机械臂的改进区间二型模糊神经网络控制

针对具有不确定性模型参数的双关节机械臂系统，提出基于改进区间二型模糊神经网络逼近器的自适应反演控制算法.相比于一型模糊系统，区间二型模糊系统由于自身的区间前件和隶属函数，更有效地处理高度非线性系统.然而现有的二型模糊寻找上下输出的交叉点过程中KM迭代算法计算量大、耗时高，使得传统的二型模糊系统不适用于实际控制应用.利用自适应调节因子代替KM迭代算法，在上输出和下输出建立起自适应连接，所采用的改进区间二型模糊神经网络逼近器有效解决双关节机械臂系统中不确定性参数的问题.通过李雅普诺夫方法证明了所有信号的有界性以及闭环系统的稳定性.最后仿真结果表明，基于改进区间二型模糊神经网络逼近器的自适应反演控制器可实现快速响应、更短的稳定时间和更高的跟踪精度.     

基于区间二型模糊终端滑模控制的飞行器姿态控制

针对四旋翼飞行器姿态控制问题,提出区间二型模糊控制与非奇异终端滑模控制结合的算法.首先,采用非奇异终端滑模控制方法,根据滑模控制的强鲁棒性及快速响应特性,令四旋翼飞行器系统实现在有限时间内收敛并对外界干扰具有较强抵抗力;同时,采用区间二型模糊控制,将滑模面作为模糊控制的输入,趋近律作为模糊控制的输出,实现对滑模面增益的动态调节,增强对外界随机扰动的适应能力并提高系统收敛速度、削弱抖振.基于Lyapunov函数证明系统的稳定性.仿真结果显示,本文设计的控制器具有更加平稳的输出,同时对四旋翼姿态角度的跟踪更加迅速、精确.     

基于快速自适应超螺旋算法的制导律

针对地空导弹攻击机动目标的制导律设计问题,提出了一种有限时间稳定的新型二阶滑模制导律。在弹目相对运动模型的基础上,将制导问题转化为一阶系统的控制问题。在超螺旋（ST）算法中引入线性项和一种新的参数自适应律,提出了一种快速自适应超螺旋（FAST）算法,该算法不需要已知系统不确定性的边界且收敛速度较快。利用类二次型Lyapunov函数证明了系统有限时间稳定性,给出了收敛时间估计公式。通过与自适应滑模制导律、ST制导律和光滑二阶滑模制导律的仿真对比,验证了所设计的制导律在保证制导精度的同时,能够在有限时间内提高滑模变量的收敛速度,并且避免了参数选择困难的问题。      

可重复使用飞行器再入姿态的区间二型自适应模糊滑模控制设计

针对具有强非线性、多变量耦合特性的可重复使用飞行器（RLV），同时考虑模型参数不确定性和外界干扰对飞行器再入姿态跟踪的影响，提出了一种基于区间二型自适应模糊滑模的姿态控制方法。首先，建立飞行器再入动态模型，并基于反步思想将控制模型转化为姿态角和角速率相关子系统。其次，将模型参数不确定性和外界干扰视作子系统非线性项的一部分。再次，采用区间二型模糊系统逼近子系统非线性项，并结合自适应技术和滑模控制方法分别设计虚拟控制量和实际控制量。此外，引入一阶低通滤波器用以处理子系统虚拟控制律。通过Lyapunov方法的分析证明了闭环控制系统的稳定性，且飞行器姿态跟踪误差可收敛于原点附近的小邻域。最后，利用飞行器的数值仿真验证了所设计控制方法能有效跟踪飞行器参考指令，且对外界干扰有较强的鲁棒性。      

挠性卫星姿态的有限时间终端滑模稳定控制

针对挠性航天器的姿态稳定控制问题,提出了一种基于双幂次趋近律的终端滑模有限时间控制方法,该方法考虑了卫星运行过程中受到的环境干扰和刚柔耦合问题.首先,采用非线性干扰观测器和超螺旋观测器分别估计了外干扰力矩和星上传感器无法敏感的角加速度信息.其次,采用双幂次趋近律,设计了一种终端滑模控制器,并基于Lyapunov方法证明了系统的全局稳定性.仿真结果表明,所提方法在有效抑制挠性附件结构振动响应的同时,快速、高效的实现了卫星姿态的有限时间稳定控制.     

