基于干扰观测器的升力式飞行器改进离散滑模控制研究

升力式飞行器具有飞行空域宽、速度变化范围大、机动性强等特点,是近年来国内外的研究热点。本文针对升力式飞行器模型大不确定及外界干扰强带来的控制难题,提出了一种基于干扰观测器的改进离散滑模变结构控制方法。首先,建立了俯仰通道的离散控制模型。其次,设计了一种基于干扰估计的改进离散滑模变结构控制律,并证明了其稳定性。再次,分析了参数选择对控制系统的影响,验证了控制律的有效性。最后,与传统的离散滑模变结构控制方法进行了比较。仿真结果表明,与传统的离散滑模控制方法相比,本文提出的控制律控制精度更高、鲁棒性更强、滑模面收敛速度更快及抖振更小,可有效提高升力式飞行器的飞行品质,实现复杂任务的稳定控制。

基于干扰观测器的多航天器固定时间姿态协同跟踪控制

针对受扰动下的多航天器系统姿态一致性跟踪问题,提出一种基于干扰观测器与固定时间理论的分布式姿态协同控制策略。多航天器系统在空间中易受太阳光压、重力梯度与地磁力等外部干扰影响而导致控制精度下降,此外航天器内部惯量不确定性带来的影响也不可忽视,因此设计一种基于二阶积分滑模的干扰观测器对复合干扰进行快速精确估计,且该观测器无需任何干扰先验信息。利用观测器获得的估计值,结合领导跟随法,提出一种分布式固定时间姿态协同控制器,实现系统固定时间收敛,收敛时间可通过控制参数进行调节。利用Lyapunov函数证明了系统的固定时间稳定性。仿真与对比试验结果表明,干扰观测器能在较快时间内实现对复合干扰准确估计,协同控制器能在固定时间内实现对期望姿态鲁棒跟踪,与自适应有限时间方法相比,该控制策略精度更高、收敛速度更快和燃油消耗更少。

基于非线性干扰观测器的IPMSM改进无模型滑模控制

针对内置式永磁同步电机参数摄动导致模型不确定而影响系统控制性能的问题,提出一种基于非线性干扰观测器的内置式永磁同步电机改进无模型滑模控制方法。首先,建立考虑参数摄动的内置式永磁同步电机(Interior Permanent Magnet Synchronous Motor,IPMSM)新型超局部模型;其次,利用改进滑模趋近律设计滑模控制器作为无模型控制中的反馈控制器;然后,设计非线性干扰观测器来观测估计无模型控制中的未知复杂项;最后,与传统无模型滑模控制方法进行仿真实验对比。仿真实验结果证明所提方法能有效解决系统参数摄动影响电机控制性能等问题,验证了所提方法的有效性及优越性。

带有神经网络干扰观测器的视线角约束制导

针对具有终端视线(line-of-sight, LOS)角约束的机动目标拦截问题,提出一种基于径向基函数(radial basis function, RBF)神经网络干扰观测器的LOS角约束制导方法。首先,考虑目标机动过程中加速度信息无法获取的情况,给出了一种基于RBF神经网络的干扰观测器,实现了对目标机动的高精度估计;其次,充分考虑终端角度约束,结合超螺旋算法思想,通过幂次项的引入设计了一种改进的滑模制导律,从而有效提升了有限过载情况下的制导精度;在此基础上,通过Lyapunov定理对算法的收敛性和稳定性分别进行了证明;最后,通过仿真验证对比了3种不同方法在4种拦截场景下的制导性能,同时针对所提方法进行了蒙特卡罗打靶仿真,仿真结果表明所给出的LOS角约束制导律对机动目标拦截精度高、鲁棒性强。

复合干扰作用下基于干扰观测器的系统运行优化控制

为了优化实际工业系统性能,降低损耗,针对不同类型干扰同时作用的系统,提出一种改进的两层运行优化控制算法来解决干扰对控制系统带来的影响。首先,采取传统两层运行优化控制框架结构,在底层设计PID控制器来保证控制系统的跟踪性能,使得系统的输出能尽可能地跟踪设定值;其次,根据作用于系统的复合噪声类型,结合H_(∞)方法在上层设计干扰观测器以及补偿控制器进行干扰抑制,以使系统的输出能够跟踪最优设定值;最后,通过数值仿真验证该方法的有效性。

