基于扩张观测器的输入受限四旋翼飞行器轨迹跟踪动态面输出反馈控制

针对速度不可测和输入受限的四旋翼飞行器轨迹跟踪控制问题,考虑系统存在模型动态不确定和外界干扰未知的情况,提出一种输入受限四旋翼飞行器轨迹跟踪动态面输出反馈控制方法。该方法首先设计非线性扩张状态观测器估计飞行器系统的速度和广义扰动,然后结合反演法和动态面技术设计动态面轨迹跟踪控制律,以降低控制算法的复杂性,同时引入双曲正切函数解决控制输入饱和问题,并构造辅助方程降低饱和效应,最后选取李雅普诺夫函数证明闭环系统所有信号一致最终有界。以大疆M100飞行器为目标进行控制仿真,结果表明,所设计的输出反馈控制器能够有效地处理飞行器系统控制输入受限、速度不可测和未知干扰问题,实现飞行器精确轨迹跟踪控制。     

海流扰动下无人水下航行器的动态面反演轨迹跟踪控制

针对存在未知海流扰动条件下无人水下航行器(unmanned underwater vehicle, UUV)的轨迹跟踪控制问题, 提出一种欠驱动UUV的动态面反演轨迹跟踪控制方法。首先, 设计一种改进型海流扰动观测器来估测航行器动力学模型中存在的未知海流扰动。然后, 采用反演法并结合动态面控制技术设计三维轨迹跟踪控制器, 将控制算法中微分运算转换为简单且易于实现的代数运算, 降低控制算法复杂性的同时避免“微分爆炸”问题, 结合李雅普诺夫理论证明系统闭环稳定性。最后, 对所设计的控制器进行仿真验证, 结果表明所设计观测器能够有效应对时变海流干扰问题, 精确地完成UUV的轨迹跟踪控制任务。     

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。     

无人直升机自主着舰轨迹跟踪控制

着舰飞行过程中的轨迹跟踪控制能力是影响舰载无人直升机性能的关键因素,针对无人直升机模型不确定性和在飞行时受阵风干扰的问题,基于扩张状态观测器(extend stated observer, ESO)和动态面策略提出一种应用于无人直升机自主着舰的轨迹跟踪控制方法。首先,建立无人直升机数学模型。其次,设计复合扰动ESO,用来观测未建模动态和外界阵风扰动的影响,并采用前馈补偿的方式来抑制系统不确定性,实现系统对扰动的鲁棒性。然后,采用内外环形式的分层结构设计轨迹跟踪控制器,采取动态面策略避免反步法“微分爆炸”和控制参数调整不敏感的问题,并采用Lyapunov方法证明了整个系统是一致渐进稳定的。最后,采用课题组在研直升机进行了仿真实验,仿真结果表明该控制器具有较好的轨迹跟踪性能。     

空间机械臂关节运动的自适应模糊补偿控制

讨论了本体位置与姿态均不受控制情况下,漂浮基空间机械臂关节空间轨迹跟踪的控制问题。结合系统动量及动量矩守恒关系并利用拉格朗日方法,建立了漂浮基空间机械臂完全能控形式的系统动力学方程。以此为基础,针对空间机械臂末端爪手所持载荷参数未知的情况,设计了一种标称计算力矩控制器附加自适应模糊补偿控制器的复合控制方案;即通过自适应模糊补偿控制器来弥补系统未知参数对标称计算力矩控制器的影响,以确保存在未知系统参数情况下整个闭环控制系统的渐近稳定性。提到的控制方案能够有效地克服系统未知参数的影响,控制漂浮基空间机械臂的两个关节稳定地跟踪关节空间的期望轨迹;并具有不需要测量和反馈空间机械臂本体的位置、移动速度、移动加速度以及姿态角速度、姿态角加速度的显著优点,同时也不要求系统动力学方程关于系统惯性参数呈线性函数关系。通过系统数值仿真证实了方法的有效性。     

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。     

动态模糊神经网络在并联平台控制中的应用

针对六自由度并联平台运动控制精度不高的缺点,结合人工神经网络的优点,提出了一种动态模糊神经网络(DFNN)控制器来控制并联平台.此动态模糊神经网络由前向模糊神经网络的规一化层和输出层之间加入递归层构成,同时根据其特点给出了网络参数的学习算法,此动态模糊神经网络具有动态映射能力,对动态系统具有更好的响应效果.利用动态模糊神经网络控制器对并联平台的轨迹跟踪控制进行了仿真,结果表明此控制算法具有较好的跟踪性能和较强的鲁棒性.     

