盾构掘进姿态控制技术研究现状与未来展望

为系统地分析我国盾构掘进姿态控制技术的研究进展,基于知网检索到的32篇相关文献,总结盾构掘进姿态的主要表征参数和影响因素,并以盾构液压推进系统为例论述其控制原理。同时,结合盾构姿态智能控制的部分案例,总结PID控制、自适应控制、模糊控制、基于神经网络的控制和基于智能算法的控制等技术的优劣势及应用场景。基于以上分析,对盾构姿态控制技术的发展方向进行展望。研究发现:1)盾构掘进姿态的影响因素主要包括几何参数、地层参数和盾构掘进参数。2)由于盾构推进系统需要同时完成盾构向前推进和姿态调整等复杂任务,因此该系统的参数对盾构姿态有着很大的影响,是姿态控制的关键因素之一。3)相较于传统PID控制方法,智能控制方法与PID控制的结合可以提高系统的响应速度、精度、适应能力和鲁棒性。4)未来研究可以围绕基于多源数据融合的控制算法、构建数据-机制混合驱动的控制技术以及加强控制技术在实际工程中的实用性等方面展开,实现更精准、更高效的盾构掘进姿态控制。

四旋翼无人机改进自抗扰姿态控制

针对四旋翼无人机姿态控制过程中模型不确定及外部扰动问题,设计了一种自抗扰控制的姿态控制器。将模糊控制方法与传统的自抗扰控制理论相结合,增加了一个集模糊化、模糊推理和清晰化为一体的模糊控制单元,采用改进天牛须算法整定自抗扰控制器参数,提高了参数整定效率。为解决fal函数拐点处不平滑,易产生小幅抖振以及误差较大时系统增益较大等问题,引入了改进的yfal函数替代扩张状态观测器中的fal函数,并对改进后的状态观测器进行了收敛性判断。仿真结果表明,改进后的自抗扰控制器具有更快的响应速度和抗干扰能力。

基于推力矢量分配的ROV姿态控制技术研究

针对遥控水下机器人(ROV:Remote Operated Vehicle)在水下作业时,传统滑膜控制(SMC:Sliding Mode Control)方法存在抖振、稳定性差等问题,提出一种新型协同控制律,并设计出一种基于推力矢量分配的ROV姿态控制器。首先,建立ROV运动学和动力学模型,并解耦动力学模型;然后,提出了一种新型协同控制律,通过构造适当的宏变量使其呈指数收敛,从而为ROV姿态控制系统提供连续的控制律,达到消除ROV姿态控制系统抖振的目的;最后,采用新型协同控制律设计出基于推力矢量分配的ROV姿态控制器。通过Matlab/Simulink进行仿真,结果表明,所提出的新型协同控制律可提高ROV姿态控制系统的控制精度与稳定性。该控制策略为ROV姿态控制提供了一种新的可行方案。

可变桨距四旋翼飞行器姿态控制教学设备

针对传统四旋翼飞行器为固定桨距变转速的控制方式,在实际教学中存在非线性、响应慢等问题,给学生完成控制实验带来困难。为达到更好的教学效果,设计与开发一个可变桨距四旋翼飞行器的姿态控制设备,实现了定转速变桨距的控制方式,并完成了基于串级PID的控制律设计与代码实现。设备搭载280级四旋翼,使用基于STM32单片机自行开发的飞行控制器,允许学生编程及嵌入自己的控制律。设备在自动控制专业本科生选修课中进行了应用,获得了理想的教学效果。

差动转向无人车轨迹跟踪和车身姿态控制研究

针对分布式驱动无人车转向时车身在离心力作用下外倾,引起内侧车轮载荷减小,严重时会导致差动转向失效乃至车辆侧翻等问题,提出了一种差动转向无人车的轨迹跟踪和车身姿态控制方法;该控制方法可通过差动转向实现无人车轨迹跟踪,同时通过主动悬架实现转向时车身主动内倾来保证差动转向有效性,提高了无人车的操纵稳定性。建立考虑侧倾因素的车辆模型及参考模型,通过分数阶单点预瞄驾驶员模型得到了参考模型跟踪期望路径所需的参考前轮转角;基于此,设计了H_(∞)鲁棒控制器,通过控制差动转向无人车的横摆角速度和车身内倾角,分别跟踪参考模型提供的参考值,得到了所需的差动力矩及左右侧主动悬架控制力。研究结果表明:所设计的分数阶单点预瞄驾驶员模型和H_(∞)鲁棒控制器能有效保证差动转向无人车实现轨迹跟踪,同时实现了车身姿态控制。