基于GMS摩擦力补偿和干扰观测器的高精度速度控制

为了降低机械轴系摩擦力扰动对于伺服控制器在低速运动控制精度的影响,进一步提高传统伺服控制器对于稳定平台的控制能力,提出了一种基于广义Maxwell滑动(generalized Maxwell-slip,GMS)摩擦力模型前馈和干扰观测器的高精度摩擦力补偿方案。首先在传统控制基础上引入GMS摩擦模型前馈补偿对摩擦扰动进行初步的补偿;然后,通过加入干扰观测器,对残余扰动及其他扰动进行第2次的抑制。利用实物平台对控制方法的低速运动性能进行了测试,对比设计的控制算法和传统PI控制器的控制结果,验证提出的控制策略抑制摩擦扰动的效果。结果表明,基于GMS摩擦力前馈和干扰观测器的控制方案有效的补偿了摩擦非线性、模型不确定性等因素对于控制系统的影响。新方法可将稳定平台低速运动时的控制误差降低到0.015°/s,在实际工程中具有较高的应用价值。

基于干扰观测器的机电伺服系统PI控制策略

空气舵机电伺服系统的主要任务是接收控制指令,并驱动负载按指令角度摆动,在各类航空航天飞行器中具有越来越广泛的应用价值。然而在运行过程中存在的未知干扰给机电伺服系统高精度控制带来了巨大挑战。针对这一问题,提出基于干扰补偿的空气舵机伺服系统控制策略。首先进行空气舵机电伺服系统模型分析,其次运用径向基函数设计神经网络的状态观测器,将不可测量的舵面角度用估计值替代进行反馈控制,最后应用Lyapunov方法分析了有限时间收敛条件。仿真结果表明:与传统电机角度反馈相比,所提出的控制策略使空气舵机电伺服系统的稳态误差减少97%以上。

基于自适应干扰观测器的巡航导弹掠海飞行轨迹跟踪控制

构建了巡航导弹动力学模型,将不确定性项与风浪干扰项合并,同时引入一种自适应干扰观测器予以补偿,提高导弹控制系统的鲁棒性,并利用高阶滑模控制器和任意阶微分器实现控制系统反馈环节的有限时间镇定.仿真实验表明,该方案可实现在1∼7级海况下巡航导弹掠海飞行的高精度轨迹跟踪,同时具备较高的收敛速度和良好的适应性.

基于滑模干扰观测器的直线伺服系统滑模速度控制仿真研究

为了减小永磁同步直线电机伺服系统的速度跟踪误差,提出了一种基于滑模干扰观测器的滑模控制方法。首先,建立直线电机的数学模型。其次,针对直线电机具有参数时变、内部状态耦合的非线性特性,设计了滑模控制器。然后,考虑到直线电机伺服系统存在的多种扰动,设计了滑模干扰观测器用于估计扰动,并将观测器的扰动估计值作为速度控制器的前馈补偿,以消除扰动对系统的影响。最后的仿真结果表明,所提出的控制方法能提高直线电机速度控制系统的静态性能和抗干扰性。

基于神经网络干扰观测器的巷道机器人鲁棒控制方法研究

以巷道机器人铲斗油缸电液控制系统为研究对象,提出了一种基于神经网络干扰观测器的鲁棒控制器来提高强时变负载力工况下油缸的控制水平。该控制器利用神经网络的学习功能,实时估计和补偿未知负载力。采用反步法设计了鲁棒控制器并进行了系统稳定性的验证。通过Simulink/Simscape搭建了铲斗油缸系统的物理模型,并进行了仿真分析。神经网络干扰观测器可有效完成对未知负载力的实时估计,经过负载力补偿后的鲁棒控制器相对PID控制器精度提高了约79%。

基于干扰观测器的机械臂连续滑模控制方法

针对多关节机械臂的高精度轨迹跟踪问题,提出了一种基于干扰观测器的连续滑模控制方法。首先,对于系统扰动,设计了一种干扰观测器来对扰动进行实时估计以减少系统的不确定性;其次,基于高阶滑模控制思想对控制器进行设计,得到了连续的控制律,从而有效削弱了滑模控制中的抖振现象;同时,为了解决滑模控制需要预知不确定性上界的缺陷,采用自适应技术对控制律进行改进,避免选择较大的控制增益增加系统的抖振,给出了控制器的李雅普诺夫稳定性证明,并计算了系统的有限收敛时间;最后,以六自由度机械臂的前3个关节作为研究对象进行仿真分析,并与线性滑模控制方法和终端滑模控制方法进行对比,验证了所提出的控制方法的有效性。

