基于观测器的非线性系统执行器死区故障的自适应跟踪控制

研究了一类具有不对称执行器死区故障的非线性系统的跟踪控制问题。基于扩张观测器,提出了一种新的自适应跟踪控制方法。取消了系统所有状态完全可测的限制。在死区模型所有参数以及系统非线性不确定项上界均未知的情况下,所设计的自适应控制器可以很好地消除执行器死区故障的影响,保证跟踪误差有界。仿真结果表明该方法的有效性。     

水面舰船动力定位系统ESO输入饱和控制

为解决现实服役海洋环境下,模型参数未知的水面舰船动力定位系统的控制问题,考虑执行器输入有界、舰船运动状态信号难测量等工程因素的限制,提出一种动力定位的状态观测饱和控制算法。首先,对非线性扩张状态观测器(extended state observer, ESO)在含有未知饱和控制输入结构下的状态观测能力进行分析,在原有假设条件的基础上制定一条附加假设条件,并分析该观测系统的合理性。接下来,将非线性ESO的特例(即线性ESO)应用于对舰船运动状态变量的实时观测,设计自适应律对模型的阻尼项和执行器不确定增益进行在线估计,进而得到各个执行器可变螺距形式的控制输入,引入动态辅助系统处理执行器的输入饱和限制。仿真结果表明:相比于传统的动力定位系统控制策略,所提出的控制策略在保证高定位精度和合理收敛速度要求的同时,更符合工程实际。     

一类执行器卡死的T-S模糊自适应容错控制

针对一类执行器发生故障的非线性系统,提出了基于T-S模糊模型和模型参考自适应控制的容错控制设计方案。该方案特点是:在利用Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型对非线性系统进行建模时,假设局部线性模型的参数未知,利用自适应控制算法,在线调整控制器参数,实现系统对参考模型的状态跟踪。在系统发生故障时,系统能够重构控制律以抵消故障对系统的影响,维持系统的稳定性以及期望的跟踪目标。利用李亚普诺夫理论分析了系统的稳定性,给出了能够实现状态跟踪的匹配条件以及控制器参数更新律。利用某飞机模型进行了仿真,证明本文方法的有效性。     

基于扩张状态观测器的变形机翼抗饱和控制

针对一类滑动蒙皮机翼模型的强非线性、模型不确定性、未知外部干扰以及执行器饱和特性,提出了基于扩张状态观测器(extended state observer,ESO)的抗饱和控制方法。通过将变形机翼系统的不确定性视为扩张状态,设计了ESO对扩张状态进行估计;并在控制策略中,对观测出的扩张状态进行实时补偿;利用线性矩阵不等式工具给出了执行器饱和条件下的收敛域。数值仿真结果表明变形机翼系统可以有效克服模型不确定性、未知外部干扰与执行器饱和的影响,完成变形指令。     

不确定非线性时滞系统的鲁棒可靠控制

研究一类不确定非线性时滞系统的状态反馈鲁棒可靠控制问题。系统包含状态时滞、控制输入时滞、参数不确定性和未知的非线性扰动。目的是设计线性无记忆状态反馈控制器 ,使得对于任意容许的不确定性以及在一个预先指定的执行器子集合中执行器的失效 ,相应的闭环系统渐近稳定。最后给出一个数值例子验证了所给结果的有效性     

基于LPV的超空泡航行体H∞抗饱和控制

针对超空泡航行体在运动过程中面临的执行器饱和问题,提出一种基于线性变参数(linear parameter varing ,LPV)的抗饱和控制方法。首先在航行体动力学模型基础上考虑执行器饱和非线性因素,将滑行力和执行器分别建模为时变参数的仿射函数,最终得到系统矩阵仿射依赖于时变参数的LPV模型,同时,该模型也考虑了噪声干扰条件下控制器的鲁棒性。基于该LPV模型,运用多面体理论和Lyapunov方法设计了不依赖于时变参数的静态状态反馈控制器。仿真结果表明,所设计的控制器可以保证航行体在执行器发生饱和时仍能渐近跟踪给定深度指令,且在零初始条件下具有对噪声的H∞抑制性能。     

参数未知随机系统的最小方差对偶自适应控制

针对参数未知随机系统的自适应控制问题,研究了最小方差对偶自适应控制。分析了由于未知参数的不确定性,使得运用动态规划原理求解最优控制律时存在着困难,转而寻求次优控制律;给出了差分方程转换成状态空间模型的方法,将未知参数在一个确定的模型集中取值,运用动态规划原理得到各模型的控制律,通过各模型后验概率加权获得次优对偶控制律。给出了算例,以验证此算法的有效性,表明所得到的控制律既有调节作用,又有学习作用。     

