基于干扰估计的高超声速飞行器鲁棒控制方法

针对高超声速飞行器高度与速度跟踪所面临的参数不确定与外界干扰问题,提出基于干扰估计的鲁棒控制律设计方法。首先建立含参数不确定与外界干扰的高超声速飞行器模型;而后基于动态逆思想,将动力学模型进行线性化,并将由参数不确定与外界干扰对系统造成的总效果看作系统总干扰,从而引入线性扩张状态观测器实现对系统状态及总干扰的估计;最后考虑总干扰作用,提出具有鲁棒性能的动态逆控制律与滑模控制律。通过与传统控制律进行对比仿真,结果表明所设计的两种鲁棒控制器只需在原有方法基础上进行简单改进,即可较大程度提高对系统参数不确定与外界干扰的鲁棒性,具有良好的跟踪性能。     

基于反双曲正切函数的跟踪微分器设计与应用

通过引入反双曲函数与终端吸引子函数,构造了一种新型跟踪微分器。反双曲正切函数在平衡点较近处优异的线性特性可以保证系统收敛的平滑性,远离平衡点处的非线性特性能保证收敛的快速性。通过引入终端吸引子函数,降低了高频信号引起的抖振,增强了噪声抑制能力。通过扫频测试总结得出了参数整定规则后，与典型的跟踪微分器进行对比仿真,测试了所设计新型跟踪微分器的性能。最后，在控制器设计时,基于所提出的新型跟踪微分器构造了干扰观测器。通过仿真对比,证明所构造的干扰观测器实现了对模型不确定项的有效估计。     

具有预设性能的近距离星间相对姿轨耦合控制

针对存在系统不确定性和外界干扰的接近绕飞阶段跟踪航天器相对目标航天器的姿态与轨道一体化控制任务,设计了一种具有预设性能的鲁棒反演控制器。该控制器能预先设计系统的稳态与暂态性能,保证相对姿轨跟踪误差满足预先设计的性能指标要求;为避免传统反演控制方法中存在的“微分膨胀”问题,引入滑模微分器对虚拟控制量的导数进行估计;同时利用自适应控制技术估计不确定模型参数及包含滑模微分器估计误差和外界干扰的集总干扰上界,并引入鲁棒补偿项处理这些不确定性带来的影响。理论分析证明所设计的控制方法能保证相对姿轨跟踪误差满足预设性能指标要求,仿真结果验证了所设计控制方法的有效性。     

基于反双曲正切函数的跟踪微分器设计与应用

通过引入反双曲函数与终端吸引子函数,构造了一种新型跟踪微分器。反双曲正切函数在平衡点较近处优异的线性特性可以保证系统收敛的平滑性,远离平衡点处的非线性特性能保证收敛的快速性。通过引入终端吸引子函数,降低了高频信号引起的抖振,增强了噪声抑制能力。通过扫频测试总结得出了参数整定规则后,与典型的跟踪微分器进行对比仿真,测试了所设计新型跟踪微分器的性能。最后,在控制器设计时,基于所提出的新型跟踪微分器构造了干扰观测器。通过仿真对比,证明所构造的干扰观测器实现了对模型不确定项的有效估计。     

非完整移动机器人的自适应滑模轨迹跟踪控制

针对动力学模型描述的非完整移动机器人系统，研究了其在未知参数和不确定性干扰下的轨迹跟踪控制问题，基于反演技术和自适应滑模控制的思想设计了具有全局渐近稳定的轨迹跟踪控制律。谊控制律将系统分解为低阶子系统来处理，利用中间虚拟控制量和部分Lyapunov函数简化了控制器设计，并具有直观的稳定性分析．满足了移动机器人的轨迹跟踪要求，且具有设计方法简单、鲁棒性强的特点。仿真结果验证了所设计控制器的有效性和正确性。     

基于扩张观测器的反射镜平台自适应鲁棒控制

针对反射镜稳定平台视轴运动强耦合和非线性的特点,同时考虑外界干扰力矩和建模误差的不确定性,设计了一种基于扩张观测器的反射镜稳定平台自适应鲁棒控制器。首先,利用光学矢量理论和动量矩定理建立了某型反射镜稳定平台的动力学模型。然后,在此基础上,引入非线性自适应鲁棒控制器,对摩擦参数和转动惯量等系统参数进行在线调整,对摩擦力矩进行了有效补偿,并保证了自适应学习的稳定性。同时,采用扩张观测器准确的获取了未知外界干扰力矩。最后,仿真和实验结果表明了所设计的控制器在隔离外界扰动和提高跟踪精度方面的有效性和可行性。     

