菱形翼布局无人机自适应分数阶滑模姿态控制

为研究存在复合干扰的非常规布局菱形翼长航时侦察无人机姿态控制问题,针对系统存在强耦合、非线性、多输入多输出等特点,结合滑模变结构控制理论、分数阶微积分理论、自适应控制理论、新型基于非线性fal函数的快速趋近律及扩张状态干扰观测器,提出了一种包含干扰观测器的自适应分数阶微积分滑模控制方法.首先,为降低控制器的超调现象,结合分数阶微积分理论,利用分数阶微积分算子信息记忆和遗忘的特性,设计了分数阶微积分滑模面,以柔化控制器的输出,使得控制器超调现象得到良好的控制. 其次,为改善传统趋近律收敛时间长,抖震严重等弱点,利用fal函数“小误差大增益,大误差小增益”良好的特性,将非线性fal函数引入到趋近律的设计中,提出了一种可以快速收敛的新型趋近律,平滑无抖震地加快了系统收敛速度. 最后,由于建模误差和外部干扰的存在,使用扩张状态干扰观测器观测出等效干扰并在控制器中引入等效的补偿. 数值仿真结果表明,所提控制方法具有很强的鲁棒性,达到了理想的控制效果.     

基于双观测器的四旋翼无人机姿态控制

为了提高四旋翼无人机姿态控制精度及抗干扰性能,将干扰观测器与扩张状态观测器相结合,提出了一种基于双观测器的滑模抗干扰控制方法.首先,对于部分已知信息的干扰用外生系统模型描述,并用干扰观测器进行估计;然后针对复杂的非线性可微干扰采用扩张状态观测器进行估计;接着设计滑模控制律来补偿双观测器估计的干扰,进而实现姿态控制;最后利用李雅普诺夫理论证明了系统的稳定性.仿真结果表明,该方法相较于传统的PID控制具有更高的跟踪精度和良好的抗干扰能力.     

飞翼布局无人机二阶滑模姿态跟踪鲁棒控制

针对飞翼布局无人机受扰姿态控制问题,提出一种二阶滑模姿态跟踪鲁棒控制方案。基于时标分离特性,将飞翼布局无人机姿态控制系统分为内外回路进行设计。外回路采用自适应二阶终端滑模控制器,利用自适应算法调节切换增益抑制复合干扰对系统性能的影响,同时二阶终端滑模将不连续的符号函数加在控制量的导数上,通过积分得到连续的滑模控制律,从而有效地消除了常规滑模控制器的抖振。内回路采用基于自适应super twisting滑模观测器的积分滑模控制器,设计自适应super twisting滑模观测器以实现对内回路复合干扰的估计和补偿。最后通过控制分配环节将控制力矩分配到舵面上,仿真结果验证了所提方案的有效性。     

水下运载器多变量鲁棒输出反馈控制方法

针对存在较大参数不确定性和仅具有位置、姿态测量的水下运载器的六自由度位姿控制难题,提出一种基于自适应平滑增益滑模观测器和多变量积分Backstepping控制器的非线性控制方法.解决水下运载器的鲁棒输出反馈控制问题,使用基于Lyapunov稳定性理论的设计方法保证观测器 控制器系统的稳定性.设计的自适应平滑增益滑模观测器,克服常规滑模观测器中所存在的高频颤振现象,从而获得较平滑的速度估计值.当存在模型不确定性和有界未知干扰时,可以保证速度估计误差以指数速率收敛至较小的球域内.设计的多变量积分Backstepping控制器,可以保证系统的跟踪误差同样收敛至较小的球域内.以浙江大学正在研制的海王号ROV六自由度控制为研究对象,使用所提出的控制方法与传统PID控制器进行对比仿真研究.仿真结果表明,当存在较大参数不确定性、较强未知外干扰和测量噪声时,所提出的控制方法具有较强的鲁棒性能,可以很好地跟踪参考轨迹,获得较好的动态性能和稳态控制精度.性能明显优于常规PID控制器,并且解决了PID控制器所存在的转艏角设定值不能大于90°的问题.     

刚体航天器有限时间输出反馈姿态跟踪控制

为提高航天器系统飞行可靠性,研究角速度信息不可测量的刚体航天器有限时间姿态跟踪控制,将姿态导数信息作为未知状态,设计基于改进自适应超螺旋滑模的状态观测器,避免未知状态导数上界需要已知的约束,将姿态运动方程进行扩维,在有限时间内实现对未知角速度估计.同时考虑环境干扰和模型不确定,设计新的有限时间干扰观测器,结合连续自适应方法实现对系统综合不确定上界的估计.在此基础上,基于终端滑模技术,设计有限时间连续姿态跟踪控制器,较好地减小了控制输入抖振,并采用Lyapunov理论证明了观测器和控制器的有限时间稳定性.最后仿真结果说明了所提方法的有效性.     