基于未知输入滤波器的过驱动系统故障诊断方法

过驱动系统由于执行器间的冗余性导致故障往往具有严重的耦合性,从而给故障的分离带来很大困难。针对过驱动系统的执行器乘性故障,提出了一种基于未知输入滤波器的故障诊断方法。首先,提出了一种新的未知输入滤波器结构,设计方便。然后,将指定执行器的故障看作未知输入,通过一组结构化残差来实现故障分离,并在此基础上,提出了一种故障估计方法。最后,通过ADMIRE飞行器的近似线性化模型仿真验证了所提方法的有效性。     

机器人位置/力混合鲁棒自适应控制

提出一种机器人位置/力混合控制的鲁棒自适应算法,利用自适应算法调节机器人系统的未知参数,为了避免在外界干扰作用下引起自适应参数的漂移,在参数自适应律中引入死区,使自适应控制器具有较强的鲁棒性能,滑模控制消除了死区自适应律引起的参数误差,并且具有较强的干扰抑制能力,使机器人末端执行器能够沿环境约束运动,并与约束表面保持期望的接触力,保证了位置和力轨迹跟踪的鲁棒性与精确性。二连杆机器人的仿真分析说明了算法的有效性。     

电视制导无人攻击机全系统仿真研究

建立电视制导无人攻击机全系统教学模型,并将其转化为仿真模型,进行仿真实验.根据电视制导无人攻击机所要满足的精度要求及各参数的工作范围,修改系统结构参数,改善系统性能.仿真实验结果表明建立的电视制导无人攻击机全系统模型可以描述全系统的工作规律,为电视制导无人攻击机研制定型提供分析工具.     

基于扩张观测器的输入受限四旋翼飞行器轨迹跟踪动态面输出反馈控制

针对速度不可测和输入受限的四旋翼飞行器轨迹跟踪控制问题,考虑系统存在模型动态不确定和外界干扰未知的情况,提出一种输入受限四旋翼飞行器轨迹跟踪动态面输出反馈控制方法。该方法首先设计非线性扩张状态观测器估计飞行器系统的速度和广义扰动,然后结合反演法和动态面技术设计动态面轨迹跟踪控制律,以降低控制算法的复杂性,同时引入双曲正切函数解决控制输入饱和问题,并构造辅助方程降低饱和效应,最后选取李雅普诺夫函数证明闭环系统所有信号一致最终有界。以大疆M100飞行器为目标进行控制仿真,结果表明,所设计的输出反馈控制器能够有效地处理飞行器系统控制输入受限、速度不可测和未知干扰问题,实现飞行器精确轨迹跟踪控制。     

无人机姿控系统鲁棒动态面容错控制设计

针对含有不确定和执行器故障的无人机姿态控制系统,提出了一种鲁棒自适应动态面容错控制方法。在设计中,首先提出由非线性阻尼技术抵消不确定性及外界干扰,然后设计一种基于自适应动态面控制方法的容错控制策略,保证无人机在出现未知执行器故障情况下,其闭环姿态控制系统是全局渐近稳定的,实现姿态输出对制导指令的容错跟踪。最后对所提出的容错控制方法进行了某无人机非线性姿态控制系统的仿真验证, 结果表明了所提方法的有效性。     

双属性概率图优化的无人机集群协同目标搜索

为了提高不确定环境下无人机（unmanned aerial vehicle，UAV）对目标捕获能力，进而提高多UAV协同搜索效率，提出了基于双属性概率图结合改进的协同进化遗传算法（improved co-evolutionary genetic algorithm，ICEGA）的多UAV协同目标搜索方法。首先，根据环境的先验信息，在原概率图基础上引入标志位，建立基于双属性矩阵的待搜索环境概率模型，提高环境和目标的信息感知准确度；其次，定义UAV的飞行规则并结合目标先验概率图信息，建立UAV运动模型及确定最大收益的目标函数；最后，建立分布式UAV之间的信息交互模型，运用ICEGA算法优化产生最优协同决策输入航向角集合，在线实时滚动优化产生最优协同路径。实验结果表明，基于双属性概率图结合ICEGA算法更能够保证最优路径的产生，使得UAV能够准确地搜索到目标；同时，对比仿真验证了ICEGA算法能够提高UAV之间的协同性，保证了路径可行性及提高了目标搜索效率。     

非完整移动机械手的鲁棒控制及仿真研究

针对非完整移动机械手的模型参数不确定性提出了一种基于Lyapunov理论的鲁棒阻尼控制算法。在选定系统Lyapunov函数的基础上,证明了所选取的移动平台和机械手的控制力矩输入使系统全局渐进稳定。其中,输入力矩的计算仅依赖给定期望轨迹和传感器反馈数据且需要整定的参数少,在移动机械手的动力学模型参数未知情况下,保证闭环系统的稳定,使系统状态以任意小误差跟踪给定的期望轨迹。通过对闭环系统进行仿真实验,证明控制算法的有效性。     

