基于内模原理的Stewart平台干扰抑制控制设计

针对应用于某型飞行模拟器的Stewart平台,首先利用Newton-Euler逆向力公式对平台动力学方程中形式复杂的连杆动态特性进行补偿,得到形式简单的误差动态系统。然后,为抑制其受到的未知谐波干扰,设计带有自适应内模的任务空间轨迹跟踪控制器,使闭环系统能够抑制未知的谐波扰动,同时能够渐近跟踪期望轨迹。仿真结果验证了该方法的有效性。     

飞行器自适应反推Terminal滑模轨迹跟踪控制

飞行器非线性动力学模型通常包含由未知外界干扰和未建模动态构成的非匹配不确定性。针对建立的飞行器纵向运动仿射非线性模型,提出了一种基于非线性干扰观测器(nonlinear disturbance observer, NDO)的自适应反推非奇异终端滑模(adaptive backstepping nonsingular terminal sliding mode,AB-NTSM)轨迹跟踪控制方法。设计非线性干扰观测器对未知干扰进行观测补偿,无需干扰上界先验知识。设计未建模动态自适应律,提高控制器对系统不确定性的鲁棒性。对3种不同情况的仿真表明,干扰观测器能够实现对不同干扰精确观测,仅在干扰突变时有较大观测误差。在不确定性影响下,采用提出的控制方法,系统能够实现对指定轨迹的稳定跟踪,并有效消除控制信号的抖振。     

基于NDO的飞机轨迹跟踪抗干扰控制律设计

针对飞机纵向欠驱动耦合动力学模型设计鲁棒轨迹跟踪滑模控制律。首先,通过引入虚拟状态变量进行状态变换实现模型控制解耦。其次,考虑由系统建模误差和大气干扰组成的复合不确定性,设计非线性干扰观测器(nonlinear disturbance observer, NDO)进行观测补偿。然后,建立飞机极短距起降中攻角变化轨迹曲线,设计滑模控制律实现对虚拟状态变量和攻角轨迹指令的稳定跟踪。仿真结果表明,NDO可以实现对系统不确定性的精确观测和补偿,滑模控制律具有对系统建模误差和大气风切变的鲁棒性和抗干扰性。     

基于反步法的空间目标复合指向控制方法研究

针对空间动目标高精度姿态跟踪控制问题，提出一种由卫星和二维转台组成的复合平台姿态高精度控制方法。首先建立复合平台耦合动力学模型，其次针对卫星本体设计反步法控制器实现粗跟踪。当姿态误差满足一定的切换要求时，粗跟踪误差作为二维转台的目标输入，二维转台采用基于负载观测器的模型预测方法辅助卫星本体进行姿态精跟踪控制，从而实现复合平台的高精度姿态控制。此外，设计了非线性干扰观测器，用来估计耦合运动对卫星本体产生的干扰力矩。数值仿真结果表明，所提出的复合平台姿态控制精度可以提高一个数量级，可以实现高精度姿态跟踪控制，为航天工程实践提供一定的理论基础。     

非完整移动机器人的自适应滑模轨迹跟踪控制

针对动力学模型描述的非完整移动机器人系统，研究了其在未知参数和不确定性干扰下的轨迹跟踪控制问题，基于反演技术和自适应滑模控制的思想设计了具有全局渐近稳定的轨迹跟踪控制律。谊控制律将系统分解为低阶子系统来处理，利用中间虚拟控制量和部分Lyapunov函数简化了控制器设计，并具有直观的稳定性分析．满足了移动机器人的轨迹跟踪要求，且具有设计方法简单、鲁棒性强的特点。仿真结果验证了所设计控制器的有效性和正确性。     

基于观测器设计的移动小车自适应轨迹跟踪控制研究

提出了一种基于观测器设计的自适应轨迹跟踪控制算法，在无法准确测量移动机器人位姿的情况下，基于其完整动力学模型，实现机器人轨迹跟踪控制问题。方法考虑了实际参数的移动机器人完整动力学模型，将位姿观测器和自适应控制策略相结合，设计了一种移动机器人完整的自适应观测器轨迹跟踪控制策略。仿真结果表明该控制策略的正确性和有效性。     

液压Stewart平台的鲁棒抑振控制

针对液压Stewart平台伺服系统干扰和参数时变的问题,提出了负载力前馈和摩擦力反馈补偿的H∞鲁棒抑振控制方法。在建立液压对称阀控非对称缸标称模型的基础上,设计出Lugre摩擦力观测器,将得到的摩擦力和由Stewart平台动力学反解计算的理想负载力同时进行动态力补偿,并根据混合灵敏度理论设计了液压非对称缸系统的H∞鲁棒控制器。仿真结果表明：该方法有效抑制了参数摄动以及换向运动过程中非线性摩擦引起的系统振动,提高了系统的运动精度。     

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。     

跳跃机器人模糊自适应轨迹跟踪控制

从受完整约束和非完整约束的腾空相到仅受完整约束的站立相,利用空间浮动基,分阶段建立了类人机器人非规则运动-跳跃运动通用动力学模型;基于Lynapunov方法设计自适应率,研究了跳跃机器人模糊自适应轨迹跟踪控制,保证跟踪收敛和闭环系统的渐进稳定。仿真研究表明,跳跃机器人通用动力学模型为空间机器人建模提供参考;模糊自适应与计算力矩混杂模型轨迹跟踪控制改善了系统自适应性,丰富了非规则运动的姿态控制和稳定性分析方法。     

