基于ESO的欠驱动四旋翼飞行器轨迹鲁棒控制

针对欠驱动四旋翼无人飞行器的系统特性,为解决传统四旋翼飞行控制方法中存在的弱点,如系统状态变量间相互有较大耦合、控制效果易受建模误差的影响及抵御外界干扰能力较弱等弱点,设计一种基于扩张状态观测器(extended state observer, ESO)的轨迹跟踪算法,由ESO实现对系统复合干扰的估计,并在控制律中对复合干扰进行实时补偿。由于ESO只需要测量系统输出即可实现对复合干扰的精确估计,因此在实际系统中易于实现,为验证所提算法,进行两种不同情况下的仿真研究,分别为矩形轨迹跟踪和圆形轨迹跟踪,仿真结果验证了所提算法的可行性。     

自抗扰控制在监控精轧宽度控制系统中的应用

针对利用机架间张力调宽的热连轧监控FAWC系统具有大时滞、不确定性、干扰因素多、难以获得精确的数学模型等特点，给出了一种全新的ADRC设计度实现方案。为满足快速性要求，设计了一种去掉TD，由ESO、NF两部分组成的ADRC，而且这两部分没有采用常规的非线性函数。而是用线性函数实现，且阶次比常规方法低一阶，近似误差可归结为扰动量。此外，给出了Simulink的编程实现。仿真结果表明这种方法的有效性。     

横列式双旋翼矢量飞行器的改进ADRC姿态控制算法

横列式双旋翼矢量飞行器具备飞行时间长、风阻小、机动性强等优点, 但其机械结构复杂, 状态之间耦合严重, 抗干扰能力弱。针对其控制特性提出一种基于改进自抗扰控制(active disturbance rejection control, ADRC)的姿态抗干扰解耦控制算法, 该算法利用扩张状态观测器(extended state observer, ESO)实现姿态干扰和状态间耦合项的跟踪和估计, 将非线性多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)系统转化成线性单输入单输出(single input single output, SISO)系统, 采用改进的粒子群优化算法(particle swarm optimization, PSO)对姿态控制系统进行参数优化。通过仿真结果验证了该算法具备良好的抗干扰能力，并设计了实际的飞行控制系统, 进行了飞行器的悬停试验, 实现了稳定悬停。     

高超声速飞行器自抗扰姿态控制器设计

针对高超声速飞行器无动力再入过程中具有强耦合、气动参数摄动及不确定性的非线性姿态模型,结合自抗扰控制中的扩张状态观测器(extended state observer, ESO)及非线性状态误差反馈律(nonlinear law state error feedback, NLSEF),分别设计了高超声速飞行器内环和外环自抗扰姿态控制器。将不确定性、耦合及参数摄动等干扰作为“总和干扰”利用扩张状态观测器进行估计并动态反馈补偿,再利用NLSEF抑制补偿残差。自抗扰控制器(active disturbance rejection control, ADRC)设计无需精确的飞行器被控模型,也无需精确的气动参数及摄动界限。仿真结果表明,控制系统能够克服干扰及气动参数大范围摄动的影响,在获取良好的动态品质和跟踪性能的同时,具有较强的鲁棒性。     

基于四元数的导弹反步控制及全方位算法应用

针对传统四元数适应范围小,分析误差困难问题,基于误差四元数的概念深入研究了姿态误差形式和姿态角和四元数全方位转换问题,提出了姿态角和四元数的全方位转换算法。该算法实现了姿态角和四元数的-1800到1800全空间转换,并且具有抗扰动的能力,同时将四元数与非线性反步(backstepping)方法结合,进行了导弹姿态控制。仿真表明了全角度算法的正确性,以及基于文中的四元数姿态误差方程可有效进行导弹全方位姿态控制。     

基于积分反步法的四旋翼滑模轨迹跟踪算法

针对四旋翼无人机轨迹跟踪过程易受外界未知干扰而引起跟踪误差的问题,设计了基于积分反步法的滑模位置控制器。在该控制系统中,位置回路采用滑模积分反步法(sliding mode integral backstepping, IBS-SMC)非线性控制方法,姿态回路采用经典比例积分微分(proportion integration differentiation,PID)控制方法。通过仿真对PID、线性二次型调节器、IBS-SMC进行了比较。仿真结果表明与传统方法相比,IBS-SMC法具有更好的抗干扰能力与控制精度。最后通过飞行实验,检验了控制算法可行性。实验结果表明,所设计的IBS-SMC是一种符合工程实际的控制方法。     

采用ESO补偿的再入飞行器姿态预测控制方法

针对飞行器再入姿态运动设计了一种基于扩张状态观测器(extended states observer,ESO)的预测控制方法。为了降低系统的阶数,将姿态系统分成姿态角子系统和姿态角速率子系统,分别设计控制器。采用动态逆方法将运动方程线性化,并基于此推导了解析的最优预测控制律。为了提高控制器的精度和鲁棒性,采用ESO对模型误差和不确定扰动进行估计,并在预测控制律中进行补偿。最后证明了算法的稳定性。通过六自由度仿真分析,验证了控制方法的良好性能。     

四旋翼无人机系统PD-ADRC串级控制

针对四旋翼无人机飞行系统欠驱动、非线性、多变量、强耦合等控制难点,设计了串级控制系统。在该控制系统中,外环位置回路采用了经典的比例-微分控制方法,内环姿态回路分别采用线性自抗扰控制和非线性自抗扰控制两种控制方法进行设计。通过仿真对两种控制方法进行了比较,仿真结果表明,两种控制方法虽然都实现了四旋翼无人机位置控制和姿态角控制,但是线性自抗扰控制更加符合工程实际的需求,对四旋翼无人机而言线性自抗扰控制是一种更有效的控制方法。     