基于干扰观测器的上肢外骨骼终端滑模控制

针对可穿戴上肢外骨骼系统在存在外界干扰和模型误差条件下的轨迹跟踪问题,提出了基于有限时间干扰观测器的非奇异快速终端滑模控制策略。首先,基于有限时间控制理论设计了干扰观测器,对建模误差和外界干扰进行在线估计,实现估计误差在有限时间内收敛到零;在此基础上,设计了非奇异快速终端滑模控制器,实现外骨骼在有限时间内对期望轨迹的准确跟踪。然后,基于李雅普诺夫理论证明了闭环系统的稳定性。最后,仿真结果证明了所提控制策略的收敛速度快、鲁棒性强。

基于干扰观测器的插秧机路径跟踪滑模控制

针对插秧机作业时,因农田环境复杂及空间差异性,在未知外部干扰下车辆容易发生滑移,从而影响路径跟踪效果、跟踪收敛时间长等问题,提出了一种基于干扰观测器的插秧机路径跟踪滑模控制方法。首先,建立了包含滑移的扩展运动学模型,在此基础上引入横向和航向的复合干扰,设计非线性干扰观测器对干扰精准观测,降低滑模控制的抖振。为了避免奇异现象和提高收敛速度,提出采用快速非奇异终端滑模面和变指数幂次趋近律设计的控制器削弱干扰。在MatLab软件平台上建立了无干扰模型对比仿真,相比于快速幂次趋近律,选择的变指数幂次趋近律快速性更好,相比于快速终端滑模,设计的快速非奇异终端滑模动态性能更好。仿真结果表明:非线性干扰观测器能精确观测复合干扰;与无干扰观测器的滑模控制器相比,所设计的控制器能快速有效收敛、削弱干扰、降低抖振。在速度0.8 m/s的实际水田作业试验中,整体直线路径跟踪的横向平均绝对偏差为2.50 cm,均方根为2.90 cm,偏差总体数值较小,有效提高了控制系统稳定性和快速性,满足路径跟踪精度要求。

基于干扰观测器的四旋翼无人机轨迹跟踪控制

针对四旋翼无人机轨迹跟踪控制过程中易受多源外界干扰影响的问题,为了进一步提升其控制精度和抗干扰性能,该文使用了一种基于指数收敛干扰观测器的双幂次趋近率滑模控制策略。首先,基于牛顿-欧拉方法建立了四旋翼无人机数学模型,并将四旋翼无人机控制系统分为外环位置环和内环姿态环的双回路控制结构;其次,分别在位置子系统和姿态子系统采用了滑模控制方案,并重点针对姿态环设计了基于双幂次趋近率的滑模控制器;最后,设计了一种指数收敛干扰观测器,对四旋翼无人机所受多源外界干扰进行实时观测和补偿。与传统内外环控制结构的PD控制方案相比,仿真实验验证了所提控制策略具有更优的动态响应性能和更高的控制精度,且抗干扰能力得到极大增强。

基于干扰观测器的AUV三维路径滑模跟踪控制

为了确保欠驱动自主式水下机器人(AUV)在受到外界干扰情况下仍然可以实现对三维路径的跟踪控制,设计基于干扰观测器的反步滑模控制器。针对欠驱动AUV 5自由度状态方程,考虑外界干扰对AUV运动的影响,设计干扰观测器实时估计干扰;通过欠驱动AUV的状态方程与三维路径跟踪误差模型得到系统的镇定模型;利用得到的干扰估计值,设计反步滑模复合控制器来控制AUV实现三维路径跟踪,并通过Lyapunov稳定性理论证明闭环系统渐近稳定。仿真结果表明:该控制器对欠驱动AUV实现三维路径的精确跟踪有良好的控制效果和抗干扰能力。

