一类非线性系统的执行器组合故障自适应容错控制

针对一类具有执行器组合故障的多输入单输出非线性最小相位系统提出了自适应容错跟踪控制方案。考虑系统执行器卡死和部分失效组合故障,基于微分几何反馈线性化,设计了模型参考自适应容错控制算法。设计的控制律能够保证系统在执行器故障时闭环系统稳定,而且渐近跟踪给定的参考信号。仿真结果表明了所提方法的有效性。     

一种Backstepping模型参考鲁棒飞行控制律的设计

提出了一种Backstepping模型参考鲁棒飞行控制律的设计方法。方法的主要特征是：在仅需要输入输出信号的情况下，即使系统参数未知且存在未建模动态和非线性因素干扰，系统仍能保证较强的鲁棒性，获得良好的跟踪效果。具体给出了飞机纵向通道短周期控制的设计方案，同时讨论了其他复杂模态下该方案的扩展方法。对上述方案的数值仿真显示了该方法良好的跟踪性能。     

基于观测器的不确定非线性系统L1自适应控制

针对一类严格块反馈型不确定非线性系统,采用反步设计方法提出了一种新的基于滑模状态观测器的L1自适应控制方案。由于系统状态不完全可测,首先设计滑模观测器对系统状态进行估计,并分析观测器的收敛性,在此基础上,通过反步法得到系统的理想控制律。为了消除反步控制中的“项数膨胀”,引入非线性跟踪微分器来提取理想控制律的微分信号。为提高系统响应的瞬态性能,消除控制输入的高频振荡,引入L1自适应控制对控制律进行改进,通过理论推导证明了闭环系统的稳定性。最后通过数值仿真算例验证了所设计控制方案具有快速的收敛性、良好的跟踪性等期望性能。     

定量反馈理论在鲁棒飞行控制律设计中的应用

定量反馈理论（quantitative feedback theory, QFT）是一种频域鲁棒设计方法,定量地将系统结构摄动不确定性和性能设计指标反映到Nichols图上进行分析和设计,从而保证系统在跟踪性和鲁棒性两个方面均能达到设计要求。针对QFT的特点,将QFT方法应用到某型无人机纵向飞行控制律设计中。仿真结果表明,与利用经典控制理论设计的控制律相比,基于QFT的鲁棒控制律在跟踪性能、鲁棒性能和控制效率方面更加优秀,验证了该方法在飞行控制律设计中的有效性。     

基于回归神经网络的滑模跟踪器设计

基于回归神经网络的在线辨识 ,为实现非线性系统自适应控制提供了一种很有应有前景的方法。本文基于具有线性输入特性的神经网络 ,提出了使系统辨识误差具有指数收敛特性的学习算法。为了得到尽可能普遍的控制律 ,本文运用滑模技术设计出控制信号 ,用其补偿神经网络模型与非线性系统之间的匹配误差。以此为基础 ,提出一种新的基于回归神经网络的间接自适应控制方案。仿真结果表明 ,本控制方案具有较好的跟踪性能     

平流层飞艇姿态鲁棒控制研究

由飞艇的动力学模型得到其姿态动力学方程，把该动力学方程与飞艇的运动学方程结合，得到了描述飞艇运动姿态的数学模型。在该模型的基础上，应用输入/输出反馈线性化和Lyapunov方法设计了飞艇姿态鲁棒控制律，该控制律可以实现飞艇姿态接指数规律跟踪期望值，仿真结果表明：即使系统存在不确定性，仍可在闭环系统中实现姿态的精确控制。     

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Backstepping的高超声速飞行器鲁棒自适应控制

针对非线性、多变量、不稳定且包含不确定参数的高超声速飞行器模型,设计了高超声速飞行器的鲁棒自适应Backstepping控制器。采用指令滤波的设计方法,得到内回路的跟踪指令及其一阶微分信号,避免了虚拟控制信号需要进行复杂求导计算的困难。飞行器不确定参数采用自适应律在线调整,通过设计辅助滤波系统,并通过修改自适应律中跟踪误差的定义,消除由于期望控制信号不能完全执行所引起的跟踪误差的影响,保证了参数估计在控制信号约束情况下的顺利进行。仿真结果表明,所提出的设计方法不仅应用简单,且能保证高超声速飞行器在不确定参数存在情况下的闭环稳定及良好的跟踪控制性能。     

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。     

基于模糊干扰观测器的轨迹线性化控制研究

针对一类非线性不确定系统,基于轨迹线性化控制(TLC)方法及模糊干扰观测器(FDO)技术研究了一种新的非线性控制结构。利用模糊系统具有以任意精度逼近非线性函数的能力设计FDO对未知干扰和不确定进行估计,并通过鲁棒控制项来提高系统的性能。采用Lyapunov方法,证明了跟踪误差和干扰观测误差一致最终有界。最后利用提出的控制方案针对数值算例进行了仿真验证,仿真结果表明了控制方案的有效性和鲁棒性。     