具有不可微输入信号的改进型重复变结构控制

针对一类具有结构不确定性和周期性外部扰动的非线性系统,提出了一种改进型重复变结构控制（modified repetitive variable structure control, MRVSC）算法。在传统积分滑模面的基础上构造了改进型积分滑模面（modified integral sliding mode surface, MISMS）。基于MISMS,采用Lyapunov方法设计的MRVSC算法保证了非线性系统的运动轨迹在有限时间内到达MISMS并保持在MISMS上,并且使得滑模动力学系统变为重复控制系统。根据重复控制系统的稳定性条件及灵敏度函数选择MISMS的参数。仿真结果显示,与传统积分滑模控制算法进行比较,MRVSC算法使得非线性系统具有更好的跟踪性能。     

基于状态相依RBF-ARX模型的非线性预测控制及应用

对于一类工作点时变的光滑非线性多变量系统,采用状态相依自回归(state-dependent auto-regressive with exogenous, SD-ARX)模型描述系统的非线性状态特征,用高斯径向基函数(radial basis function, RBF)神经网络近似SD-ARX模型的函数型系数,利用结构化非线性参数优化方法(structured nonlinear parameter optimization method, SNPOM)离线估计模型参数,并以状态信号量引导模型实时反映对象的动态特性,在此基础上设计的非线性预测控制器因避免了在线模型参数估计,可提高系统的实时性,并具有较好的控制效果。对四旋翼飞行器的实验结果验证了建模方法的有效性和控制方法的可行性。     

Bandwidth Based Stability Analysis of Active Disturbance Rejection Control for Nonlinear Uncertain Systems

This paper focuses on the stability analysis of the active disturbance rejection control (ADRC) for a class of uncertain systems. To overcome the difficulty of defining a reasonable Lyapunov function and setting limitations of system parameters, the converse Lyapunov theorem and the disturbance theory are employed. This paper proves that the estimation error of the extended state observer (ESO) and the tracking error of the closed-loop system using ADRC are uniformly ultimately bounded and monotonously diminishing with the increase of their respective bandwidth, so that the stability of the ADRC system could be performed. In order to further illustrate the relationship between the stability range and bandwidths, it analyzes quantitatively the performance of ESO and ADRC based on the root locus and the step response. Finally, an example based on a typical control system is carried out, and simulation results verify the theoretical analysis proved in this paper.     

基于改进粒子群算法的快速反射镜自抗扰控制

为了提高快速反射镜(fast steering mirror, FSM)的跟踪精度和扰动抑制能力, 建立了基于自抗扰控制器(active disturbance rejection control, ADRC)的FSM闭环控制系统, 并对ADRC的参数整定方法进行研究。由于ADRC参数用试凑法整定效率低, 用粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法整定容易陷入局部最优, 因此提出一种惯性权重基于箕舌线调整的改进PSO(improved PSO, IPSO)算法。通过系统仿真实验, 在考虑卫星平台振动的情况下, 采用基于IPSO、PSO的ADRC和传统比例-积分-微分(proportion integration differentiation，PID)控制器分别控制FSM。结果表明, 在跟踪不同频率的高频正弦信号时, 采用基于IPSO的ADRC控制的FSM跟踪精度相较其他两种控制器控制FSM的跟踪精度均有明显提升。     

Active disturbance rejection control for PMLM servo system in CNC machining

Uncertain friction is a key factor that influences the accuracy of servo system in CNC machine. In this paper, based on the principle of Active Disturbance Rejection Control (ADRC), a control method is proposed, where both the extended state observer (ESO) and the reduced order extended state observer (RESO) are used to estimate and compensate for the disturbance. The authors prove that both approaches ensure high accuracy in theory, and give the criterion for parameters selection. The authors also prove that ADRC with RESO performs better than that with ESO both in disturbance estimation and tracking error. The simulation results on CNC machine show the effectiveness and feasibility of our control approaches.     

SIMULINK中自抗扰控制技术自定义模块库的创建

在研究自抗扰控制技术的基础上,以MATLAB/SIMULINK为仿真平台,编写M_Funtion程序实现特殊非线性函数、应用S_Funtion定制跟踪微分器和扩张状态观测器等新型动态系统模块、利用子系统封装技术完成控制律组合和常用自抗扰控制器算法,按照模块化建模思想,创建了用户自定义的自抗扰控制器模块库。通过串级调速自抗扰控制系统的仿真实例,说明利用该模块库,实现了自抗扰控制技术的图形化建模,参数设置修改直观方便,而且创建方法简单易行、可扩充性强,不仅为自抗扰控制技术的仿真研究提供了有效工具,并且对相关领域的仿真模型库扩建具有参考价值。     

飞行器自抗扰姿态控制优化与仿真研究

以飞行器姿态控制为背景,设计了俯仰、横侧（解耦）自抗扰控制器。通过扩张观测器的动态补偿获得控制器的鲁棒性。通过被控对象执行机构特性和所希望的闭环性能确定控制器参数的范围。被控对象的状态方程和扩张观测器方程组合在一起,形成扩展状态方程,把控制参数的确定,转化为线性矩阵不等式的求解。仿真结果表明,控制器具有很强的鲁棒性,适应性,快速性和优良的控制品质。

Abstract：

Active Disturbance Rejection Control （ADRC） based pitch attitude and lateral decoupling control were proposed. Robustness was obtained by dynamic compensation of Extended State Observer （ESO）, and the control parameters’ bounds were determined by combination of actuator’s characteristics and specified closed-loop performance. The parameters’ optimization was carried out by LMI approach based on expanded state equations containing the plant and the ESO. The simulation results show that the controller has strong robustness, adaptability and good performance.