基于模型参考的高超声速飞行器自适应滑模控制

针对高超声速飞行器过渡段的姿态控制问题,提出一种基于模型跟踪的自适应滑模直接力/气动力复合控制方法;该方法选择法向过载和俯仰角速率作为状态变量,实现了系统全状态反馈,在滑模控制中通过引入自适应机制克服吸气式冲压发动机不同工作状态引起的被控模型参数不确定性,利用Lyapunov理论证明了闭环系统全局渐近稳定性;不同条件下仿真结果表明,所设计方法对攻角指令有较好的跟踪效果,对模型不确定性具有较好的鲁棒性.     

基于Backstepping的高超声速飞行器模糊自适应控制

提出了高超声速飞行器的模糊自适应控制方法.根据飞行器纵向模型的特点,分别设计了基于动态逆的速度控制器和基于Backstepping的高度控制器,模糊自适应系统用来在线辨识飞行器模型由于气动参数的变化而引起的不确定性,采用Lyapunov理论设计的自适应律保证了系统的稳定性与指令跟踪的精确性.仿真使用了高超声速飞行器的纵向模型对算法进行了验证,得到了较满意的控制效果.     

基于神经网络补偿的高超声速飞行器滑模控制

针对吸气式高超声速飞行器的轨迹控制问题,提出了一种基于自适应径向基函数(RBF)神经网络的滑模控制方法.建立了高超声速飞行器的纵向动态模型;设计了滑模控制器,利用自适应RBF神经网络对系统不确定项进行在线逼近,对滑模控制器进行补偿;基于李雅普诺夫的稳定性分析证明了闭环系统的稳定性.仿真结果表明:控制系统能够实现对于高超声速飞行器给定指令的有效跟踪.     

基于Terminal 滑模的高超声速飞行器姿态控制

针对高超声速飞行器六自由度再入模型,考虑模型参数不确定和外界干扰对再入姿态控制的影响,基于Terminal滑模对再入过程中姿态角的跟踪控制问题进行研究.为了减少外界高频噪声对系统性能的影响,首先,利用多时间尺度技术将姿态模型划分为双环结构;然后,分别针对各环路设计Terminal滑模控制器,并通过Lyapunov理论和奇异摄动理论对系统的稳定性进行证明.仿真结果表明,对于六自由度再入模型,该控制方法能够很好地跟踪再入制导指令.     

带有干扰观测器的高超声速飞行器滑模控制

针对高超声速飞行器非线性和易受干扰影响的特点,提出了带有扩张状态干扰观测器的连续滑模控制方法.在对飞行器非线性模型做线性化处理的基础上,设计了一种连续时间滑模控制器.该控制器在对不确定性和未知动态保持鲁棒性的基础上,消除了传统滑模中存在的抖振现象.对系统中存在的外加干扰,设计了扩张状态干扰观测器.将外加干扰作为系统的一个状态变量被估计出来,再将估计值用作滑模控制器的补偿量,进而达到消除外干扰的目的.在高超声速飞行器巡航飞行状态的基础上进行了仿真.仿真结果表明,所提出的方案能够满足控制要求.     

基于模糊系统的高超声速飞行器预测控制

高超声速飞行器跨临近空间飞行,具有高超声速、参数时变等特征。本文针对具有大范围时变参数的高超声速飞行器,为使其能有效地跟踪飞行器的高度和速度指令,将基于模糊系统的预测控制应用于高超声速飞行器的轨迹控制中,给出了详尽的设计方法。根据系统的跟踪误差在线调整模糊系统的权值,使其一致逼近高超声速飞行器模型中的未知非线性函数,基于李亚普诺夫原理,推导了规则参数调整的自适应律。仿真结果表明该算法对系统的不确定性有较强的鲁棒性,使高超声速飞行器控制系统具有较好的动态与静态品质,可应用于临近空间飞行器轨迹控制等领域。     

高超声速飞行器轨迹跟踪的反步滑模控制

针对高超声速飞行器轨迹跟踪控制问题,基于纵向动力学的输入/输出线性化模型,设计了一种基于反步法与滑模控制相结合的反步滑模跟踪控制器;这种控制器对系统匹配不确定性和非匹配不确定性都具有较强的鲁棒性,跟踪收敛快速性良好;对反步滑模跟踪控制器和一般滑模跟踪控制器进行了控制参数仿真优化,对比研究了速度跟踪、高度跟踪、速度高度同时跟踪和正弦速度跟踪条件下两种控制器的快速性和鲁棒性,证实了文章方法的有效性。     

高超声速飞行器纵向通道分层模糊自适应H∞控制

针对具有参数不确定性特点的高超声速飞行器输出跟踪问题,提出了一种基于分层模糊系统的自适应H_∞控制器的设计方法。为了解决模糊控制器中规则数目随系统变量个数呈指数增长的问题,减少在线辨识参数的数量,增强控制系统的实时性,设计了一种基于分层模糊系统的间接自适应控制器;同时为了减少模糊系统逼近误差、参数不确定性和系统外部干扰对控制系统稳定性造成的影响,引入鲁棒补偿项,提高控制器的H_∞性能,并利用Lyapunov理论分析证明了整个系统的稳定性能。仿真结果表明,该方法不仅能够保证高超声速飞行器具有良好跟踪性能,而且具有很强的鲁棒性。     

基于非线性干扰观测器的高超声速飞行器滑模反演控制

针对高超声速飞行器非线性、强耦合和参数不确定弹性体模型,提出了一种基于非线性干扰观测器的滑模反演控制方法.将飞行器曲线拟合模型分解为速度子系统和高度相关子系统并表示为严格反馈形式,分别采用滑模和反演方法设计实际控制量与虚拟控制量.采用1阶低通滤波器获取虚拟控制量的导数,解决了传统反演控制方法\"微分项膨胀\"问题.基于改进滑模微分器设计了一种新型非线性干扰观测器,以此对模型不确定项进行估计和补偿.仿真结果表明,该控制器对模型不确定性和气动弹性影响具有鲁棒性,且实现了对速度和高度参考输入的稳定跟踪.     

