挠性航天器智能模糊控制算法

针对挠性航天器滑模变结构姿态控制器控制力矩的高频抖振问题,提出一种挠性航天器智能模糊控制算法。该算法使用模糊控制算法对航天器控制参数进行模糊化智能处理,能够有效改善控制器控制力矩的高频抖振问题。首先将模糊控制算法与滑模控制算法结合,根据切换面趋近律系数模糊化处理;然后应用连续饱和函数代替符号函数设计姿态控制器;最后通过算法到达滑模面的程度调整边界层厚度,在保证控制力矩不发生抖振情况的同时有效控制滑模面边界层的厚度。仿真结果证明,提出的智能模糊控制算法能够有效改善挠性航天器控制力矩的高频抖振问题,同时可以加快挠性航天器低阶模态振动曲线的收敛速度。     

带有攻击角约束的无抖振滑模制导律设计

考虑到自动驾驶仪的动态延迟问题和攻击角度约束问题,根据寻的导弹拦截逃逸机动目标设计了一种新的无抖振的滑模制导律。首先,对视线角进行三次微分可得到制导系统的状态方程;其次,根据制导系统状态方程设计滑模算法,通过选取满阶终端滑模(TSM)滑动流形避免了TSM的奇异问题,在控制输入的导数项中引入切换函数项进行扰动补偿,有效消除了控制器中的抖振现象;最后,将提出的控制算法应用到制导律的设计中,保证了视线角在有限时间内收敛到期望值。通过与现存的有限时间制导律对比,本文设计的制导律不仅能够补偿自动驾驶仪的动态延迟而且能够有效消除控制器中的抖振现象。数字仿真验证了所提出的控制算法在制导律设计中的有效性。      

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.     

带落角约束的新型二阶滑模三维制导律

针对导弹在三维空间中攻击地面机动目标问题,提出了一种带落角约束的三维有限时间制导律。为提高收敛速度和抑制抖振现象,基于非齐异快速终端滑模面和二阶滑模控制理论设计了含耦合项的非奇异快速终端二阶滑模三维制导律,设计过程中无需对系统模型作线性化处理并且避免了奇异问题的出现。针对目标机动信息和视线角耦合带来的总扰动,设计了非齐次干扰观测器进行估计并补偿。并对制导律的稳定性和有限时间收敛特性进行了严格的数学证明。仿真验证了本文提出制导律的有效性和优越性。      

挠性航天器滑模变结构控制及抖振抑制研究

针对挠性航天器姿态滑模变结构控制中存在的抖振问题,提出了一种改进的滑模变结构控制律.在滑模“边界层”法的基础上,用更为光滑的“反正切”函数替代饱和函数,以抑制抖振.在滑模控制器的到达运动控制律中引入滞后因子以减小机动初始时刻控制所需的最大控制力矩,避免由此引起的挠性附件振动.仿真结果表明,所设计的改进滑模变结构控制律不仅能够有效抑制抖振,而且对航天器自身参数摄动具有良好的鲁棒性.     

二阶滑模控制在十字梁控制实验系统中的应用

为了削弱传统滑模控制在十字梁实验系统中应用所产生的抖振问题,运用了高阶滑模的设计思想设计了多输入多输出十字梁试验系统的输出跟踪二阶滑模控制器,从而实现了高阶滑模在多输入多输出系统中的应用,并对该系统进行了仿真,仿真结果表明,二阶滑模控制器能够有效地削弱系统产生的抖振.      

电动静液作动器的非线性变阻尼积分滑模控制

对于电动静液作动器(EHA),传统滑模控制器存在加速度信息难以获取,参数不易整定和控制信号抖振等问题,从而造成控制器很难应用于实际。针对以上问题,利用奇异摄动理论对EHA数学模型进行合理的降阶,从而使控制器设计避免了使用加速度信息。在此基础上,利用降阶模型设计了一种新型非线性变阻尼积分滑模控制器(NSMC),该控制器可根据位置控制误差实现系统阻尼比由欠阻尼到过阻尼的自适应调节,能有效提高位置阶跃调节性能。设计了一种基于滤波器的不确定项估计器对EHA中存在的参数不确定性和外部扰动进行实时估计并补偿。滑模面积分项的引入和不确定项估计器的使用,一方面使控制器中无需使用切换函数,实现了EHA的无抖振滑模控制,另一方面使系统整个动态过程完全表现为滑动模态,从而可根据EHA控制指标直接整定滑模面参数,大大简化了参数整定过程。同时利用Lyapunov稳定性理论对整个闭环系统和滑模面的稳定性进行了详细分析。分别与PI控制器、传统滑模控制器(SMC)和传统变阻尼滑模控制器(DVSMC)进行了详细的仿真分析比较,仿真结果表明NSMC能有效提高EHA位置跟踪性能和增强对参数不确定性和外部扰动的鲁棒性。     

