高超声速飞行器非线性干扰观测器动态面滑模控制

针对高超声速飞行器纵向模型具有高度非线性、多变量耦合以及参数不确定等特点,提出一种基于非线性干扰观测器的高超声速飞行器动态面滑模控制方案。利用非线性干扰观测器观测未知干扰,并通过动态面滑模设计控制器使观测误差指数收敛,针对高度和速度进行了稳定性分析,采用动态逆的方法设计速度控制器,控制律的设计保证了闭环系统的半全局一致稳定。仿真结果表明,该控制方案能够有效地的克服非线性干扰的影响,提高系统的鲁棒性。     

高超声速飞行器自适应高阶终端滑模控制

针对高超声速飞行器的纵向运动模型,研究了飞行器输出跟踪控制问题,提出了一种将动态逆方法与高阶终端滑模控制相结合的鲁棒自适应控制方法.首先,利用反馈线性化方法对高超声速飞行器纵向模型输入输出线性化;通过设计具有全局鲁棒性的终端滑模面,提高系统的输出收敛速度;同时,采用自适应高阶滑模控制律,在不确定上界未知条件下对其进行自适应估计,从而实现控制器增益的实时在线调整,减少系统抖振;最后,基于Lyapunov理论证明了此控制策略可以保证闭环系统稳定.仿真结果表明,所设计的控制器能够实现高超声速飞行器纵向爬升机动中速度和高度的稳定跟踪控制.     

基于最优空间转动矢量的升力式再入飞行器单通道姿态控制器设计

针对升力式再入飞行器高超声速飞行时姿态运动各通道间强烈耦合效应,提出最优空间转动矢量概念,采用内外环双回路控制方式,设计了一种新式控制方法,将一般三通道姿态控制问题转化成为空间单通道控制问题。选取合适的控制系统参数,通过六自由度仿真,验证了所设计的单通道姿态控制器能够实现对飞行器姿态角的跟踪。     

滑翔高速飞行器自适应滑模控制器设计

滑翔高速飞行器飞行速率高、飞行环境特殊,具有强耦合、强非线性和强时变的特点. 针对这些特点带来的控制问题,首先对滑翔高速飞行器模型进行了线性化处理;其次利用滑模变结构控制理论设计了滑模控制器;最后将滑模控制器与在线参数估计器组合,设计了滑翔高速飞行器自适应滑模控制器. 仿真结果表明,设计的自适应滑模控制器能够满足滑翔高速飞行器的动态性能指标要求,具有较强的可靠性、适应性和鲁棒性.     

基于时延的高超声速飞行器终端滑模控制

针对吸气式高超声速飞行器(AHV)再入过程中的复杂非线性、动力学模型通道间存在的强耦合及气动力系数和气动力矩系数摄动,提出了一种结合时延补偿控制与终端滑模控制的姿态控制方法.首先,以AHV再入飞行姿态动力学模型为基础,考虑气动参数摄动产生的模型不确定性,建立了面向控制算法设计的AHV再入飞行数学模型;然后,基于多时间尺度理论将该数学模型分解为双环子系统;为两个子系统分别设计时延补偿改进终端滑模控制算法,用来完成AHV的再入姿态控制;在改进终端滑模控制的基础上,采用工程上易于实现的时延补偿控制对模型不确定性进行精确估计,并基于李雅普诺夫理论证明了姿态角和姿态角速度的跟踪误差在有限时间内收敛到零.本算法设计简单,无须补偿项部分已知且易于工程实现.仿真结果表明所设计的基于时延补偿的改进控制算法具有调整时间短(1 s以内)、超调量小和良好的跟踪精度等优点.     

一类基于模糊系统的非线性鲁棒自适应预测控制

基于模糊系统研究了一种新的非线性鲁棒自适应预测控制算法,并应用于空天飞行器(ASV)再入飞行的姿态控制律设计.利用模糊系统的一致逼近能力,逼近被控对象中的未知干扰和不确定性因素,并基于Lyapunov方法设计了鲁棒自适应控制律.模糊系统的权值无需调整,仅需根据系统的跟踪误差调节鲁棒自适应控制器中的参数,在线调整的参数仅为2个,从而大大简化了控制器的设计.理论分析证明了闭环系统的所有信号一致最终有界.利用所提控制算法设计了ASV高超声速飞行姿态的控制系统,仿真的系统响应时间为l.5s,且无超调,这表明该算法对参数不确定性和外界干扰具有较强的鲁棒性.     

