自适应翼肋的建模与分布式协调控制

针对分布式驱动的自适应翼肋进行建模与分布式协调控制研究。基于分析力学的方法建立了自适应翼肋的动力学模型。以这个非线性关联动力学模型为基础,采用Takagi—Sugeno（T—S）模糊逼近理论,建立了自适应翼肋的仿射型T—S模糊关联模型。对仿射型T—S模糊关联模型的物理耦合项进行变换,将系统模型写成空间关联系统的形式,以解耦控制器设计条件。基于并行分配补偿理论,针对系统模型具有耦合项和非零常数项的特点,设计了满足鲁棒性能指标的包含耦合项和偏置项的分布式协调控制器。控制器设计条件具有线性矩阵不等式的形式,并且只包含单个驱动单元的参数,计算量较小。仿真结果表明所设计的自适应翼肋分布式协调控制器,能够在外界扰动作用下使翼肋的形状收敛到期望翼型;翼肋在变形过程中能保持光滑连续的外形。     

变形翼微系统阵列的协调跟踪控制研究

研究了变形翼的微系统阵列的协调跟踪控制问题.为了增强微系统阵列的协调运动能力,设计了虚拟模型跟踪控制方法.针对在外部干扰作用下的微系统阵列,研究了分布式鲁棒跟踪控制律设计方法,得到线性矩阵不等式形式的控制律参数求解条件,解算方便.理论分析与仿真结果表明:所设计的控制律能够在有外部干扰的情况下,使系统渐近跟踪期望的形状,并具有协调控制能力,使变形翼在跟踪控制的过程中保持形状平滑.     

一类欠驱动系统的自适应跟踪控制器设计北大核心CSCD

针对一类具有不确定参数的欠驱动系统,提出了一种自适应跟踪控制设计方法。为了解决模型的不确定参数,利用了模型的相似性结构信息合成了自适应跟踪控制器,并且基于Lyapunov稳定性理论证明了该自适应跟踪控制器能够保证系统跟踪误差渐近收敛到零以及涉及到的其他变量有界。最后的数值仿真结果验证了所提方法的有效性及可行性。     

欠驱动飞艇三维路径跟踪控制

针对欠驱动飞艇的路径跟踪控制问题,提出了一种基于制导向量场的三维路径跟踪控制方法.首先,引入向量场理论.接着基于牛顿–欧拉方程建立欠驱动飞艇动力学模型.基于所提模型和向量场理论构造制导向量场以获得期望姿态角和期望速度.然后结合反步法和PD控制设计路径跟踪控制器,用指令滤波器对控制器设计过程中虚拟控制的导数进行估计,避免了复杂的解析计算.所设计的控制器是由制导向量场子系统、姿态稳定环和速度跟踪环组成的内外环结构.稳定性分析证明了飞艇的路径跟踪误差最终一致有界.最后仿真结果验证了所提出方法的有效性.     

一种非线性多环递归自适应跟踪控制

针对控制输入有界的变参数广义高阶非线性系统跟踪控制问题,给出一种多环递归跟踪的鲁棒控制方法.通过分层引入虚拟跟踪器,将高阶系统分解为多个独立子系统;内环虚拟跟踪器使内环输出指数收敛于外环虚拟输入,最内环设计自适应控制器补偿参数摄动和外部干扰,并保证输出指数收敛于外环虚拟输入;多环递归跟踪实现系统输出精确跟踪期望输入,理论证明闭环系统的全局渐近收敛性.数值仿真验证了多环跟踪控制器的可行性和合理性.     

欠驱动水下航行器三维直线航迹跟踪控制

针对欠驱动水下航行器的三维直线航迹跟踪控制问题,基于虚拟向导建立了三维航迹跟踪误差模型,采用反馈增益反步法设计航迹跟踪控制器,通过合理选择控制器参数消除了部分非线性项,与传统反步法设计相比简化了虚拟控制量的形式,并且能够避免基于视线法设计导引律时存在固有奇异值点的问题.基于李雅普诺夫稳定性理论分析了闭环跟踪误差系统的渐近稳定性.最后将设计的控制器应用于欠驱动水下航行器进行仿真实验,结果表明控制器具有精确的三维航迹的跟踪能力,并对外界干扰和模型参数不确定性具有较好的鲁棒性.     

基于聚合跟踪误差的多USV自适应连续协调控制

针对仅邻近多无人水面船(Unmanned Surface Vessel,USV)在无向连通通信拓扑结构下,USV协调轨迹跟踪控制问题,提出一种基于领航者跟随协调策略的分布式自适应连续跟踪控制算法。通过引入虚拟领航者,假设其已知期望轨迹和期望速度,利用跟随者的队形位置跟踪误差和速度跟踪误差构造聚合跟踪误差。进而基于协调跟踪控制系统的聚合跟踪误差系统模型,使用自适应项补偿外界环境的干扰,结合边界层理论提出分布式自适应连续协调跟踪控制算法以提高系统的鲁棒性。通过Lyapunov稳定性理论证明了聚合跟踪误差的收敛性,所有USV的位置跟踪误差和速度跟踪误差有界并趋于一致,仿真验证了该算法的有效性。     

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.     

一种基于小脑模型关节控制器评论-策略家的机器人跟踪控制算法

本文提出了一种基于小脑模型关节控制器(CMAC)的评论–策略家算法,设计不依赖模型的跟踪控制器,来解决机器人的跟踪问题.该跟踪控制器包含位置控制器和角度控制器,其输出分别为线速度和角速度.位置控制器由评价单元和策略单元组成,每个单元都采用CMAC算法,按改进δ学习规则在线调整权值.策略单元产生控制量;评判单元在线调整策略单元学习速率.以双轮驱动自主移动机器人为例,与固定学习速率CMAC做比较,仿真数据表明,基于CMAC的评论–策略家算法的跟踪控制器具有跟踪速度快,自适应能力强,配置参数范围宽,不依赖数学模型等特点.     

电液负载模拟器的自适应滑模控制方法

针对电液负载模拟器存在的系统非线性、不确定性和强干扰的控制难点,设计了自适应滑模控制方法.设计积分滑模以降低控制器对期望跟踪轨迹高阶导数的要求;设计动态滑模算法抑制抖振;采用小脑模型关节控制器(CMAC)在线学习系统不确定性以降低控制器参数设计的保守性.设计了自适应滑模控制律,给出了CMAC神经网络权值调整算法,证明了控制器的稳定性,以确保系统稳定且输出跟踪误差渐近收敛于零.仿真结果证明了控制策略的有效性.