基于SMDO-NGPC的无人机姿态控制律设计

针对无人机在飞行过程中存在的强非线性、快时变、强耦合,以及参数不确定和外部干扰情况下的鲁棒性差等姿态控制问题,采用了基于滑模干扰观测器的非线性广义预测控制算法对姿态控制律进行了设计。该方法融合了非线性广义预测控制算法的良好动态性和滑模干扰观测器的强鲁棒性,将无人机的姿态分为快、慢两个回路并分别将该方法应用到两个回路的控制律设计中,最后设计出快、慢回路控制律表达式及滑模干扰观测器模型。仿真结果表明:基于滑模干扰观测器的非线性广义预测控制算法的无人机姿态控制律能够克服外界干扰及气动参数大范围摄动的影响,具有良好的控制性能和抗干扰能力,可以更好地适应无人机快时变、高精度和强鲁棒的控制要求。     

基于神经网络观测器的水下拖体输出反馈姿态控制

针对水下拖体俯仰姿态控制系统设计时无法精确建模、模型具有强烈非线性和不确定性以及不可测外界干扰和角速度等问题,设计了一种基于观测器的补偿控制系统。该系统中两个神经网络独立对动态非线性模型进行在线辨识,分别配合状态观测器和补偿滑模控制器完成对系统状态变量的实时观测与补偿控制。在观测器中加入鲁棒项抑制附加干扰,设计了两种自适应权值更新律以及一种映射修正自适应律以保证系统的稳定性。经Lyapunov理论证明,在满足一定条件下,系统的观测与控制误差均为最终一致有界。仿真和实验结果表明,所设计的补偿控制系统具有良好的自适应性和鲁棒性。     

基于高阶滑模的新型干扰观测器设计

针对传统滑模干扰观测器计算复杂、跟踪干扰速度慢等不足,基于自适应super-twisting算法提出一种新型干扰观测器技术。回顾已有滑模干扰观测器方法的基本原理并分析其跟踪速度慢、计算复杂的原因;基于辅助滑模面技术及自适应super-twisting算法设计高阶滑模干扰观测器,并证明其对干扰的快速跟踪特性。仿真分析表明,相比于已有滑模干扰观测器,该算法具有跟踪干扰速度快、计算简单的优点。     

基于干扰观测器的弹丸协调器电液伺服系统自适应滑模控制

针对弹丸协调器电液伺服系统中存在非匹配不确定性和参数不确定性问题,提出一种基于干扰观测器的自适应滑模控制策略。采用干扰观测器估计系统中的非匹配不确定性,通过Lyapunov稳定性理论证明干扰观测器的稳定性,并将其引入新型积分滑模切换函数的设计中,使控制器能够对非匹配不确定性提供有效补偿,提高控制精度。为了降低系统参数不确定性的影响,在滑模控制器设计中引入自适应律以保证控制器的动态性能,并对控制器的全局稳定性进行了证明。实验结果表明：采用的干扰观测器和自适应律能够准确描述系统特性;基于干扰观测器的自适应滑模控制器能够满足期望轨迹的跟踪要求,使设计的控制器在不同工况下均具有较好的动态跟踪特性和稳态精度,并具有较强的鲁棒性。     

基于滑模自适应的飞行器鲁棒姿态控制

针对一类不确定非线性系统,基于李亚普诺夫稳定性理论提出了滑模自适应算法。算法的核心为：将系统分为标称模型和包含建模误差、参数变化、干扰及未建模动态等在内的混合干扰项,用自适应控制实时逼近具有不确定性特征的系统输入系数,用鲁棒控制使系统的混合干扰在有限时间内减小到一个小范围内,用滑模控制最终消除不确定非线性系统的跟踪误差。不仅使系统有较好的鲁棒性,而且消除了传统滑模控制中系统输入的抖振现象。对微型飞行器的姿态控制系统进行了仿真研究,仿真结果验证了算法的有效性。     

基于扰动补偿的多轴车辆主动悬架自适应模糊动态滑模控制策略研究

针对某型六轴特种车辆改善行驶平顺性并保障其任务用途的要求,文中建立了半车主动悬架多体系统动力学模型.以自适应理想天棚阻尼悬架为参考,采用模糊切换增益调节的动态滑模理论进行控制器设计;利用观测器进行扰动补偿;并通过李雅普洛夫方法证明闭环系统稳定性.提出一种基于扰动补偿的自适应模糊动态滑模控制策略.仿真结果表明,新型多轴车辆主动悬架控制器成功抑制了滑模控制的高频抖振问题,相对于传统控制方法具有更好的性能表现.     

