基于TLC的高超声速飞行器自抗扰姿态控制

针对高超声速飞行器控制指令受噪声干扰、气动参数不精确、各通道强耦合以及舵面偏角有限等特点,设计了基于轨迹线性化（TLC）的自抗扰姿态控制器。针对姿态角指令信号受噪声干扰、姿态回路受加速度限制的特点,应用最速二阶跟踪微分器对姿态指令进行预处理;应用轨迹线性化方法分别对姿态角回路、角速率回路设计解耦控制器;为了提高控制器的鲁棒性,在角速率回路以综合干扰为扩张状态设计扩张状态观测器（ESO）,并对综合干扰进行补偿。仿真结果表明,该方法可以有效滤除指令信号中噪声、减小舵面偏角,并提高控制系统的鲁棒性。     

基于自抗扰控制技术的鲁棒制导律设计

利用自抗扰控制技术,设计了一种对未知目标机动具有较强鲁棒性的制导律。运用扩张状态观测器对系统非线性部分、通道间耦合项以及目标机动加速度的总和进行估计,并实时给予动态补偿,实现了动态反馈线性化和解耦控制,然后设计了非线性反馈控制器。仿真结果表明,该制导律能有效抑制视线角速度的波动,保证导弹命中目标。     

基于自抗扰算法的导弹制导律设计方法

针对机动目标的拦截方法所能允许的不确定性变化范围非常有限的问题,提出一种基于自抗扰算法的导弹制导律设计方法。该方法将自抗扰控制思想应用于导弹制导律设计,根据空间弹目追逃模型,设计基于自抗扰控制算法的制导律,运用状态观测器对目标机动参数、随机干扰等各种因素引起的未知扰动进行观测并实时补偿,实现了动态反馈线性化和解耦控制,使视线角速度快速趋于零。仿真结果表明:相比于传统比例导引律,该方法的制导精度高,脱靶量低,制导飞行时间短,制导性能有极大提高。     

光电经纬仪自抗扰控制方法

为提升光电经纬仪在跟踪时的响应速度和抗干扰能力, 提出一种基于观测器的自抗扰控制(active disturbance rejection control,ADRC)方法。对所有已知或未知的影响直流电机工作的干扰输入进行在线估计,并通 过适当的反馈控制法来补偿这些干扰;通过选取合适的观测器和控制器带宽参数,来实现良好的抗扰控制效果。仿 真结果表明：基于观测器的自抗扰控制方法能有效地提高直流电机对外部干扰和内部未知参数变化的鲁棒性,具有 工程应用前景。     

用跟踪微分器实现机器人自抗扰控制

建立基于干扰估计的机器人非线性反馈控制系统并证明其稳定性,在此基础上提出一种 适用于机器人跟踪控制的新型自抗扰控制器。该控制器不需实时计算复杂的机器人动态模型,由两个跟踪微分器(TD)构成：一个用于安排系统的过渡过程;另一个用来估计速度和加速度,TD的滤波特性使其对量测噪声具有抑制作用。由被控对象的控制量与所估计加速度的反馈构成的“扩张状态”来自动检测系统模型和外扰的实时作用并实时进行动态补偿。除了和以往的自抗扰控制器一样具有很好的适应能力和很强的鲁棒性外,它还具有需整定参数少的特点。仿真结果表明,该控制器是有效的且具有很强的鲁棒性,而且系统响应快且超调小。     

自抗扰控制在飞航导弹上的应用背景研究

介绍了自抗扰控制技术(Active Disturbance Rejection Control,ADRC)的基本思路和设计过程,同时针对大空域飞航导弹的姿态控制进行了设计、分析和仿真计算,给出了ADRC的设计结果,说明了ADRC在动态性能、鲁棒性和简化设计上的优势。     

平台惯导静基座自对准方案特性分析与验证

初始对准作为平台惯导的关键技术之一,是影响平台惯导系统导航精度的重要因素。本文介绍了几种常用平台惯导初始自对准方案的理论、方法与特点,包括罗经自对准、多位置自对准、基于Kalman滤波的自对准、连续旋转自对准和基于自抗扰控制技术的自对准。从对准的快速性、准确性和抗干扰性三方面出发,对几种方案进行了综合分析与比较。最后,对两种典型的自对准方案进行仿真验证与对比,指出平台惯导自对准面对的问题和未来自对准方案研究的方向。     

