倾转旋翼飞行器无模型自适应姿态控制

采用余弦加权分配法克服了控制操纵冗余问题,采用内/外回路控制结构解决了通道间耦合问题,实现了不同飞行模式下飞行控制系统统一建模。针对无人倾转旋翼飞行器动力学模型难于准确建立问题,引入伪梯度向量和伪阶数,应用无模型自适应飞行控制策略,使飞行控制系统对存在动力学特性非线性、时变性和未建模部分的被控对象具有更强的自适应性和鲁棒性。仿真验证了无模型自适应控制器的自适应性和鲁棒性优于比例〖CD*2〗积分〖CD*2〗微分控制器,给出了倾转旋翼飞行器由直升机模式到过渡模式再到飞机模式的全过程仿真,验证了无模型自适应控制器能够应用于倾转旋翼飞行器飞行控制系统设计,为无人倾转旋翼飞行器飞行控制系统设计,提供了一套新的控制系统设计方法,便于工程实现。     

基于改进ESO的四旋翼姿态自抗扰控制器设计

针对四旋翼无人机姿态自抗扰控制(active disturbance rejection control, ADRC)系统在姿态角测量反馈信号受传感器噪声污染时, 基于传统非线性非光滑fal函数的扩张状态观测器(extended state observer, ESO)观测精度不足的问题, 构建了一种新型非线性光滑galn函数以重新设计ESO, 并利用Matlab/Simulink仿真软件进行性能验证。仿真结果表明: 与传统fal函数相比, 本文构建的galn函数为光滑且具有更好的收敛性, 更能体现“大误差小增益”的工程思想; 基于galn函数设计的改进型ESO具有更强的误差跟随能力; 采用改进型ESO设计的四旋翼姿态ADRC系统具有更好的跟踪能力和抗干扰能力。     

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.     

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ADRC的经济增长分析

中国经济目前位于高储蓄、低消费的发展路径,如何安排合适的经济转型路径,使得经济走向长期最优均衡,具有重要的现实意义.然而,由于经济系统的复杂性,人们很难运用基于受控对象精确信息的控制方法来设计合理的增长路径.自抗扰控制(ADRC)是一种独立于模型的误差反馈控制方法,其自然地反映了理性人的决策思维.本文首先对比了当经济增长模型的均衡解存在显示表达式时,运用ADRC与最优控制这两种不同方法所取得的控制效果.研究表明,ADRC有助于合理安排经济发展路径以降低效用损失.如果再考虑到经济周期、技术进步等因素对经济带来的影响,此时通过最优控制方法就只能获得均衡解的稳态值.本文以稳态资本存量作为参考目标,运用ADRC对此进行分析.结果表明,ADRC仍然可以给出较优的经济发展路径,使得经济在稳与快间保持平衡,引导经济走向长期稳态均衡.     

倾转四旋翼自主降落的设计与仿真

针对四旋翼飞行器欠驱动性,提出一种用于自主降落的倾转四旋翼模型。该模型通过使用四个舵机对电机方向的控制来对位置（y）和姿态（roll）进行解耦,可实现倾斜悬停与倾斜飞行,增大了无人机的灵活性,提高了对无人机的位置和姿态的精确控制,使得跟踪和降落效果得到了提高。选取5次多项式来规划轨迹,以求鲁棒性强、距离最优。运用Matlab/Simulink对倾转四旋翼模型分析并验证,结果表明具有该结构的飞行器能够更加快速、准确地降落在斜面或移动平台上。     

基于串级LADRC设计的旋翼无人机航迹跟踪控制

针对复杂环境下,四旋翼无人机航迹跟踪精度易受风扰的影响,设计了串级线性自抗扰控制(linear active disturbance rejection control,LADRC)双回路控制系统。外环为位置回路,针对风扰采用3阶LADRC设计;内环为姿态回路,针对执行机构的动态特性,采用4阶LADRC设计。仿真对比串级LADRC和串级PID两种控制方法,结果表明,两种方法虽然都实现了四旋翼无人机航迹跟踪控制,但是在各种复杂风场扰动、内扰作用的情况下,串级LADRC能够克服复杂扰动的影响,精度更高、抗扰性更好、鲁棒性更强,且待整定参数不多,十分符合工程实际的需求。     