基于高阶滑模观测器的微分滑模四旋翼无人机控制研究

针对四旋翼无人机鲁棒控制问题,提出了一种基于高阶滑模观测器的内环与外环控制器设计方法。首先,建立了四旋翼无人机模型的运动学与动力学方程,通过反馈线性技术将模型分解为线性部分与非线性部分。然后,在输入信号延迟的基础上推导了相应的滑模控制律,由分离定理分别设计了观测器与控制器,通过扰动识别减少需要观测的状态变量,继而减少了测量传感器,同时对观测器以及整个闭环系统稳定性进行了证明。仿真验证了所提出的控制算法在提高四旋翼无人机姿态控制系统精度以及鲁棒性方面的有效性。     

基于滑模变结构的无人直升机着舰控制研究

针对无人直升机着舰的特殊性,克服系统摄动、未建模动态及大气紊流的影响,提高舰载无人直升机着 舰的安全性和精度,基于滑模控制的方法分别设计了着舰控制系统的轨迹跟踪控制律和姿态控制律。采用基于输出 有界的twisting 控制器,通过轨迹跟踪算法保证生成有界的期望姿态角和总距;姿态部分采用小扰动线性化后的姿 态回路控制方程,设计了模型参考自适应滑模控制器,通过自适应项抵消外界干扰造成的误差,利用Lyapunov 稳定 性理论证明了系统的稳定性和跟踪误差收敛;通过仿真进行了实验验证。验证结果表明：所设计的控制器能够满足 无人直升机抗扰动和模型参数摄动的要求,并且设计方法简单,鲁棒性强,易于工程实现。     

基于扰动观测器的机载光电稳定平台自适应指数时变滑模控制

针对考虑载机干扰、摩擦力矩和参数不确定性等扰动因素影响的机载光电稳定平台高精度控制问题,提出了一种基于非线性扰动观测器的自适应指数时变滑模控制方法。该方法利用非线性扰动观测器观测系统的聚合不确定性,用来抵消外界扰动和参数不确定性对系统的干扰。在此基础上,设计自适应指数时变滑模控制器,实现了光电稳定平台伺服系统在残余聚合扰动影响下的期望角位置转动的全局鲁棒控制,该方法不需要确定聚合不确定性的上界信息,同时避免了普通自适应滑模的切换增益过度自适应问题,最终通过李雅普诺夫稳定性定理证明了闭环系统的全局渐近稳定性,系统角位置最终渐近收敛到期望角位置。数值仿真和样机测试结果表明,在外界扰动和参数不确定性的影响下,该方法能够实现系统的高精度角位置控制。     

制导炮弹离散自适应滑模控制器设计

针对存在参数误差的制导炮弹,提出了一种离散自适应滑模控制器。考虑到制导炮弹姿态控制系统模型存在的非线性、耦合问题,基于反馈线性化方法将系统离散化,并设计了制导炮弹离散滑模控制器。为减小离散系统中与参数误差对应的准滑模切换带宽度,设计了带死区的参数自适应更新规律,利用李亚普诺夫理论证明了闭环不确定系统的稳定性,使得控制系统具有较强的鲁棒性。仿真结果表明,所设计的控制器能有效地处理含有较大程度气动不确定性的问题,具有较好的跟踪控制性能。     

信息动态

飞行器控制系统设计中的不确定性问题是国内外研究者们的研究热点问题之一.许多研究者将飞行器控制系统中的各种不确定性因素集聚在一起,构成汇总不确定项,一并进行估计或者观测,由此提出了许多种估计方法.对各种估计方法的研究现状及其应用情况进行了阐述和分析.总结起来,针对不确定性的估计方法主要包括:神经网络估计方法、自适应估计方法、干扰观测器估计方法、支持向量机估计方法和滑模控制补偿方法等.其中,干扰观测器估计方法应用最为广泛,它又包括几种不同的类型:滑模干扰观测器、非线性干扰观测器、传统干扰观测器和扩张状态观测器等.     

基于非奇异终端滑模观测器的火箭炮系统控制

针对火箭炮位置交流伺服系统转动惯量变化范围大,燃气流冲击力矩强等特点,建立发射动力学与电气耦合模型,研究火箭炮在伺服系统闭环状态下调炮、射击时位置控制系统控制特性。在系统位置控制中引入了非奇异终端滑模观测器,在火箭炮射击等情形下,对火箭炮系统外部干扰项进行估计,削弱控制量抖振,提高传统滑模控制方法对于外界干扰的鲁棒性。通过仿真计算与结果对比,所提控制方法鲁棒性强于传统滑模控制,控制精度优于PID控制。     

模糊滑模控制在数字式导弹姿态控制系统中的应用

随着数字计算机的发展,数字式控制器已成功地应用于导弹姿态控制系统中。文中针对数字式导弹姿态控制系统,将模糊控制与传统的滑模控制相结合,提出了一种姿态控制系统的离散变结构控制方法,并设计了变结构控制律。该方法在实现姿态控制系统鲁棒控制的同时,还有效地抑制了抖振现象。仿真结果验证了方法的有效性。     

基于干扰观测器的级联气动肌肉肘关节滑模控制

肘关节的设计和控制是仿人手臂的研究重点。为了得到肘关节的模型,首先搭建测试平台对单根气动肌肉进行静态建模,再建立级联式肘关节的名义模型,采用最小二乘参数辨识得到模型的参数。基于Luenberger干扰观测器设计了滑模控制律。分别采用PID控制、滑模控制和基于干扰观测器的滑模控制对肘关节位置跟踪进行仿真和实验,在仿人手臂末端夹持半瓶矿泉水作为负载和外界不确定性干扰,测试3种控制算法的性能。仿真和实验结果表明,基于干扰观测器的滑模控制位置跟踪精度和鲁棒性均优于滑模控制和PID控制。     