一类输入受限的不确定非线性系统自适应Backstepping变结构控制

针对一类输入受限的不确定非线性系统,提出了一种自适应Backstepping变结构控制器设计方法。建立了受未知非线性特征约束的执行器故障模型,可以描述系统存在死区、齿隙、饱和、滞回等输入受限情形以及可能发生的执行器失效、卡死等故障情形。设计径向基函数神经网络补偿未建模动态项,引入一阶低通滤波器避免了Backstepping控制中的计算复杂性问题。自适应近似变结构控制能够有效削弱控制信号抖振。理论分析和仿真实验结果证明,提出的自适应鲁棒控制律能够在输入受限的情况下自适应地调节控制输入,使得闭环系统稳定且满足控制性能要求。     

基于超扭曲算法的无人机动态逆编队控制器设计

针对扰动条件下的无人机编队飞行控制系统,研究了一种将非线性动态逆（nonlinear dynamic inversion, NDI）理论与超扭曲算法相结合的非线性编队控制方法。以其中一架僚机的编队控制器设计为例,在无人机质心动力学和运动学模型的基础上,建立了基于偏差的编队控制系统,从而将编队控制问题转化为僚机的路径跟踪问题;在二阶滑模控制中超扭曲算法的基础上,设计了僚机的NDI控编队控制器,以消除滑模算法中存在的抖振现象,并实现对位置指令的跟踪及干扰的抑制。最后以3架编队无人机构成的编队飞行控制系统为例,对此方法进行了数学仿真,仿真结果表明基于该方法的编队控制系统具有良好的稳定性和鲁棒性。     

Novel robust fault diagnosis method for flight control systems

A novel robust fault diagnosis scheme, which possesses fault estimate capability as well as fault diagnosis property, is proposed. The scheme is developed based on a suitable combination of the adaptive multiple model （AMM） and unknown input observer （UIO）. The main idea of the proposed scheme stems from the fact that the actuator Lock-in-Place fault is unknown （when and where the actuator gets locked are unknown）, and multiple models are used to describe different fault scenarios, then a bank of unknown input observers are designed to implement the disturbance de-coupling. According to Lyapunov theory, proof of the robustness of the newly developed scheme in the presence of faults and disturbances is derived. Numerical simulation results on an aircraft example show satisfactory performance of the proposed algorithm.     

超磁致伸缩执行器自适应离散滑模控制

超磁致伸缩材料具有滞回和本构强非线性特性,由其制成的微位移执行器的快速、精确控制问题亟待解决。分别应用均质能量场模型和粘弹性分布参数系统模型建立磁化模型和动力学模型,采用模型参考前馈逆补偿的方法,在控制过程中使用卡尔曼自适应滤波器降低干扰,对执行器实施离散滑模变结构控制。利用指数趋近率设计了自适应离散滑模变结构控制率,使控制系统的抖振幅度正比于切换函数,加快趋近滑模面速度,减小抖振。对所设计的控制率进行了的抖振分析并证明了其稳定性。在MatlabR2006a上进行了仿真,仿真结果表明所设计的控制率能够快速的收敛到滑模面,抖振幅度很小,能够很好的追踪输入轨迹。     

基于迭代学习-未知输入观测器的卫星姿控系统鲁棒故障重构

针对卫星姿控系统出现执行机构故障,提出一种基于迭代学习-未知输入观测器(iterative learning unknown input observer, IL-UIO)的鲁棒故障重构方法。首先,考虑卫星出现空间干扰力矩、模型不确定性以及陀螺漂移,建立小角度机动时的非线性姿控系统模型。其次,采用UIO干扰解耦原理和H_∞控制思想,设计IL-UIO估计卫星姿态欧拉角和角速度的同时,利用IL算法实现执行机构鲁棒故障重构。并利用Lyapunov稳定性理论证明了IL-UIO稳定性和动态故障偏差最终有界, 通过线性矩阵不等式(linear matrix inequaliry, LMI)工具箱求解了观测器部分参数矩阵。最后,建立卫星闭环姿控系统并进行仿真,仿真结果验证了此方法的有效性。     

基于干扰观测器的倒立摆自适应滑模控制及仿真研究

旋转二级倒立摆是一种非线性、强耦合的复杂不稳定的欠驱动系统,在已建立的倒立摆数学模型的基础上,提出了一种基于干扰观测器的离散自适应滑模控制算法,针对系统的内部参数变化和外部扰动,利用干扰观测器对系统的不确定因素进行了动态补偿,同时结合自适应算法降低系统的抖振,与未采用干扰观测器的传统自适应滑模控制律的仿真结果进行对比,可以看出,采用改进的控制算法大大降低了系统的抖振和超调,改善了系统的动态性能,得到更好的控制效果.