基于粒子群算法的自抗扰飞行控制器优化设计

提出了一种基于粒子群算法的自抗扰飞行控制器优化设计方法。方法中,利用自抗扰控制方法抗干扰能力强、鲁棒性好与对模型参数变化适应能力强的特点,设计了自抗扰纵向飞行控制器,以提高飞行控制性能。同时针对所设计的自抗扰飞行控制器参数较多,难以设计的问题,应用粒子群优化算法进行了控制器参数的自寻优设计。仿真结果表明:不需要人工调参,通过粒子群优化算法自寻优获得的飞行控制器参数具有良好的控制性能,提高了设计效率。     

风干扰下的四旋翼无人机ADRC控制律设计

针对小型四旋翼无人机飞行过程中姿态控制容易受侧向风干扰的问题,研究了一种自抗扰控制(ADRC)律.首先分析了侧向风对旋翼的推力,然后建立了风速的组合模型,利用自抗扰控制方法对风的干扰进行估计和补偿,最后在Matlab平台上对所提出的ADRC控制律进行仿真验证.从仿真结果看ADRC控制能够较好地对侧向风的干扰进行估计补偿,从而保证姿态控制具有较好的稳定性.     

基于自抗扰控制技术的实时飞行仿真研究(英文)

针对四旋翼无人机欠驱动、强耦合的非线性动力学特性,文中研究设计了基于自抗扰控制技术的闭环飞行控制系统。自抗扰控制技术中,扩张观测器与基于误差的非线性反馈控制是其重要的两个部分。扩张状态观测器估计外部干扰和模型不确定性,以实现干扰和模型不确定性的动态补偿;此外,采用基于误差的非线性反馈可以改善控制效果。为保证飞行任务中精确的航迹跟踪,文中分析设计了一种实用的制导策略,并构建实时可视化飞行仿真系统以实现对所设计的制导策略和自抗扰飞行控制系统更为严格有效的验证。仿真结果表明所研究设计的制导策略和闭环飞行控制系统具有良好的制导和控制性能。     

自抗扰控制器在超机动飞行快回路控制中的应用

提出了一种利用自抗扰控制器算法设计超机动飞行快回路控制律的新方法．根据自抗扰控制器能够动态补偿系统模型扰动和外扰的特性,在超机动飞行的快回路中引入自抗扰控制器。实现了快变量的动态解耦控制．控制律设计直接依据超机动飞行的强耦合、强非线性模型。在较大的包线范围内不需要改变控制器参数．简化了设计过程．仿真结果表明,系统具有良好的动态和稳态性能,控制器具有很强的鲁棒性．     

四旋翼无人机的自抗扰控制研究

四旋翼无人机的未建模动态、内扰和外扰,会对飞行控制产生影响,使控制复杂度增加。为提高控制系统的动态性能和鲁棒性,提出基于自抗扰的四旋翼无人机控制方案。先用扩张状态观测器对未知干扰进行观测,然后利用非线性反馈控制律进行补偿,简化了复杂的控制过程。本研究完成了飞行试验,飞行试验表明,基于自抗扰控制器的控制系统对系统的未建模动态具有较好的控制效果,对内扰和外扰有较强的抑制能力。表明该控制系统具有较好的适应性、鲁棒性和动态性能。     

四旋翼飞行器的自抗扰飞行控制方法

针对四旋翼飞行器参数不确定性和外部干扰敏感的问题,本文提出一种基于自抗扰控制器的控制系统设计方法.在为期望姿态和高度安排过渡过程的基础上,设计了扩张状态观测器对内扰和外扰进行估计并实时补偿,能够很好地克服飞行器的强耦合性、模型不确定性以及风速变化等外部干扰问题.此外本文还设计了非线性状态误差反馈控制律来有效抑制跟踪误差.在仿真平台上对自抗扰控制系统进行稳定控制、姿态跟踪、高度控制、抗扰性及鲁棒性实验,并与串级PID控制系统进行定量对比分析.仿真结果表明,本文所设计的自抗扰控制器不仅能够很好地估计并补偿系统所受内外部干扰,而且对四旋翼飞行器参数的不确定性具有较强的鲁棒性,能够满足飞行器姿态调节快速和高稳定度的控制要求,性能指标明显优于串级PID控制器.     

二自由度无人直升机的非线性自抗扰姿态控制

无人机高性能姿态控制的难题之一是无人机系统模型通常无法精确建立且受到复杂外部干扰的作用. 针对这一难题, 本文提出了二自由度无人直升机姿态控制的非线性自抗扰控制设计方法. 该方法的主要思想是将系统内部的未建模动态和外部干扰等不确定性因素作为“总扰动”, 利用输入输出信息在线观测, 并在反馈控制环节对其进行补偿. 本文发展了非线性扩张状态观测器与非线性反馈控制律用以提高控制品质. 本文严格证明了控制闭环系统的稳定性和收敛性, 并通过数值仿真验证了理论结果的有效性. 数值结果显示当量测输出受噪音干扰时本文提出的方法优于线性自抗扰控制方法和滑模控制方法.     