基于SDRE方法高超声速飞行器控制系统设计

高超声速飞行器拥有复杂且易变的气动特性,为确保高超声速飞行器在复杂的飞行条件下,拥有稳定的飞行特性、良好的控制性能。针对高超声速飞行器非线性模型,采用状态相关的Riccati方程(State-Dependent Riccati Equation,SDRE)方法设计高超声速飞行器控制系统,利用改进的Newton法对控制器进行求解,同时在高超声速条件下进行仿真,验证了SDRE方法在高超声速飞行器控制系统中的可实现性及优越性。     

形形色色的高超声速武器（二）：助推滑翔飞行器

正高超声速助推滑翔飞行器利用助推火箭达到高超声速或从近地轨道离轨再入大气层,在无动力条件下,仅依赖气动力进行滑翔飞行。高超声速助推滑翔飞行器是在一定初速下,依靠气动升力和离心力,克服自身重力,在大气层内做远距机动滑翔的飞行器。其显著特点是利用助推火箭达到高超声速或从近地轨道离轨再入大气层,在无动力条件下,仅依赖气动力进行     

吸气式高超声速飞行器纵向运动反演控制器设计

针对气动/推进/结构耦合的吸气式高超声速飞行器纵向平面飞行控制问题,提出了基于反演的鲁棒控制器设计方法.利用曲线拟合模型将控制系统表示为反馈形式,采用反演方法设计虚拟和实际控制器,并引入鲁棒微分器估计虚拟控制量的导数,解决了虚拟控制量求导运算复杂的问题.为增强控制器应对不确定项的鲁棒性,设计了超扭曲滑模干扰观测器,实现了对系统模型不确定项的估计和补偿.对吸气式高超声速飞行器一体化原理模型的速度和高度指令跟踪仿真表明,该控制器对拟合误差和外加干扰等系统不确定项具有鲁棒性,系统状态量能够在指令跟踪过程中趋于平衡状态,从而验证了所提方案的有效性.     

高超声速飞行器模糊自适应动态面容错控制

针对输入饱和下高超声速飞行器发生执行机构损伤故障并存在参数不确定的情况,提出了一种基于Nussbaum增益技术的模糊自适应动态面容错控制策略.对于飞行器的高度和速度子通道,分别设计了动态面和动态逆控制器.利用双曲正切函数逼近飞行器的输入饱和特性,并基于中值定理将其转化为控制输入的仿射形式.对于损伤故障和参数不确定导致的控制增益未知问题,通过引入Nussbaum增益技术既保证控制系统稳定,又可以避免控制器奇异问题.通过设计模糊自适应系统,在线逼近包含不确定参数与饱和逼近误差的未知函数项,且引入范数估计思想,使得每个模糊系统仅包含一个自适应参数,以减小计算量.稳定性分析证明了闭环控制系统的半全局一致最终有界性,仿真结果验证了该容错控制算法的有效性.     

一类非线性不确定系统的自适应模糊滑模控制设计

针对一类含非匹配不确定项的非线性系统提出一种自适应模糊滑模控制方法.构造线性切换面确保滑动运动稳定,利用趋近律构造理想控制,用监督控制确保系统状态有界,用模糊逻辑系统逼近其连续项,用补偿切换项来消除逼近误差,该方法有效的结合了自适应模糊控制和滑模控制的优点,控制器构造简单,稳定条件弱,控制性能好.仿真结果也证明了此方法的有效性.     

多关节机器人的自学习模糊全局滑模控制

针对模型不确定性多关节机器人的轨迹跟踪控制问题,研究多关节机器人全局滑模控制,为了削弱系统在滑动模态上的抖振,将模糊控制和全局滑模控制相结合,提出一种自学习模糊全局滑模控制方法.该方法利用模糊系统的输出代替全局滑模控制中的非连续开关切换量,并根据滑模变结构原理,设计自学习算法,动态调整模糊隶属函数的参数.通过对2关节机器人的仿真,结果表明在存在模型误差和外部扰动的情况下,该方法既能达到快速跟踪,又能很好地消除控制器的抖振.     

