多UUV沿多条给定路径运动的协调编队控制

研究了在三维空间中多UUV的协调路径跟踪控制问题.应用分散控制策略将路径跟踪问题和个体间的速度协调编队解耦.在单个UUV的路径跟踪控制中引入视距导航(line of sight guidance)算法设计路径跟踪控制器,使得跟踪误差渐近收敛到零;引用图论知识设计协调控制器,使得多UUV沿期望路径的位置和速度在规定队形下达到一致,实现多UUV间的协调,而不影响空间域上的路径跟踪性能.     

挠性航天器预设性能自适应姿态跟踪控制

为研究存在外界干扰及未建模动态的挠性航天器姿态跟踪问题,提出了一种基于预设性能方法的自适应姿态跟踪控制策略.预设性能方法利用性能函数和一种误差变换方式,将系统的跟踪误差限制在预先设定的约束范围内,以保证系统响应具有期望的超调、收敛速度以及稳态误差.采用径向基函数(RBF)神经网络来处理由干扰和附件挠性振荡产生的模型未知动态.考虑到存在未知的神经网络逼近误差,为减小控制参数选取的保守性,进一步对逼近误差的上界进行自适应估计.结合权值和逼近误差上界的自适应律,设计了预设性能自适应姿态跟踪控制器.仿真结果表明,使用本方法可以有效补偿干扰及挠性振动所产生的影响,同时使姿态控制系统获得快速平稳的动态过程和给定的稳态跟踪精度.与未采用预设性能的方法相比,所提出的方法在收敛速度、跟踪精度与振荡抑制效果等方面均具有较明显的优势,并且对控制器参数选取的依赖性更低.     

固定翼无人机自适应滑模控制

针对固定翼无人机的姿态和速度控制中存在不确定和外部扰动的问题,设计自适应超螺旋滑模干扰观测器和控制器,实现了固定翼无人机对速度指令和姿态指令的有限时间精确跟踪.首先建立固定翼无人机速度模型和基于四元数的姿态误差模型;进而在该模型的基础上针对无人机飞行过程中的外部扰动和不确定问题,采用自适应超螺旋滑模算法设计干扰观测器对干扰和不确定进行快速估计,并在此基础上设计多变量超螺旋控制器使固定翼无人机快速、精确地跟踪期望的速度和姿态指令;最后基于Lyapunov理论证明了该系统的稳定性.仿真结果表明:所提出的综合控制策略可以实现固定翼无人机速度与姿态的快速精确跟踪并具有良好的鲁棒自适应能力,而且针对无人机不同的飞行指令,使用该控制策略都能使无人机快速稳定的达到预期目标.     

考虑未知死区非线性的自适应模糊神经UUV航迹跟踪控制

针对无人水下航行器(unmanned underwater vehicles, UUV)在航迹跟踪控制中存在未知死区非线性和工作环境不确定性的问题,提出一种鲁棒自适应自组织模糊神经控制策略,采用滑模趋近律控制框架和自组织模糊神经网络逼近器在线估计系统未知状态和进行参数的自适应,并采用有限增益鲁棒控制器补偿重构误差。根据李雅普诺夫稳定性理论分析证明所有参数和跟踪状态均有界,并且当时间趋向于无穷大时,跟踪误差及其导数都趋向于零且闭环系统的信号有界。通过与已有控制策略对比仿真表明,该控制策略具有先进性和有效性,对无人水下航行器设计具有指导意义。     

考虑未知死区非线性的自适应模糊神经UUV航迹跟踪控制

针对无人水下航行器(unmanned underwater vehicles, UUV)在航迹跟踪控制中存在未知死区非线性和工作环境不确定性的问题,提出一种鲁棒自适应自组织模糊神经控制策略,采用滑模趋近律控制框架和自组织模糊神经网络逼近器在线估计系统未知状态和进行参数的自适应,并采用有限增益鲁棒控制器补偿重构误差。根据李雅普诺夫稳定性理论分析证明所有参数和跟踪状态均有界,并且当时间趋向于无穷大时,跟踪误差及其导数都趋向于零且闭环系统的信号有界。通过与已有控制策略对比仿真表明,该控制策略具有先进性和有效性,对无人水下航行器设计具有指导意义。     

载人月面着陆器动力下降段自适应姿态控制

载人月面着陆器动力下降过程中质心偏移及其引起的姿态扰动问题比较突出,对此本文提出了采用反作用控制系统(RCS)和推力矢量控制(TVC)的联合自适应姿态控制方法．基于月面着陆器姿态运动学和动力学模型,设计了自适应姿态控制器及质心偏移自适应估计器,利用Lyapunov方法证明闭环姿态控制系统稳定,引入RCS和TVC的误差特性以检验控制器的鲁棒性．数值仿真结果表明该自适应姿态控制方法可行,所设计姿态控制器保证姿态控制系统稳定且具有鲁棒性．     

