QTR无人机垂直起降模态分数阶滑模姿态控制

针对存在复合干扰的四倾转旋翼(quad tilt rotor,QTR)无人机姿态控制问题,提出了一种结合分数阶理论、滑模变结构控制理论、新型趋近律及super twisting二阶滑模干扰观测器的分数阶滑模控制方法。首先,利用分数阶微积分算子的信息记忆和遗忘特性,把分数阶微积分理论引入滑模控制方法中,设计了分数阶比例微分积分滑模面。其次,针对传统趋近律收敛时间长、速度慢、抖震严重等不足,提出了一种具有二阶滑模特性的新型快速趋近律。最后,考虑到复合干扰的存在,采用super twisting滑模干扰观测器在线对复合干扰进行估计和补偿。通过与传统整数阶滑模控制和动态逆PID控制进行比较,仿真实验结果表明,所提控制方案具有良好的控制性能。     

基于框图的分数阶非线性系统仿真方法及应用

针对在实际情况中应用越来越广泛的分数阶微积分系统,提出了分数阶微积分方程的框图求解法。通过Simulink搭建仿真框图,可以直接求出分数阶非线性微积分方程的数值解析解。该方法最大的优点是能够解决由一般的分数阶微积分知识所不能或是很难求解的复杂分数阶微积分问题,对于分数阶的线性微积分方程也完全适用。用仿真实例进一步演示了该方法的简洁、有效,可以解决任意的分数阶微积分方程的求解问题。     

基于鲁棒精确微分器的分数阶滑模制导律设计

针对具有碰撞角约束的机动目标拦截问题, 提出一种有限时间收敛的分数阶终端滑模制导律。首先, 建立二维平面的导弹目标相对运动模型。其次, 分别选择分数阶滑模面和分数阶趋近律, 设计分数阶终端滑模制导律, 并对制导系统的有限时间稳定性进行了证明。同时, 为准确获得目标机动信息, 提出一种基于鲁棒精确微分器的目标机动加速度估计方法, 对制导律进行补偿。最后, 通过与相关制导律的对比仿真, 验证了所提分数阶终端滑模制导律具有较高的制导精度, 同时可有效抑制滑模抖振。     

多连杆柔性关节机械臂的神经滑模控制

钟对多连杆柔性关节机械臂,设计了基于高斯径向基函数神经网络（GRBFNN）的滑模控制器,该控制器利用神经网络的逼近能力,将各关节的切换函数作为网络的输入,控制器完全由连续的RBF神经网络实现。利用该控制器与线性二次型跟踪器以及传统滑模控制器对三连杆柔性关节机械臂进行轨迹跟踪控制仿真。仿真结果表明：线性二次型跟踪器具有一定传输时延,滑模控制器跟踪轨迹有明显抖振,而神经滑模控制器取消了切换项,消减了抖振,具有良好的跟踪效果和稳定性。     

基于RBF神经网络的分数阶混沌系统的同步

针对分数阶混沌系统的同步问题,提出一种基于径向基函数(Radial BasisFunction,RBF)神经网络的控制器。利用RBF神经网络对同步误差系统进行补偿控制,神经网络的权值可以在线调整,使得同步误差渐近收敛到零点。基于Lya-punov稳定性理论,分析了该控制器的稳定性。分别以分数阶Chen系统的同步和分数阶Liu系统的同步为例进行了数值仿真,仿真结果验证了所设计的控制器的有效性和鲁棒性。     

分数阶控制器与整数阶控制器仿真研究

分数阶PID控制器多了两个可调参数,可以取得更好的控制效果.针对位置伺服系统测试问题,设计了分数阶PID控制器,并与整数阶PID控制器相比较,仿真结果演示了分数阶PID制器的控制效果明显优于最好的整数阶PID控制器.无论是在输入发生变化,还是系统负载或参数变化,给出的分数阶PID控制器的控制效果都是比较稳定的.     