一类非线性系统的自适应模型跟随控制

讨论了一类非线性系统的自适应模型跟随控制问题。首先给出了系统的一般描述,然后研究了该系统模型跟随控制的存在条件，最后讨论了如何设计前馈控制和反馈控制矩阵的迭代调节律,使得系统输出能够快速地稳定地跟随参考模型输出。仿真结果表明了这一控制方案具有良好的非线性跟随效果。     

改进的基于子空间跟踪的盲多用户检测算法

针对OPAST算法中由于迭代运算产生的累积误差易造成算法发散的问题,提出一种改进的子空间盲多用户检测算法。该方法在每次迭代过程中引入对偶Gram-Schmidt正交化来降低累积误差,从而保证算法具有更好的稳定性。仿真结果表明,所提算法在保持较低计算复杂度的前提下,具有收敛速度快、跟踪和稳态效果好的特点。     

QFT control based on zero phase error compensation for flight simulator

To improve the robustness of high-precision servo systems, quantitative feedback theory (QFT) which aims to achieve a desired robust design over a specified region of plant uncertainty is proposed. The robust design problem can be solved using QFT but it fails to guarantee a high precision tracking. This problem is solved by a robust digital QFT control scheme based on zero phase error (ZPE) feed forward compensation. This scheme consists of two parts: a QFT controller in the closed-loop system and a ZPE feed-forward compensator. Digital QFT controller is designed to overcome the uncertainties in the system. Digital ZPE feed forward controller is used to improve the tracking precision. Simulation and real-time examples for flight simulator servo system indicate that this control scheme can guarantee both high robust performance and high position tracking precision.     

新型六旋翼飞行器的轨迹跟踪控制

针对新型六旋翼飞行器,提出一种轨迹跟踪控制策略。首先,给出了六旋翼飞行器的运动学模型和动力学模型,同时给出存在复合干扰情况下的运动学模型,并提出了一种新的复合干扰估计算法,该算法是由干扰估计误差驱动而非传统的状态跟踪或者预测误差。随后,设计了飞行器动力学和运动学模型的backstepping控制器,在动力学模型的控制器设计中将指令滤波和线性跟踪微分器用于其中,以提高系统对控制指令的响应速度。最后,通过仿真验证实验,验证了所提干扰估计算法和轨迹跟踪策略的正确性和有效性。     

一类多关节机器人系统的模糊滑模控制算法仿真

针对具有参数不确定性的多关节机器人动力学系统，提出了一种基于模糊逻辑的滑模控制方案。该方案采用模糊滑模跟踪控制设计，柔化了控制信号，减轻了一般滑模控制的抖振现象。利用李亚普诺夫定理证明了闭环模糊控制系统的稳定性和跟踪误差、控制信号的有界性。仿真结果表明了所提出的控制策略是有效的。     

欠控制方向非线性系统的鲁棒自适应控制

针对一类控制方向未知且具有未建模动态的非线性系统,提出了一种鲁棒自适应控制策略.算法推广了已有的鲁棒自适应非线性控制方法.控制算法保证闭环系统所有信号是一致终值有界的.同时,通过调整控制器设计参数,闭环系统能够实现期望的性能要求.仿真结果进一步说明了理论分析的有效性.     

基于非线性干扰观测器的高超声速飞行器反演滑模控制

针对高超声速飞行器非线性动力学系统中存在的高度非线性、多变量耦合及参数不确定等特点,利用非线性干扰观测器对各种干扰的逼近特性,结合反演滑模控制,设计了一种飞行器反演滑模控制器。该方法首先利用干扰观测器观测出系统的干扰,未观测出的部分干扰使用反演滑模控制进行补偿,避免了累积误差,实现对制导指令的鲁棒输出跟踪,并证明了系统稳定性。仿真结果验证了该方法能较理想地观测干扰,保证系统良好的鲁棒性。     

基于分形测度的软切换控制仿真研究

在一些工业过程控制中，由于控制对象系统的运行工况不可避免地经常偏离稳定工况，从而提高了对控制系统的要求。首先从实时性要求的角度，定性地分析了提高控制质量的几个重要因素。其次，基于对分形测度的分析，提出了以分形测度为切换指标的软切换控制，建立了基于工况辨识模型控制与过渡区间的PID控制相结合的控制系统，并实现控制的软切换。最后以余热锅炉汽包水位系统为例进行仿真，结果表明，采用分形测度作为切换指标可以及时地跟踪到系统的突变；基于此指标进行软切换控制策略可以在多扰动的工业过程克服过渡区振荡，提高了控制性能。     

超机动飞行自抗扰控制律设计与仿真

提出了一种利用自抗扰控制器算法设计超机动飞行控制系统的新方法。根据自抗扰控制器可以动态补偿系统模型扰动和外扰的特点,在超机动飞行快回路和慢回路中引入自抗扰控制器,实现了快变量和慢变量的动态解耦控制。直接针对飞机超机动飞行条件下的强耦合、强非线性模型进行控制律设计,符合超机动飞行控制的非线性、模型摄动大、模型不精确等特点,在很大的包线范围内不需要改变控制器的结构和参数,简化了设计过程。大包线范围内的大迎角机动仿真结果表明,系统具有良好的动态和稳态性能,控制器具有很强的鲁棒性,为解决超机动飞行控制问题提供了一种新的途径。