基于反步滑模法的四旋翼飞行器的轨迹跟踪

研究了四旋翼飞行器的轨迹跟踪控制问题。首先根据经典的动力学模型建立惯性坐标系下带有扰动的四旋翼方程。其次将系统划分为姿态子系统和位置子系统,对姿态子系统的轨迹跟踪控制,采用反步控制与滑模控制相结合的方法,根据飞行器的欠驱动和强耦合特性,利用反步控制方法实现位置子系统的轨迹跟踪控制。然后对系统进行稳定性分析。最后通过仿真实验结果验证所提出控制方法的有效性。     

基于滑模观测器的四旋翼无人机全回路解耦控制

针对四旋翼无人机复杂轨迹跟踪控制面临的多通道耦合、强非线性以及多源干扰等问题,考虑四旋翼无人机的位置回路、姿态回路动态跟踪误差和执行机构实现过程,提出了一种全回路轨迹跟踪控制方案.首先,将四旋翼无人机轨迹跟踪控制问题转化为位置回路和姿态回路的指令跟踪问题;其次,将不同通道之间的耦合以及多源干扰影响视作集总干扰,并基于高...     

采用模糊扩张状态观测器的四旋翼无人机滑模轨迹跟踪控制

针对四旋翼无人机(UAV)的轨迹跟踪控制存在外界未知扰动的问题,提出一种基于模糊扩张状态观测器的非奇异快速终端滑模控制算法.首先,根据双闭环控制结构分别对姿态内环、位置外环引入模糊扩张状态观测器,利用该观测器对系统所受到外部总扰动进行在线估计.然后,根据模糊扩张状态观测器的观测值,设计非奇异快速终端滑模控制器,保证四旋翼无人机的状态变量可在有限时间内收敛于期望轨迹.最后,根据李亚普诺夫理论,得出四旋翼无人机系统的闭环稳定性,并通过仿真对比实验验证该控制算法的优越性.结果表明：所提的控制算法可以提高跟踪性能,并有效增强系统的抗外界干扰能力.     

基于状态观测器的多无人机编队跟踪控制

针对一组欠驱动四旋翼无人机在编队飞行中仅有部分无人机可以直接获取领机状态信息的问题,提出了一种基于状态观测器的分布式有限时间编队跟踪控制策略.根据四旋翼无人机系统严格反馈的结构特点,将四旋翼无人机的动力学模型划分为位置子系统和姿态子系统,然后分别进行位置控制器和姿态控制器的设计.首先,考虑到在分布式的编队控制策略下,并非所有的无人机都能直接与领机进行通信并获取领机的状态信息.对每架四旋翼无人机分别设计分布式有限时间状态观测器估计自身与领机的相对状态信息,稳定性分析表明所设计的状态观测器的观测误差能够在有限时间内趋近于零;其次,在四旋翼无人机状态观测器观测结果的基础上设计了有限时间位置控制器,稳定性分析表明位置控制器能够在有限时间内实现对领机位置的稳定跟踪;然后根据位置环控制量解算出期望的姿态角,基于滑模控制方法设计了姿态控制器,稳定性分析表明各架无人机的姿态角能在有限时间内跟踪上期望的姿态角;最后,从仿真结果中能够看出所设计的状态观测器的观测误差能够在有限时间内趋近于零,即每架无人机的状态观测器能够在有限时间内观测到自身与领机的相对状态信息.从无人机飞行轨迹中能够看出各架无人机能够在有限时间内形成并保持期望的队形.     

基于事件触发的旋翼无人机群领导跟随一致性

本文针对多六旋翼无人机集群系统通信频律过高的问题,基于六旋翼无人机滑模控制的双环结构控制模型提出了一种基于事件触发的滑模控制方法。该模型由位置子系统和姿态子系统构成,其中位置子系统作为外环控制对象,姿态子系统则作为内环辅助控制对象。在位置子系统中,采用增加事件触发器的滑模控制器,通过引入滑模面和滑模变量的方式,实现对六旋翼无人机群的位置控制。本文通过Lyapunov稳定性定理对该控制策略下系统的稳定性进行了证明,并证明了不存在Zeno现象的情况。仿真实验结果表明,本文所提出的控制方案减少了多智能体通信对高频采样的依赖,可见该研究为六旋翼无人机在协同路径跟随方面的应用提供了有益的参考。     