执行器故障下飞行机械臂的主动容错控制

本文提出了一种基于非奇异终端滑模和扩展状态观测器的飞行机械臂主动容错控制方法.首先,采用反演技术作为闭环控制框架,保证系统的全局稳定性.其次,采用自适应非奇异终端滑模作为执行器故障下的鲁棒控制器.然后,利用扩展状态观测器对复杂的耦合效应和外部干扰进行估计和补偿.李雅普诺夫稳定性理论可以保证具有执行器故障和外部干扰的飞行...     

基于自适应神经网络滑模观测器的容错控制

针对机电伺服系统可能发生的故障,提出基于自适应神经网络滑模观测器的快速终端滑模容错控制策略.在自适应滑模观测器中引入神经网络估计故障,以提高故障发生时观测器的状态估计精度和故障检测准确性.利用观测器的状态估计值进行状态重构,结合参数自适应技术和快速终端滑模控制方法设计主动容错控制器.针对参数不确定性设计参数自适应率进行估计,并利用前馈补偿技术补偿故障和参数不确定性.针对未知上界的扰动设计具有自适应增益的鲁棒项.利用Lyapunov定理证明所提出的控制方法可以实现系统有界稳定,大量仿真和实验结果验证了控制器在系统发生故障时具有良好的容错能力、控制精度和响应速度.     

基于自适应观测器与变结构技术的感应电机控制新方法

基于感应电机在二相坐标下的数学模型,使用变结构技术与非线性分析方法,设计出由1个基于滑模的转矩与磁链控制器和1个速度自适应磁链观测器非线性控制系统.首先以定子电流与定子磁链为状态变量,采用非线性系统分析方法建立误差状态方程,然后在使误差渐近收敛为零的原则下设计滑模流形面,根据Layapunov稳定性条件,推导出电阻估计表达式及用于逆变器输入的定子电压控制律.利用基于模型参考与状态反馈的速度自适应磁链观测器来完成转速辨识与磁链的准确观测,分析得到观测器的收敛条件及自适应率,证明了其稳定性,将其估计值作为变结构控制器的输入完成系统的闭环控制.并进行了基于M atlab的仿真与分析,结果证明了控制策略的正确性与有效性.     

角加速度边界层观测器设计

针对机电系统中存在的非线性摩擦、干扰力矩和负载变化等不确定因素,以离散角位置输出作为观测器的输入信号,研究基于滑模控制的角加速度边界层观测器设计方法.在详细分析边界层观测器结构基础上,通过设计滑动模态,给出观测器控制量的确定方法,并分析影响观测器性能的主要参数及其设计原则,结合具体的机电控制系统,设计角加速度边界层观测器.实验结果表明,在非线性扰动条件下,设计的角加速度边界层观测器可实现角加速度信号的快速准确估计.     

基于摩擦补偿的柔性关节机器人分级滑模控制

针对柔性关节机器人中存在的非线性摩擦问题,提出一种基于摩擦补偿的柔性关节机器人分级滑模控制方法。首先,通过线性化参数的方法对柔性关节机器人受到的摩擦进行建模,并对模型中未知参数设计自适应律以实现摩擦的估计;然后,针对摩擦模型的误差,进一步设计观测器进行估计,结合摩擦的自适应和模型误差估计实现对摩擦的补偿;最后,利用电机侧和关节侧的位置误差和速度误差设计一级滑模面,再根据一级滑模面设计二级滑模面,从而得到分级滑模控制器,进一步实现柔性关节机器人的位置轨迹跟踪控制。通过Lyapunov函数证明了机器人关节轨迹跟踪误差的收敛性。仿真结果表明：该控制方法结合参数自适应和模型误差观测器可以有效地对摩擦进行补偿,在有限时间内实现柔性关节机器人的位置轨迹对期望位置轨迹的跟踪。     

一类具有多种不确定性机器人系统的自适应控制

机器人系统含有不同类型的不确定性因素,这些因素的存在可能会影响系统的控制精度,甚至引起系统不稳定。针对具有外部干扰、内部动力学参数不确定性以及未知死区特性的一类不确定性机器人系统,提出了一种基于干扰观测器的自适应控制器。首先建立具有外部干扰的机器人系统非线性数学模型,并对模型中内部动力学参数不确定性和未知死区特性进行了分析。采用非线性干扰观测器对系统所受到的外部干扰进行估计和补偿,在干扰观测器的基础上设计自适应控制器用来处理内部动力学参数的不确定性以及未知的死区特性。最后采用李雅谱诺夫函数法从理论上证明了系统的稳定性和位置跟踪误差的收敛性,并采用数值仿真验证了所设计方法的有效性。     

固定翼无人机自适应滑模控制

针对固定翼无人机的姿态和速度控制中存在不确定和外部扰动的问题,设计自适应超螺旋滑模干扰观测器和控制器,实现了固定翼无人机对速度指令和姿态指令的有限时间精确跟踪.首先建立固定翼无人机速度模型和基于四元数的姿态误差模型;进而在该模型的基础上针对无人机飞行过程中的外部扰动和不确定问题,采用自适应超螺旋滑模算法设计干扰观测器对干扰和不确定进行快速估计,并在此基础上设计多变量超螺旋控制器使固定翼无人机快速、精确地跟踪期望的速度和姿态指令;最后基于Lyapunov理论证明了该系统的稳定性.仿真结果表明:所提出的综合控制策略可以实现固定翼无人机速度与姿态的快速精确跟踪并具有良好的鲁棒自适应能力,而且针对无人机不同的飞行指令,使用该控制策略都能使无人机快速稳定的达到预期目标.     