高超声速飞行器姿态的变结构控制

针对高超声速飞行器运行环境中气动参数大范围变化可能导致失稳现象,构建高超声速飞行器姿态的滑模变结构控制器。通过多时间尺度理论将飞行器姿态控制系统分为内外双闭环子系统,分别为内外环设计滑模姿态控制律,保证控制系统对气动参数变化不敏感,能稳定准确地跟踪期望姿态角指令。仿真结果表明所提滑模变结构姿态控制算法性能良好,对气动参数变化有一定的鲁棒性。     

一种新型复合滑模趋近律设计与分析

针对传统幂次趋近律存在的抖振以及全局收敛缓慢的问题,提出一种新型复合滑模趋近律,该趋近律通过引入正切函数以及对传统幂次趋近律的改进,实现趋近律的快速收敛和无抖振特性.首先,引入正切函数,在初始状态已知的情况下使系统更快地收敛;其次,通过设计的趋近律改进传统幂次趋近律中含符号函数乘积项容易引起的抖振;然后,理论证明新型复合趋近律能够快速收敛且无抖振,并推导出趋近速率及稳态误差界;最后,以直线磁悬浮同步电动机磁悬浮系统为例,与双幂次趋近律和多幂次趋近律仿真对比,进一步验证新型复合趋近律能够明显缩短系统的动态过程并消除抖振,且存在模型不确定性及外加干扰作用下,系统仍能迅速地收敛到平衡点附近的领域内.     

一种新型滑模控制双幂次趋近律

针对滑模控制中传统趋近律存在收敛速度慢、时间长和抖振严重等不足,提出一种利用双幂次趋近律提高系统状态收敛速度的设计方案.该双幂次趋近律无论在远离滑动模态还是在接近滑动模态的空间内均具有快速收敛能力.理论分析表明,该双幂次趋近律具有二阶滑模特性,当系统存在不确定性时,系统状态及其导数可以快速收敛到平衡零点的邻域内.仿真结果表明,双幂次趋近律与传统幂次趋近律、指数趋近律、快速幂次趋近律相比,具有更快的收敛速度和更好的运动品质.     

一种新的模糊滑模控制器设计方法

针对具有较大且不可观测外界干扰的一类不确定系统,提出一种新的模糊滑模控制器设计方法.首先基于模糊滑模控制原理,引入全局快速终端滑模控制,使系统在有限时间内达到稳态;然后构造以李雅普诺夫函数导数的绝对值为补偿的自适应干扰估计项,对外界干扰进行准确估计,进而提出一种双层递阶指数趋近全局快速终端模糊滑模控制器,通过指数趋近率来调节滑模面的动态品质,该控制器能快速收敛到稳定状态,且有效消除控制器的抖振情况;最后通过仿真算例验证所提方法的有效性.     

基于两相幂次趋近律的航天器姿态控制

针对带有系统不确定性的航天器姿态控制系统,提出一种基于两相幂次趋近律的姿态控制方法.在趋近律设计中,根据滑模变量值的变化调整趋近律的幂次值,确保滑模变量在远离滑模面和接近滑模面时均具有更快的收敛速度.同时,通过分别计算两个趋近阶段的收敛时间,可直接获得较为准确的滑模变量收敛时间表达式.此外,在控制器设计中采用鲁棒项补偿...     

基于离散指数趋近律的开关电源模糊滑模控制

对于Buck/Boost变换器,传统的控制器如PID控制器、Ⅲ型误差放大器等存在超调量过大、响应时间过长、鲁棒性不强等问题,为克服这些缺点,提出基于离散指数趋近律的开关电源模糊滑模控制方案.首先,针对工作在电感电流连续模式(CCM)的Buck/Boost变换器采用状态空间平均法建立平均线性模型;然后设计离散指数趋近律的滑模控制器,并分析了切换参数对系统的影响;最后,为改善控制效果,设计了模糊控制器.仿真结果表明,相对于传统的控制器,指数趋近律的模糊滑模控制器有效地降低了超调量,提高了系统的响应时间,并且对外部干扰的鲁棒性较好.利用所设计的控制算法实现了对50 W高频开关电源样机的良好控制,进一步证明了所提方法的有效性.     

基于扰动动态补偿的离散滑模变结构控制

提出一种扰动动态补偿的离散趋近率,分析了不确定离散滑模控制系统的鲁棒性,研究了准滑动模态的存在条件及其动态特征,利用不确定条件下实际趋近率与理想趋近率的偏差,直接平滑地预测内部参数摄动与外部扰动,克服了常规变结构控制中需已知不确定性边界的限制,而且不必满足匹配条件,既保留了传统趋近率的所有优点,又有效地降低了系统的抖振,仿真结果证明了理论推导的正确性。     

离散时间系统变结构控制的趋近律问题

针对离散系统变结构控制,提出了两个新的滑模趋近律．应用该趋近设计变结构控制系统,其原点的稳定性和系统的平稳性都优于指数趋近律和比例-等速-变速趋近律．通过仿真例子对此进行了验证．