输入饱和受限下的刚体飞行器姿态系统的有限时间镇定

研究存在输入饱和受限下的飞行器姿态控制问题, 提出一种有限时间姿态镇定方案. 针对基于修改的Rodriguez 参数模型的飞行器姿态控制系统, 基于齐次性理论和饱和控制器设计方法, 并充分利用系统的模型结构特征, 设计一类饱和的有限时间姿态控制器, 使得姿态可以在有限时间内被镇定到平衡点. 仿真结果验证了所设计姿态控制器的有效性.

     

基于NDO的ROV变深自适应终端滑模控制器设计

针对ROV的深度控制问题, 提出基于非线性干扰观测器的自适应终端滑模控制方法. 详细叙述了控制器的设计过程, 并利用Lyapunov 稳定性判据, 验证了存在模型参数不确定性和外干扰时, 系统的全局渐近稳定性和跟踪误差的收敛性. 仿真实验表明, 所提出的控制器不仅能够很好地估计并克服外干扰和模型不确定性等因素, 具有很好的鲁棒性能, 而且还可以实现在任意规定时刻变深运动的快速收敛.

     

基于自适应重复学习的不确定多涡卷混沌系统同步控制

基于滞环函数提出一种参数可调的多涡卷混沌系统构造方法. 针对复杂不确定性系统, 综合利用自适应神经网络和重复学习控制方法设计一种自适应重复学习同步控制器; 利用自适应重复学习控制方法对周期时变参数化不确定性进行处理; 对函数型不确定性利用神经网络逼近技术进行补偿; 设计鲁棒学习项对神经网络逼近误差和扰动上界进行估计; 通过构造类Lyapunov 复合能量函数证明了同步误差学习的收敛性. 仿真结果验证了所提出方法的有效性.

     

模糊输出反馈实现动态不确定非线性系统的几乎干扰解耦

研究一类单输入单输出动态不确定非线性系统的几乎干扰解耦问题. 首先设计一类新型的模糊高增益观测器估计非线性系统的未知状态; 然后结合自适应模糊backstepping 控制、小增益定理和改变供能函数方法, 给出鲁棒自适应模糊控制器的设计. 所设计的控制器不仅可以保证整个闭环系统在输入到状态实际稳定意义下稳定, 同时抑制了干扰对输出的影响. 仿真结果表明了所提出控制方法的有效性.

     

导弹姿态的自抗扰有限时间控制

针对导弹模型同时具有不确定性和执行机构饱和受限的问题, 首先针对模型不确定性, 将质心运动方程的非线性影响、耦合影响、外部环境干扰视为总干扰, 并设计扩展状态观测器对其进行实时估计; 然后针对舵偏角和角速度存在饱和受限的问题, 设计辅助系统和限幅微分器; 最后结合反演和有限时间稳定系统理论, 设计有限时间控制器, 以保证整个闭环系统在受限条件下能收敛到参考信号. 数值仿真结果表明, 所设计的控制器与理论分析结果一致, 是可行而有效的.

     

姿态变化一致有界的姿态稳定控制器设计

针对航天器姿态稳定控制问题, 设计一种迭代学习姿态控制器. 将连续非周期运动的姿态跟踪过程分解为队列重复运动, 采用前一周期的姿态跟踪误差修正后一周期的控制输入, 分别对未知参数和干扰构建有界迭代学习律, 给出航天器姿态稳定控制器, 并从理论上分析了闭环系统的渐近稳定性和姿态跟踪误差的一致有界性. 通过在轨捕获非合作目标过程中航天器姿态跟踪控制问题的数值仿真, 验证了迭代学习控制器的鲁棒性和强抗干扰性.

