水翼双体船纵向姿态鲁棒估计的仿真实验研究

针对水翼双体船纵向运动的非线性,提出了一种基于 T-S 模糊模型的鲁棒滤波器,对水翼双体船的纵向运动姿态进行估计。建立水翼双体船运动模型的 T-S 模糊模型,将鲁棒滤波与 T-S 模糊模型相结合,建立基于 T-S 模糊模型的鲁棒滤波器,结合线性矩阵不等式求解增益矩阵,对水翼双体船的纵向姿态进行估计,并运用Matlab进行仿真。仿真结果表明,该方法是有效可行的。     

基于自适应观测器的非线性时滞系统故障检测与估计

针对具有模型不确定性、时滞现象的非线性动态系统的执行器故障,在某些假定的条件下,采用自适应观测器建立有效的残差信号,实现对系统故障的检测和估计,且利用Lyapunov理论对自适应观测器的设计进行了分析,获得了相应的自适应调节规则.仿真例子验证了提出方法的有效性.     

基于增益自适应超螺旋滑模理论的无人机控制

以无人机为研究对象,针对无人机系统非线性强和飞行过程中外界干扰产生的不确定性,设计一种基于增益自适应滑模控制的无人机姿态控制器.该方法无需观测器对不确定性进行估计就可以实现对给定无人机姿态的跟踪控制,同时滑模控制中的抖振情况可以得到有效抑制.首先介绍无人机模型,给出其数学模型;其次,以误差为状态量,设计稳定收敛的滑模面,采用增益自适应超螺旋滑模算法设计能够有限时间收敛的无人机姿态控制器;再采用Lyapunov第二法证明闭环无人机系统的稳定性;最后对所提控制方法进行仿真验证.结果表明：该控制方法具有可靠的控制性能.     

高速水翼双体船波浪中运动建模与仿真

为了开发高速船航海模拟器的需要，对高速水翼双体船垂荡和纵摇运动的数学模型进行研究．该数学模型反映了波浪对高速水翼双体船运动的影响．为验证建模的正确性，并使该模型应用于模拟器，以一艘水翼双体船HC200B-A1为例，利用Matlab的Simulink工具箱，在6组实验波浪参数的条件下，进行了在迎浪海况下垂荡和纵摇的仿真研究．仿真结果与船模水池试验数据对比表明，笔者提出的高速水翼双体船在波浪中运动的数学模型是令人满意和可靠的．     

基于干扰估计的直流电动机间接自适应鲁棒控制

针对广泛存在于直流电动机伺服系统中的参数不确定性和不确定性非线性问题,提出一种基于有限时间干扰观测器的间接自适应鲁棒控制方法.间接自适应控制和有限时间干扰观测器融合在一起,分别处理参数不确定性和不确定非线性,通过李雅普诺夫方法从理论上证明了整个闭环系统的稳定性.仿真结果表明:该方法能准确地对参数和干扰进行估计,且与传统控制方法相比,具有参数及干扰估计精度高、抗扰能力及参数变化鲁棒性强的特点,为提高伺服系统的动态跟踪性能提供了理论依据.     

轨控期间挠性卫星的姿态容错控制及主动振动抑制

针对受轨道控制推力影响及存在执行器故障的挠性卫星,提出了一种基于自适应滑模的姿态容错控制及挠性振动抑制方法.该容错控制方法不需要故障信息,而是基于滑模控制原理,利用自适应算法能够对故障系统中的不确定参数信息实现有效估计,并且在保证姿态稳定的同时,对来自环境和系统内部的扰动及转动惯量的不确定性具有良好的鲁棒性,从而提高了容错控制器的性能.进一步在姿态稳定的基础上,利用精确鲁棒微分器理论,针对挠性模态中的非线性项和扰动项设计了非线性状态观测器,并结合自适应控制和滑模控制方法实现了对挠性振动的有效抑制.最后,在反作用飞轮冗余配置的前提下,对轨道调控期间具有执行器故障的卫星姿态控制系统进行了仿真.结果表明,该方法有效正确.     

基于电流观测器的链式STATCOM反步控制方法

针对电网中链式静态同步补偿器(STATCOM)系统的非线性特性和不确定性,提出了一种基于高增益自适应观测器的链式STATCOM反步控制方法.针对STATCOM的输出电流值的估计,设计了一种基于神经网络高增益观测器,通过引入径向基函数(RBF)神经网络,对模型参数变化进行估计,通过反馈设计,对系统进行线性化处理,利用反步法实现电压控制器设计.结合李雅普诺夫的渐近稳定性理论,获得链式STATCOM输出无功电流的控制.仿真和实验结果进一步验证了控制方法的正确性和有效性.     

