具有输入时滞的集群无人机事件触发协同最优控制

针对带有输入时滞和外部干扰的集群无人机系统,提出了一种基于强化学习的集群无人机事件触发分布式自适应最优控制方法。为了实现最优控制,引入了基于神经网络的强化学习算法,并设计了一种与系统控制性能有关的动态事件触发策略,该策略可以在尽可能降低对一致性控制性能不利影响的前提下,减少通信资源的浪费,同时该策略不存在Zeno行为。此外,在控制器设计过程中,引入了一种含有积分项的坐标变换来处理系统的输入时滞问题。在输入时滞和外部干扰的影响下,所提出的基于干扰观测器的最优分布式协同神经网络控制策略能够保证每个无人机系统所有信号都有界,并且每个无人机系统的输出能够实现一致性。最后,仿真结果验证了所提控制方法的有效性。     

无人机绕速度矢量轴滚转机动自适应滑模边界保护控制

针对无人机绕速度矢量轴滚转机动下状态易越界的问题,研究了一种自适应滑模边界保护控制方法。首先,基于二分法思想改进可达平衡集并引入指令约束方法,进而实现在线边界解算与约束指令生成。其次,为抑制不确定性和外部未知干扰对闭环系统的不利影响,利用径向基神经网络逼近系统不确定性并设计非线性二阶干扰观测器估计复合干扰,进一步设计自适应滑模边界保护控制器以实现无人机在安全边界内的姿态跟踪。最后,通过数值仿真验证了自适应滑模边界保护控制方法的有效性。     

考虑瞬态特性的无人机自适应容错控制设计

针对固定翼无人机纵向轨迹跟踪控制问题,基于反馈线性化和模型跟随控制设计基础控制器,实现无故障情况下闭环系统的稳定和轨迹渐近跟踪控制。考虑固定翼无人机的执行器可能发生不同类型及大小的故障,分别针对各种不同故障模式设计与之对应的补偿控制器。为综合解决执行器故障的多重不确定性问题,采用加权融合与自适应控制相结合的方式设计综合控制器结构,并对与故障相关的控制器参数进行估计。最后,通过在基础控制器设计中添加H∞补偿项,以抑制故障补偿控制器参数估计误差对闭环系统输出跟踪性能造成的不利影响。理论分析和仿真结果表明,所提出的控制方案不仅能保证闭环系统的稳定性,而且在发生不确定执行器故障的情况下,固定翼无人机姿态控制系统输出能渐近跟踪给定的参考模型输出,通过设计适当的H∞补偿器参数可以改善故障补偿控制过程中的瞬态性能。     

一种新的抗饱和控制器研究与设计

首先忽略执行器的饱和,设计了能够满足系统性能要求的线性控制,然后设计了饱和补偿器降低饱和的影响,线性控制器使系统有较小的阻尼率以提高响应的快速性;当输出达到设定值时,非线性控制器使系统有较大阻尼率以降低超调量。线性控制器与非线性控制器合成总控制器,结合PID技术,能够实现高精度艰踪控制。本方法设计的控制器应用于伺服跟踪系统,仿真结果表明该方法是有效的。     

输入受限乘波体飞行器的最优跟踪控制方法

针对存在输入受限的乘波体飞行器最优跟踪问题,基于反演控制设计了最优跟踪控制器。将控制分为稳态跟踪控制和瞬态最优控制两部分。首先基于反演控制框架,引入有限时间收敛跟踪器对虚拟控制律进行估计,避免了普遍存在的“微分项膨胀”问题。其次,考虑系统中存在不确定项,设计了非线性干扰观测器对不确定项进行估计,确保控制器的鲁棒性。同时,充分考虑输入受限情况,基于辅助误差补偿策略对控制输入进行修正。然后,为了实现最优控制,基于自适应动态规划设计瞬态最优控制器。最终通过数字仿真,验证所设计控制方法的有效性。     

基于未知输入观测器的四旋翼无人机故障诊断与模型参考容错控制

对四旋翼无人机（Unmanned aerial vehicle， UAV）姿态控制系统的执行器故障诊断问题进行了研究，在系统模型方面全面地考虑了模型的非线性和四旋翼无人机在飞行过程中受到外部干扰的情况。由于未知输入观测器可以将干扰、误差等作为未知输入进行处理，对干扰不敏感而对故障比较敏感，故设计了一种新的未知输入观测器进行故障诊断。同时为了保持四旋翼无人机在故障发生后的稳定性或者仍然可以按照预定轨迹运动，在得到准确的故障估计后为四旋翼无人机姿态控制系统设计了模型参考容错控制器，使其可以跟踪给定的参考模型。仿真结果证明了本文提出的故障诊断与容错控制方法的有效性。     

