不确定系统的鲁棒容错H∞控制

针对不确定线性连续系统,研究了执行器失效情况下的鲁棒容错H∞控制问题.利用LMI给出了对任意执行器故障均保持渐近稳定且满足给定干扰衰减指标的鲁棒容错H∞控制器存在的充要条件,进一步给出鲁棒容错最优H∞控制器的优化设计算法.采用所设计的状态反馈控制器,当任意执行器出现故障时,闭环系统仍保持渐近稳定且满足给定的干扰衰减性能指标.     

四旋翼无人机飞行姿态的自适应反演滑模控制

针对非线性六自由度欠驱动四旋翼无人机的姿态和位置控制问题,提出自适应反演滑模控制算法.设计了一种自适应律对控制中的参数摄动和外界干扰上界进行在线估计,并将估计值补偿到反演滑模控制中.通过李雅普诺夫稳定性理论证明自适应反演滑模控制能使跟踪误差一致渐近收敛到零.最后,根据给定的四旋翼无人机参数进行数值仿真,所得结果表明在系统存在参数摄动和外部干扰的情况下,该方法也能够实现四旋翼无人机的姿态稳定和定高悬停,并具有较好的鲁棒性..     

基于RBFNN和回馈递推的新型多旋翼飞行器控制

研究了新型多旋翼飞行器的建模与轨迹跟踪控制. 建立了非线性运动学和动力学模型,并提出基于全调节径向基神经网络和回馈递推的鲁棒自适应轨迹跟踪控制策略. 首先设计了飞行器的位置误差PID控制器,用于实时消除飞行轨迹与期望轨迹的偏差,并为姿态控制环构建姿态角指令. 采用全调节径向基神经网络估计飞行器动力学模型中的复合干扰,为避免回馈递推控制器设计过程中对虚拟控制信号的繁琐求导运算,减小对解析模型的依赖度,设计了一种基于指令滤波回馈递推的飞行器姿态控制器. 该设计方法通过滤波器而非直接用解析方法对虚拟控制信号求导,大大简化了控制器的设计过程,节省了控制能量. 仿真实验表明所提出的轨迹跟踪策略的正确性和有效性.     

基于递推最小二乘法的四旋翼系统辨识

在四旋翼飞行器建模过程中,需要获取精确的系统模型参数.该文通过系统辨识的方法获得四旋翼系统模型的参数.首先针对四旋翼飞行器小角度飞行状态,建立含有未知参数的系统动力学模型;然后根据四旋翼飞行器的实际飞行数据,应用递推最小二乘法对系统参数进行辨识;将辨识获得的参数应用于仿真模型,并将仿真数据与实际测量值进行对比.结果表明:在小角度飞行状态下,此辨识方法可以获得精确的系统模型参数.     

基于拉格朗日模型的四旋翼飞行器的目标轨迹控制

研究了四旋翼飞行器的目标轨迹跟踪的稳定性控制问题.采用四旋翼飞行器的拉格朗日动力模型,提出了使四旋翼飞行器能够渐进跟踪的控制协议,同时利用李雅普诺夫稳定性理论,分析了控制系统的稳定性,以及给出了在控制协议下四旋翼飞行器实现有效跟踪的条件.最后,通过仿真实验表明所提控制协议的可行性和有效性.     

离散广义线性时滞系统的有记忆状态反馈H∞容错控制

研究离散广义线性时滞系统在有记忆状态反馈作用下的H∞容错控制问题.针对执行器故障情形,利用Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式方法,给出了故障发生时闭环广义系统容许且H∞性能指标满足给定上界的充分条件;同时,给出了有记忆状态反馈容错控制器的设计方法.数值例子表明了所提出方法的有效性.     

一种区间系统容错控制设计的新方法

讨论了一类线性连续时间区间系统的容错控制问题.把带有执行器故障的不确定连续系统转化为区间系统,在此基础上,提出了极点约束条件下的H∞保成本容错控制.分析了故障闭环系统满足区域极点约束和具有保性能上界和满足H∞指标的充分条件,并建立了容错控制中上述期望指标的相容性理论.运用线性矩阵不等式(LMI)技术,给出了一种严格的线性矩阵不等式设计方案,清楚地给出了期望的状态反馈容错控制律的表达式.通过数值算例验证了所给算法的有效性.     

基于LMI的时滞系统的鲁棒H∞容错设计

研究了线性时滞不确定系统的鲁棒容错H∞控制问题.针对传感器失效,基于LMI和Lyapunov渐进稳定理论,讨论了线性时滞不确定系统在传感器故障情况下的鲁棒镇定问题,给出了闭环故障系统具有鲁棒容错H∞控制特性的一个充分条件.设计实例说明了该方法的有效性.     

基于LMI的时滞系统的鲁棒H∞容错设计

研究了线性时滞不确定系统的鲁棒容错H∞控制问题.针对传感器失效,基于LMI和Lapunov渐进稳定理论,讨论了线性时滞不确定系统在传感器故障情况下的鲁棒镇定问题,给出了闭环故障系统具有鲁棒容错H∞控制特性的一个充分条件.设计实例说明了该方法的有效性.     

