基于自适应干扰观测器的无人直升机模型参考跟踪控制

针对外部干扰影响下无人直升机(Unmanned aerial helicopter,UAH)模型参考跟踪控制问题开展研究,提出基于自适应干扰观测器的跟踪控制设计方案。首先,根据干扰部分可测特性将其建模为存在参数误差下的非线性外源系统,并设计了状态观测器及其自适应调节下的干扰观测器(Disturbance observer,DO),用于估计无人机系统的未知状态和外部干扰。其次,将模型参考控制与基于干扰观测器的控制方法相结合,提出抗干扰复合控制设计策略,获得了由观测与跟踪误差动态组成的闭环系统。再次,利用Lyapunov稳定性理论建立了给定H∞性能下判定闭环系统渐近稳定的充分性条件,并借助矩阵变换技术获得了观测器和控制器的联合设计方案。最后,通过数值仿真验证了所提跟踪控制算法的有效性和优越性。

基于自适应干扰观测器的水下机器人—机械臂系统反步控制

针对水下机器人-机械臂系统的强耦合、建模不确定性和环境扰动复杂的特点,提出了一种自适应干扰观测器的反步控制方法。将海洋多源干扰用线性外系统描述,设计自适应观测器进行估计。针对实际驱动器存在的输入饱和问题,设计了辅助动力系统。在此基础上,进一步设计了反步控制器,并通过李雅普诺夫理论分析了闭环跟踪系统的有界稳定性。最后通过2关节水下机器人-机械臂系统进行仿真验证,结果表明与传统的比例积分微分控制相比,文中方法能够更好地使机器人-机械臂系统跟踪预定轨迹,且具有更好的抗干扰能力。

基于自适应干扰观测器的永磁球形电机连续非奇异终端滑模控制

针对新型永磁球形电机的轨迹跟踪问题,提出一种基于自适应干扰观测器的连续非奇异终端滑模控制策略。首先,通过拉格朗日第二方程构建了永磁球形电机在复合干扰下的动力学模型,根据线性叠加原理建立了永磁球形电机完整的转矩模型。然后,为降低复合干扰对永磁球形电机跟踪控制的影响,提出改进的自适应干扰观测器,估计永磁球形电机的外部扰动、摩擦力矩、动力学模型误差和转矩模型误差等在内的未知复合干扰。此外,基于永磁球形电机的名义动力学模型,提出连续非奇异终端滑模控制算法。最后,通过Lyapunov方法证明了该闭环控制系统的稳定性,分析了跟踪误差的收敛性。通过仿真对比和实验结果验证了所提出控制策略的有效性和精确性。

基于自适应干扰观测器的输出反馈控制器设计

针对非线性系统存在外部系统参数矩阵未知的情况,设计自适应律估计未知参数矩阵;构造状态观测器及自适应干扰观测器估计出系统状态和外部干扰;利用估计信息,设计基于自适应干扰观测器的输出反馈复合控制器,补偿和抑制外部干扰对系统的影响。通过仿真对自适应干扰观测器与传统干扰观测器的估计效果进行对比分析,验证了该控制方法对改善系统抗干扰能力的有效性。

一类随机系统基于自适应非线性干扰观测器的抗干扰控制

本文针对一类带有多源异质干扰的随机系统研究了抗干扰控制问题.多源异质干扰包括与系统状态和控制输入耦合的未知非谐波扰动和白噪声.设计了自适应非线性干扰观测器用来估计非谐波扰动.在此基础上,提出了一种基于自适应非线性干扰观测器的抗干扰控制方法.最后通过仿真算例验证了所提策略的有效性.

基于自适应干扰观测的连续有限时间末段突防制导律

为了提高突防导弹末段突防能力,且保证突防导弹对机动目标的打击精度,提出了一种新型突防制导律。首先,基于自适应干扰观测器估计目标加速度,所设计的观测器不仅可以在有限时间内估计出目标加速度,且无需已知目标加速度上界信息;其次,由制导误差与法向突防机动速度构造滑模面,通过机动衰减设计保证制导精度不受所附加突防机动的影响;再次,基于估计目标加速度以及突防机动连续化设计构建了制导律,该制导律不仅可保证制导误差有限时间收敛,而且连续变化;最后,考虑机动目标、拦截器和突防弹三方完成攻防对抗仿真,仿真结果证明,所设计制导律可实现高精度及强突防的制导性能。

一类随机系统基于干扰观测器的抗干扰控制

针对一类带有多源干扰的随机系统,研究其抗干扰控制问题.针对可以由未知参数的外源系统产生,代表频率、振幅和初相都未知的干扰,构建随机自适应干扰观测器对其进行估计.基于此,结合自适应控制和随机控制的方法,提出基于干扰观测器的抗干扰控制策略,保证复合系统的所有信号均为均方渐近有界.仿真结果验证了所提出方法的正确性和有效性.