不确定时滞系统的模糊鲁棒H∞控制

讨论了一类具有时滞的不确定非线性系统的模糊H∞状态反馈控制问题。采用具有时滞和不确定项的Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型对非线性系统进行建模，提出了一套基于LMI的模糊鲁棒控制器的系统设计方法，并给出了模糊H∞状态反馈控制器存在的充分条件，以保证闭环模糊系统渐近稳定并满足从干扰输入到输出控制输出的H∞范数界约束。示例仿真表明了该方法的有效性。     

非线性不确定系统的时滞相关鲁棒H∞控制

针对一类带有输入时滞的非线性不确定时滞系统,基于适当形式的Lyapunov泛函,利用线性矩阵不等式(Linear matrix inequation,LMI)方法,讨论了时滞相关型鲁棒H∞状态反馈控制器设计问题,其中非线性不确定性满足增益有界条件,且控制器存在的充分条件由线性矩阵不等式的形式给出.最后给出一个具体算例说明了该方法的有效性.     

飞行模拟器运动平台关节空间自适应模糊控制

提出了一种飞行模拟器并联运动平台的轨迹跟踪算法,用来补偿由于分支执行器力矩饱和所引起的轨迹偏移和控制器性能的下降。该算法分为实时轨迹修正模块和关节空间控制器模块两部分。对于任务空间中的参考运动轨迹,如果任何分支执行器发生饱和现象,实时轨迹修正模块将利用运动平台的动力学模型对参考加速度进行修正,同时在非饱和状态下补偿饱和修正所带来的参考轨迹与修正轨迹之间的偏差。关节空间控制器模块以饱和修正轨迹作为输入,使用计算力矩控制器并结合了带饱和补偿的模糊干扰观测器和分支速度观测器,使得存在外部干扰和无分支速度测量情况下,控制器能保证稳定并保持良好的跟踪特性。仿真结果验证了算法的有效性。     

非线性不确定时滞系统的模糊输出反馈H∞控制

为提高具有变时滞的非线性不确定动态系统的动态性能,研究了模糊鲁棒输出反馈H_∞控制问题。基于线性矩阵不等式(Linear matrix inequality,LMI)技术和T-S模糊模型,首先利用Lyapunov稳定性定理,得到模糊输出反馈控制器存在的一个充分条件,在此基础上,通过构造算法,将该条件转化为易于实现的LMI形式,导出控制器设计方法。设计的模糊输出反馈控制器使得闭环系统渐近稳定且满足H_∞范数指标。实例仿真证明了该设计方法可行．     

无人机L1自适应俯仰控制性能仿真

面向无人机全包线飞行时动态的非线性、战损/故障导致的舵面效能变化以及外部环境的时变干扰问题，以俯仰角控制为例，设计了L1自适应控制器，同时设计PI控制器以便对比分析控制性能。通过开展一系列仿真试验，可以发现，对于存在模型不确定性、舵面效能变化和外部时变干扰情况，L1自适应控制器的稳定性和鲁棒性明显优于PI控制器，满足无人机的控制需求，为工程应用奠定基础。     

非线性系统非脆弱多模型切换控制

提出一种基于局部T-S模型的非线性系统非脆弱多模型切换控制,针对一类非线性系统,首先将其输入空间划分为若干个区域,在区域内设计局部T-S模型和控制器,这样在模糊规则数相同的情况下由于模糊论域的变小从而提高了逼近精度.然后根据所选定的变量,通过多模型切换控制,将相应的区域控制器切换为全局控制器,而其他控制器不起作用,实现对整体非线性系统的逼近与控制.同时研究了在控制器增益存在加性摄动的情况下,非脆弱状态反馈控制器的设计方案.仿真结果证明了该方法的有效性.     

