智能船舶路径跟踪自抗扰模型预测控制

针对智能船舶在航行过程中为抵抗多源时变环境干扰与模型不确定性的影响,常引起控制力发生突变,致使执行装置难以响应、船舶无法准确跟踪期望路径的问题,提出了一种自抗扰模型预测控制算法．该方法基于自抗扰控制思想,设计修改型扩张状态观测器(MESO)对系统的状态和总未知扰动进行估计,并基于估计值设计鲁棒补偿的模型预测控制算法(RC-MPC)．本文方法基于MESO,将复杂的船舶路径跟踪系统转化为含有干扰的线性仿射系统;同时,为避免鲁棒模型预测控制导致结果保守,设计了观测误差鲁棒补偿算法,提高了控制器的干扰抑制能力,增强了系统对模型失配的鲁棒性．结果证明了该自抗扰模型预测控制级联系统具有全局一致渐近稳定性,仿真实验验证了算法的有效性．     

航行补给中的补给船鲁棒同步控制

针对航行补给作业的补给船同步航行控制问题,考虑了补给船动态不确定性和未知时变环境扰动,将扰动观测器和矢量逆推方法相结合,设计了补给船鲁棒同步航行控制律.在被补给船的某一舷外引入与其航迹距离相对固定的虚拟航迹,构造扰动观测器,估计由船舶动态不确定性和时变扰动构成的复合扰动;采用矢量逆推方法,设计补给船鲁棒同步航行控制律,使补给船能够以任意小的误差跟踪虚拟航迹,从而实现补给船与被补给船的同步航行,并保证补给船航迹闭环控制系统中所有信号全局一致最终有界.基于一艘补给船的仿真研究结果及比较验证了所提出的补给船同步航行控制律的有效性和低保守性.     

面向智能船舶的自动靠泊鲁棒自适应控制

针对智能船舶自动靠泊控制中因环境扰动、岸壁效应等因素的影响,导致控制精度降低和控制输出抖动,进而影响航行安全性的问题,提出了一种鲁棒自适应控制律.将动态面控制技术与反步法相结合,解决了传统反步法对虚拟控制求导造成计算复杂度增大的问题;设计了自适应律估计环境扰动,并引入鲁棒项补偿岸壁效应对船舶的干扰,以消除控制输出的抖振现象.基于一艘智能船舶模型的仿真结果验证了所提方法的有效性.     

基于L1自适应算法的无人机横侧向控制研究

针对无人机在飞行过程中存在不确定性、时滞和强耦合等特点,设计一种包含基本控制律和补偿控制律的横侧向鲁棒自适应控制器.将无人机横侧向模型不确定性视为时变参数和干扰,采用基于线性二次型调节器(LQR)的L_1自适应控制方法,在满足闭环控制系统的渐进稳定的同时,并具有良好的鲁棒性与自适应性.仿真结果表明所设计的控制器可以实现对跟踪误差快速收敛.     

欠驱动UUV三维轨迹跟踪的反步动态滑模控制

提出一种欠驱动无人水下航行器(UUV)反步自适应动态滑模控制方法.结合反步和自适应滑模控制技术设计UUV的位置、姿态和时变速度跟踪控制器,采用虚拟速度来代替姿态误差的控制策略,将姿态跟踪控制转化为速度控制,能够有效避免传统反步法控制律设计存在的奇异值问题.针对系统模型不精确及时变扰动问题,引入滑模控制技术进行自适应补偿估计,提高了欠驱动UUV在未知环境中的鲁棒性及自适应能力,并基于李雅普诺夫稳定性理论证明了该控制系统误差最终一致有界.仿真结果表明:提出的UUV三维轨迹跟踪反步动态滑模控制方法收敛、有效,能够实现在系统参数不精确及时变扰动情况下的三维轨迹精确跟踪控制.     

不确定非线性系统的鲁棒H_∞保性能控制

针对具有有界时变参数不确定性和外部干扰的非线性系统,提出了一种鲁棒H∞保性能控制设计方法.基于李雅普诺夫稳定性定理和多项式平方和(sum of squares,SOS)方法,直接对非线性模型采用非线性的控制方法,给出基于状态反馈的鲁棒H∞保性能控制器存在的充分条件,使得闭环系统对于所有可能的不确定性和外部干扰不仅能够鲁棒渐近稳定,同时还能够满足相应的二次性能指标和H∞性能指标.通过求解相应的凸优化问题,得到状态反馈控制器,使得二次型性能指标上界或H∞干扰抑制度最小.仿真结果验证了所提方法的有效性.     