Lorenz混沌系统的自适应模糊滑模控制

应用指数趋近律的方法为一类Lorenz混沌系统设计了滑模控制器.考虑系统所受外部扰动且其界参数未知,引入了简单的自适应律,使其能对外部扰动的界参数进行在线估计.为解决滑模控制系统中的滑模抖振问题,同时保证系统的暂态性能,通过模糊规则来调节指数趋近律的参数,得到了一类自适应模糊滑模控制器.仿真结果表明该控制方案的可行性.     

一类不确定混沌系统的自适应模糊滑模广义投影同步

针对具有不确定性和外部干扰的主从混沌系统的广义投影同步问题,提出了一种自适应模糊滑模变结构控制方法,设计了模糊滑模变结构控制器及自适应控制律,并利用Lyapunov稳定性理论证明了所提方案的可行性和稳定性。所设计的控制器不受未知不确定性和外部干扰的影响,具有很强的鲁棒性,并可改变广义投影同步的比例因子,获得任意比例于原驱动混沌系统输出的混沌信号。通过对不确定主从Duffing-Holmes系统的数值仿真试验,验证了所设计控制器的有效性。     

火箭垂直返回双幂次固定时间收敛滑模控制方法

垂直起降可重复使用火箭返回飞行时受到复杂扰动和强不确定性影响,其姿态系统呈现出强非线性和高动态的特点.为克服扰动影响实现对姿态角指令的快速高精度跟踪,提出了一种基于双幂次固定时间收敛滑模面和固定时间收敛扰动观测器的快速高精度姿态跟踪控制器.对于返回飞行姿态控制系统中的有界匹配扰动,为避免观测器的调节过程影响控制系统的性能,在控制器的设计中引入了固定时间收敛扰动观测器,从而实现了对扰动的快速高精度估计;为实现姿态跟踪控制器的固定时间收敛,给出了基于双幂次修正项的一种双幂次固定时间收敛滑模面;基于观测器输出和双幂次固定时间收敛滑模面设计了快速姿态跟踪控制器,通过引入固定时间收敛扰动观测器的输出以补偿扰动影响,从而在允许的精度损失下去除不连续控制项以抑制滑模抖振. 最后通过返回飞行大气层内气动减速段的数值仿真验证了观测器和基于固定时间收敛扰动观测器的固定时间收敛滑模跟踪控制器的性能.     

基于非线性干扰补偿的倒立摆反演终端滑模控制

针对倒立摆控制系统既是非线性系统,又存在干扰及参数不确定的情况,提出了基于干扰补偿的反演终端滑模控制.充分利用反演与终端滑模控制的优点,在反演滑模控制的最后一步,采用终端滑模面取代传统的线性滑模面,使误差快速收敛到零,从而提高控制精度.同时,利用非线性干扰观测器对干扰信号进行估计,并进行前馈补偿,提高系统的抗干扰能力.仿真结果表明所用方法的有效性.     

永磁同步电机混合非线性控制策略

永磁同步电机是一个非线性多变量强耦合系统,采用传统的线性控制方法难以在大范围运行中保持良好的动态性能和鲁棒性.针对永磁同步电机的特点,提出一种结合滑模控制和自抗扰控制的混合非线性控制策略,用于永磁同步电机矢量控制系统设计.根据指数趋近律算法设计滑模控制器,用于内环的电流控制.外环的速度采用自抗扰控制,速度控制器对负载扰动进行估计和补偿.仿真结果表明,提出的控制系统不仅具有良好的动态和静态性能,而且对负载及系统参数扰动具有较强的鲁棒性.     

基于鲁棒状态估计的永磁风电系统最大功率控制

为了提高传统风能最大功率跟踪控制的鲁棒性,提出新的滑模自适应最大功率跟踪控制策略。由于实际无速度传感器的风电系统变量难以测量,为此构造滑模状态观测器,估计系统转速跟踪误差,基于估计值设计了滑模自适应最大功率跟踪控制器。最后,基于MATLAB/Simulink仿真平台搭建了完整的风电系统仿真模型,仿真结果表明,所提出的控制策略在不同风速扰动作用下能实现良好的跟踪和控制效果,提高了风电系统的鲁棒性,保证了风电系统的最大功率输出。