     

不确定时变时滞系统的自适应全局鲁棒滑模控制

针对一类存在时变状态时滞的不确定性系统, 基于全程滑模的思想, 引入一种带状态时滞项的积分型滑模面, 以消除趋近模态, 实现全程滑模控制; 基于一种新颖的自由权矩阵时滞转换模型, 采用线性矩阵不等式(LMI) 的方法给出并证明了滑动模态稳定的充分条件, 降低了保守性; 结合自适应控制思想设计出自适应滑模控制器, 克服了不确定性以及时变的时滞影响.

     

受动态约束的谐波传动式可重构模块机器人分散积分滑模控制

针对受外界动态约束的谐波传动式可重构模块机器人轨迹跟踪问题, 提出一种基于关节力矩反馈的分散积分滑模控制方法. 在无力/力矩传感器且存在耦合模型不确定性的条件下即能获得良好的控制品质. 基于谐波传动模型, 仅采用位置测量数据估计关节力矩, 并建立机器人子系统动力学模型. 基于可变增益超螺旋算法(VGSTA) 设 计分散积分滑模控制器, 补偿模型不确定性并削弱控制器抖振. 采用Lyapunov 理论对系统的渐近稳定性进行了证明. 值仿真结果验证了所设计的控制器的优越性.

     

航天器姿态跟踪有限时间饱和控制

针对卫星姿态跟踪系统, 在无扰动和有扰动的情况下, 利用双曲正切函数和辅助系统设计两个有限时间饱和控制器. 双曲正切函数可以严格地保证卫星姿态跟踪系统的控制输入是有界的. 通过李雅普诺夫理论可以证明, 系统在两个控制器的作用下既是渐近稳定的又是有限时间稳定的, 系统可以快速收敛到平衡点. 数值仿真进一步表明了所提出的有限时间控制器的有效性.

     

不确定性R¨ossler 系统的自适应鲁棒跟踪控制

研究具有外部不确定性R¨ossler 混沌系统的鲁棒跟踪控制问题. 基于动态面控制原理设计自适应鲁棒控制器, 给出了系统参数的自适应更新律, 使得被控闭环系统的各误差变量一致有界. 系统输出曲线渐近跟踪任意期望轨道, 且跟踪误差能被控制在任意小的范围内, 而无须知道系统的参数及外部不确定性的界限. 基于稳定理论给出了具体的稳定性分析, 并通过数值仿真验证了该方法的有效性及鲁棒性.

     

四旋翼无人机L1 自适应块控反步姿态控制器设计

针对四旋翼无人机的姿态控制问题,提出一种L1自适应块控反步控制方法.将四旋翼姿态运动模型转化为一类多输入多输出不确定非线性系统的形式;根据该系统严格反馈的结构特点,对外回路设计了块控反步控制器;针对内回路存在的外部干扰和内部参数摄动等不确定性,引入L1自适应控制思想补偿其影响.稳定性分析表明闭环系统内所有信号一致有界.仿真和姿态稳定实验验证了所提控制策略的有效性和鲁棒性.     

严格反馈型非仿射非线性系统的自适应模糊控制

针对一类具有严格反馈形式的非仿射非线性受扰系统,提出了基于backstepping方法的自适应模糊控制.该算法仅要求模糊逻辑系统逼近误差范数有界,引入监督控制补偿系统逼近误差和外界干扰,保证闭环系统所有信号一致有界,跟踪误差一致渐近稳定.将R(o)ssle混沌系统作为仿真对象,仿真结果表明了该方法的有效性.     

考虑参数和负载不确定性的内置式永磁同步电机自适应反步控制

提出一种??_?? = 0 的内置式永磁同步电机的自适应反步控制方法. 通过定义虚拟控制变量和选择适当的Lyapunov 函数, 导出系统控制律及参数自适应律. 该方法能够根据自适应参数估计器实时估计出的负载转矩和定子电阻对控制输出进行动态校正, 从而提高转速控制精度和系统的抗扰能力. 仿真结果表明, 系统能够快速跟踪参考转速, 并对负载扰动和参数变化具有较强的鲁棒性.