基于主-辅控制架构的无人机鲁棒飞行控制律设计

无人机在实际飞行中易受到扰动与系统未建模动态等不确定性因素的影响.为此,文中提出了一种新的鲁棒飞行控制律设计方法.该方法以主-辅控制器为基本架构,主控制器采用鲁棒伺服线性二次型调节(LQR)法构造,以提供基本指令跟踪控制输入;以加入主控制器后的理想闭环系统为参考模型,基于鲁棒模型参考自适应算法设计辅控制器,以抑制扰动和未建模动态对飞行控制系统的影响.理论分析表明,该控制律能够保证闭环飞行控制系统在存在有界扰动与未建模动态情况下稳定且跟踪误差有界.非线性对比仿真验证了控制系统对各种形式扰动的抑制作用,说明了该控制系统的有效性与鲁棒性.     

侧壁式气垫船升沉运动鲁棒自适应滑模控制

考虑具有动态参数不确定和时变海浪扰动的侧壁式气垫船升沉运动控制问题,将自适应技术与滑模控制方法相结合,设计侧壁式气垫船升沉运动鲁棒自适应滑模控制律.应用自适应技术设计自适应律,估计由动态参数不确定和时变海浪扰动构成的不确定项的未知界;基于不确定项界的估计,应用滑模控制方法,设计鲁棒自适应控制律,并用边界层方法消除滑模控制引起的抖振现象.理论上证明了所设计的控制律能够降低侧壁式气垫船升沉运动幅值,保证侧壁式气垫船升沉运动闭环控制系统中的所有信号是一致最终有界的.最后,基于一艘挪威海军的侧壁式气垫船的仿真研究验证了所设计的侧壁式气垫船升沉运动鲁棒自适应滑模控制律的有效性.     

基于指令滤波的全状态约束海洋水面船舶有限时间轨迹跟踪控制

该文研究了由外部时变干扰和模型不确定性构成的复合扰动作用下,具有全状态约束的海洋水面船舶(MSV)的有限时间轨迹跟踪控制问题.首先,引入有限时间扰动观测器来精确估计由外部扰动和模型不确定性构成的复合扰动.其次,将障碍李雅普诺夫函数、反步法和有限时间稳定性理论相结合,实现全状态约束.采用有限时间指令滤波器对虚拟控制律求导...     

一种鲁棒自适应主动振动控制方法

针对一类在有界输入和输出扰动情况下满足正实条件的主动振动控制的鲁棒自适应控制问题，提出一种鲁棒自适应主动振动控制系统，相对于传统的模太控制方法而言、此方法根据可直接测量的输出量构成控制律，因而不需要进行模太估计。基于有限维状态空间模型得到的鲁棒自适应控制律不存在由于模态截断引起的溢出问题。     

多重状态和控制时滞并存的不确定系统鲁棒H∞控制

研究了同时具有多重状态和控制时变时滞不确定系统的鲁棒H∞控制,其中的不确定性是时变的,并且时滞同时存在于控制和状态.通过构造一种状态反馈控制律,建立适当的Lyapunov泛函,综合考虑不确定因素以及时滞对系统稳定性的影响,证明了所构造的状态反馈控制律不仅可以使得相应的闭环系统达到渐近稳定,而且给出了其满足一定鲁棒H∞性能指标的Riccati方程.所设计的控制器可以很好的达到抑制系统干扰的目的.     

长时延广义网络化控制系统的鲁棒H_∞控制

研究具有长时延广义网络控制系统鲁棒H∞控制问题,假定传感器是时间驱动,控制器和执行器是事件驱动,网络时延在2个采样周期之间,有限的外部能量扰动网络化控制系统,利用状态增广的方法,建立离散时变的不确定系统模型,并利用李雅普诺夫理论和线性矩阵不等式描述方法,推导出了动态输出反馈H∞控制律存在的充分条件。以仿真实例说明了该方法的有效性。     

遭受执行器攻击的工控系统输出反馈滑模控制

针对工业控制系统存在测量噪声及外界执行器攻击问题,提出一种基于无偏状态估计的输出反馈离散滑模控制方法。在执行器攻击存在的情况下,构造等效滑模控制律。由于攻击信号与系统状态未知,通过引入无偏状态观测器从遭受噪声干扰的传感测量数据中获得系统真实状态的最小方差无偏估计量。在此基础上,利用一步延时攻击估计得到攻击信号的近似估计值,使所设计的鲁棒滑模控制律得以实现。给出了在此控制律作用下滑模面的收敛性分析及闭环系统最终有界稳定的证明。数值仿真实验结果验证了面向执行器攻击的无偏状态估计器的有效性,也表明与传统滑模控制方法相比,提出的输出反馈滑模控制方法对执行器攻击具有更强的抑制力,能够有效提高系统的鲁棒性能。     