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。     

超机动飞行的非线性鲁棒自适应控制系统研究

针对飞机模型中存在气动参数不确定性以及外界干扰等影响因素,设计了一种超机动飞行的非线性鲁棒自适应控制系统。控制系统设计过程中,模型不确定性和外界干扰由RBF神经网络在线补偿,控制律及神经网络权值自适应律由反步法得到。解决了系统中控制增益矩阵未知,同时存在外界干扰情况下的鲁棒飞行控制系统设计,并证明了闭环系统所有信号有界,系统跟踪误差和神经网络权值估计误差指数收敛到有界紧集内。对所研究的飞行控制系统进行了过失速Herbst机动仿真,结果验证了该系统在过失速机动条件下具有良好的控制性能。     

基于干扰观测的欠驱动无人艇自适应航迹跟踪控制算法

研究了欠驱动无人艇在外界干扰条件下的航迹跟踪控制问题,提出了一种基于干扰估计与补偿的航迹跟踪控制算法,实现了风浪流干扰环境下航迹的精确跟踪。算法引入纵向误差作为状态变量对扩张干扰观测器进行设计,实时估计干扰的稳态分量,相比于传统的基于输出反馈干扰估计算法,其灵活性、可控性更高;同时基于纵向跟踪误差的状态估计误差,设计扩张干扰观测器变增益因子,相比于基于常增益观测器的航迹跟踪算法其能够在实现干扰补偿的前提下,有效减小航迹跟踪收敛段的震荡。基于李雅普诺夫稳定性理论证明了级联控制系统与干扰观测系统在平衡点的半全局指数稳定性,通过仿真对比实验及分析证明了所提航迹跟踪算法的有效性和先进性。     

基于干扰补偿的拦截弹新型反演姿态控制

针对同时具有未知干扰以及输入饱和与死区特性的大气层内拦截弹姿态控制系统,提出了一种基于干扰补偿的自适应动态面控制器设计方法。该方法通过设计改进的非线性干扰观测器(nonlinear disturbance observer, NDO)对未知干扰进行抑制,利用径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络逼近输入饱和引起的非线性项,通过设计参数自适应律在线估计未知死区边界。通过构造合适的Lyapunov函数,证明闭环系统状态一致终结有界。仿真结果表明,所提方法鲁棒性良好,在输入非线性和未知干扰作用下,依然能良好地跟踪指令信号。     

基于峭度的稳健特定信号盲提取

在盲源提取中,当所要提取信号的峭度在某一区间时,可以采用基于峭度的方法将期望的信号提取出来。如果采用外点惩罚函数法来求解,理论上要求惩罚因子趋于无穷大时才可能收敛到最优解,但是惩罚因子的增大往往导致代价函数的Hessian矩阵病态化。因此,这种方法在实际中稳健性很差。提出了采用Lagrange乘子法来解决特定信号的提取问题,与采用外点惩罚函数法的算法相比,这种方法在惩罚因子相对较小的情况下也能得到最优解。计算机仿真和实际的胎儿心电试验表明了这种方法在收敛速度和稳健性上要优于采用外点惩罚函数法的算法。     

An M-Objective Penalty Function Algorithm Under Big Penalty Parameters

Some classical penalty function algorithms may not always be convergent under big penalty parameters in Matlab software, which makes them impossible to find out an optimal solution to constrained optimization problems. In this paper, a novel penalty function (called M-objective penalty function) with one penalty parameter added to both objective and constrained functions of inequality constrained optimization problems is proposed. Based on the M-objective penalty function, an algorithm is developed to solve an optimal solution to the inequality constrained optimization problems, with its convergence proved under some conditions. Furthermore, numerical results show that the proposed algorithm has a much better convergence than the classical penalty function algorithms under big penalty parameters, and is efficient in choosing a penalty parameter in a large range in Matlab software.     