高阶非线性时滞系统的神经网络动态面控制

针对一类具有未知时变时滞的不确定高阶非线性系统,基于增加幂次积分方法,提出了一种非光滑状态反馈自适应神经网络动态面控制设计方案。通过构造适当的Lyapunov Krasovskii泛函处理了未知时变时滞不确定项;通过利用神经网络权值范数的适当形式幂次函数,将神经网络用于对在单步递推中所构造的未知函数进行建模;采用动态面技术,解决了“微分爆炸”问题。所提控制方案能够保证闭环控制系统的状态量和跟踪误差半全局一致终结有界。最后,仿真算例结果表明了该方案的有效性。     

一类不确定非线性系统的模糊边界层滑模控制

饱和函数控制法是抑制滑模抖振的有效方法,为得到跟踪精度和未建模动态鲁棒性之间的权衡,边界层厚度应该自适应调整.对边界层厚度设计模糊控制器进行调整,模糊控制器的输入采用状态轨迹到滑模面的距离| s|和状态轨迹与滑模面的夹角θ.针对二阶不确定非线性系统进行了仿真研究,仿真结果表明该方案可以消除系统抖振,优化边界层厚度,减小系统跟踪误差,使控制系统的跟踪性能优于边界层自适应调整方法和边界层接近角调整方法.     

非完整移动机械手的鲁棒控制及仿真研究

针对非完整移动机械手的模型参数不确定性提出了一种基于Lyapunov理论的鲁棒阻尼控制算法。在选定系统Lyapunov函数的基础上,证明了所选取的移动平台和机械手的控制力矩输入使系统全局渐进稳定。其中,输入力矩的计算仅依赖给定期望轨迹和传感器反馈数据且需要整定的参数少,在移动机械手的动力学模型参数未知情况下,保证闭环系统的稳定,使系统状态以任意小误差跟踪给定的期望轨迹。通过对闭环系统进行仿真实验,证明控制算法的有效性。     

Global Disturbance Rejection of Switched Nonlinear Systems with Switched Internal Model

This paper investigates the problem of global disturbance rejection for a class of switched nonlinear systems where the solvability of the disturbance rejection problem for subsystems is not assumed. The disturbances are assumed to be sinusoidal with completely unknown frequencies, phases and amplitudes. First, as an extension of the classic concept of internal model for non-switched systems, a switched internal model is proposed. Second, in order to solve the problem under study, an adaptive control method is established on the basis of the multiple Lyapunov functions method. Also, adaptive state-feedback controllers of subsystems are designed and incorporated with a switching law to asymptotically reject the unknown disturbances. Finally, an example is provided to demonstrate the effectiveness of the proposed design method.     

基于干扰补偿的拦截弹新型反演姿态控制

针对同时具有未知干扰以及输入饱和与死区特性的大气层内拦截弹姿态控制系统,提出了一种基于干扰补偿的自适应动态面控制器设计方法。该方法通过设计改进的非线性干扰观测器(nonlinear disturbance observer, NDO)对未知干扰进行抑制,利用径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络逼近输入饱和引起的非线性项,通过设计参数自适应律在线估计未知死区边界。通过构造合适的Lyapunov函数,证明闭环系统状态一致终结有界。仿真结果表明,所提方法鲁棒性良好,在输入非线性和未知干扰作用下,依然能良好地跟踪指令信号。     

基于扩张观测器的反射镜平台自适应鲁棒控制

针对反射镜稳定平台视轴运动强耦合和非线性的特点,同时考虑外界干扰力矩和建模误差的不确定性,设计了一种基于扩张观测器的反射镜稳定平台自适应鲁棒控制器。首先,利用光学矢量理论和动量矩定理建立了某型反射镜稳定平台的动力学模型。然后,在此基础上,引入非线性自适应鲁棒控制器,对摩擦参数和转动惯量等系统参数进行在线调整,对摩擦力矩进行了有效补偿,并保证了自适应学习的稳定性。同时,采用扩张观测器准确的获取了未知外界干扰力矩。最后,仿真和实验结果表明了所设计的控制器在隔离外界扰动和提高跟踪精度方面的有效性和可行性。     

