执行器故障下临近空间飞行器容错控制重构

临近空间飞行器飞行条件复杂、气动环境恶劣，极易导致飞行器舵面出现故障，容错控制是保证飞行器安全运行的关键，对此提出了一种基于观测器-控制器的有限时间高精度容错控制重构策略．首先，为提高容错控制的精确性，在故障影响下飞行器姿态模型基础上，设计了双层快速自适应滑模观测器，实现对包含故障、干扰等在内的综合干扰有限时间估计，避免了传统自适应增益的过估计，从而有效提高观测器估计精度；进一步基于观测器估计值设计容错控制器，获得故障影响下的期望控制力矩，实现飞行姿态的有限时间容错控制．其次，针对故障时气动舵面实际提供的控制力矩难以满足期望值的问题，引入推力矢量喷管作为补充执行器．考虑故障舵面特性，采用基于二次规划的最优控制分配策略，将期望力矩合理分配到气动舵面及矢量喷管上，通过矢量喷管补偿故障舵面力矩损失，实现执行器故障下控制重构.最后，通过数值仿真验证了所设计观测器的优越性，并验证了所提出容错控制重构策略的有效性．     

非线性系统的模糊Backstepping自适应容错控制

针对一类受扰动的且伴有执行器故障的严格反馈不确定非线性系统,提出了一种模糊自适应容错控制方法.当故障发生时,改变控制器结构使其融合故障.设计中,模糊逻辑系统用作在线逼近系统的未知动态和未知的故障函数,结合模糊自适应控制与backstepping技术,给出了模糊容错控制器方法,并基于Lyapunov定理严格证明了所提出的鲁棒模糊自适应控制方法能够保证整个闭环系统的稳定,最后通过仿真实例验证了该方法的有效性.所提出的模糊自适应容错方法扩展了经典容错控制方法的结果,给出的结果更具有一般性意义     

含TCSC装置的单机无穷大电力系统的非线性自适应动态面鲁棒控制

针对含晶闸管控制串联电容器装置的单机无穷大电力系统,考虑摩擦阻尼系数不确定及受外部未知干扰的情况,基于非线性自适应动态面控制方法,设计了鲁棒控制器,同时得到了系统不确定参数的自适应更新律以及系统稳定运行的充分条件.采用该方法避免了传统自适应backstepping法中对虚拟控制输入的反复求导,克服了计算量过大的缺点.数值仿真结果表明,所设计TCSC非线性自适应动态面鲁棒控制器在系统动态响应和不确定参数的估计性能方面优于传统的自适应backstepping鲁棒控制器,提高了电力系统的动态稳定性.     

非线性系统的模糊Backstepping白适应容错控制

针对一类受扰动的且伴有执行器故障的严格反馈不确定非线性系统，提出了一种模糊自适应容错控制方法。当故障发生时，改变控制器结构使其融合故障。设计中，模糊逻辑系统用作在线逼近系统的未知动态和未知的故障函数，结合模糊自适应控制与backstepping技术，给出了模糊容错控制器方法，并基于Lyapunov定理严格证明了所提出的鲁棒模糊自适应控制方法能够保证整个闭环系统的稳定，最后通过仿真实例验证了该方法的有效性。所提出的模糊白适应容错方法扩展了经典容错控制方法的结果，给出的结果更具有一般性意义     

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.     

一类执行器偏移/卡死故障下的自适应容错控制

研究执行器故障下的连续时不变线性系统主动容错控制问题．考虑执行器部分失效和偏移／卡死故障,并假设偏移／卡死故障可以被分为状态依赖时变部分和常值偏移部分,且状态依赖权值和常值偏移量未知．设计自适应律在线故障执行器失效因子和状态依赖权重与常值偏移／卡死量,并基于自适应估计值构造状态反馈控制增益方程补偿故障带来的影响．通过李亚普诺夫第二稳定性定理,证明所提出的自适应容错控制策略能够保证系统在执行器故障情况下渐近稳定．最后,通过数值实例显示了该方法的有效性．     

考虑重构切换瞬态特性的新型容错控制器设计

基于容错控制系统因重构控制切换而引起故障后系统瞬态特性要求的考虑,提出针对执行机构故障的一种新型容错控制器设计的方法.其基本思路是将基于参考模型的自适应调节机构集成于容错控制器的设计.该设计方法一方面保证了重构控制器切换时具备良好的瞬态性能,同时也保障了故障发生时和发生后系统的安全性.仿真实例验证了该设计方法的有效性.     

