四旋翼无人机系统PD-ADRC串级控制

针对四旋翼无人机飞行系统欠驱动、非线性、多变量、强耦合等控制难点,设计了串级控制系统。在该控制系统中,外环位置回路采用了经典的比例-微分控制方法,内环姿态回路分别采用线性自抗扰控制和非线性自抗扰控制两种控制方法进行设计。通过仿真对两种控制方法进行了比较,仿真结果表明,两种控制方法虽然都实现了四旋翼无人机位置控制和姿态角控制,但是线性自抗扰控制更加符合工程实际的需求,对四旋翼无人机而言线性自抗扰控制是一种更有效的控制方法。     

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。     

串置翼垂直起降无人机过渡机动飞行控制

针对新型串置翼布局推力矢量无人机在垂直起降、过渡机动飞行过程中强非线性、强耦合及控制冗余的问题,采用动态逆控制方法设计全局控制系统,无需针对不同飞行模式切换控制策略。在此基础上,提出二级递进式控制分配策略,将序列二次规划、链式递增方法相结合,对航迹回路和姿态回路的控制量进行综合优化分配。同时,根据任务需求及飞行状态,基于离线数据库在线实时更新直接力控制分配目标函数权值。采用松弛约束策略,局部放宽非线性优化问题约束,增加优化求解速度。仿真结果表明该控制器能够有效跟踪高机动目标航迹。     

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。     

舵机自抗扰控制应用研究

根据制导武器电动舵机的使用特点,研究了将自抗扰控制用于舵机控制回路的设计方法.给出了自抗扰控制器的设计算法,分析了其控制特性,并在实际系统中进行了仿真实验.实验结果表明,和PID控制器相比较,自抗扰控制具有更好的动态性能、稳态精度以及抗干扰能力.     

基于非线性动态逆滑模的纵向着舰系统设计

通常发生的舰载机进舰着舰事故中,大多数是由于舰载机纵向航迹控制不好导致的。因此,针对着舰过程中的舰载机非线性运动模型,考虑舰尾流扰动的影响,提出了一种基于非线性动态逆的滑模控制方法,应用在纵向着舰系统的3个控制回路的设计中,来解决精确控制飞行轨迹的问题,并进行了航迹纠偏测试。最后,仿真结果表明,所设计的纵向着舰系统具有较强的鲁棒性和快速跟踪性,提高了舰载机着舰航迹精度,减少了下滑轨迹误差,满足了美国海军安全着舰指标要求。     

坦克炮控系统非线性补偿控制研究

针对坦克炮控系统中同时存在齿圈间隙、摩擦力矩和参数漂移等多种非线性因素,造成系统驱动延时,换向振荡和低速"爬行"等问题,从分析系统的各种非线性特性及其影响入手,建立了包含多种非线性在内的炮控系统数学模型.在此基础上,借助"系统总扰动"的思想,引入自抗扰控制技术,采用"跨阶控制"方案,实现了系统的非线性补偿控制.仿真表明,所设计的控制器能够同时有效地抑制了各种非线性因素的影响,很好的改善了系统性能.     

基于LADRC的主传动系统机电振荡抑制方法

冶金轧机主传动系统中普遍存在的机电振荡现象不但影响产品质量,而且影响控制系统的稳定性.本文在保证控制系统动态性能的前提下,提出采用线性自抗扰(linear active disturbance rejection control,LADRC)技术中的线性扩张观测器(linear extended state observer,LESO)和线性反馈控制方法来抑制主传动系统机电振荡现象.基于简化的两惯性主传动系统机电模型,由扩张状态观测器估计系统状态变量,通过所设计的基于动态误差反馈控制率达到抑制振荡的目的.文中基于被控对象的微分方程,描述了线性自抗扰控制器的设计方法,并以仿真和实验进行验证.研究结果表明,与改进传统双闭环控制及全维观测器控制方法相比,线性自抗扰控制器在抑制负荷变化带来的扰动以及减小连接轴扭矩方面更有优势.     