基于干扰观测器的MMC-PET交直流混合微电网并网/离网切换控制策略

针对模块化多电平换流器(modular multilevel converter,MMC)-电力电子变压器(power electronic transformers,PET)交直流混合微网在并网和离网两种模式下开关切换过程中存在瞬态过流和过压问题,从而影响输电质量并增加设备损耗,为此提出了一种基于扰动观测器(disturbance observer,DO)的并/离网切换控制策略。在该策略中,通过采用DO观测器对并离网切换引起的突变电流跟踪,并将实际电流与理论电流的差值作为等效干扰量,再将其输入到电流内环控制器进行补偿,从而可实现对突变电流的抑制。最后在Matlab/Simulink软件上搭建了MMC-PET交直流混合微网系统,并在并网-离网、离网-并网的两种切换工况下,通过把加入DO观测器与未加入DO观测器两种情况进行仿真对比,验证了所提的切换控制策略的有效性和可行性。

基于干扰观测器的复杂非线性系统优化控制方法

为了提高具有未知干扰的复杂非线性系统的控制性能和运行性能,提出了一种基于干扰观测器的复杂非线性系统优化控制方法(IOCM).该方法设计了一个基于模糊神经网络的模型逼近器来捕捉系统的非线性动力学,并利用干扰观测器来描述系统的未知干扰,以获得更准确的系统预测模型.然后,在多目标模型预测控制的框架下,提出了一种具有协同成本函数和多梯度算法的优化控制结构,以综合求解设定点和控制律.采用城市污水处理过程基准仿真平台(BSM1)验证所提方法的有效性.实验结果表明:暴雨天气条件下平均出水水质(EQ)为6711 mg/L、平均运行能耗(EC)为3805 kW·h;对比其他分步实现的优化控制方法,IOCM具有较好的鲁棒性,能够提高非线性系统的优化控制性能.

基于集中式卡尔曼滤波干扰观测器的无模型自适应控制

针对一类具有测量扰动的离散时间非线性系统,提出一种基于集中式卡尔曼滤波干扰观测器的无模型自适应控制方法。利用动态线性化方法构造被控系统的线性化数据模型;根据线性化数据模型和传感器的测量数据,设计最优集中式卡尔曼滤波干扰观测器;并利用观测器的输出在线调整伪偏导数,提出系统的控制更新方案。该方案的设计和分析不依赖于除输入输出数据的任何模型信息,可避免常规无模型自适应控制方法容易受测量扰动的影响。仿真结果表明:与基于单个传感器卡尔曼滤波干扰观测器的无模型自适应控制方法相比,提出的基于多传感器最优集中式卡尔曼滤波干扰观测器的无模型自适应控制方法具有更好的跟踪性能和更大的数据信噪比。

基于干扰观测器的液压位置伺服系统级联控制

级联控制策略被应用于液压伺服系统位置控制,以提高系统输出响应性能。为了抑制液压伺服系统中各种不确定的非线性因素和外部干扰,提出了基于干扰观测器的终端滑模控制与非线性补偿相结合的级联控制策略,利用Lyapunov稳定性理论证明了位置闭环系统在有限时间内收敛。与渐近收敛控制器不同,级联控制器保证了系统状态误差和观测器估计误差在有限的时间收敛到0。利用MATLAB/Simulink对设计的控制器进行了仿真验证,结果验证了提出的控制器的理论可行性。为了模拟外界未知干扰,在液压伺服系统基础上加入阻尼可调减震器,以此开展实验研究。结果表明:提出的控制器有效抑制未知干扰影响,且提高了液压伺服系统的跟踪精度。

基于改进等价输入干扰观测器的主蒸汽温度系统阶梯式动态矩阵控制

由于频繁而广泛的负荷变化引起的未知扰动以及对发电效率和运行安全的严格控制要求,主蒸汽温度的控制变得越来越具有挑战性。为此,针对高阶动态扰动响应迟滞的问题,提出一种以阶梯式动态矩阵控制算法(SDMC)为核心的抗干扰控制方案,从根本上解决了主蒸汽温度控制系统的大滞后、大惯性以及多扰动的问题。实例仿真表明,提出的改进等价输入扰动观测器(IEIDO)可实现对不可测扰动和未知模型动态的实时估计与补偿,而SDMC既能够保证主蒸汽温度控制系统的快速性和稳定性,又能够根据引入的可测扰动前馈补偿实现干扰的抑制。因此,所提出的方案可以保证机组运行的安全性、稳定性、经济性和灵活性,在电力行业有着广阔的应用前景。