一种基于时变干扰观测器的高超声速飞行器容错控制策略设计

为了提高高超声速再入飞行器(HRV)在执行机构故障情况下的姿态控制效果,提出一种基于时变干扰观测器和参考轨迹重构器(RVG)的滑模容错控制策略.首先,设计一种新型自适应干扰观测器(ADO)来估计系统扰动,在保证估计精度的同时,能够有效削弱传统干扰观测器的初始超调现象;然后,基于反步法设计HRV的滑模控制器,在设计中引入参考轨迹重构器以避免故障突变引起的初始尖峰,并且在滑模面的设计中利用ADO所估计的系统扰动实现干扰的在线补偿.仿真结果表明,所设计的控制策略可以有效解决传统的基于高增益干扰观测器的滑模控制律受故障引起的突变和初始估计误差造成控制系统动态性能恶化的问题.

基于自适应观测器的超机动飞行鲁棒控制

针对超机动飞行的气动参数及外界扰动和建模误差等不确定性,设计了一种基于自适应观测器的鲁棒控制方法.通过在一般观测器中引入自适应律设计自适应干扰观测器来对外界扰动和建模误差进行观测和补偿,在快、慢回路中引入自适应律对不确定的气动参数进行在线估计,并选取李亚普诺夫函数对整个系统的稳定性进行分析,最后得到最终控制信号.超机动飞行数字仿真验证了该控制器能够有效抑制外界扰动和建模误差及气动参数等不确定性引起的扰动,增强了系统鲁棒性.

多元干扰下永磁同步电机滑模鲁棒控制

为了提高永磁同步电机转子转速在未知负载力矩和电路扰动等影响下的控制精度,提出了一种滑模鲁棒控制方法。首先建立了包含多元干扰的永磁同步电机转速模型,通过设计自适应干扰观测器来估计未知负载力矩的大小,并对其收敛性进行了证明,然后采用非奇异终端滑模面设计了鲁棒控制律,并引入滑模自适应律估计出电路扰动的大小,最终实现了对多元扰动下永磁同步电机的鲁棒控制。实验结果表明:提出的滑模鲁棒控制方法与自抗扰控制方法相比,具有更优的稳定性、准确性和快速性,转速和加速度的最大误差分别仅为0.05 r/s和0.005 r/s2,自适应干扰观测器的估计误差仅为0.1 N·m,滑模自适应律的估计误差仅为0.05 V,大大提高了永磁同步电机转动的控制精度。

高超声速飞行器自适应抗饱和再入控制

高超声速飞行器(Hypersonic vehicle,HSV)再入过程中易发生舵面饱和现象,并且其动力学模型具有强烈不确定的特征,这导致其姿态控制系统的设计极富挑战性。针对舵面受限的非线性控制问题,提出外部Antiwindup系统结合二阶Terminal滑模控制律的设计方法,能够实现对气动舵面饱和的控制补偿,使HSV快速平稳地跟踪指令信号。其次,针对HSV的强不确定控制问题,提出自适应滑模干扰观测器(Adaptive sliding mode disturbance observer,ASMDO)的方法来对再入气动参数不确定及强外界干扰进行估计,此方法无需干扰界已知且学习参数少,适合实时控制。最后,再入姿态控制的仿真结果表明了该控制方法的有效性和强鲁棒性。

基于固定时间滑模干扰观测器的AUVs事件触发编队控制

研究多自主水下机器人(AUVs)编队控制过程中存在外部未知扰动、模型参数摄动和节约控制器传输网络能耗的问题,提出一种抗扰动的固定时间相对阈值事件触发编队控制方法.首先,给出自适应固定时间积分滑模干扰观测器(AFISMDO),在固定时间内用来估计系统的复合扰动;其次,基于所设计的AFISMDO,将非线性滤波器引入到反步算法中,解决反步法多次微分求导造成计算量大的问题;然后,为了节约网络传输资源,降低控制器能耗,将相对阈值事件触发机制引入到多AUVs编队控制中,结合虚拟轨迹概念,设计固定时间分布式编队控制器,使得闭环系统是固定时间收敛的,且系统收敛时间仅取决于控制器设计参数,并通过理论推导排除Zeno现象.仿真实验结果表明,所设计的控制器是合理有效的.