采用跃度模型和干扰估计的并联式加注机器人分散鲁棒控制

针对液压驱动型并联式加注机器人的空间轨迹跟踪控制问题,提出了一种基于机器人跃度模型和关节扰动估计的分散鲁棒控制策略。通过并联机器人的跃度反解模型将系统基于笛卡尔空间的理想期望轨迹映射为各独立关节的期望轨迹,同时将关节间的耦合交联项处理为各驱动单元的时变外部干扰,进而将并联机器人分解成一组受有界外部扰动关节子系统的集合。针对各独立关节,算法通过反步方法融合了扩张状态观测器和鲁棒控制器,其中扩张状态观测器主要用来实现对关节中匹配不确定性与不匹配不确定性(包括外部扰动和非线性建模误差)的精确估计和补偿,鲁棒控制器用于抑制扰动中超出观测器带宽的快速时变项和其他误差项。通过构造Lyapunov函数从理论上验证了整个闭环系统的稳定性。实验结果表明,提出的控制器能准确估计和补偿各关节子系统中存在的匹配与不匹配不确定性,同时系统具有良好的轨迹跟踪性能和较强的抗干扰能力。     

具有饱和非线性约束的网络控制系统鲁棒H_∞优化控制

针对具有随机时延和数据包丢失的网络控制系统的稳定性问题,考虑到系统存在不确定性及外部输入干扰,将控制输入施加饱和非线性约束,建立具有一般性的系统模型.基于Lyapunov方法,给出具有饱和非线性约束的网络控制系统的鲁棒稳定的充分条件.在此基础上,获得使系统具有γ次优、最优鲁棒H∞控制的充分条件,得到最优H∞镇定输出反馈控制律.仿真表明:H∞镇定判据是可行的,有饱和约束的鲁棒H∞优化控制方法是有效的.     

传感器数据异常下动力定位鲁棒状态估计方法

针对时变环境带来的传感器数据异常、未知环境干扰等影响,导致基于无迹卡尔曼滤波的动力定位状态估计方法估计精度下降的问题,提出了一种鲁棒无迹卡尔曼滤波方法,该方法通过引入一种基于指数加权的观测噪声协方差矩阵R自适应更新模块和一种基于卡方分布假设检验方法的过程不确定性识别模块处理传感器数据异常情况并估计未知环境力．最后,以某平台供应船的船模为仿真对象,进行了仿真对比实验．仿真结果表明,鲁棒无迹卡尔曼滤波能够准确及时地识别传感器数据异常情况,相较于传统无迹卡尔曼滤波而言,鲁棒无迹卡尔曼滤波状态估计精度更高,收敛速度更快,表现出较强的鲁棒性．     

基于有限时间干扰观测器的改进模型水下机器人自适应鲁棒容错控制

针对无人水下机器人（unmanned underwater vehicle ,UUV）工作中存在的执行器故障,在系统不确定性与外界干扰下,提出一种基于有限时间扰动观测器（finite time disturbance observer ,FTDO）,并结合改进模型的自适应鲁棒容错控制方法。一方面,FTDO能在有限时间内对外界环境干扰进行估计;另一方面利用滑模控制加上径向基神经网络（Radial Basis Function Neyral Network,RBF） 的万能逼近特性,建立带有执行器故障的输入补偿;其中改进模型的引入解决了系统不确定性导致的输入饱和,提高了稳定性与鲁棒性;其次采用一种新型的双幂趋近律使滑模量在更短时间收敛到稳态误差界内;仿真与水池实验结果表明了所提方法相对于滑模控制有着更好的容错效果。     

不确定非线性时变时滞系统的鲁棒H∞可靠控制设计--LMI方法

研究一类不确定非线性时变时滞系统的状态反馈鲁棒H∞可靠控制问题，基于LMI方法提出一种对执行器失效具有完整性，对参数不确定性具有鲁棒性。且满足给定干扰衰减系数的鲁棒可靠控制器设计方法．     

基于干扰观测器的二元机翼颤振抑制及阵风载荷减缓方法研究

针对大展弦比柔性飞机在飞行过程中面临的两类气动弹性问题:颤振抑制与阵风载荷减缓开展研究。首先,建立以飞行速度为时变参数的柔性二元机翼结构动力学模型。其次,提出了基于鲁棒预测控制方法的变参数柔性机翼颤振抑制;同时,引入干扰观测器对阵风扰动进行观测,以干扰估计作为抗干扰控制输入,实现阵风载荷减缓。然后,根据对偶原理,将控制器与观测器独立设计。运用极点配置方法,设计了离散系统干扰观测器。根据Lyapunov理论将变参数系统的鲁棒镇定与颤振抑制问题转换为极大/极小动态规划问题。通过线性矩阵不等式方法求解出相应的预测控制律,并证明了整个闭环系统的稳定性。最后,以某型柔性变参数二元机翼对象为例,进行仿真。结果表明,设计的鲁棒预测控制器可提高约20%的临界颤振速度,且阵风载荷减缓率达到90%。     

具有α-稳定性的线性不确定时滞系统鲁棒镇定

研究了一类具有时变状态时滞和参数不确定性的线性不确定时滞系统的鲁棒α镇定问题.基于线性矩阵不等式(LMI)方法,提出了依赖于时滞大小的鲁棒α稳定判据和状态反馈鲁棒α镇定控制律存在的充分条件及相应的控制器设计方法.数值算例验证了所给结果的有效性.