气动肌肉肘关节的滑模内环导纳控制设计

柔顺控制是共融机器人研究的重点。针对级联式气动肌肉肘关节动力学模型,建立了以滑模位置控制为内环、触力导纳控制为外环的控制结构;设计了带干扰观测器的滑模控制器（SMCDO）,证明SMCDO算法的收敛性;将环境等效为弹簧模型,设计了外环导纳控制器,并给出控制律。搭建实物测试平台,分别开展阈值力、力安全阈值测试以及碰撞测试,并分析了刚度系数对修正轨迹和接触力的影响。实验结果表明：关节柔顺性与刚度系数相关;SMCDO内环导纳控制精度优于无干扰观测器的滑模控制器内环导纳控制;所设计的控制算法稳定且有效。     

基于干扰观测器的电液位置伺服系统跟踪控制

针对电液位置伺服系统存在匹配和不匹配模型不确定性的问题,提出一种基于滑模的模型不确定性补偿控制策略。通过设计滑模观测器估计电液位置伺服系统的匹配和不匹配模型不确定性,以在控制器设计中将其补偿,有效地削减控制器不连续项增益。将观测器滑模面引入到控制器滑模面中构造新的控制器滑模面,消除不确定性的估计误差,以保证控制器良好的动态性能。此外,不使用系统加速度信息,以降低可测噪声对跟踪性能的恶化。通过Lyapunov稳定性理论验证了闭环系统的全局稳定性。仿真结果显示,与积分滑模控制策略相比,所提方法能够补偿电液位置伺服系统中存在的匹配和不匹配模型不确定性,同时削弱滑模控制的抖振,具有良好的跟踪性能和较强的鲁棒性。     

大型发射装置液压起竖系统的滑模控制研究

针对大型发射装置液压起竖系统这类高阶非线性系统的控制问题,提出了一种自适应多面滑模控制方法。基于液压起竖系统的非线性模型,采用逐步递推的方法给出系统的多面滑模控制器。根据Lyapunov稳定性理论,将自适应律引入多面滑模控制器,实现对系统不确定参数和起竖过程中环境干扰的在线估计,提高系统的鲁棒性。试验结果表明,与普通的滑模控制比较,该控制方法有效地克服了系统自身参数的不确定性和外界干扰的影响,提高了起竖角度的跟踪控制精度。     

高超声速飞行器弱抖振反演滑模控制律设计

针对具有严重非线性、多变量强耦合以及参数不确定性等特点的高超声速飞行器模型,提出基于反演控制的高超声速飞行器滑模控制方法,设计俯仰通道的控制律.对系统存在的复合干扰,采用自适应律在线调节,避免了不确定性上界未知对控制律设计的影响;通过引入非线性干扰观测器,降低滑模控制项的增益,继而削弱滑模控制带来的抖振.仿真结果表明,所设计的控制律能够实现对指令信号的良好跟踪,具有较快的响应速度,能够保证系统在不确定存在情况下的稳定性和鲁棒性.     

基于ATSMC的破障武器随动系统控制研究

针对电动缸驱动的车载破障武器随动系统控制问题,提出了一种基于指数收敛的干扰观测器和反正切滑模控制器的方法。研究了电动缸传动时系统具有的非线性增益,推导了电动缸机构的变传动比和变负载力矩的公式。为了对随动系统进行位置和速度控制,根据多项式Terminal滑模控制器的思想,采用等效趋近律的方法,设计了反正切Terminal滑模控制器(ATSMC),其具有全局鲁棒性和有限时间可达的能力;为了对系统内部的不确定性和外部扰动进行观测和补偿,设计了一种基于指数收敛的干扰观测器。对控制系统进行仿真,结果表明,ATSMC具有更好的鲁棒性,提高了随动系统控制精度,缩短了响应时间;基于指数收敛的干扰观测器能较好地补偿系统运行中产生的各种扰动,降低了系统稳态误差。     

基于RBF神经网络自适应滑模控制技术的某舰炮装填机构控制研究

针对某舰炮装填机构工作过程中存在的非线性海浪干扰、参数时变等不确定问题,设计了一种RBF神经网络自适应滑模控制器。在建立其系统动力学模型的基础上,利用RBF神经网络的学习和自适应特性实现对海浪环境扰动量的预测,并通过Lyapunov分析法导出自适应律,证明了该方法的稳定性。采用新式饱和函数替换切换函数,可有效抑制趋近过程中的抖振产生。仿真结果表明,该控制策略的综合控制性能优于普通滑模和PID控制器的控制效果,使系统在海浪干扰条件下仍具有良好的稳态性能,同时具有较强的抗干扰能力和良好的位置跟踪能力。