基于MIMO-ESO的高速飞行器自抗扰控制

针对高速飞行器无动力再入过程中具有强耦合、气动参数摄动及不确定性的非线性姿态模型,设计了高速飞行器MIMO-ESO自抗扰姿态控制器。考虑各通道间的耦合影响,结合自抗扰控制中的扩张状态观测器及非线性状态误差反馈律,将不确定性、耦合及参数摄动等干扰作为“总和干扰”,利用扩张状态观测器进行估计并动态反馈补偿,再利用非线性状态误差反馈律抑制补偿残差。仿真结果表明,MIMO-ESO自抗扰控制器能够克服干扰及气动参数大范围摄动的影响,在获取良好的动态品质和跟踪性能的同时,具有较强的鲁棒性,克服了实际工程中难以建立精确被控模型并获取参数摄动范围的困难,具有工程应用价值。     

高超声速飞行器自抗扰PID姿态控制

针对高超声速飞行器模型非线性、气动参数变化剧烈的特点,运用自抗扰技术中的跟踪微分器,设计了自抗扰PID控制器,实现了对高超声速飞行器俯仰通道的姿态控制。仿真结果表明,通过两个跟踪微分器构造的自抗扰PID控制器对于高超声速飞行器这样复杂的模型有很好的控制能力,并且有很好的滤波性能和鲁棒性。     

基于自抗扰控制的导引律

考虑目标机动和驾驶仪动态等情况,提出了一种基于自抗扰控制理论和反步法设计思想的新型制导律。将目标机动和驾驶仪参数不确定分别当成系统的扰动。将包含驾驶仪动态特性的制导环路,分作外环和内环分别进行控制器设计。外环自抗扰控制器用于控制切向相对速度收敛到零。抑制目标机动及系统非线性项对视线稳定性影响。内环自抗扰控制器用于跟踪外环输出的虚拟控制,补偿驾驶仪动态及驾驶仪参数不确定性对于制导精度的影响。仿真结果表明,设计的算法能够有效地实现制导目的,在目标作大机动且考虑驾驶仪动态情况下,仍然具有很高的制导精度。     

基于模糊自抗扰的直升机障碍滑雪机动控制

为了提高直升机在机动飞行过程中的解耦性和未知扰动抑制能力,采用基于模糊与自抗扰的复合式控制 结构,设计直升机障碍滑雪机动控制器。分析ADS-33E-PRF 要求的直升机障碍滑雪机动过程中状态量的关系和控 制逻辑,在角速度环设计扩张状态观测器对未知扰动进行观测并加以补偿,在姿态环根据误差及其变化速率引入模 糊规则对控制律参数进行在线优化。针对无风扰和有风扰的飞行环境,开展障碍滑雪机动算法设计与仿真验证。结 果表明：在2 种飞行环境下,直升机飞行轨迹上下边界均控制在15.24～30.48 m 以内,达到标准中定义的满意品质 指标,验证了所采用的控制策略能够有效地估计出机动飞行过程的外部扰动,提高控制系统的抗干扰能力。     

基于神经网络的控制力矩陀螺自抗扰解耦控制

针对Model750控制力矩陀螺(control moment gyroscope,CMG)的耦合及扰动问题,提出一种基于径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络逆系统和线性扩张状态观测器(linear extended state observer,LESO)的控制力矩陀螺复合解耦控制方法。利用神经网络的非线性逼近能力构建逆系统并与原系统串接,将原系统解耦成2个等效的伪线性子系统;采用线性扩张状态观测器估计等效系统的残余耦合项和扰动项加以补偿,并与比例微分(proportion differentiation,PD)控制器形成闭环以提高系统的动态控制性能。对提出的控制方法与PID-RBF逆控制方法进行仿真对比,结果表明:该方法可有效实现Model750系统的解耦,具有更好的动态控制性能和鲁棒性。     

自抗扰控制器在惯性平台稳定回路中的应用

为了解决传统PID控制的稳定回路抗干扰能力不高的问题,设计了自抗扰控制器.自抗扰控制器是在继承经典PID控制器不依赖对象模型优点的基础上,通过改进经典PID固有缺陷而形成的新型控制器.Matlab仿真结果表明,用自抗扰控制器设计控制规律,稳定回路的跟踪能力和抗干扰能力都得到了较大的改善,提高了惯性平台的可靠性和精度.     

基于BP 神经网络的自适应自抗扰控制及仿真

针对被控对象参数变化大而快、外扰严重且不确定的系统,参数固定的扩张状态观测器 (ESO)存在“总和扰动冶估计精度降低、控制效果较差的问题,提出了一种基于BP 神经网络的自适应自抗扰控制器(ADRC)。分析了引入自适应ESO 的意义,剖析了ESO 的结构,利用BP 神经网络在线调整ESO 参数并将这个自适应ESO 嵌入到ADRC. 仿真结果表明,改进的ADRC 较常规ADRC 具有扰动估计精度更高、控制量振荡幅度更小以及鲁棒性、抗干扰性更强的优点。