基于粒子群优化的空气悬架自适应反推控制策略

为增强半主动空气悬架在非紧急制动下的行驶平顺性以及悬架系统的稳定性,考虑被控空气悬架的参数不确定性与安全约束,提出基于粒子群优化的空气悬架自适应反推控制策略。首先,基于Lyapunov理论推导出空气悬架的虚拟控制律和自适应控制律;其次,基于MATLAB/Simulink搭建半车悬架动力学模型;同时,使用粒子群算法对控制策略的参数进行优化;最后对被动悬架与所提控制策略的空气悬架分别在随机路面和颠簸路面上进行仿真验证。仿真结果表明,在非零初始值下,基于QLF方法的控制器比基于BLF方法的控制器具有更小的增益值,更快的收敛速度,车身垂直加速度均方根改善了98.31%,车身俯仰角加速度均方根改善了97.82%,从而验证QLF控制器的有效性。

基于扰动观测器的时变负载四旋翼无人机自适应有限时间控制

针对具有未知外部扰动和阻力系数的时变负载四旋翼无人机系统,提出了一种复合有限时间控制策略。首先,通过牛顿-欧拉方法建立了完整的四旋翼无人机数学模型。位置环采用自适应参数校正方法对负载进行估计,并与反步递推控制相结合,在阻力系数未知情况下设计了自适应轨迹跟踪控制器。其次,采用基于扰动观测器的有限时间滑模控制器,并利用Lyapunov稳定性理论进行无人机系统位置环和姿态环渐近稳定和有限时间稳定性验证。最后,通过数值仿真进行验证。结果表明,所提控制器提高了系统的收敛速度,减少了外界扰动对系统的影响。研究方法克服了已有研究要求阻力系数和负载已知的局限性,提高了系统的抗干扰能力,对于增强四旋翼无人机的实际应用性具有一定的参考价值。

具有输入饱和的不确定非线性系统自适应渐近跟踪控制

将一类具有输入饱和的严格反馈单输入单输出非线性系统作为研究对象,解决其自适应渐近跟踪控制问题.与已有结果不同,所考虑的虚拟控制参数可以是未知且增益函数的上界信息也是未知的,这给控制器的设计带来了挑战.通过结合光滑函数及有界估计方法,设计一种新颖的自适应渐近跟踪控制策略;其次,通过引入Nassbaum函数解决由输入饱和不确定参数以及未知虚拟控制参数带来的影响;此外,通过利用未知增益的下界信息巧妙地构造一个特殊的李雅普诺夫函数并结合不等式技巧,可以消除对控制增益函数上界信息的需要,并保证系统的全局稳定性和跟踪性能;最后,通过实例仿真及对比仿真表明所提出自适应渐近跟踪控制算法的有效性.