无人机编队自适应鲁棒控制

针对固定翼无人机编队飞行过程中的参数摄动和不确定性问题,设计了一种领导-跟随编队自适应鲁棒控制方法。首先建立了领导-跟随编队模型和无人机运动模型,并对不连续投影自适应律的性质进行证明;然后设计内环鲁棒控制律对编队外环控制产生的指令信号进行跟踪,在鲁棒控制律的设计过程中,引入参数自适应律对参数摄动进行在线估计,设计自适应干扰观测器对不确定性进行观测和补偿,并选取李雅普诺夫函数进行了稳定性分析;最后仿真表明所设计方法能够有效实现无人机编队鲁棒控制。

一类带有多源异质干扰的随机系统的精细抗干扰控制

本文考虑了一类带有多源异质干扰的随机系统的精细抗干扰控制问题,其中干扰包括带有未知光滑非线性函数的非谐波干扰和白噪声.采用模糊逻辑系统对光滑未知非线性函数进行逼近,在逼近值的基础上构造自适应干扰观测器来估计干扰.通过结合干扰观测器跟模糊控制,提出了一种精细抗干扰控制策略以保证复合系统达到依均方渐近有界.最后,通过仿真验证了所提方案的有效性.

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.

俯冲段高超声速飞行器有限时间协同制导律设计

针对多枚高超声速飞行器在俯冲段协同攻击一个固定目标或慢速移动目标的问题,基于有限时间理论设计了带有视线(LOS)高低角和视线方位角约束的协同制导律。首先,将俯冲段制导过程划分为横向和纵向2个方向;其次,在纵向视线方向,将所有参与攻击的飞行器与邻居间的相对位置差值和视线速度差值作为误差项引入制导律;最后,为实现横向和纵向的视线角收敛,设计有限时间滑模制导律,并设计自适应干扰观测器估计时变扰动的上界。通过Lyapunov函数对提出的协同制导律给出详细的有限时间收敛证明,仿真实验结果验证了所设计协同制导律的正确性和有效性。

可重复使用运载器递归积分滑模姿态控制方法

针对存在模型不确定和外部干扰的可重复使用运载器再入段姿态控制问题,提出了一种基于自适应滑模干扰观测器的递归积分滑模控制方法。首先,基于可重复使用运载器再入段姿态运动模型,建立了面向控制的模型;其次,设计了自适应滑模干扰观测器,以精准估计和补偿由模型不确定和外部干扰构成的复合干扰;然后,基于递归思想设计了一种新型递归积分滑模控制器,利用Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统的有限时间稳定性;最后,数值仿真结果验证了该方法具有较强的鲁棒性和较快的收敛速度。

执行器饱和情况下四旋翼无人机的快速终端滑模控制

针对四旋翼无人机提出了一种基于多环控制结构的非奇异快速终端滑模控制方法,以提高四旋翼无人机的收敛速度并解决一般快速终端滑模中存在的奇异问题.在实际应用中,四旋翼无人机存在模型不确定、外部干扰、执行器饱和等问题.首先,在位置环和姿态环考虑系统模型不确定和外部干扰的情况,结合自适应方法设计非奇异快速终端滑模控制器,抑制不确定和扰动的影响;然后,在转速环考虑执行器饱和问题,将饱和项当作加性扰动,设计滑模干扰观测器对扰动项进行估计,最后,设计了基于干扰观测器的滑模控制器,实现有限时间内收敛.通过李亚普诺夫方法证明了闭环系统的稳定性.仿真结果表明所设计的控制器在模型不确定、外部干扰和执行器饱和的影响下能够保证控制误差快速收敛.