基于超稳定理论的三轴台自适应控制研究

针对三轴转台电控伺服系统中的非线性、参数时变性、转台的快速性和大时变负载干扰,控制器用Popov超稳定性和正性理论进行设计,设计的信号综合并联自适应模型跟随控制器可解决系统在运行过程中参数发生变化对控制性能影响的问题。仿真结果表明,该方法能有效抑制参数扰动及外力干扰,保证系统快速性要求,并具有很好的鲁棒性。     

非线性多智能体系统分布式鲁棒输出调节

为解决具有一般非线性形式和不确定参数的多智能体系统的协调控制问题,设计了非线性分布式反馈控制器,使得多智能体系统鲁棒渐近跟踪参考信号或者鲁棒渐近抑制干扰。在所考虑的多智能体系统中,将动态领导者或者环境干扰看作是产生参考信号或者干扰信号的外部系统。最后,给出一个仿真算例,验证所得结果的有效性。     

鲁棒原子范数降噪及其在线谱估计中的应用

针对测量数据中含有异常值的线谱估计问题,提出了一种对异常值鲁棒的原子范数降噪方法来提高线谱估计的性能。该方法构建了一个可以联合估计出异常值及原始信号的优化问题,并在代价函数中加入l₁范数和原子范数惩罚项来分别对异常值的稀疏性和信号本身的特性进行约束。一旦获得了该优化问题的解,那么就可利用现有的算法对降噪后的信号进行线谱估计。仿真结果表明,在数据中存在异常值的情况下,所提的算法能够更准确地恢复原始信号,从而使降噪后的谱估计的精度和分辨率明显提高。     

执行器饱和时的SISO系统模型参考自适应控制

针对大多数执行器不可避免地会出现饱和现象,尤其是工作范围大、非线性特性严重的被控制对象,提出了一种模型参考自适应设计方法,把输入过饱和部分看作干扰信号,并用可调参数和跟踪误差函数对饱和干扰进行估计,通过参数调节消除饱和现象,针对不同相对阶的系统分别进行讨论,使本方法更具普遍性。仿真结果表明,本方法能够使系统有较好的跟踪能力和抗饱和能力。     

A quadratic objective penalty function for bilevel programming

The bilevel programming is applied to solve hierarchical intelligence control problems in such fields as industry, agriculture, transportation, military, and so on. This paper presents a quadratic objective penalty function with two penalty parameters for inequality constrained bilevel programming. Under some conditions, the optimal solution to the bilevel programming defined by the quadratic objective penalty function is proved to be an optimal solution to the original bilevel programming. Moreover, based on the quadratic objective penalty function, an algorithm is developed to find an optimal solution to the original bilevel programming, and its convergence proved under some conditions. Furthermore, under the assumption of convexity at lower level problems, a quadratic objective penalty function without lower level problems is defined and is proved equal to the original bilevel programming.     

改进的逆解耦自抗扰内模控制在磨矿中的应用

针对磨矿分级系统的多变量、强耦合、大时滞等特性,提出改进的逆解耦自抗扰内模控制方法。利用逆解耦方法实现磨矿分级系统的解耦,对解耦后的子系统采用改进的内模控制和线性自抗扰控制。通过引入内模补偿器和增益对时滞进行补偿,减小了系统对模型的依赖度,通过调节线性自抗扰控制器参数、内模补偿器参数和增益来抑制模型失配、外部干扰及不确定性因素对系统带来的不利影响。仿真结果表明,改进的逆解耦自抗扰内模控制方法有较好的解耦性能、跟踪性能和鲁棒性能,验证了此方法是有效的。     

具有可测扰动典型过程的预测函数控制

针对具有时滞可测扰动的一阶惯性纯滞后对象,考虑扰动通道和控制通道纯滞后时间相对大小,基于Smith预估补偿思想,提出了一种改进的可测扰动前馈补偿预测函数控制算法。仿真结果表明,该算法对可测扰动引起被调量的变化有很好的补偿效果,同时给出了补偿效果与预测函数控制器设计参数选择之间的规律。该算法计算量少,易于工程实现,具有很高的实际应用价值。     

Improvement of precision for pendulous integrating gyro accelerometer via adaptive internal model control

An adaptive internal mode control is proposed to eliminate effectively periodic disturbance with uncertain frequency caused by input error angle of PIGA (Pendulous Integrating Gyro Accelerometer). An adaptive algorithm with periodic disturbance frequency identification on line is applied and the internal model controller parameters are adjusted to eliminate disturbance. Then the convergence of this algorithm and the stability of the system are proved by the averaging method. Simulation results verify the proposed scheme can eliminate periodic disturbance and improve the test precision for PIGA effectively.