     

基于改进主从控制结构的海洋机器人零航速减摇鳍系统

利用零航速减摇鳍系统实现对海洋机器人在近水面低速航行时的横摇姿态控制. 基于零航速减摇鳍的非线 性动态特性和海洋机器人横摇解耦模型, 提出具有主从结构的横摇减摇控制规律. 设计具有积分滑模面的变结构控 制规律, 估算系统期望横摇扶正力矩, 并进一步结合非线性跟踪控制理论和反馈线性化方法, 建立减摇鳍子系统模 型, 设计从属控制规律驱动减摇鳍产生实际横摇稳定力矩. 仿真结果和理论分析表明, 所设计的控制规律是稳定且有 效的.

     

时变时滞非线性系统自适应神经网络控制

对于一类具有未知时变时滞和虚拟控制系数的不确定严格反馈非线性系统,基于后推设计提出一种自适应神经网络控制方案.选取适当的Lyapunov-Krasovskii泛函补偿未知时变时滞不确定项.通过构造连续的待逼近函数来解决利用神经网络对未知非线性函数进行逼近时出现的奇异问题.通过引入一个新的中间变量,保证了虚拟控制求导的正确性.仿真算例表明,所设计的控制器能保证闭环系统所有信号是半全局一致终结有界的,且跟踪误差收敛到零的一个邻域内.     

基于腿部关节控制的仿人机器人偏摆力矩控制方法

针对机器人步行过程中产生的偏摆力矩影响步行稳定性的问题, 提出一种全新的基于腿部关节控制的偏摆力矩控制方法. 分析了偏摆力矩产生的原因及步行过程中垂直方向上的力矩平衡条件; 根据仿人机器人连杆模型和力矩平衡条件, 将偏摆力矩控制问题转化为带约束条件的二次规划问题, 推导出支撑腿腿部关节角度控制的表达式, 设计了腿部关节自适应控制器以提高轨迹跟踪性能, 并给出了稳定性证明. 仿真结果表明, 该方法能较好地克服偏摆力矩的影响, 使机器人实现稳定的步行.

     

基于反馈增益的AUV稳定神经网络反步变深控制

为解决自主水下航行器的变深控制问题,提出一种基于反馈增益的反步控制方法.首先,通过设计控制器参数消除部分非线性项,在保证系统稳定性的同时设计神经网络控制器来补偿纵倾运动中的模型不确定性;然后,通过自适应鲁棒控制器对神经网络的逼近误差予以消除,以加快神经网络的收敛学习速度,神经网络权值和逼近误差估计的学习律可由李雅普诺夫稳定性理论推导得出,保证了闭环系统的一致最终有界性;最后,通过仿真实验验证了所提出方法的有效性.     

不确定扰动下双起升桥吊双吊具鲁棒自适应滑模同步协调控制

双起升桥吊双吊具存在的参数摄动和不确定干扰问题严重影响了双吊具同步协调运行的效果. 鉴于此, 分析桥吊双吊具不同工作模式的运行特性, 采用交叉耦合策略, 提出一种基于参数自整定的双吊具鲁棒自适应滑模同步协调控制方法. 采用变边界层技术解决滑膜控制需折中稳态误差和抖振平滑的难题, 利用自整定切换函数增益消除不确定扰动, 并利用Lyapunov 理论证明控制器的渐近稳定性. 桥吊控制实验表明了所提出方法的有效性.

     

快速super twisting 算法及其在飞翼布局无人机姿态控制上的应用

通过在super twisting 算法中增加线性项, 提出一种快速super twisting 算法, 并采用Lyapunov 方法证明了受扰快速super twisting 算法具有比受扰super twisting 算法更优良的收敛特性. 将该算法应用于存在干扰的飞翼布局无人机姿态控制, 设计快速super twisting 观测器以实现对干扰的快速估计和补偿. 仿真结果表明, 在相同的控制器参数下, 相比super twisting 观测器, 快速super twisting 观测器的收敛速度更快, 可提高姿态控制系统的鲁棒性.