基于模糊参数优化的小行星软着陆控制方法研究

针对传统指数趋近律变结构控制中抖振的问题,设计出新型变速指数趋近律滑模控制器。基于小行星软着陆控制系统的动力学模型,推导出指数趋近律滑模控制器结构。通过实时分析运动点距离滑模面的位置及趋近速率,采用模糊参数优化策略动态调整切换增益,实现在滑模面外时加快响应速度并增强系统克服摄动及外部干扰能力,到达滑模面时柔化控制量以消除抖振的目的。通过Matlab仿真,结果表明变速趋近律不仅保证到达运动的快速性,且有效降低了系统抖振,具有良好的稳态性能。     

基于神经网络的自由漂浮空间机械臂 自适应鲁棒控制

针对自由漂浮空间机械臂动力学模型难以精确获得,且无法表达为关于未知参数的线性形式问题,提出基于自适应神经网络的鲁棒控制方法.对于不确定性空间机械臂系统模型中存在的未知不确定部分,利用神经网络的万能逼近特性,设计神经网络控制器来补偿未知模型,避免传统控制中的保守上界估计;采用泰勒线性化技术将神经网络隐含层中的高斯函数线性化,设计包括网络权值、高斯中心及宽度在内的网络全参数自适应学习律,实现在线实时调整,提高控制精度;设计鲁棒自适应控制器来抑制外界扰动,并补偿逼近误差,提高系统鲁棒性;基于Lyapunov理论证明闭环系统的一致最终有界（UUB）.仿真试验表明所提控制方法能够获得较好控制效果,对空间机械臂控制具有一定工程应用价值.     

一类微型扑翼飞行器的滑模自适应姿态控制

针对微型扑翼飞行器这类非线性时变系统,基于李雅普诺夫稳定性理论提出了滑模自适应控制算法,应对系统中的不确定性和抑制扰动,完成飞行器悬停阶段调整方位的姿态控制.在高频的扑翼状态下,系统模型利用摄动理论中的平均化法进行近似时不变处理.控制器的设计以滑模控制为主体,滑模面利用误差角三角函数和体角速度构造,来避免不必要的偏航控制,同时结合自适应控制方法,实时逼近无法准确计算的惯性张量和干扰力矩,缓解传统滑模控制中开关函数所带来的抖振问题.Simulink仿真结果表明,滑模自适应控制算法优于传统滑模控制,在正弦干扰气流的影响中有良好的鲁棒性,以此验证了算法的可行性.     

基于改进终端SMC和SMO的SRM瞬时转矩控制

针对开关磁阻电机(SRM)常规终端滑模控制器（SMC）响应速度慢和传统滑模观测器（SMO）存在的抖振问题，提出一种基于改进终端SMC和变速趋近律SMO的SRM瞬时转矩控制（DITC）方法。设计了电机速度误差可快速收敛的改进非奇异快速终端滑模面和可自适应调整趋近律速度的变速幂次趋近律，利用等效控制法，得出了连续非奇异控制律。通过Lyapunov函数证明了该系统的稳定性和有限时间收敛性。设计了变速趋近律SMO以实现SRM无位置传感器控制。采用双曲正切函数作为切换函数，并引入快速幂次趋近律作为SMO速度观测的趋近律，克服了传统SMO固定开关增益带来的抖振和收敛速度问题。通过Lyapunov函数证明了SMO运行的稳定性。仿真和实验验证了所提方法的有效性。结果表明：与常规终端SMC相比，改进终端SMC能够在0.07 s内实现对期望转速的跟踪，调节时间减少了0.04 s，并且系统稳定时转速波动降低了0.5 r/min，具有更好的响应速度和稳定性。在负载突增时，系统转速可在0.02 s内调节至给定值，恢复时间减少了0.05 s，具有更好的调节性能。变速趋近律SMO能够在0.01 s内实现转速估计误差...     

柔性空间机械臂系统的模糊滑模神经网络控制及柔性振动主动抑制

研究了参数不确定漂浮基柔性空间机械臂关节空间的轨迹跟踪及柔性振动主动控制问题.运用虚拟力概念,生成能同时反映柔性振动和刚性运动的虚拟期望轨迹,设计了一种自适应非奇异Terminal滑模控制器来跟踪该虚拟期望轨迹,以实现载体姿态及关节稳定跟踪运动轨迹并对所产生的柔性振动进行主动抑制的控制目标.所设计的控制器结合了Terminal滑模控制快速收敛性,模糊小波神经网络优良的函数逼近特性及鲁棒技术处理逼近误差的优势,利用自适应算法在线自适应调节模糊小波神经网络的所有网络权值和参数,使控制器具有很强的鲁棒性.仿真实验证明了所提控制方案的有效性.