改进神经网络动态逆着舰控制方法

针对舰载机着舰过程中存在建模误差和舰艉流干扰问题,本文提出一种基于改进神经网络的动态逆控制方法,用以提高着舰控制器的精度和速度。通过在动态逆控制中引入神经网络,对模型误差进行动态补偿,以满足控制器对精度的要求。对神经网络进行改进,引入自适应学习率,提高了网络的收敛速度。仿真结果表明:改进的神经网络动态逆方法对建模误差有较好的抑制作用,收敛速度大大提高,稳态误差趋于零;对舰艉气流有很好的抑制作用,有效维持舰载机着舰姿态和速度,保证舰载机安全着舰。     

基于领航者的多UUV协调编队滑模控制

针对多无人水下航行器(unmanned underwater vehicle,UUV)编队控制易受外界环境扰动的问题,本文提出一种基于领航者的鲁棒滑模编队控制方法。该方法采用滤波反步法设计控制器,使领航者跟踪期望路径。为了使跟随者能够更好地跟踪上领航者,利用领航者的位置与速度信息进行编队控制器设计,增加系统的鲁棒性的同时,分别对跟随者的纵向速度误差和横向速度误差进行了积分滑模面的设计。仿真结果表明:针对外界环境扰动及参数的不确定性,本文所提出的鲁棒性的滑模编队控制器是切实有效的。     

视觉和IMU融合的移动机器人运动解耦估计

针对视觉里程计(VO)因累积误差导致运动姿态估计存在的偏差,提出实时扩展卡尔曼滤波器姿态估计模型,利用惯性测量单元(IMU)结合重力加速度方向作为垂直方向参考,对视觉里程计航向、俯仰和侧倾3个方向姿态估计进行解耦,修正姿态估计的累积误差;根据运动状态采用模糊逻辑调整滤波器参数,实现自适应的滤波估计,降低加速度噪声的影响.实验采用高精度的全站仪作为真值,并结合多种地形环境,实验结果表明：50 m内跟踪的累积误差低于0.3 m,有效地提高了视觉里程计的定位精度和鲁棒性.     

基于地磁场自适应修正的航姿系统姿态解算研究

针对航姿参考系统(attitude and heading reference system,AHRS)中,MEMS陀螺仪输出噪声过大、零点漂移无法完全消除、角速率输出易受干扰等导致的姿态四元数精度低、累积误差较大等问题,提出了一种自适应扩展卡尔曼滤波算法,利用地球物理场(地球重力场、地磁场)信息不断自适应修正MEMS陀螺仪在姿态解算过程中的累积误差。在ROS机器人平台上进行了实验,实验结果表明该算法能有效解决在求解姿态四元数过程中累积误差较大的问题,同时可以提高姿态解算精度,进而验证了该算法的有效性。     

引入反演稳态误差补偿的机器人姿态稳定性控制律

机器人在抓取作业中,容易受到活动部件的小扰动影响,导致姿态失稳.为了提高机器人抓取物体姿态的稳定性,提出了一种基于反演稳态误差补偿的机器人抓取姿态稳定性控制律,分析机器人姿态控制的被控对象模型和控制约束参量,构造机器人的纵向运动动力学模型,采用扩展Kalman滤波方法进行机器人运动的姿态角校正和参量融合处理,引入反演积分项进行机器人运动姿态参量的稳态误差补偿和自适应调节,实现了运动姿态参量的无误差跟踪控制.仿真结果表明,采用该方法进行机器人的姿态控制稳定性较好,对机器人运动参量的拟合跟踪能力较强,机器人姿态角输出的误差能快速收敛为0,整个控制律是稳态渐近收敛的.     

基于归一化最小均方算法的自适应核RBFNN

为了使自适应核径向基函数神经网络(RBFNN)有更好的收敛速度和稳态误差,提出了以归一化最小均方为学习算法对自适应核RBFNN进行优化的方法。在梯度下降算法的基础上,通过一个可变的步长因子,对归一化最小均方(NLMS)算法进行推导,并将其作为学习算法对自适应核RBFNN的权系数及偏差进行更新训练。在非线性系统辨识及模式分类中的仿真实验结果表明,使用NLMS学习算法训练自适应核RBFNN相较于其他学习算法下的自适应核RBFNN,具有更快的收敛速度及相对较小的稳态误差。     

基于积分滑模的欠驱动UUV地形跟踪控制

针对参数摄动以及外界环境扰动条件下欠驱动水下无人航行器(UUV)地形跟踪控制任务,提出了一种基于反步法(Backstepping)和积分滑模控制方法(ISMC)的地形跟踪控制策略。首先,利用航行器的运动学特性以及局部Serret-Frenet坐标系,建立UUV地形跟踪误差方程。然后,分别采用反步法和ISMC设计运动学控制(制导律)和动力学控制器。利用有限时间稳定性理论证明该地形跟踪控制策略作用下的闭环运动系统为全局有限时间收敛的。仿真结果表明,所提出的地形跟踪控制策略可以有效地实现地形跟踪任务,并且对于参数摄动以及外界干扰具有很强的鲁棒性。     