基于改进粒子群算法的四旋翼自抗扰控制器优化设计

针对四旋翼飞行器自抗扰控制器参数较多,人工整定困难且难以得到最优控制效果的问题,提出一种基于改进粒子群算法的四旋翼自抗扰控制器优化方法。在设计了四旋翼飞行器的自抗扰控制器之后,将自抗扰控制器的参数作为粒子群中的粒子进行迭代寻优,同时在传统的粒子群算法基础上,参考遗传算法,对适应值不好的粒子进行交叉保优,以提高粒子的多样性,加快寻优速度。仿真结果表明,对比人工整定参数的控制器,优化后的控制器超调更小,调节时间更快。该方法能够解决四旋翼飞行器自抗扰控制器人工参数整定困难的问题,且优化后的控制器具有更好的控制效果。     

四旋翼无人机的位置和姿态控制算法研究

四旋翼无人机是一种非线性、强耦合、欠驱动系统.针对四旋翼存在参数不确定性和外部干扰等问题,本文提出了一种基于反步积分-迭代学习控制和自抗扰控制的位置-姿态控制算法.对于双闭环控制系统,内环采用自抗扰控制,通过扩张状态观测器可以实时观测和补偿内部耦合等建模时参数不确定性项和外部随机干扰.外环采用反步积分-迭代学习控制,因...     

开关磁阻电机自抗扰调速优化控制研究

开关磁阻电机速度控制系统是复杂的非线性时变系统,系统变量之间耦合严重,容易产生转矩脉动和噪声,针对上述问题,提出混沌粒子群优化的自抗扰控制方法;首先,依照速度环的模型特点,设计自抗扰控制器,包括跟踪微分器,扩张观测器,以及非线性状态误差反馈率,使用混沌粒子群算法对控制器进行参数调优,得到自抗扰控制器的参数;混沌自抗扰的输出作为参考转矩输入至直接转矩控制器,然后直接转矩控制器将参考转矩转化为脉冲信号输入到电力电子器件中;最后在仿真平台上对设计的控制系统进行实验,并与传统的PD(比例-微分)控制方案以及常用自抗扰控制方案进行对比。结果显示,对于给定的速度阶跃信号和阶跃扰动,混沌粒子群优化的自抗扰控制方法相比于传统的PID和常用的自抗扰参数表现出更优的动态和静态性能,并且在外部参数和内部参数扰动时,表现出良好的抗干扰能力。     

无人机软式自主空中加油视觉导航方法

针对无人机软式自主空中加油问题,提出了用于无人机软式自主空中加油的视觉导航方法.在加油锥套外环平面上均匀布置8个近红外LED,在受油机上布置CCD相机及带通滤镜构成视觉系统,利用该系统对锥套进行近红外成像,对所获取的近红外图像进行特征点提取并利用迭代算法估计锥套与受油机之间的位姿参数.在不同距离下对该视觉导航方法进行了仿真验证.结果表明,所研究的无人机软式自主空中加油视觉导航方法精度较高,抗干扰能力较强,可以有效地用于无人机软式自主空中加油.     

固定翼无人机自动着陆的一体化制导控制

本文基于制导控制一体化方法的思想,将滑模变结构控制和自抗扰控制技术结合于动态面控制结构中,提出一种固定翼无人机自动着陆方法.在建立六自由度无人机模型、无人机和目标点间的相对视线角度模型的基础上,在动态面控制框架下加入滑模变结构控制来设计制导控制一体化方法.在此过程中加入自抗扰控制技术,提高了系统对未建模部分、参数的不确定性和外界干扰的鲁棒性,并抑制了滑模变结构控制的抖振.该方法使得无人机在平稳地飞向目标点的同时能够满足着陆视线角度的约束.文中详细论述设计思想和设计方法,最后通过仿真验证说明本文方法的有效性.     

基于QDRNN-ADRC的重力稳定平台控制研究

针对稳定平台系统存在系统模型不够精确或者参数变化,或者外部干扰未知等现象,以及采用自抗扰控制器存在参数众多且难以整理的问题,提出了一种基于准对角递归神经网络—自抗扰控制器(QDRNN—ADRC)的重力稳定平台控制算法.通过自抗扰控制器对系统的"总扰动"进行估计并补偿,同时引入神经网络的辨识功能对自抗扰控制器部分参数进行在线整定,基于自抗扰控制技术核心架构设计了QDRNN—ADRC.仿真结果表明:有效解决了重力稳定平台利用神经网络的辨识功能对自抗扰控制器部分参数进行在线整定外扰动的干扰以及参数自适应整定问题,相对于传统控制方法,其在稳定精度、快速性及抗干扰性方面均具有一定优势.     