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。     

仿射非线性系统的二阶滑模控制律研究

分析现有滑模控制算法特别是二阶滑模控制算法在抑制抖动和鲁棒性等方面所存在的问题,以仿射非线性系统为对象,针对近似时间最优的二阶滑模控制律收敛速度慢和抖振较大的问题,提出改进控制算法,通过设计适当的约束条件和修正滑模趋近加速度,提高了二阶滑模的响应速度,并在不损失鲁棒性的前提下削弱了抖振的频率和幅度.以单摆模型为例,分别对该算法和二阶Lyapunov函数法以及一阶指数趋近法进行仿真研究,仿真结果表明该算法适用于具有不确定性的非线性系统,并在削抖和快速响应方面具有相对优势.     

模糊滑模迭代学习控制算法在液压系统中应用

普通比例(P, Proportion)和比例微分(PD, Proportion and Differential)迭 代学习控制(ILC, Iterative Learning Control)算法在液压位置伺服系统中收敛速度比较 慢,很难在实际中应用.为了提高ILC算法的收敛速度,将滑模控制算法引入ILC,提出模糊 滑模迭代学习控制(FSMILC, Fuzzy Sliding Mode Iterative Learning Control)算法,利 用滑模控制响应快的优点来加速ILC的收敛速度,利用模糊控制来减小滑模控制所引起的抖 动问题.FSMILC算法的实质是以系统的滑模函数作为模糊控制器的输入,以模糊控制器的输 出作为ILC的控制增量.通过仿真可以看出,FSMILC算法能够实现系统快速收敛,相对于P型 和PD型具有明显优势.      

直接力/气动力复合控制导弹 自适应模糊滑模控制

针对采用直接力/气动力复合控制导弹所具有的强耦合非线性等特性,提出了一种基于自适应模糊滑模控制的自动驾驶仪设计方法.该方法利用自适应模糊系统所具有的万能逼近特性,对大攻角飞行过程中导弹动力学系统存在的非线性特性进行逼近,并利用变结构控制对外界干扰的强鲁棒性,构造误差系统滑模面,克服了逼近误差和外界干扰对控制系统的影响,实现了对大机动指令的精确跟踪.仿真结果表明,所设计的控制方法对大过载指令有较好的跟踪效果,对模型不确定性和外界干扰也具有较好的鲁棒性.由于采用直接力/气动力复合控制,有效的减小了气动舵偏角,避免了气动舵的饱和.      

柔性卫星大角度机动的自适应模糊变结构控制

针对柔性卫星大角度机动过程中多种模态的强耦合非线性动力学控制问题,提出了一种自适应模糊变结构姿态控制方法.首先利用拉格朗日方程建立了带柔性附件卫星的动力学模型,然后设计变结构控制器使得系统状态能在有限时间内到达滑模面,并采用自适应模糊系统逼近系统所存在的耦合非线性项.为了削弱变结构控制项所带来的抖动,避免激发柔性附件的高频模态,采用边界层方法来代替开关项,并通过模糊规则表的方法确定边界层的厚度.仿真结果表明,所提出的控制方法既实现了柔性卫星高精度姿态控制,也保证了卫星大角度机动过程中柔性附件弹性模态的有效抑制,系统对各种干扰具有一定的鲁棒性.      