汽车驾驶机器人的自适应执行器故障补偿控制设计

针对汽车驾驶机器人可能发生的不确定执行器故障无法驱动机械腿正常工作,进而影响汽车行驶过程中的安全性,提出一种基于Backstepping的自适应容错控制方法.利用Backstepping对机械腿进行控制,针对各故障情况分别设计故障补偿控制器,通过定义故障指示函数将多设计加权融合成一个综合控制器.基于自适应方法对综合控制器参数进行更新.基于Matlab/simulink仿真验证此方法的有效性.结果表明:该控制方法能保证执行器在发生不确定故障时,汽车驾驶机器人控制系统仍稳定运行,并渐近跟踪给定的控制指令.     

带有执行器故障的无人船的基于模糊逻辑系统的容错控制（英文）

研究了具有执行机构故障的无人驾驶船舶的基于模糊逻辑系统的模糊容错控制问题。首次构建了具有匹配未知不确定非线性的线性系统模型。考虑的执行器故障包括部分失效故障和中断故障,利用模糊逻辑系统方法对未知非线性函数进行逼近。通过仅对模糊逻辑系统中权重向量的范数进行估计,可以达到有效减少自适应参数个数的目的。进而,设计适当的自适应更新率对自适应参数进行实时更新。基于设计的自适应参数,构建模糊容错控制器。与现有的容错控制结果相比,设计了一种新型的含有切换机制的容错控制器。通过在控制器中引入切换机制,所设计的控制器可以有效地避免现有控制器可能出现的抖振现象。此外,利用李雅普诺夫稳定性定理,可以证明所提方法确保系统一致最终有界。最后,通过仿真实例验证了该方法的有效性和可行性。     

多缸液压机的自适应容错滑模控制分配

针对一类多缸液压机提出了一种基于滑模的自适应容错控制分配方法.该方法不仅考虑了单一执行器的故障问题,而且可以满足执行器同时发生故障时控制系统的性能要求.当某一个液压缸发生故障时,控制分配部分采用容错控制分配方法在健康的液压缸之间对故障进行补偿;当液压缸同时发生故障时,针对虚拟控制量存在误差的问题,采用在线自适应控制方法调整高层滑模控制器的控制增益,在消除虚拟控制误差的同时,保持了闭环系统的稳定性.仿真实验表明:所提出的控制器与未考虑容错性能的控制器相比具有更好的控制性能,在液压缸分别出现局部或全局故障的情况下,皆表现出较强的鲁棒性.     

基于故障估计的无人车容错控制方法

考虑转向控制系统故障和未知干扰同时作用对无人车辆路径跟踪效果的影响,为提高无人车辆控制系统的可靠性,设计了一种无人车路径跟踪容错控制方法. 对转向控制系统输入性故障进行分析,结合未知干扰情况定义了名义故障并建立相应的数学模型. 利用高阶滑模观测器构造名义故障微分方程,并利用自适应容积卡尔曼滤波设计了车辆质心侧偏角和名义故障估计方法,从而为无人车容错控制提供可靠信息源. 基于滑模控制理论设计了无人车路径跟踪容错控制器并证明了其收敛性. 联合仿真和硬件在环试验结果表明,所提出的估计方法能够得到精确可靠的质心侧偏角和名义故障估计结果,且与无容错控制相比,所设计的路径跟踪容错控制器在面对故障和干扰时能够明显地提高车辆的控制性能,并同时保证车辆的路径跟踪能力及其自身的稳定性.      

混合动力汽车电机驱动系统传感器故障重构控制

针对混合动力汽车感应电机驱动系统可能存在的传感器故障模式,设计了一个主动容错重构控制系统.该系统能充分利用无故障的传感器信息,最大限度地维持驱动系统的控制性能,并在重构切换过程中,考虑电机转矩和转速的平滑过渡问题.此外,为提高车用感应电机驱动系统的性能,基于传统磁场定向控制(FOC)思想设计出一种新型鲁棒性PI控制器来实现电机转矩跟踪;利用滑模控制技术,设计了转子磁链-速度自适应观测器.为进一步提高交流电流传感器故障状态下电机驱动系统的容错能力,提出了用直流电流重构交流相电流的新思路.仿真研究表明,在发生传感器故障时,所设计的电机驱动系统仍能有效地保证车辆行驶过程中的转矩和速度跟踪性能以及系统的稳定性.     

四旋翼姿态的反步滑模自抗扰控制及稳定性

为了解决四旋翼无人机姿态控制中存在的问题,设计了一种基于反步滑模自抗扰姿态控制器.首先,介绍了四旋翼无人机的动力学模型,建立了基于反步滑模自抗扰控制算法的姿态控制方案.控制方案构成主要包括扩张状态观测器及基于Lyapunov稳定性分析的反步滑模控制器.稳定性分析表明,通过合理调整参数可以保证控制系统是渐近稳定的.仿真结果表明,所设计的控制器同经典自抗扰控制器相比,对扰动有较强的抑制能力,提高了自适应性和鲁棒性,表明该控制系统具有更好的稳定性和动态性能,对四旋翼姿态控制更加有效.     