四旋翼无人机滑模自抗扰控制

针对四旋翼无人机易受到非线性、多目标以及控制量受限和其他不确定性因素干扰的影响,本文基于自抗扰控制和滑模控制设计了一种滑模自抗扰控制器。在被控对象姿态角速度未知的情况下,该控制器采用扩张状态观测器对无人机的姿态角速度和未知干扰进行观测;再将估计的姿态角速度和干扰用于控制器的反馈和控制量的补偿;最后利用Lyapunov理论证明控制系统的稳定性。仿真结果表明,本文设计的滑模自抗扰控制器可以保证观测误差的快速收敛,实现被观测量的高精度估计;在姿态角速度未知的情况下,仍可保持稳定的姿态控制。     

基于FCMAC干扰观测器的飞行器非线性控制

为解决反馈线性化(FL)方法的控制性能过于依赖精确系统模型的问题,提出了一种自适应的非线性控制策略,并应用于升力式飞行器的控制器设计.利用模糊小脑模型神经网络(FCMAC)良好的非线性逼近能力和自学习能力,设计了基于FCMAC的干扰观测器,对模型的不确定性和干扰进行在线估计.其网络权值更新规则采用李亚普诺夫方法设计,保证了闭环系统跟踪误差和干扰观测误差的有界.6自由度仿真结果显示该控制方案可实现姿态角对制导指令的稳定、快速跟踪,具有良好的鲁棒性.     

级联系统执行器故障的自适应诊断

针对一类非线性级联系统的执行器增益故障诊断问题,提出了基于自适应观测器的故障诊断方法.考虑理想情况下的非线性级联系统模型,研究带有未知扰动的非线性级联系统模型.通过设计的自适应检测观测器而产生残差,将残差与事先设定的阈值比较,来确定故障是否发生.所设计的自适应诊断观测器保证了残差信号的收敛及对故障的准确估计;在具有扰动情况下,可以确保信号指数衰减到残差集.对风力发电机非线性级联系统模型的仿真实验验证了设计方法的有效性.     

Lipschitz非线性系统未知输入观测器设计

针对观测器匹配条件不满足情况下的Lipschitz非线性系统状态估计和未知输入重构问题,提出了一种未知输入观测器设计方法.首先,通过构造辅助输出向量,突破了观测器匹配条件的限制,并设计高阶、高增益滑模微分器实现对辅助输出向量及其微分的精确估计;之后,在辅助输出及其微分精确估计的基础上,设计具有滑模控制律和自适应调节律的自适应鲁棒滑模观测器,并提出了一种未知输入重构方法.该观测器设计方法不需知道Lipschitz常数,其大小可通过自适应调节律调节,且信息重构具有避免直接使用系统输出微分的优点.仿真结果表明,所设计的未知输入观测器不仅在观测器匹配条件不满足情况下可以实现对状态的渐进估计以及对未知输入重构之目的,而且自适应调节律能够在约5 s时间内实现对Lipschitz常数的自适应调节.     

基于Backstepping-L1自适应控制的旋翼飞行器容错控制

针对旋翼飞行器控制过程中存在侧风等外界干扰、飞机本身存在未建模动态等不确定性,提出了一种基于Backstepping-L1自适应控制的旋翼飞行器容错控制方法。首先,在不考虑不确定性的情况下,根据旋翼飞行器的动力学方程和运动学方程,利用Lyapunov函数方法设计了基于Backstepping控制的姿态控制律,实现了闭环系统的稳定控制,且响应快速精确。其次,考虑不确定性对系统的影响,在Backstepping控制器的基础上,通过引入自适应律和状态观测器,实现对不确定性的实时估计和系统状态的在线观测,进而设计出具有鲁棒性的L1自适应控制器,消除了不确定性的影响,实现了旋翼姿态的容错控制。再次,通过引入一个闭环稳定的自治参考系统,对所设计的L1控制器进行稳定性分析,分析表明:设计的状态观测器跟踪误差有界并收敛到0,能够准确实时地估计被控系统状态;自适应律可快速自适应于系统存在的干扰及未建模动态等不确定性;控制律可以保证系统在正常状态及存在不确定性的情况下实时跟踪引入的参考系统,且跟踪误差趋近于0,从而保证系统稳定。最后,通过MATLAB仿真对比验证了该方法的有效性。     

基于自抗扰控制的SWATH船纵向运动控制

针对具有非线性、强耦合性及参数不确定性的小水线面双体船(small water-plane area twin hull,SWATH)纵向运动多变量控制系统,采用自抗扰控制(active disturbance rejection control,ADRC)多变量解耦控制方法设计鲁棒镇定控制器.ADRC主要特点是实时估计对象模型摄动和外扰的总和作用量,并在控制回路中加以补偿,实现对象的实时动态反馈线性化.建立了某型号SWATH纵向运动ADRC多变量解耦控制系统,并与线性二次型调节器控制效果进行比较.数值仿真表明,该控制器对模型的不确定性和外部扰动具有较好的鲁棒性和适应能力.     