新型六旋翼飞行器的轨迹跟踪控制

针对新型六旋翼飞行器,提出一种轨迹跟踪控制策略。首先,给出了六旋翼飞行器的运动学模型和动力学模型,同时给出存在复合干扰情况下的运动学模型,并提出了一种新的复合干扰估计算法,该算法是由干扰估计误差驱动而非传统的状态跟踪或者预测误差。随后,设计了飞行器动力学和运动学模型的backstepping控制器,在动力学模型的控制器设计中将指令滤波和线性跟踪微分器用于其中,以提高系统对控制指令的响应速度。最后,通过仿真验证实验,验证了所提干扰估计算法和轨迹跟踪策略的正确性和有效性。     

Stewart平台的最优构型设计方法研究

为充分利用Stewart平台安全工作空间范围和提高工程实用性,基于并联机构存在的结构奇异和位形奇异问题,提出了相应的安全机构设计方案。以不含任何特殊性的Stewart平台为研究对象,在考虑结构奇异约束的基础上,提出灵巧性指标,解决了结构参数最优化问题;分析建立Stewart平台的运动学模型,对16种典型极限位姿下的位形分岔奇异性进行了分析,提出安全工作空间验证算法,使整个工作空间内无奇异点;仿真结果表明,最优构型设计方法可以高效地设计出运动性能良好的安全Stewart平台机构。     

基于扰动观测器的飞行器轨迹跟踪控制器设计

针对多种扰动作用下的固定翼飞行器三维轨迹跟踪问题, 设计了一种基于改进非线性扰动观测器的非奇异快速终端滑模轨迹跟踪控制器。首先推导固定翼飞行器三维轨迹跟踪误差模型, 考虑模型误差和飞行过程中的未知扰动, 设计了一种基于状态估计误差反馈的非线性扰动观测器对扰动进行观测。基于非奇异快速终端滑模控制方法, 采用双幂次趋近律设计轨迹跟踪控制器, 并证明了闭环控制系统的稳定性。仿真结果表明, 在多种扰动的作用下, 所设计的轨迹跟踪控制器能够对三维机动轨迹进行准确、稳定的跟踪。     

激光制导炸弹数字仿真研究

以激光制导航空炸弹为例，建立了该型炸弹的导引头模型、控制系统模型和六自由度空间运动模型。在MATLAB环境中，通过使用SIMULINK工具箱，对该型炸弹进行了数字仿真研究。仿真结果为后续的半实物仿真提供了基础。     

超低干扰力矩微纳卫星姿控半物理仿真平台

微纳卫星姿控的反作用飞轮输出力矩小,难以克服普通气浮转台的干扰力矩,为了解决上述问题,实现微纳卫星姿控地面半物理仿真验证,必须对干扰力矩进行有效补偿。为此,对干扰力矩分类并分析了各自的特性,针对性提出了干扰力矩主动补偿方法,研制了主动补偿式超低干扰力矩气浮转台,并基于此开发了微纳卫星姿控半物理仿真平台。研制的气浮转台的干扰力矩达到2×10^-5 Nm,小于微纳卫星反作用飞轮的最小输出力矩,利用半物理仿真平台有效地验证了微纳卫星大角度姿态机动控制算法。     

基于神经网络的自由漂浮空间机器人鲁棒控制

针对带有模型误差及外界扰动的自由漂浮空间机器人轨迹跟踪问题,提出了一种基于神经网络的自适应鲁棒控制策略。采用对神经网络状态空间进行划分后与滑模变结构结合的控制器,对不确定非线性进行自适应学习,逼近误差作为外部干扰由鲁棒控制器消除。该方法从整个闭环系统的稳定性出发,利用H_∞理论设计的鲁棒控制器及神经网络权值的在线调整规则保证了系统的稳定性,并能使系统L2增益小于给定的指标,具有较好的控制精度及动态特性。仿真分析进一步证明了该自适应鲁棒控制算法的有效性。     

基于干扰观测器的导引头稳定平台滑模控制

针对导引头稳定平台存在不确定弹体速度干扰以及非线性摩擦干扰的问题,结合滑模控制和非线性干扰观测器理论,提出一种基于非线性干扰观测器的二阶滑模控制方法。针对系统模型中的多个不确定干扰项,首先,采用新型微分跟踪器对状态量的导数值进行估计,进而得到干扰项的估计值,通过坐标变换,将系统中的不确定项进行归一化处理,便于控制器设计;其次,基于新型微分跟踪器设计了新型非线性干扰观测器,以实现对归一化后系统干扰项的精确估计;最后,采用二阶滑模控制算法进行控制器设计。仿真实验证明,新型非线性干扰观测器精度高、响应快,基于干扰观测器的二阶滑模控制方法能够有效隔离弹体扰动与非线性摩擦对导引头稳定平台的干扰,提高了稳定平台的鲁棒性和跟踪精度。