驻留型UUV锚泊系统运动建模与分析

针对驻留型水下航行器(UUV)锚泊系统对水流作用的运动响应问题,依据欧拉-伯努利梁理论,建立了包括弯矩作用在内的锚链三维运动模型,并使用四元数代替欧拉角来描述锚链姿态,以消除某些特殊情况下因锚链姿态大幅度变动或个别欧拉角不确定性导致的运动方程奇异现象,然后通过适当的边界条件,将UUV、锚链和锚块的运动控制方程耦合起来,采用有限差分方法对系统耦合运动模型进行数值离散处理通过牛顿-拉夫逊方法迭代求解整个锚泊系统的运动响应。使用Hopland拖曳试验数据对模型进行实例对比验证。结果表明:这种建模方法可以取得良好的准确性与计算效率,在此基础上模拟仿真得到了周期变动水流作用下的UUV位置及姿态的响应情况为锚泊系统的正常工作提供理论依据。     

一类非线性系统的混合自适应模糊辨识与控制

采用非线性模糊系统(即第二类模糊逻辑系统)来实现一类非线性系统的模糊辨识和控制,结合模型辨识过程中的模型误差和模型控制过程中的跟踪误差,提出了一个混合自适应律,运用BP算法对该自适应律进行了在线调整,使辨识参数和控制参数同时达到最优;利用Lyapunov方法证明了该控制算法的稳定性,改善了跟踪速度等性能.     

过驱动航天器自适应姿态补偿控制及控制分配

针对过驱动航天器存在执行机构安装偏差及外部干扰问题,提出一种自适应姿态补偿控制策略,应用Lyapunov稳定性理论证明了该控制算法能够在有限时间内实现姿态几乎全局渐近跟踪控制．同时考虑执行机构冗余特性及其控制力矩位置和速度约束,设计最优动态控制分配策略保证控制力矩的平稳性和能量最优．最后将设计的控制器与控制分配策略应用于某型航天器姿态跟踪控制,仿真结果表明该方法对不确定惯量特性具有良好的鲁棒性,对执行器安装偏差与干扰具有较好的补偿控制能力,并验证了该控制分配策略具有较好的能量优化控制能力．     

卫星姿态跟踪的模糊滑模控制器设计

针对刚体卫星的姿态跟踪问题,提出了一种模糊滑模变结构控制器设计方法。首先根据由误差四元数和误差角速度描述的跟踪误差动力学和运动学方程,设计了基于李亚普诺夫方法的滑模变结构控制律。为克服滑模控制中存在的固有的抖振问题,采用模糊控制方法设计了切换控制项。最后对卫星姿态跟踪控制系统进行了仿真研究。结果表明,在参数不确定性及外干扰存在时,所设计的控制方案在实现姿态跟踪控制的同时,对于卫星转动惯量的摄动及外部扰动力矩是鲁棒的。     

永磁直线电机自适应滑模变结构直接推力速度控制研究

针对永磁直线电机参数变化和外部扰动对伺服性能的影响,提出自适应变结构直接推力速度控制设计方法．由推力、磁链误差的积分函数建立滑模面,实际应用中存在的参数变化及负载扰动等不确定因素由自适应率修正．经仿真验证,该算法明显改善速度跟踪性能,具有很好的自适应性和鲁棒性．     

基于应答器位置测量的AUV非线性模型预测对接控制

针对搭载超短基线(USBL)声学定位系统的全驱动自主水下航行器(AUV)的自主回坞控制问题,提出一种基于应答器位置测量的回坞预测控制算法。首先用体坐标系下的应答器位置测量定义回坞对接误差,基于Jacobian矩阵描述应答器位置测量与AUV速度之间的运动学关系,建立非线性对接误差模型。采用非线性模型预测控制求解对接控制问题,产生航行器速度指令。然后设计自适应速度控制器实现对速度指令的全局渐近跟踪。最后采用REMUS AUV的模型参数进行了仿真研究,结果验证了方法的有效性。     

航天器自适应有限时间反步控制

针对存在转动惯量不确定以及外部干扰的航天器姿态跟踪问题,提出基于反步法的自适应有限时间控制方法。建立四元数描述的系统模型,设计有限时间命令滤波器用以逼近虚拟控制律导数,从而避免反步法设计中的复杂性爆炸和奇异值问题。采用神经网络估计未知非线性函数,设计自适应有限时间控制器,保证系统跟踪误差有限时间收敛。仿真结果验证所提方法的有效性。