空间机械臂关节积分反演滑模控制研究

针对受到不确定因素影响的空间机械臂关节,设计积分反演(backstepping)滑模控制器进行了精确轨迹控制研究,在反演镇定函数中综合积分项,进一步消除了轨迹跟踪稳态误差;针对难以确定滑模控制系统中不确定因素上界的问题,采用了GRBF(general radial basis function)网络在线估计不确定性上界值,并且推导了网络权值的自适应律,基于Lvapunov理论证明了系统的稳定性和对误差的收敛性.仿真结果表明,该方法提高了机械臂关节轨迹跟踪性能,提高了对于参数摄动和外界干扰等因素的鲁棒性.     

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。     

永磁同步电机速度伺服系统的分数阶内模控制

针对永磁同步电机(Permanent magnet synchronous motor,PMSM)速度伺服系统,提出了一种分数阶(Fractional order,FO)内模控制器设计方法。建立了PMSM速度伺服系统的简化数学模型,根据内模控制(Internal model control,IMC)原理,引入分数阶滤波器替代整数阶滤波器,推导出了一种分数阶内模控制器,该控制器仅包含两个可调参数,有效克服了分数阶PIλDμ控制器待整定参数较多的缺陷,并基于系统时域性能指标选择主导极点,给出了控制器参数的解析整定方法,避免了参数选择的盲目性。仿真结果表明,所提方法不仅可以使PMSM速度伺服系统具有较好的设定值跟踪和扰动抑制特性,而且对于系统参数摄动具有更好的鲁棒性。     

层叠CMAC补偿的并联机器人变结构控制研究

针对复杂机器人系统的不确定性,提出一种层叠小脑模型关节控制器(CMAC)神经网络同滑模变结构控制相结合的控制策略。首先利用改进CMAC学习机器人系统的不确定信息,并作为前馈补偿来确保跟踪误差的快速收敛,再通过滑模变结构控制器消除CMAC网络的逼近误差和不可重复随机干扰的影响。采用Lyapunov直接法进行控制律选取,分析表明系统可实现全局渐近稳定。在6-6并联机器人的轨线跟踪仿真试验中显示了良好的鲁棒性和精确性.     

基于DSC和MLP的欠驱动船舶自适应滑模轨迹跟踪控制

针对存在船舶动态不确定和外界干扰的欠驱动水面船舶轨迹跟踪控制问题,提出一种基于动态面控制(dynamic surface control,DSC)和最小学习参数法(minimal learning parameter,MLP)的自适应滑模控制方法。在控制律的设计过程中,为实现位置跟踪误差的收敛,利用反步法设计船舶前向速度和横漂速度的虚拟控制律镇定轨迹跟踪误差;引入DSC技术,用于消除反步法对虚拟控制求导引起的“微分爆炸”问题;另外,采用MLP技术,以单参数在线学习代替所有权值在线学习,减少控制器的计算量,避免出现“维数灾难”问题,并结合带有“σ-修正”的自适应律,防止参数漂移,易于工程的实现。稳定性分析证明了所设计控制律可以保证轨迹跟踪船舶闭环系统中轨迹跟踪误差信号一致最终有界,仿真结果验证了所设计控制器的有效性。     

起竖系统建模及动态面自适应滑模控制

针对起竖系统存在非线性特性、参数不确定性以及环境干扰等问题,在起竖系统的起竖控制过程中,提出了一种动态面自适应滑模的控制策略。建立了起竖系统的非线性数学模型,在滑模控制器设计中,引入动态面控制,利用一阶积分滤波器来计算虚拟控制项的导数,使控制器设计简单,加入自适应控制算法,实现对不确定参数的在线估计,消除系统的不确定性,并给出了控制律和自适应律。仿真结果表明,与比例积分微分控制和一般滑模控制相比,所提控制方法有较强的鲁棒性和良好的跟踪性能,提高了起竖过程的稳定性。     