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。     

基于粒子群优化算法的自抗扰控制器设计

针对自抗扰控制器参数难以整定的问题,提出了基于粒子群优化算法的自抗扰控制器优化设计方法。该设计方法的实质就是选择合适的适应度函数,利用粒子群优化方法对自抗扰控制器的可调参数进行优化。设计方法运算简单,易于实现。对某炮控伺服系统的仿真研究表明,这种方法是可行的。     

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。     

惯性平台稳定回路的自抗扰控制

提出，设计了惯性平台稳定回路的自抗扰控制，并进行了计算仿真。结果表明，该系统具有强鲁棒性，快速性，精度高等特点，是一种应用在实际平台系统中理想的控制器。     

Active disturbance rejection control on first-order plant

Conventional PI control encounters some problems when dealing with large lag process in the presence of parameter uncertainties.For the typical first-order process,an observerbased linear active disturbance rejection control(LADRC) scheme is presented to cope with the difficulties,and a reduced-order observer scheme is proposed further.Some quantitative dynamic results with regard to non-overshoot characteristics are obtained.Finally,the performance boundaries of LADRC and PI control are explicitly compared with each other,which shows that the former is more superior in most cases.     

航天器姿态机动的自抗扰控制器设计

基于三阶扩张状态观测器、安排过渡过程和非线性反馈技术,设计了三通道耦合的航天器姿态机动自抗扰控制器,完成了自抗扰控制器的参数整定。从对模型的依赖程度、抗干扰性、鲁棒性和燃料消耗等四个方面对比了自抗扰控制器和PD控制器。仿真结果表明自抗扰控制器在解决存在非线性和耦合特性的航天器姿态控制问题上能够取得理想的控制效果,具有较高的控制精度和较快的系统响应。     

基于自抗扰控制的不同市场环境库存优化

生产库存问题中,由于市场需求的时变性以及不确定性,很难通过精确的理论模型选择调控策略。自抗扰控制（ADRC）技术是工程实践中基于误差反馈的控制方法,它对非线性、大时滞、强不确定性控制对象具有很强的鲁棒性和适应性。基于ADRC研究库存模型在不同市场环境下的生产控制策略。结果表明：当销售函数是时间的确定性函数时,ADRC能够给出与最优解近似一致的企业生产控制策略;当市场销售存在不确定性扰动时,ADRC能够根据实际库存状态和目标状态的误差给出令人满意的生产策略,化解不确定市场环境对企业的冲击。研究表明,在解决实际库存控制过程中,ADRC更具操作性和可控性,同时可为经济管理领域不确定最优控制问题提供一种新的分析思路。     

Improved adaptive pruning algorithm for least squares support vector regression

As the solutions of the least squares support vector regression machine(LS-SVRM) are not sparse,it leads to slow prediction speed and limits its applications.The defects of the existing adaptive pruning algorithm for LS-SVRM are that the training speed is slow,and the generalization performance is not satisfactory,especially for large scale problems.Hence an improved algorithm is proposed.In order to accelerate the training speed,the pruned data point and fast leave-one-out error are employed to validate the temporary model obtained after decremental learning.The novel objective function in the termination condition which involves the whole constraints generated by all training data points and three pruning strategies are employed to improve the generalization performance.The effectiveness of the proposed algorithm is tested on six benchmark datasets.The sparse LS-SVRM model has a faster training speed and better generalization performance.     

鲸鱼优化相关向量机的网络控制系统变采样周期调度

针对资源受限的网络控制系统,提出一种基于鲸鱼优化相关向量机的变采样周期调度算法。通过网络监测模块获取网络带宽与数据传输时间数据,建立鲸鱼优化相关向量机的预测模型,实现对网络带宽及数据传输时间的预测。采用模糊推理计算系统各回路通信带宽的分配权重,进而结合通信带宽及数据传输时间的预测值对各闭环回路的采样周期进行计算,完成采样周期的实时调节。仿真结果表明,在资源受限条件下,所提算法保证了系统的稳定性与控制精度。     

鲸鱼优化相关向量机的网络控制系统变采样周期调度

针对资源受限的网络控制系统,提出一种基于鲸鱼优化相关向量机的变采样周期调度算法。通过网络监测模块获取网络带宽与数据传输时间数据,建立鲸鱼优化相关向量机的预测模型,实现对网络带宽及数据传输时间的预测。采用模糊推理计算系统各回路通信带宽的分配权重,进而结合通信带宽及数据传输时间的预测值对各闭环回路的采样周期进行计算,完成采样周期的实时调节。仿真结果表明,在资源受限条件下,所提算法保证了系统的稳定性与控制精度。