基于自抗扰控制器的水下机器人姿态控制研究

为了提高水下机器人在水中的轨迹跟踪精度,抵抗外部和内部干扰,提出了一种基于自抗扰控制技术的最优控制方法。首先,分别建立水下机器人运动模型和数学模型。其次,通过引入新的非线性函数,提高了扩张状态观测器的控制率和传统自抗扰控制的非线性误差反馈;通过改进的扩张状态观测器,将水下机器人姿态控制系统的非线性、模型不确定性和外部干扰扩展到一个新的状态。最后,采用改进的非线性状态误差反馈来抑制剩余误差,实现系统高质量控制。与PID控制和传统自抗扰控制相比,仿真和实验结果表明:改进的自抗扰控制具有超调量小、跟踪能力强和抗干扰能力强的特点。

小型四旋翼无人机姿态控制研究

针对小型无人机无法搭载高精度、体积大的传感器,从而无法获得高精度姿态信息的问题,基于STM32单片机的无人机结构和飞行姿态控制原理,采用MPU6050姿态信息采集模块运动处理单元DMP进行姿态解算,并应用卡尔曼滤波技术提升了姿态数据的准确性。为了更好地选择控制算法,分别使用串级PID控制方法、滑模控制算法和LQR控制算法进行仿真实验。结果表明,将滤波算法与控制算法相结合可以使小型四旋翼无人机具备更出色的操纵性能及更好的稳定性,双闭环结构串级PID控制方法可在3 s内使无人机稳定,具有更好的稳态特性和抗干扰特性。

基于NESO-LFDC的四旋翼无人机滑模姿态控制

针对四旋翼无人机姿态控制中存在空气动力学特性复杂,易受干扰的特性,提出一种基于非线性扩张状态观测器(nonlinear extended state observer,NESO)和低频干扰补偿器(low-frequency disturbance compensator,LFDC)的非奇异快速终端滑模控制方法。该方法内环设计了NESO和LFDC结合,以获得干扰补偿值并补偿总干扰的低频分量。在外环设计了跟踪微分器和可变切换增益的非奇异快速终端滑模控制器,用于补偿虚拟干扰估计值的误差和总干扰的高频分量。仿真结果表明,该控制方法可以更好地估计总干扰的低频和高频分量,减少虚拟干扰估计值的误差对四旋翼无人机姿态控制的影响,并提升响应速度。

基于ESO的仿蝙蝠扑翼飞行器姿态控制仿真

针对仿蝙蝠扑翼飞行器的纵向气动特性不稳定、易受扰动的问题,设计了一种基于扩张状态观测器(ESO)的姿态控制方法,实现了扑翼飞行器姿态的稳定与抗干扰控制。首先建立仿蝙蝠扑翼飞行器的动力学模型;进而在该模型基础上分析了扑翼飞行器的纵向稳定性;然后将系统的不确定部分与各种未知的外界扰动作为系统的总扰动,引入ESO模块对总扰动进行实时观测与跟踪;最后在原有的PID控制器中加入扰动补偿环节。数值仿真结果表明,基于ESO的控制算法对于仿蝙蝠扑翼飞行器的控制效果显著优于基于PID的控制方法,阶跃响应的调节时间加快41.27%,对系统输入的白噪声干扰波动峰值从6.02%降低到2.82%,正弦扰动的波动峰值从11.56%降低到3.22%。

对地观测卫星姿态控制系统效能评估方法

卫星系统效能评估问题,是卫星提高工作效率和卫星方案优化设计的基础。以对地观测卫星姿态控制系统作为效能评估的对象,通过对卫星的任务需求进行分析,建立对地观测卫星姿态控制系统效能评估指标体系;基于灰色关联分析相关理论,引入熵权法计算指标权重,建立效能评估模型,计算得到综合灰色关联度,实现卫星姿态控制系统效能评估;通过数据验证所建体系具有可实现性与实用性。