四旋翼无人机的非线性控制理论研究与应用(英文)

四旋翼无人机是一类典型的非线性、动态不稳定的多输入多输出系统.首先将复杂的四旋翼动力学模型分解为两个内外环子系统,即平移动力学和姿态动力学,在此基础上研究了反步法以及滑模控制,并将其应用于四旋翼的位置和姿态控制.上述两种非线性控制算法的设计及其稳定性分析都是以李雅普诺夫全局稳定性理论为基础.为了改善系统动态响应并避免超出执行机构的物理实现范围,在姿态控制子系统中,设计了分段可微信号作为安排"过渡过程",代替阶跃指令输入.仿真结果验证了反步法以及滑模控制在四旋翼上应用的可行性和有效性,最后通过对控制效果的比较、分析,总结两者各自的特点.     

基于扰动观测器的时变负载四旋翼无人机自适应有限时间控制

针对具有未知外部扰动和阻力系数的时变负载四旋翼无人机系统,提出了一种复合有限时间控制策略。首先,通过牛顿-欧拉方法建立了完整的四旋翼无人机数学模型。位置环采用自适应参数校正方法对负载进行估计,并与反步递推控制相结合,在阻力系数未知情况下设计了自适应轨迹跟踪控制器。其次,采用基于扰动观测器的有限时间滑模控制器,并利用Lyapunov稳定性理论进行无人机系统位置环和姿态环渐近稳定和有限时间稳定性验证。最后,通过数值仿真进行验证。结果表明,所提控制器提高了系统的收敛速度,减少了外界扰动对系统的影响。研究方法克服了已有研究要求阻力系数和负载已知的局限性,提高了系统的抗干扰能力,对于增强四旋翼无人机的实际应用性具有一定的参考价值。     

基于ARM处理器的四旋翼无人机自主控制系统研究

为实现四旋翼无人机的自主飞行控制,设计并搭建了四旋翼无人机的硬件飞行控制平台.该平台采用自行组装的四旋翼飞行器作为本体,航向姿态参考系统(AHRS)MTi-G单元作为主要机载传感器,ARM嵌入式系统芯片作为主控制器,AVR单片机作为超控单元.基于四旋翼无人机的非线性动态模型,采用内外环结构的PD控制算法,构造了无人机的位置与姿态跟踪控制器.实现了四旋翼无人机滚转角、俯仰角和水平纵向、横向位置共四个自由度的自动控制.实验结果表明,本文提出的机载控制系统设计取得了较好的飞行控制效果.     

四旋翼飞行器全局动态鲁棒性跟踪控制

针对带有模型参数不确定和风微扰状况的四旋翼飞行器轨迹跟踪问题,提出了一种全局动态鲁棒性控制策略. 基于牛顿-欧拉形式化方法解耦得到飞行器直线运动部分和旋转姿态控制部分. 设计了模型预测控制器来实现直线运动部分的动态实时控制. 并在模型参数不确定和风微扰情况下,为了稳定四旋翼飞行器的旋转姿态行为和直线运动,引入全局鲁棒滑模控制方法. 仿真结果表明,设计的全局动态鲁棒控制策略具有实时快速稳定的跟踪效果.      

基于干扰观测器的分布式四旋翼编队跟踪控制

针对具有模型不确定性和外部干扰的一组欠驱动四旋翼飞行器提出了一种基于干扰观测器的分布式编队跟踪控制策略.根据系统严格反馈的结构特点,将四旋翼的动力学模型划分为位置子系统和姿态子系统.首先,根据快速终端滑模方法(FTSM)设计了一个干扰观测器作为复合干扰的估计器;其次,基于图论和快速终端滑模技术,设计了分布式编队跟踪控制器来实现编队的形成和保持;并在两个子系统之间,引入三阶积分滤波器对姿态子系统的虚拟输入及其导数进行估计;最后,稳定性分析表明闭环控制系统是全局渐进稳定的.仿真结果表明所提出的分布式控制器是有效的.     

工业控制中Fuzzy—PID控制的策略与方法

从理论上分析了常规模糊控制器的局限性,在此基础上推导出模糊PID控制器消除稳态误差的原理,并以液位控制系统为例,介绍了模糊PID控制器的设计方法,并用MATLAB工具箱对系统进行仿真试验.通过对仿真结果的分析得出:模糊PID控制器既能消除稳态误差,又有很强的鲁棒性,对于此类非线性迟滞系统具有良好地控制性能.     