Adaptive Robust Dead-Zone Compensation Control of Electro-Hydraulic Servo Systems with Load Disturbance Rejection

A backstepping method based adaptive robust dead-zone compensation controller is proposed for the electro-hydraulic servo systems(EHSSs) with unknown dead-zone and uncertain system parameters.Variable load is seen as a sum of a constant and a variable part.The constant part is regarded as a parameter of the system to be estimated real time.The variable part together with the friction are seen as disturbance so that a robust term in the controller can be adopted to reject them.Compared with the traditional dead-zone compensation method,a dead-zone compensator is incorporated in the EHSS without constructing a dead-zone inverse.Combining backstepping method,an adaptive robust controller(ARC) with dead-zone compensation is formed.An easy-to-use ARC tuning method is also proposed after a further analysis of the ARC structure.Simulations show that the proposed method has a splendid tracking performance,all the uncertain parameters can be estimated,and the disturbance has been rejected while the dead-zone term is well estimated and compensated.     

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。     

未知扰动下自主水面船自适应有限时间轨迹跟踪

研究了未知干扰下的自主水面船(autonomous surface vehicle, ASV)的轨迹跟踪问题,并提出了基于一种有限时间理论的自适应控制策略。首先,基于反演法将控制系统分为运动学回路和动力学回路两部分;在运动学回路,提出关于跟踪误差的快速终端滑模面(fast terminal sliding surface, FTSS),为实现跟踪误差在有限时间达到FTSS,设计了ASV速度的辅助控制律;在动力学回路,以速度辅助控制律为ASV速度的跟踪目标设计关于速度跟踪误差的FTSS,同时考虑外界干扰,设计了包含鲁棒项的自适应控制律,使得速度跟踪误差在有限时间内收敛于动力学回路FTSS附近的邻域;最后,基于船模的仿真实验证明了所设计控制策略的有效性。     

Decentralized adaptive fuzzy control of time-delayed interconnected systems with unknown backlash-like hysteresis

The problem of decentralized adaptive fuzzy control for a class of time-delayed interconnected nonlinear systems with unknown backlash-like hystersis is discussed. On the basis of the principle of variable structure control （VSC） and by using the fuzzy systems with linear adjustable parameters that are used to approximate plant unknown functions, a novel decentralized adaptive fuzzy control strategy with a supervisory controller is developed. A general method, which is modeled the backlash-like hysteresis, is proposed and removes the assumption that the boundedness of disturbance, and the slope of the backlash-like hystersis are known constants. Furthermore, the interconnection term is supposed to be pth-order polynomial in time-delayed states. In addition, the plant dynamic uncertainty and modeling errors are adaptively compensated by adjusting the parameters and gains on-line for each subsystems. By theoretical analysis, it is shown that the closed-loop fuzzy control systems are globally stable, with tracking error converging to zero. Simulation results demonstrate the effectiveness of the approach.     

飞行器抗饱和鲁棒自适应非线性模型预测控制

针对巡航飞行器同时存在较大外部干扰和模型参数不确定性时自适应预测控制性能下降的问题,设计了带有模糊干扰观测器(fuzzy disturbance observer, FDO)补偿的鲁棒自适应非线性模型预测控制(robust adaptive nonlinear model predictive control, RANMPC)方法(简记为FDO-RANMPC方法)。首先,利用具有未知参数限制条件的递推最小二乘方法在线辨识模型参数;其次,利用模糊干扰观测器输出值抵消幅值较大的复合干扰,再利用Tube鲁棒预测控制策略设计了飞行器底层姿态系统具有稳定保障的FDO-RANMPC控制器;最后,在考虑复合不确定性情况下对指令姿态角跟踪的仿真中验证了控制器的有效性及其渐进稳定性。     

机器人位置/力混合鲁棒自适应控制

提出一种机器人位置/力混合控制的鲁棒自适应算法,利用自适应算法调节机器人系统的未知参数,为了避免在外界干扰作用下引起自适应参数的漂移,在参数自适应律中引入死区,使自适应控制器具有较强的鲁棒性能,滑模控制消除了死区自适应律引起的参数误差,并且具有较强的干扰抑制能力,使机器人末端执行器能够沿环境约束运动,并与约束表面保持期望的接触力,保证了位置和力轨迹跟踪的鲁棒性与精确性。二连杆机器人的仿真分析说明了算法的有效性。