基于四元数的四旋翼无人飞行器轨迹跟踪控制

四旋翼无人飞行器具有复杂的数学模型,但现有控制方法大多是基于系统简化模型提出的. 为此,该文分析了这类方法的局限性,并基于原始数学模型研究了非线性轨迹跟踪控制问题. 通过期望轨迹建立跟踪误差模型,将其分解为两个相互独立的子系统,并以刚体旋转的四元数为系统状态对姿态子系统进行描述. 利用backstepping 方法设计时变反馈控制律使其子系统指数稳定. 根据级联系统的全局稳定性判据,通过研究耦合部分的性质证明系统的全局指数稳定性. 仿真结果表明,该方法能够实现四旋翼无人飞行器对期望轨迹的跟踪.     

过驱动执行器故障自适应重构控制分配策略

摘要： 针对过驱动执行器故障情况下控制指令的协调分配问题,提出了一种自适应修正故障操纵面控制权值的重构控制分配策略. 引入虚拟控制指令构造模块化飞行控制系统,并考虑物理约束建立多操纵面飞行器的故障执行器模型. 结合多目标混合优化控制分配,沿控制目标梯度下降的方向调整故障操纵面控制指令权值矩阵,整体优化控制分配策略,实现故障执行器控制量的自适应修正. 仿真结果表明,该策略可综合考虑执行器故障条件下操纵面的控制效能,避免抖振现象,有效协调分配控制指令,实现控制重构.     

应用自组织模糊神经网络估计卫星姿态系统执行机构故障

自组织模糊神经网络可以根据系统状态在线更新权值和调整节点,优化网络结构. 文中针对某卫星姿态控制系统提出了基于两个自组织模糊神经网络的执行机构故障诊断方法. 网络SOFNN1用于健康系统的离线训练,估计出系统的不确定项和扰动项,网络输出结果作为故障检测的阈值参考. 网络SOFNN2在网络SOFNN1的基础上估计执行器故障. 仿真表明,在噪声干扰和系统参数不确定的情况下,在线自组织模糊神经网络结构的方法能很好地估计系统执行机构故障,比固定结构的模糊神经网络估计速度快,因此更具优越性.     

多传感器融合四旋翼协同控制算法及其实现

针对四旋翼无人机定点悬停控制,从应用层面提出了多传感器数据融合方案,设计了相应的协同控制算法.在飞行器整体硬件架构基础上分析量测系统的各个传感器,对于姿态测量通道提出卡尔曼滤波算法,对于高度测量通道提出互补滤波算法,对于水平位置测量通道提出双传感器融合算法.基于四旋翼无人机的状态空间及其小扰动线性化模型,设计了与之相结合的协同控制算法并进行仿真.最后在物理平台上对设计的算法进行验证,表明多传感器融合与协同控制相结合的方法能有效提高四旋翼无人机的定点悬停精度.     

故障检测的可靠性描述及传感器分布优化算法

研究利用概率SDG模型来描述大规模复杂系统故障检测的可靠性问题,并针对系统中每种传感器的不同故障概率,分析传感器的选择和分布对故障检测可靠性的影响.系统发生故障时,变量值的偏差可被传感器检测到,但由于传感器本身的故障及其分布不同,系统故障有可能被漏检或错检,直接影响系统故障检测的可靠性.本文在概率SDG模型的描述方法下给出故障检测的可靠性描述,研究在有限资源条件下传感器的优化分布及其算法.在此基础上,对65t/h锅炉系统建立了概率SDG模型,并应用了所给的优化算法,确定了系统的传感器优化分布方案.仿真实验表明,这样确定的传感器分布对提高故障检测可靠性是有效的.     

基于最小二乘估计的非线性离散系统鲁棒故障诊断

对于一类不确定非线性离散系统,提出了一种基于最小二乘估计的故障诊断(FDBLSE)方法.该方法通过构造被诊断系统的状态估计器而得到状态估计误差与故障之间的动态关系,并以此为基础,利用最小二乘直接对故障进行在线辨识.文中分析了故障辨识误差以及诊断方法的鲁棒性、灵敏度和检测时间,并与基于学习的故障诊断方法作了深入比较.FDBL方法不但能够辨识故障,而且能够给出辨识误差的上界,同时还具有辨识时间短、辨识精度高的特点.仿真表明该方法有效.     

状态和输入多时变时滞非线性系统的干扰补偿控制器设计

针对干扰波形已知但幅值未知的情况,对于状态和输入均存在多时变时滞的一类非线性系统设计了干扰补偿控制器.由于未知无界干扰的作用将使系统的状态失去控制,必须对干扰进行补偿控制.为得到系统状态和干扰的估计,将干扰系统和受控系统构成增广系统,对此增广系统设计非线性时滞状态观测器,并将干扰估计值作为补偿控制器的输入从而实现对干扰的补偿.