分布式驱动电动汽车的平方根容积卡尔曼滤波状态观测

针对车辆动力学系统状态估计的非线性问题,引入非线性动态Dugoff轮胎模型来构建包括纵向、侧向、横摆和侧倾等8自由度的非线性车辆动力学状态估计系统.在融合车载多传感器信息的基础上设计了车辆动力学的平方根容积卡尔曼非线性滤波状态观测器,对质心侧偏角、轮胎侧向力等关键状态进行观测.在Matlab/Simulink环境中搭建了Simulink-Carsim分布式驱动电动汽车系统状态估计联合仿真平台,采用双移线工况对观测器的可行性和有效性进行仿真验证.结果表明:传统的扩展式卡尔曼滤波状态观测器在车辆经历高侧向加速度过程中的观测值大幅偏离车辆运行状态的真实值,而设计的平方根容积卡尔曼非线性滤波状态观测器在整个双移线仿真工况下观测结果平稳,能实时反映车辆动力学系统的真实非线性运行状态,具有更小的观测误差和更高的观测精度.     

水翼双体船升沉/纵摇鲁棒控制与视景仿真研究

针对高航速下水翼双体船升沉、纵摇运动问题,提出水翼上附加可控式襟翼结构,建立了水翼双体船运动控制系统数学模型,采用鲁棒H_2/H_∞控制的方法来控制前后襟翼角转动,使其提供相应的扶正力和力矩,减小船体升沉、纵摇运动;同时结合MultiGen Creator、Vega和VC++6.0软件开发平台,设计实现了水翼双体船升沉/纵摇运动控制视景仿真系统,给出了在VC++中构建的运动控制数学模型算法模块,以及串口通信技术来实现实时的物理通信。仿真结果表明,所提控制方法可有效减小水翼双体船的升沉、纵摇运动,提高了水翼双体船的适航性,同时搭建的视景仿真系统更形象直观地展现了运动控制过程,具有交互性高、实时性好的优点。     

四轮独立驱动电动汽车行驶状态级联估计

建立三自由度车辆模型与轮胎模型,提出电驱动轮模型并将其应用到纵向力估计中,基于自适应高阶滑模观测器实现轮胎纵向力的估计,利用纵向力观测器(longitudinal force observer, LFO)输出值作为已知输入,结合信息融合滤波(information fusion filter, IFF)算法提出一种车辆状态级联估计方法。进行仿真实验、台架实验以及实车道路实验。研究结果表明:设计的纵向力观测器具有较高的纵向力估计精度,基于信息融合滤波的车辆状态估计方法能够实时跟踪车辆状态且估计性能优于扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)。     

具有状态约束的机电伺服系统自适应鲁棒控制

针对执行器动态及其状态受限、状态中存在测量噪声的问题,为伺服系统设计了一种基于非线性高增益观测器的自适应非线性鲁棒跟踪方法.基于系统位置测量值设计高增益观测器,利用滤波器消除噪声对观测器精度的影响,采用自适应律估计观测器增益,以保证观测器的鲁棒性.在设计过程中,引入一种新的障碍Lyapunov函数,以限制中间控制信号的幅值而满足系统对状态变量的约束要求,并通过Lyapunov方法验证了闭环系统的一致有界稳定性.结果表明,所提出的方法能够准确估算负载位置和速度.与传统的控制方法相比,其所观测的信息量较充分、估计精度较高、抗干扰能力及参数变化的鲁棒性较强.     

非匹配非线性系统的多模变结构控制

针对存在非匹配不确定性的非线性系统,讨论其输出跟踪问题。根据提出的等价作用的概念,设计了一种简单的滑模观测器。在对系统不确定性进行估计的基础上,给出了此类系统的变结构控制方案,闭环系统在有限时间进入滑动模态,仿真算例证实了理论结果。     

基于模糊T-S自适应观测器的近空间飞行器故障诊断与容错控制

提出了一种基于自适应观测器的故障诊断与容错控制策略,应用到近空间高超声速飞行器(NSHV)上处理执行器故障.NSHV是非线性、多变量和强耦合的系统,首先使用T-S模糊技术建模,基于T-S模型设计自适应故障诊断观测器(AFDO).然后定义AFDO和实际系统误差的范数作为残差来检测故障,采用自适应故障估计算法估计系统故障.基于所得故障信息,设计容错控制器(FTC)来补偿执行器的失效.通过求解线性矩阵不等式得到AFDO的增益矩阵,采用Lyapunov理论证明了误差系统的稳定性.最后,对高超声速飞行器的纵向模型进行算法验证,仿真结果表明了所提方法的有效性.     

非匹配非线性系统的多模变结构控制

针对存在非匹配不确定性的非线性系统,讨论其输出跟踪问题.根据提出的等价作用的概念,设计了一种简单的滑模观测器,在对系统不确定性进行估计的基础上,给出了此类系统的变结构控制方案,闭环系统在有限时间进入滑动模态.仿真算例证实了理论结果.