuGre摩擦参数不确定性及未知外部干扰上界,设计参数更新律对其进行估计.在此基础上,为提高系统对不确定参数及未知干扰的鲁棒性,设计带有期望补偿的自适应鲁棒控制器,可实现对LuGre摩擦非线性的精确补偿,同时减小测量信号噪声及外部干扰对系统的不利影响.应用Lyapunov稳定性理论分析了闭环系统的稳定性.对挠性航天器姿态机动控制的仿真结果,验证了所提方法的有效性.     

自适应模糊滑模控制及在轧机APC中的应用

基于模糊自适应控制方法设计了轧机厚控APC(Automatic Position Control)的滑模跟踪控制器,在系统动态函数未知的情况下,运用动态模糊逻辑系统DFLS(Dynamic Fuzzy Logic System)以及自适应机构构造变结构控制;应用李亚普诺夫方法设计滑模系数以及变结构控制律参数,使得闭环系统渐近稳定;不需要轧机APC的精确数学模型。仿真结果验证了控制系统的有效性以及抗干扰性能。     

再入机动飞行器的模糊自适应H2/H∞ 控制

针对再入机动飞行器(MRV)动态的非线性和不确定性,将模糊自适应理论与鲁棒H2/H∞控制理论相结合,提出一种MRV的模糊自适应H2/H∞控制方法。该方法利用模糊逻辑系统逼近导弹模型的非线性函数,补偿其建模的不确定性;并且基于H2/H∞混合优化控制与非零和博弈理论,设计了鲁棒H2/H∞控制器补偿模糊系统的逼近误差和外界干扰,进而改善控制性能,使得性能指标在达到最优化的同时满足H2/H∞性能指标。通过仿真分析,验证了所提出控制方法的有效性。     

考虑LuGre 摩擦的伺服系统自适应模糊控制

针对摩擦非线性的存在会使伺服系统控制精度难以提高的问题,建立了考虑动态LuGre摩擦的伺服系统数学模型,在系统参数和负载转矩未知的情况下设计了自适应模糊控制器,用自适应模糊逻辑系统在线逼近包含LuGre摩擦在内的非线性环节,从而实现了伺服系统高精度的位置跟踪。利用Lyapunov函数证明了闭环系统的稳定性。仿真结果表明,该控制器能有效地补偿摩擦非线性的影响,并对负载转矩变化具有较强的鲁棒性。     

集成神经网络与自适应算法的分数阶滑模控制

针对被控对象的参数时变和外部扰动问题,本文融合神经网络的万能逼近能力和自适应控制技术,并结合分数阶微积分理论,提出了基于神经网络和自适应控制算法的分数阶滑模控制策略.本文采用等效控制的方法设计滑模控制律,并利用神经网络的万能逼近能力估测控制律的变化,结合自适应控制算法和分数阶微积分理论抑制传统滑模控制系统的抖震,同时根据Lyapunov稳定性理论分析了系统的稳定性,最后给出了实验结果.实验结果表明,本文提出的基于神经网络和自适应控制算法的分数阶滑模控制系统,能保持滑模控制器对系统外部扰动和参数变化鲁棒性的同时,也能有效地抑制抖震,使得系统获得较高的控制性能.     

基于滤波反演法的参数不确定自动引导车的运动控制

针对参数不确定的自动引导车的运动控制问题,应用Backstepping方法设计自适应控制器,并运用Lyapunov稳定性理论与Barbalat定理证明了系统的稳定性;同时利用进化规划算法优化控制器参数,通过跟踪微分器对输入信号与虚拟控制信号进行滤波处理并提取微分信号,避免了对虚拟控制信号的解析求导,简化了控制器的设计过程。与传统PID控制的对比仿真结果表明,所提出的自适应控制策略能较好地补偿系统参数摄动的影响,提高了自动引导车的轨迹跟踪性能和鲁棒性。     

Immersion and Invariance-based Sliding Mode Attitude Control of Tilt Tri-rotor UAV in Helicopter Mode

In this paper, we propose an immersion and invariance-based sliding mode controller for a tilt tri-rotor unmanned aerial vehicle subjects to parameter perturbation, unmodeled dynamics, and external disturbances. The control scheme is divided into three parts, including the disturbance observer, the attitude controller, and the control allocation. Firstly, to alleviate the chattering and improve the robustness for attitude control, the observer using immersion and invariance theory is developed to estimate the disturbance. Note that the observer can relax the requirement of disturbance upper bound and guarantee the convergence of the estimation error. Secondly, to improve the dynamic response capability, a sliding mode attitude controller with an adaptive switch function is designed based on the disturbance observer. Thirdly, a hierarchical control allocation algorithm is proposed. The performance improvement is illustrated by comparing with other sliding mode controllers. Simulations and flight experiments are conducted to verify the effectiveness and applicability of the proposed control scheme.