基于双环滑模控制的直/气复合控制系统设计

直/气复合控制导弹具有强干扰、强非线性以及强耦合等特点，传统的姿态控制器难以适用于该种复杂干扰并存的情况，文章提出了基于双环滑模控制的直/气复合控制器。首先采用有限时间收敛趋近律分别构造内外环滑模控制器，并将角速度回路的滑模变量量化为直接力指令，以解决空气舵与姿控发动机之间的耦合问题。接着使用非线性扩张状态观测器估计综合干扰，从而设计控制器补偿侧向喷流干扰及模型不确定性等综合干扰的影响。然后基于李雅普诺夫方法证明了控制系统闭环稳定，分析了干扰补偿对控制器收敛域的影响。最后仿真结果表明，该方法跟踪速度快，动态过程平稳，具有较强的干扰抑制能力，具有很强的鲁棒性。     

考虑导弹自动驾驶仪动态特性的新型制导律

针对拦截空中飞行目标需要满足零脱靶量和攻击角约束提高导弹制导性能等问题,首先,利用考虑噪声干扰的扩张状态观测器对目标加速度进行估计,其次,改进一种非奇异终端滑模面,将自动驾驶仪视为理想环节,然后,基于终端滑模控制理论和有限时间收敛理论推导一种滑模制导律,最后,考虑自动驾驶仪二阶动态特性,将得到的滑模制导律结合动态面控制法提出一种新型制导律。分别以不同的攻击角对机动飞行和匀速飞行的目标进行拦截,大量仿真表明,所提制导律具有良好的制导性能,能够保证导弹在零脱靶量击中目标的同时达到期望攻击角。     

高超声速滑翔飞行器的分散鲁棒姿态控制

根据高超声速滑翔飞行器的任务和特点,并考虑一阶执行器动态,建立了面向控制系统设计的飞行器姿态模型.针对模型的结构,结合分散控制和滑模变结构控制的思想设计了再入飞行段的分散鲁棒姿态控制器:采用Tornambe控制方法进行了分散鲁棒滑模面的设计,使得系统能够克服耦合及非匹配不确定性的影响实现性能优良的滑模运动;采用改进的时间次优控制方法实现了二阶滑模变结构控制律的设计,通过在线估计等效控制削弱了抖振.为验证控制器的设计,在Simulink中以某概念高超声速滑翔飞行器为对象,进行了分散鲁棒姿态控制系统和制导系统的联合仿真,仿真结果表明在存在大不确定性的情况下,可以实现对制导指令的鲁棒稳定跟踪.     

基于扰动观测器的指数时变滑模再入姿态控制

针对再入飞行器姿态控制问题,设计了一种全局鲁棒的基于扰动观测器的指数时变滑模姿态控制器,使得在存在匹配模型参数不确定性和外部扰动情况下仍能够实现精确的姿态控制。首先对飞行器模型进行反馈线性化解耦,将俯仰、滚转、偏航通道分解为3个独立的二阶系统。然后以俯仰通道为例,设计指数时变滑模控制器,使得系统具有全局鲁棒性。进一步,为了减小采用饱和函数消除滑模控制抖振而带来的系统跟踪误差,引入扰动观测器,设计了一种基于扰动观测器的指数时变滑模控制系统。最后,以某飞行器为例建立六自由度仿真模型,在考虑大气密度、转动惯量偏差以及外部高频扰动的情况下,验证了加入扰动观测器后对系统性能的提高。     

Neural network-based sliding mode control for atmospheric-actuated spacecraft formation using switching strategy

This paper presents an adaptive neural networks-based control method for spacecraft formation with coupled translational and rotational dynamics using only aerodynamic forces. It is assumed that each spacecraft is equipped with several large flat plates. A coupled orbit-attitude dynamic model is considered based on the specific configuration of atmospheric-based actuators. For this model, a neural network-based adaptive sliding mode controller is implemented, accounting for system uncertainties and external perturbations. To avoid invalidation of the neural networks destroying stability of the system, a switching control strategy is proposed which combines an adaptive neural networks controller dominating in its active region and an adaptive sliding mode controller outside the neural active region. An optimal process is developed to determine the control commands for the plates system. The stability of the closed-loop system is proved by a Lyapunov-based method. Comparative results through numerical simulations illustrate the effectiveness of executing attitude control while maintaining the relative motion, and higher control accuracy can be achieved by using the proposed neural-based switching control scheme than using only adaptive sliding mode controller.