不确定非线性系统自适应滑模跟踪控制及应用

针对一类非匹配不确定非线性系统,设计了一种高阶鲁棒自适应反推滑模变结构控制方法。在控制器设计中,考虑存在系统建模误差和外界未知干扰,借鉴动态面思想降低控制器复杂性,引入双曲正切函数和抖振衰减因子降低控制输入抖振,设计系统建模误差自适应律增强控制器鲁棒性,并将系统的稳定性证明简化为判断一个n阶对称矩阵的正定性问题。将设计的反推滑模控制器用于F-8飞机纵向机动控制并进行仿真,实现了飞机对指定轨迹的稳定跟踪。     

变后掠翼航弹最优弹道自适应滑模跟踪控制

根据变后掠翼航弹在预定弹翼构型下对最优方案弹道跟踪的精确性和鲁棒性要求,设计了一种轨迹姿态双回路自适应滑模控制器。外环轨迹跟踪回路以位置偏差为参考输入,得到方案攻角参考指令,同时基于Lyapunov稳定性理论给出外环滑模收敛的充分条件;内环姿态跟踪回路则设计了参数自适应律,抑制由后掠角引起的时变参数摄动,同时生成舵偏控制指令,以实现对姿态的跟踪控制。仿真对比结果表明,该自适应滑模控制器在有效消除参数不确定性影响的同时保证了变后掠翼航弹在弹翼预定作动时对最优方案弹道跟踪的稳定性,并且消除了常规滑模控制的抖振现象。     

时敏制导炸弹离散自适应滑模BTT自动驾驶仪设计

为提高航空时敏制导炸弹控制系统的鲁棒性能,增强其大空域作战能力,将参数估计与离散滑模控制相结合,提出了一种适用于航空时敏制导炸弹倾斜转弯(bank-to-turn,BTT)自动驾驶仪的离散自适应滑模设计方法。建立了包含参数摄动项的BTT控制仿射模型,针对弹体气动对称与交叉耦合等特性,利用反馈线性化方法实现了原系统的解耦控制,并得到了参数化的离散滑模控制律;基于Lyapunov稳定性理论设计了控制器参数的自适应规律,有效克服了各动力学系数偏差引起的不确定扰动。仿真结果表明,所设计的离散自适应滑模BTT控制系统实现了各通道的解耦控制,能有效解决含有较大程度气动不确定性时炸弹的指令跟踪控制问题,并且消除了常规滑模控制的抖振现象。     

基于超扭曲算法的无人机动态逆编队控制器设计

针对扰动条件下的无人机编队飞行控制系统,研究了一种将非线性动态逆（nonlinear dynamic inversion, NDI）理论与超扭曲算法相结合的非线性编队控制方法。以其中一架僚机的编队控制器设计为例,在无人机质心动力学和运动学模型的基础上,建立了基于偏差的编队控制系统,从而将编队控制问题转化为僚机的路径跟踪问题;在二阶滑模控制中超扭曲算法的基础上,设计了僚机的NDI控编队控制器,以消除滑模算法中存在的抖振现象,并实现对位置指令的跟踪及干扰的抑制。最后以3架编队无人机构成的编队飞行控制系统为例,对此方法进行了数学仿真,仿真结果表明基于该方法的编队控制系统具有良好的稳定性和鲁棒性。     

基于GA的非线性电机自适应模糊滑模控制器设计

提出一种基于GA的自适应模糊积分型滑模控制策略,并将其用于具有非线性动态摩擦力的单轴运动控制系统中.控制器由自适应模糊控制项和补偿控制项组成,自适应模糊控制项用来逼近理想滑模控制律,补偿控制项用来补偿逼近偏差,利用李亚普诺夫稳定性理论推导出模糊规则和补偿控制项中逼近偏差边界在线自适应律,采用遗传算法优化自适应律中参数.仿真和实验结果表明了该控制策略的有效性.