基于大指令变化率下的防空导弹姿态控制方法

针对防空导弹的目标机动性较强带来的姿态控制品质变差的问题,提出一种事件触发控制方法。首先分析了由于目标机动性过强导致的指令变化率未知,以及指令变化率过大导致稳态误差较大的原因。针对此问题引入非线性最速跟踪微分器获取指令变化率,研究指令变化率与姿态角误差之间关系,定义稳态效应指标,并在该指标基础上设计了基于事件触发的新增控制量。采用滑模控制和扰动观测器使系统在指令变化率较大条件下的稳态误差被抑制在5%误差带之内。在工程实践的背景下,数值仿真考虑了气动参数拉偏以及执行机构限幅,仿真结果验证了设计的控制系统的有效性。

航天器姿态控制群体博弈分布式分配方法

针对由多个细胞星构成的组合卫星的姿态控制问题,提出了一种包含控制力矩计算层与冗余力矩分配层的双层姿态控制方法。将细胞星间的冗余力矩分配问题转化为群体博弈的策略选择问题,综合考虑能量消耗、飞轮输出力矩裕度和飞轮角动量裕度设计收益函数,以力矩分配系数作为群体质量,以细胞星作为策略建立群体博弈模型。考虑群体演化中模仿和比较形成的不同演化策略,分别采用Smith动力学以及复制器动力学修订协议求解博弈的Nash均衡解,并利用有限制策略的群体博弈理论形成分布式冗余力矩分配方式,得到各个细胞星的控制策略。最后通过仿真实验验证了此分配方式的有效性。

喷气驱动航天器姿态控制强化学习算法及实验

针对喷气驱动航天器在推力幅值受限条件下的姿态控制问题,提出一种姿态控制强化学习算法。该算法包含两个神经网络,即控制策略网络和李雅普诺夫神经网络。其中,控制策略网络直接以喷气推力器的推力作为输出,训练数据中推力满足幅值约束条件,隐式地解决推力分配优化和控制量饱和问题;设计姿态控制强化学习算法,并引入基于样本数据的航天器姿态稳定性定理,保证学习得到的控制策略的稳定性。仿真结果表明,与主流的强化学习算法和传统姿态控制方法相比,所提出的姿态控制算法在敏捷性方面表现出显著优势。此外,将控制策略移植到半物理仿真平台,控制策略能够有效完成航天器的大角度机动任务,从而证明了通过所提出的姿态控制算法训练得到的控制策略具有良好的泛化性和鲁棒性。

挠性航天器的自耦PD姿态控制方法

针对存在模型参数不确定以及受到外部干扰的挠性航天器的高精度姿态控制和主动振动抑制问题,根据自耦PID(auto-coupling proportional integral derivative,ACPID)控制理论提出了一种简单的自耦PD(auto-coupling proportional derivative,ACPD)控制方法.将挠性航天器姿态运动的已知和未知内部动态以及外部干扰定义为一个总扰动,进而将其等价映射为一个二阶线性扰动系统.据此构建了在复合总扰动反相激励下的受控误差系统,根据ACPID控制理论分别设计了ACPD姿态控制器和ACPD主动振动控制器,并分析了每个系统的鲁棒稳定性和抗扰动鲁棒性.仿真试验结果表明,ACPD姿态控制器对姿态角指令有较好的跟踪性能,ACPD主动振动控制器也能有效地抑制挠性附件的振动.

基于改进LADRC的矢量推力双旋翼飞行器姿态控制

针对矢量推力双旋翼无人机姿态控制过程中存在强耦合、模型不精确的问题,提出了一种改进型的线性自抗扰姿态控制(linear active disturbance rejection controller,LADRC)方法。该方法利用改进线性扩张状态观测器(linear extended state observer,LESO)提高对总扰动的实时观测精度,根据姿态角的误差及其变化率引入模糊控制思想对线性状态误差反馈控制律进行在线参数整定,最后以矢量推力双旋翼飞行器为研究对象,对比PID和常规LADRC对外界扰动的抗扰效果,仿真试验验证了该方法能够较好估计补偿系统的总扰动,具有更好的抗扰性能和收敛速度。