车载稳瞄系统的自抗扰控制器设计

采用自抗扰控制器来设计稳瞄控制系统,将自抗扰控制器的结构同最佳控制传递函数相结合,参照ITAE最佳控制律来调节参数.该参数调节方法适用于其它不同阶数的控制系统,且物理意义明确,易调易用,便于现场操作.该控制器具有较好的稳态精度、跟踪性能和较强的鲁棒性,仿真结果证实了该方法的合理有效性.     

量子定位中精跟踪系统状态滤波及控制器设计

量子定位系统中精跟踪系统的跟踪精度是高精度定位的前提。针对卫星平台抖动以及工作环境噪声对量子定位系统跟踪精度的影响,建立了带有卫星平台振动信号模型以及有色噪声信号的精跟踪系统模型;设计了自适应强跟踪卡尔曼滤波器(adaptive strong tracking Kalman filter,ASTKF)算法,对状态扰动和输出噪声进行在线估计;并设计ASTKF对精跟踪系统进行闭环跟踪控制。在系统仿真实验中,对ASTKF进行了数值设计;对带有滤波器和比例积分微分(proportion integration differentiation,PID)控制器的精跟踪系统的控制性能,与仅采用PID控制方法以及采用自抗扰控制方法进行了性能对比实验。结果表明:采用带有所提出的ASTKF的PID控制的跟踪精度相较PID及自抗扰控制精度均有明显提高,可以达到量子定位的精跟踪系统对跟踪精度±2 μrad的要求。     

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。     

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。     

有人/无人机编队队形集结控制研究

针对有人/无人机(manned/unmanned aerial vehicle, MAV/UAV)编队队形集结控制问题，设计了一种基于航迹规划-跟踪的MAV/UAV编队集结控制策略。首先，考虑编队队形集结边界约束与防碰撞约束条件，设计了一种基于Dubins曲线与协同模拟退火粒子群优化相结合的编队集结航迹规划算法。然后，以规划得到的集结航迹作为期望航迹，设计了一种双回路结构的非线性路径跟踪控制方法。最后，利用Matlab软件对设计的航迹规划与跟踪控制方法进行了仿真对比实验，仿真结果验证了方法的有效性和优越性。     

基于MPC的无人机航迹跟踪控制器设计

针对固定翼无人机航迹跟踪问题,采用基于状态扩展的双反馈模型预测控制理论对控制器进行设计。首先推导基于侧向偏差的无人机侧向航迹跟踪模型,采用动态逆方法对模型进行线性化处理,在此基础上设计基于状态扩展的双反馈模型预测控制器,并采用量子粒子群优化(quantum particle swarm optimization, QPSO)算法对控制器参数进行优化,考虑无人机飞行过程中受到的未知干扰,引入扩张状态观测器(extended states observer, ESO)对干扰进行观测,进一步提高系统的鲁棒性,并结合实际工程应用对系统进行数学仿真。仿真结果表明,基于状态扩展双反馈模型预测控制的无人机侧向航迹跟踪控制器,能够在系统存在模型不确定性与受到动态干扰时对期望航迹进行准确、稳定的跟踪。     

无人机鲁棒轨迹线性化控制航迹跟踪设计

研究一种鲁棒轨迹线性化控制方法并将其应用于无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)航迹跟踪控制设计。通过理论分析指明传统轨迹线性化控制方法对系统中的不确定性存在鲁棒性不足的问题,采用改进隐层自适应神经网络对不确定性进行补偿,并利用Lyapunov理论证明了跟踪误差的有界性,最后将该方法应用到无人机三维航迹跟踪控制中。仿真结果表明,当参数摄动在20%时,该控制方法仍能使UAV很好地跟踪理想航迹,从而验证了该方法的有效性。     