模糊控制在控制系统中的应用

针对不同的典型被控对象,介绍了采用比例积分微分控制和模糊控制两种控制方法.通过仿真实验证明,Fuzzy控制对被控对象参数和模型结构的变化,能获得较好的控制效果.     

模糊控制在控制系统中的应用

针对不同的典型被控对象，介绍了采用比例积分微分控制和模糊控制两种控制方法。通过仿真实验证明，Fuzzy控制对被控对象参数和模型结构的变化，能获得较好的控制效果。     

MIMO多输入输出网络控制系统的容错控制

针对被控对象为具有不确定因素的多输入多输出网络控制系统,设传感器与控制器均为时间驱动,执行器为事件驱动,网络诱导时延小于采样周期,将未能成功传输数据的传感器节点视为暂时失效,把具有传感器故障的网络控制系统建模为一类带有不确定因素的离散模型,借助Lyapunov定理给出了系统渐近稳定的充分条件,基于LMI方法得出观测器和控制器的分离设计方法,实现了MIMO网络控制系统的容错控制。     

网络控制系统保性能控制

针对网络控制系统中时延不确定因素,将时延的不确定性转换为系统状态方程系数矩阵的不确定性,网络控制系统对象模型为具有时滞的不确定离散模型.在此模型的基础上,将网络控制系统的保性能控制问题转化为研究时滞的不确定离散系统的鲁棒保性能控制问题.利用Lya-punov理论及线性矩阵不等式(LMI)方法,证明了通过状态反馈控制,使网络控制系统保性能控制的充分条件等价于求解LMI.仿真示例验证了该控制方法的有效性.     

网络化控制系统的随机最优控制

对于网络诱发延迟大于一个采样周期的网络化控制系统,该文研究了该系统的线性二次Gauss(LQG)随机最优控制问题,提出了一种新的分时控制模式.这种控制模式充分利用了系统信息并能改善系统的性能.在该控制模式下建立了网络化控制系统的随机数学模型.该文还讨论了网络化控制系统中传输延迟的Markov特性,基于这种Markov链理论,设计了具有完全状态信息的系统线性二次Gauss随机最优控制器.仿真结果验证了该分时控制模式比没考虑延迟的优化控制和没充分利用控制量的控制模式有更好的控制效果.     

基于切换控制的均匀液位控制

过程工业中常常提出均匀液位控制问题,即在保证液位不出界的前提下,使输出流量尽可能平缓.对于此类受限控制问题,模型预测控制可以取得满意效果,但在线优化的复杂性又阻碍了算法在实际中的推广.基于模型预测控制,提出了一种通过调整预测时间域长度来处理液位约束的方法,加上对未知扰动的估计算法,最终推出切换PI控制律.该方法既简化了在线优化过程,又增强了对随机扰动的适应性,已成功地应用于甘肃金川集团公司6 kt磨浮系统中.     

船舶运动的混合智能控制

将混合智能算法应用于船舶航向，转向控制，充分发挥了模糊逻辑，神经网络和遗传算法各自的优势采用GA发优与BP算法学习模糊神经网络参数，通过竞争学习算法从样本数据中获得取模糊控制规则，并与专家经验有机结合，弥补了各自的不足，仿真表明上述算法为改进船舶运动提供了一个有效途径。     

网络控制系统的输出反馈控制

将网络控制系统描述为具有输入延迟和测量输出延迟系统,给出了系统渐近稳定的定义.提出了零输入系统渐近稳定存在的充分条件,并基于一个李雅普诺夫泛函,提出了输出反馈镇定控制器存在的充分条件,通过输出反馈控制使闭环系统达到二次稳定.采用锥面互补方法,将不具有严格线性矩阵不等式(LMI)条件的非凸可行解问题转化为具有严格LMI条件的非线性最小化问题,得到了求解输出反馈控制器增益参数的静态输出反馈镇定(SOFS)算法.通过一个仿真实例,验证了该算法的有效性.     

一种串级调速的闭环控制系统

介绍了一种双闭环控制的串级调速系统，对系统的工作原理、组成及动态结构作了较为详细的论述，并解答了该系统在实际应用中出现的主要问题。