基于NLADRC的水下飞行器姿态控制算法

针对水下飞行器系统模型中非线性强、并且在水下运动的过程中常遇到各种干扰的问题,提出一种抗扰性较强的非线性自抗扰姿态控制算法。根据刚体动力学理论,得到水下飞行器的三自由度俯仰运动模型,并详细阐述自抗扰控制器的结构及各个组成部分,确定参数整定的原则。仿真表明本算法可以通过单一改变观测器和控制器带宽大小而完成对姿态跟踪控制的调整,与传统PID控制和最优控制相比,非线性自抗扰控制器喷管摆角变化幅度和超调量更小、过渡时间更短,在有脉冲力矩干扰情况下,控制效果更好,为后面水下飞行器的进一步实验提供理论依据。

基于贝叶斯改进神经网络的电力无人机鲁棒姿态控制方法

针对电力无人机在工作状态下受到外部因素干扰导致无法精准控制运动姿态的问题,提出基于贝叶斯改进神经网络的电力无人机鲁棒姿态控制方法;综合考虑电力无人机的组成结构、运动以及动力原理,构建电力无人机数学模型,利用传感器设备检测电力无人机的实时位姿,采用飞行路线规划的方式确定姿态控制目标;在考虑风场威胁条件和故障状态的情况下,利用贝叶斯改进神经网络计算无人机的姿态控制量,以鲁棒姿态控制器作为硬件支持,实现鲁棒姿态控制;通过性能测试得出结论:优化设计方法的姿态角控制误差始终低于0.2°,且在3种不同风场工况下,控制误差的波动程度不高于0.5°,与传统方法相比,优化设计方法在姿态控制精度和鲁棒性方面具有明显优势。

基于区间二型模糊PID的四旋翼无人机姿态控制

针对传统PID控制与一型模糊控制在四旋翼无人机姿态控制中响应速度慢、超调量大等问题,提出了一种区间二型模糊控制与传统PID控制相结合的控制算法。首先,在一型模糊系统的基础上对系统的单值前件和后件进一步模糊化形成区间前件和后件,更适于处理模糊信息。其次,利用具有停止条件的改进迭代算法(enhanced iterative algorithm with stop condition,EIASC)进行降型过程中开关点的计算,减少了计算时间,并将求解出的参数变化量作为初始PID控制参数值的补偿。最后,在建立的四旋翼无人机动力学模型上对所提算法进行仿真验证,仿真结果表明,所提算法比传统PID控制算法和一型模糊PID控制算法具有更快的响应速度、更高的稳态精度和更小的超调量。

运载火箭姿态控制速率陀螺自适应加权方法

针对运载火箭反馈控制回路中弹性振动信号与刚体信号存在耦合,会明显降低姿控系统稳定性的问题,提出了一种速率陀螺自适应加权方法,该方法适用于弹性振动的模态振型斜率和频率存在偏差的情况。将速率陀螺观测信号转换为频域表达,采用插值离散傅里叶变换方法辨识弹性频率;基于频域信号提出了速率陀螺加权系数矩阵自适应更新算法,分步抑制了各阶弹性振动信号;开展了不同偏差情况下的仿真校验工作。仿真结果表明,速率陀螺自适应加权方法可实现对速率陀螺测量信号中弹性振动信号的显著抑制,从源头上减小弹性振动信号对姿控系统稳定性的不利影响,从而提高运载火箭姿态控制器的性能,降低控制器的设计难度。

基于改进自抗扰的涵道无人机姿态控制

为解决涵道无人机在狭窄空间下易受紊乱气流影响,导致姿态控制系统鲁棒性能差、控制精度低等问题,以自主研发的共轴双旋翼涵道无人机为研究对象,进行运动学和动力学建模,在此基础上考虑建模的误差和飞行过程中存在的外部干扰,采用PID和自抗扰控制串联的方法设计涵道无人机的姿态控制系统,并通过搭建仿真模型,对涵道无人机在理想情况和有紊流风场扰动情况下进行仿真对比测试,最后在真机上进行飞行试验。结果表明,所设计的姿态控制系统具有良好的鲁棒性和抗干扰性能。