基于模糊分数阶滑模控制的永磁同步电机控制

针对传统一阶滑模控制中存在的抖震和模糊控制系统静差问题,结合滑模控制和模糊控制的优点,引入分数阶微积分理论,提出基于模糊分数阶滑模控制的永磁同步电机速度控制系统,给出模糊分数阶滑模控制器的设计方法,并对该控制器的性能进行了分析.仿真和实验表明,文中提出的模糊分数阶滑模控制系统不但具有较好的控制性能,而且具有对外部负载扰动的鲁棒性.     

一类具有非线性输入系统的自适应模糊控制

基于滑模控制基本原理,利用I型模糊逻辑系统对未知函数进行在线逼近,提出了一种具有监督器的自适应模糊滑模控制方法.该方法通过监督控制器保证闭环系统所有信号有界,并进一步引入最优逼近误差的自适应补偿项来消除建模误差的影响.通过李亚普诺夫方法,证明了跟踪误差收敛到零.仿真结果表明了该方法的有效性.     

轮毂电机驱动电动汽车横摆稳定性控制

为了提高轮毂电机驱动电动汽车行驶稳定性,设计了基于直接横摆力矩控制的车辆稳定性控制系统;针对滑模控制存在固有抖振的问题,建立基于模糊滑模控制理论的稳定性控制器;针对车辆质心侧偏角难以测量,建立了结构简单、计算快速的非线性滑模观测器;考虑到转矩分配的实际约束条件和分配器的响应速度,建立了等比例转矩分配器,分配各车轮上的驱动/制动扭矩。最后基于MATLAB/Simulink与Carsim联合仿真平台进行了仿真分析,结果表明该控制器能很好改善车辆的操纵稳定性,并且控制输出更加平顺。     

系统云灰色预测模型及其应用

将灰色系统云理论引入到滑模变结构控制中,设计了一种新型的灰色模糊滑模控制器。该控制器将灰色预测与模糊推理的相结合对滑模控制器的控制策略进行预测输出。能有效地解决滑模控制系统中由于系统惯性引起的切换滞后所带来的抖动问题。将此控制器应用到交调速系统中,仿真研究表明交流调速系统能获得优良的动态和静态性能。     

基于变结构的移动机器人侧向控制器的设计

采用基于后推与模糊滑模控制相结合的方法设计了移动机器人的变结构状态反馈控制器,实现了对道路跟踪侧向误差的渐近镇定控制.应用Lyapunov定理推导了移动机器人满足非完整性约束的时变光滑状态反馈镇定控制律;将状态控制区域分为远离奇异点的稳定工作区域与含有奇异点的非稳定区域2部分.设计模糊控制嚣来控制移动机器人的状态从非稳定区域向稳定区域转变,并采用移动机器人Amigobot作为实验平台验证了控制器设计的有效性.研究结果表明:侧向误差较大时,模糊控制器确保移动机器人在稳定区域内沿着模态切换线减小误差;当侧向误差较小时,时变光滑状态反馈控制实现对移动机器人的平稳镇定.在控制器设计中,将移动机器人的平移速度视为渐变参数,根据侧向误差能量函数的变化进行模糊自适应调节.     

空间三关节机器人自适应双模糊滑模控制

为了提高空间三关节机器人轨迹跟踪控制性能,提出了一种带双模糊自适应控制的滑模控制新方法.该方法将滑模控制器分为等效控制和切换控制两部分.采用一个模糊自适应控制器,根据滑模到达条件对切换增益进行有效估计.采用另一个模糊自适应控制器,根据滑模面来调整切换控制项.这些控制器结合起来消除了抖振,提高了控制性能.系统的稳定性通过李亚普诺夫定理证明.最后进行了仿真实验,并与其他方法进行了对比分析.结果表明所提方法是有效的.     

模糊滑模控制交流调速系统

针对滑差频率矢量控制交流调速系统，提出并设计一种模糊滑模控制算法对速度环进行控制。该控制算法具备模糊逻辑控制和滑模控制两者的优点，并且较好地解决了滑动模态的抖动问题；同时该控制算法具有结构相对简单、容易实现、能使系统获得优良的动静态性能等特点。     

一类非线性不确定系统的自适应模糊滑模控制

针对一类非线性不确定系统提出了一种自适应模糊滑模控制方法，利用趋近律构造理想控制，利用模糊逻辑系统逼近其连续项，用自适应律和非线性补偿保证滑模到达条件成立．该方法综合了自适应模糊控制和滑模控制的优点，既保证了闭环系统的稳定性，又限制了抖振，控制效果良好，仿真结果也说明了这一点．