四旋翼无人机时延模糊自抗扰容错控制

针对四旋翼无人机系统执行器故障问题，为改善飞行控制系统性能，提出一种时延模糊自抗扰容错控制。首先，根据四旋翼无人机系统非线性数学模型和执行器故障模型，选择模糊自抗扰控制器作为基准控制器，在未发生执行器故障的情况下，使飞行控制系统保持稳定；其次，在发生执行器故障的情况下，利用时延控制技术估计故障信息，并与模糊自抗扰控制相结合，实现容错控制；最后，对所研究的容错控制算法进行数值仿真分析，仿真结果表明：把时延控制与模糊自抗扰控制相结合，能有效调节执行器故障，使飞行控制系统对故障产生的干扰具有良好的鲁棒性。     

基于模糊自适应ADRC的全垫升气垫船航向控制

为改善全垫升气垫船航向控制,设计了基于模糊自适应自抗扰控制(ADRC)的全垫升气垫船航向控制器.一方面利用扩张状态观测器估计内、外扰动,并且根据总扰动估计量对系统进行补偿;另一方面利用模糊推理实时优化ADRC控制参数.仿真结果表明,在恶劣环境下基于模糊自适应ADRC的全垫升气垫船航向控制器具有自适应性强,响应速度快,稳定性好等特点.     

自抗扰控制器在AUV悬停定深控制的应用

针对传统控制方法在水下自主航行器(AUV)悬停定深控制中难以满足高精度快速性要求的问题,提出了将自抗扰控制应用到该系统中的方法;建立了在推进器停止工作状态下的悬停定深控制模型,介绍了一种自抗扰控制算法以及模型仿真方法,提出参数整定的一些经验结论,在此基础上对自抗扰控制算法与经典PID控制算法进行仿真比较,结果表明,自抗扰控制器在AUV悬停定深控制中超调量小,调节时间短,抗干扰能力强,并且在海况较复杂时能进行快速稳定调节,具有一定的实用性和推广价值。     

菱形翼布局无人机自抗扰直接升力着陆控制

针对采用传统的着陆控制方法时,菱形翼布局无人机存在着陆俯仰姿态角为负,对无人机着陆不利的情况,提出一种采用直接升力进行着陆的控制方案,可以实现着陆轨迹与着陆姿态之间的解耦,使得无人机可以以较好的姿态进行着陆.采用自抗扰控制(ADRC)方法分别设计了无人机非线性直接升力控制律以及着陆轨迹跟踪控制律.仿真结果表明:采用ADRC设计的非线性直接升力控制律可以实现直接升力控制的3种模式,并且对气动参数摄动具有较强的鲁棒性;采用直接升力着陆控制方法可以使得无人机以有利的姿态进行着陆,同时在近地面突风作用下,无人机依然可以以较好的姿态进行着陆.     

基于改进差分算法的变桨ADRC参数优化

自抗扰控制器是一类不依赖被控对象数学模型且具有较强鲁棒性及抗干扰能力的非线性控制器,已成功应用于风力发电机变桨距控制这一多变量、强耦合的非线性系统中,但自抗扰控制器也存在参数众多整定难度大这一明显缺点。现提出了通过智能算法来实现参数的自动整定。分析了改进差分进化算法的原理及步骤,并将改进差分进化算法应用到ADRC的整定过程中,实现参数的自动整定。仿真结果验证了通过改进差分进化算法自动整定ADRC参数的可行性,与传统PID控制器相比,改进差分进化算法整定后的ADRC能较好的满足风力发电机变桨控制要求,有效维持了风力发电机组输出功率的稳定性。     

基于改进鲨鱼优化算法的自抗扰控制参数整定

非线性自抗扰控制器耦合参数多,常规经验整定法难以获得最优参数,以至于影响控制器的控制精度.单一机制的优化算法整定出的自抗扰参数均可能是局部最优解,不能有效提高自抗扰控制器的控制精度.针对此问题, 提出一种基于改进鲨鱼优化算法的自抗扰控制器参数优化设计方法.为解决基本鲨鱼优化算法易陷入局部最优解、算法后期收敛速度慢的问题,提出混合交叉变异策略与双种群协同机制,以ITAE指标为自抗扰控制器参数选择的优化目标,并以二自由度机械臂为例进行仿真验证.结果表明,优化后的自抗扰控制器具有更小的超调量和更高的控制精度,在加入外界干扰后,控制器可以很快抑制干扰,具有很好的抗干扰能力,改进后的鲨鱼优化算法可以用于复杂非线性系统自抗扰控制器的参数优化.