基于区间二型模糊神经网络反演控制抑制二惯量系统的机械振动

针对带有不确定性和扰动的二惯量伺服系统,提出了一种基于区间二型模糊神经网络的自适应反演控制策略抑制系统的机械振动.首先建立了二惯量系统的动力学模型,设计了反演自适应控制律;其次系统中负载和电机两端未知的扰动变量定义为待估计项,采用区间二型模糊神经网络对其进行估计,给出了基于区间二型模糊神经网络的参数自适应律.基于李雅普诺夫稳定性理论,证明了闭环系统输出跟踪的收敛性,并且跟踪误差可以通过调节控制参数达到任意小.仿真结果表明该方法具有较好的控制性能.      

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。     

机械臂位置跟踪自适应反演滑模控制律设计

针对机械臂位置跟踪控制问题,设计了一种新型自适应反演滑模控制律。该方法利用机械臂各关节的位置和速度误差建立了滑模面函数,并根据反演原理设计了反演滑模控制律。然后,通过设计合适的自适应律对外部扰动进行在线补偿,降低了系统对外部扰动的敏感性,有效地抑制了系统的抖振。最后利用Lyapunov定理证明了系统的稳定性。仿真结果说明该控制律具有较好的控制性能。     

不确定非线性系统的自适应反推终端滑模控制

针对一类具有未知非线性函数的严格反馈型不确定非线性系统,提出了一种自适应反推终端滑模控制方法。反推控制的前n-1步结合动态面控制技术设计虚拟控制律,第n步仅采用一个神经网络函数逼近器补偿系统所有未知非线性函数,得到了基于全局快速终端滑模控制的自适应神经网络控制器；通过引入一阶滤波器，不仅避免了传统反推控制存在的复杂计算,提高了系统的收敛速度,而且通过引入逼近误差和不确定干扰上界的自适应补偿项来消除建模误差和参数估计误差的影响,改善了稳态跟踪精度。理论分析证明闭环系统所有信号半全局一致终结有界，仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于模糊干扰观测器的移动机器人自适应滑模跟踪控制

针对轮式移动机器人(Wheeled Mobile Robot, WMR)轨迹跟踪中存在的速度跳变和未知系统扰动,提出一种新型轨迹跟踪控制策略。该策略基于反演技术,分别设计WMR系统的运动学控制器和动力学控制器。在运动学控制器中,采用分流技术克服了轨迹跟踪初期的速度跳变问题;在动力学控制器中,将模糊干扰观测器与自适应滑模控制结合,有效解决了未知系统扰动对控制性能的影响,并且消除了传统滑模控制的抖振现象。通过Lyapunov稳定性理论,证明了该控制策略的稳定性。仿真研究表明,该控制策略具有较小的速度跳变,控制信号抖振较小,并对系统扰动具有强鲁棒性。     

虚拟控制方向符号未知的非完整系统的自适应输出反馈镇定

研究了有强非线性漂移项的非完整链式系统的输出反馈自适应稳定控制器的设计,其中这些漂移项包括非线性动态模型、未建模动态以及模型的未知参数,并且虚拟控制系数的符号也是未知的;目的是设计一个非线性输出反馈切换控制器使闭环系统全局渐进调节。用来对系统的状态和未知的参数的估计分别采用了一个新颖的观测器和估计器;在输出反馈自适应控制器的设计工程中,建设性的将积分反推技术地方法和基于给出观测器和参数估计器的方法结合在一起,同时Nussbaum增益作为自适应反推技术的一部分来处理虚拟控制系数符号的未知;仿真例子证明了给出方案的有效性。     

基于干扰观测器的AUV深度自适应终端滑模控制

针对欠驱动自治水下机器人（autonomous underwater vehicle,AUV）在外部干扰和系统内部扰动下深度难以控制的问题,提出基于非线性干扰观测器（nonlinear disturbance observer,NDO）的自适应终端滑模控制方法。首先建立欠驱动AUV在垂直面上的状态方程并对其简化,其次根据简化后的系统状态方程构建NDO对外部干扰进行观测,再结合反步法设计出自适应终端滑模控制器;最后通过李雅普诺夫稳定性理论证明控制系统的稳定性。结果表明：欠驱动AUV最大跟踪误差为0.137 5 m,峰值时间为2.1 s,证明了所设计的控制器能够实现深度控制,降低抖振,具有较强的鲁棒性。