特征结构配置法在输出反馈控制器设计中的应用

现代控制理论中的特征结构配置法(Eigenstructure Assignment),揭示了线性定常系统状态反馈控制规律的设计能力,并向设计者提供了充分的设计自由度。本文介绍了一种利用特征结构配置法进行输出反馈控制器设计的算法。当n阶r个输入m个输出的线性定常系统满足关系r+m>n时,运用该算法可以获得配置任意希望闭环特征值集合的线性输出反馈控制规律,并具有一定的特征结构配置自由度;对于不满足r+m>n的系统,利用积分器增广可以获得比Luenbetger状态估计器阶数低的动态输出反馈控制器,以实现闭环特征值任意配置。该算法容易用数字计算机编程实现。     

基于连续螺旋滑模的无人机分布式编队控制

为了解决复杂环境中无人机分布式编队控制问题,考虑外界干扰影响和状态信息不完全反馈情况,对无人机设计分布式编队控制器。无人机利用自身位置反馈,基于二阶精确微分器设计状态观测器,得到无人机速度和干扰的估计值;结合自身估计信息和邻机位置、速度的估计,基于连续螺旋滑模控制方法设计编队控制器和姿态跟踪控制器;稳定性分析保证了无人机闭环系统稳定性。基于Matlab/Simulink数值仿真和软件在环实时仿真平台,验证了所设计控制算法的有效性,并演示了三维可视化仿真结果。     

控制输入约束下非线性系统输出反馈容错控制

针对一类非线性系统的执行器增益故障,在考虑控制输入幅值约束下,研究了故障系统的主动容错控制策略。利用静态输出反馈控制策略,基于Lyapunov理论和线性矩阵不等式技术给出了重构容错控制器的递推设计方法,确保故障闭环系统在满足给定控制输入幅值约束下的鲁棒稳定性,并具有与无故障正常系统接近的其他优化控制性能。仿真算例表明了本文容错设计策略的有效性。     

无人机非线性非仿射飞控系统的自适应模糊H∞ 输出反馈控制及其应用

研究了非仿射非线性系统的模糊自适应H∞输出反馈跟踪。在非仿射非线性模型不确定或未知的情况下,首先将非仿射系统展开为仿射系统的形式,使用模糊自适应控制器对系统进行控制,然后基于Lyapunov稳定性定理得出自适应律,并通过解一个代数Riccati方程实现了H∞跟踪性能。在状态不可测情况下,引入高增益观测器估计系统状态并设计了输出反馈控制器,实现了系统的输出反馈控制性能。最后,通过对无人机飞行控制的仿真验证了算法的有效性。     

近地径向等质量共线三星库仑编队飞行队形保持研究

研究了近地径向等质量共线三星库仑编队飞行队形保持控制问题。针对三星库仑编队相对运动动力学的复杂性，运用绳系编队的建模思想，建立了径向等质量共线三星库仑力编队在地球同步轨道处的非线性相对运动动力学模型。考虑库仑编队动力学特性和环境干扰不确定因素影响，基于该非线性动力学模型，设计了地球同步轨道处的等质量三星库仑编队滑膜反馈控制律，在滑模控制中加入了线性反馈项提高控制器的稳定性和准确性，同时保证了编队整体的鲁棒性。仿真结果表明,该控制律能够使编队达到预期静态构型，具有良好的控制性能。     

MIMO非线性非最小相位系统的鲁棒跟踪控制

针对仿射多输入多输出非线性非最小相位系统,提出了一种新的鲁棒跟踪控制方案.用反馈线性化解耦系统输入输出关系,通过高增益状态反馈镇定系统外部动态,通过模型预测控制镇定系统内部动态,所设计的控制器能保证跟踪控制闭环系统的指数稳定性,且对系统参数扰动具有鲁棒性.仿真结果表明了所提出方法的有效性和优越性.     

无人机4D制导系统研究

基于逆运动学方法设计了无人机四维制导系统。基本姿态控制器采用基于在线神经网络的非线性动态逆控制器。动态逆控制器用来对消无人机的非线性，在线神经网络补偿对消不精确引起的状态误差。制导系统的任务就是由给定的三维航迹，解算出航迹角，并生成三个姿态角指令，同时设计发动机控制回路以控制航迹速度，最终实现精确的四维航迹跟随。     

具有输入约束的飞机姿态L1自适应控制

针对具有模型不确定性、控制舵面故障以及非线性干扰的飞机俯仰姿态控制问题,基于L1自适应方法设计增广控制器。设计合适带宽的低通滤波器,以满足控制器快速自适应要求,保证系统输入输出信号的一致性能有界。考虑伺服控制实际存在的幅值约束,推导出所设计的自适应控制系统的稳定性条件及其性能界,即忽略幅值约束时,选择足够大的自适应增益,闭环系统性能能够任意接近参考系统;考虑幅值约束时,闭环系统的性能可以通过增大自适应增益得以改善,但是不能任意接近参考系统。仿真验证了所设计的飞机姿态控制系统的有效性,结果表明控制器对有界不确定性和干扰具有鲁棒性,同时满足输入约束要求。