     

基于嵌套自适应观测器的 连铸结晶器振动位移系统有限时间容错控制

针对连铸结晶器振动位移系统存在伺服电机驱动单元等执行器故障和负载转矩扰动问题, 本文提出一种基于嵌套自适应观测器的有限时间容错策略. 首先, 设计一种嵌套自适应观测器在线估计由执行器故障和负载转矩扰动构成的综合不确定项; 其次, 采用分层设计与终端滑模相结合的方法, 分别对位移子系统和电流环子系统设计全阶滑模控制器(FOSMC)和终端滑模控制器补偿综合不确定项, 并通过引入一阶低通滤波器来提高控制信号的连续性. 理论分析表明, 本文所提容错控制策略能够保证闭环系统所有状态有限时间稳定; 最后, 通过仿真对比研究验证了本文所提控制策略的有效性.     

基于NDO的ROV变深自适应终端滑模控制器设计

针对ROV的深度控制问题, 提出基于非线性干扰观测器的自适应终端滑模控制方法. 详细叙述了控制器的设计过程, 并利用Lyapunov 稳定性判据, 验证了存在模型参数不确定性和外干扰时, 系统的全局渐近稳定性和跟踪误差的收敛性. 仿真实验表明, 所提出的控制器不仅能够很好地估计并克服外干扰和模型不确定性等因素, 具有很好的鲁棒性能, 而且还可以实现在任意规定时刻变深运动的快速收敛.

     

基于滑模控制的单域电力系统负荷频率控制

针对一类包含非匹配参数不确定和负荷干扰的电力系统,提出一种负荷频率滑模控制器的设计方法.所设计的积分型切换面有效地改善了系统到达阶段的动态性能,提高了系统的鲁棒性;基于趋近律方法设计了滑模控制器,以保证系统运动轨线在有限时间内到达滑动模态;给出了单区域电力系统仿真模型,分别考虑了不同参数不确定条件下的仿真问题.仿真结果表明了所设计的控制器的有效性和鲁棒性.     

Design of a Sliding Mode Controller with Fuzzy Rules for a 4-DoF Service Robot

In this study, a novel control strategy that combines a fuzzy system and the sliding mode controller is proposed for improving stability and achieving high-accuracy control in service robots. Based on the kinematic and dynamic models of a 4-degrees of freedom manipulator, and the observed tracking error using a low-cost inertial sensor, the proposed fuzzy sliding mode controller (FSMC(IMU)) is designed to generate appropriate torques at robot joints. The FSMC(IMU) controller parameters are adjusted through a fuzzy rule that determines the state of the system. The error in trajectory tracking is reduced through this. The gain value K can be finely adjusted by fuzzy control by observing the degree of vibration after entering the sliding mode surface. The larger the observed vibration value, the faster the fuzzy controller follows the given input trajectory by selecting a smaller gain value K and reducing jitter due to the sliding mode control’s discontinuous switch characteristics. When the degree of error is small, it achieves faster and more accurate control performance than when the observer is not used. The stability of the FSMC(IMU) system is verified via disturbance experiments. The experimental data are compared with the conventional sliding mode controller and proportional-derivative control. The experimental results demonstrate that the proposed FSMC(IMU) controller is stable, fast, and highly accurate in controlling service robots.

     

Adaptive sliding mode control for discrete-time multi-input multi-output systems

In this paper, robust adaptive sliding mode tracking control for discrete-time multi-input multi-output systems with unknown parameters and disturbance is considered. The robust tracking controller is comprised of adaptive control and sliding mode control design. Bounded motion of the system around the sliding surface and stability of the global system in the sense that all signals remain bounded are guaranteed. If the disturbance and the reference signal are slowly varying with respect to the sampling frequency, the proposed sliding mode controller can reject the disturbance and output tracking can be approximately achieved. Simulation results are presented to illustrate the proposed approach.