SIMULINK中自抗扰控制技术自定义模块库的创建

在研究自抗扰控制技术的基础上,以MATLAB/SIMULINK为仿真平台,编写M_Funtion程序实现特殊非线性函数、应用S_Funtion定制跟踪微分器和扩张状态观测器等新型动态系统模块、利用子系统封装技术完成控制律组合和常用自抗扰控制器算法,按照模块化建模思想,创建了用户自定义的自抗扰控制器模块库。通过串级调速自抗扰控制系统的仿真实例,说明利用该模块库,实现了自抗扰控制技术的图形化建模,参数设置修改直观方便,而且创建方法简单易行、可扩充性强,不仅为自抗扰控制技术的仿真研究提供了有效工具,并且对相关领域的仿真模型库扩建具有参考价值。     

基于积分反步法的四旋翼滑模轨迹跟踪算法

针对四旋翼无人机轨迹跟踪过程易受外界未知干扰而引起跟踪误差的问题,设计了基于积分反步法的滑模位置控制器。在该控制系统中,位置回路采用滑模积分反步法(sliding mode integral backstepping, IBS-SMC)非线性控制方法,姿态回路采用经典比例积分微分(proportion integration differentiation,PID)控制方法。通过仿真对PID、线性二次型调节器、IBS-SMC进行了比较。仿真结果表明与传统方法相比,IBS-SMC法具有更好的抗干扰能力与控制精度。最后通过飞行实验,检验了控制算法可行性。实验结果表明,所设计的IBS-SMC是一种符合工程实际的控制方法。     

基于滑模观测补偿的四旋翼飞行器鲁棒动态逆控制

四旋翼飞行器为欠驱动形式,其模型存在强耦合、大不确定性的特征,需设计具有强抗扰和强鲁棒能力的控制器以提升四旋翼飞行性能。首先建立包含结构参数不确定性的四旋翼飞行器动力学模型,分析其特性并基于时标分离原则进行模型的双回路划分。利用小角度假设对模型进行线性化处理并求取模型的状态空间表达形式,给出满足不确定性区间内稳定控制要求的鲁棒控制律,并采用Lyapunov理论进行控制律的全局收敛性证明。为增强控制器的抗扰性,利用Super-twisting算法设计了滑模干扰观测器对外部扰动进行观测并予以补偿。仿真结果表明,所设计的基于滑模观测补偿的鲁棒动态逆控制器在应对较大结构不确定性和外部扰动情况具有良好的控制品质。     

无人机轮式着陆横侧向控制

针对轮式起降无人机着陆过程横侧向控制存在的着陆安全性较低及抗风能力较弱的问题,提出了一种无人机着陆高安全性横侧向控制方案和控制结构。在常规的副翼和方向舵横侧向控制面配置条件下,采用在滚转角和偏航角精确解耦内回路控制的基础上,进行滚转和偏航的综合侧偏外回路控制方法,引入外回路对内回路的滚转角和偏航角指令限幅值随相对高度变化的机制,实现对无人机接地时侧偏距、侧偏速度、滚转角和偏航角的综合控制。对某型无人机的着陆横侧向控制进行设计及仿真,结果表明所提出的着陆横侧向控制能提高无人机的抗侧风能力,在侧风情况下着陆,可有效地将侧偏距、侧偏速度、滚转角和偏航角控制在安全范围内,所采用的着陆横侧向控制对无人机的气动参数摄动具有较强的鲁棒性,并且克服了常规控制中对相对高度信号误差要求高的缺点,在提高着陆安全性的同时,降低了对设备性能的要求。     

机械臂模糊超螺旋二阶滑模轨迹跟踪控制

针对工业机械臂模型误差和外部干扰等不确定性因素对末端轨迹跟踪精度的影响,设计了一种新的模糊自适应超螺旋二阶滑模轨迹跟踪控制方法。基于机械臂动力学模型,设计一种新的非奇异终端滑模面,采用超螺旋算法设计二阶滑模控制律;为解决滑模控制只能在已知扰动边界的情况下对匹配扰动进行补偿问题,结合模糊推理算法实现对系统未知不确定性的在线补偿,采用Lyapunov理论证明了闭环控制系统的稳定性。仿真与实验对比表明：该控制方法可使机械臂在复杂不确定性因素下实现末端轨迹精确跟踪,并对系统抖振现象进行有效抑制。