基于RBF神经网络及Luenberger观测器的反演设计

针对高超声速飞行器部分状态发生不可测量问题,提出基于观测器的系统控制器设计。将所设计的被观测系统在某平衡点处线性化,用Luenberger观测器理论设计观测器增益,得到渐近收敛于系统真实状态的状态观测值。采用状态观测器与控制器分开设计的方法,应用反演控制技术,引入指令滤波器,使得伪控制量的导数可以轻易获得,简化了设计。针对系统中存在高频未建模动态,采用RBF神经网络对其进行逼近,以增强系统的跟踪性能。利用Lyapunove稳定性理论保证闭环系统有界且跟踪误差收敛于原点附近的小邻域内。通过在六自由度模型上的仿真,表明了所提方法的可行性与有效性。     

考虑重力影响的柔性关节空间机械臂任务空间神经网络控制

针对柔性关节空间机器人地面模拟及空间应用受到重力或微重力不确定项干扰的问题,提出一种基于奇异摄动的任务空间神经网络自适应控制算法。首先建立了考虑重力影响的柔性关节空间机器人的模型,通过奇异摄动方法将系统降阶处理后,转换到任务空间进行控制器的设计,利用神经网络自适应算法对系统的不确定性进行逼近,并针对逼近误差设计了鲁棒控制器补偿,最后将控制量转换为关节空间的控制力矩。对系统进行了稳定性分析和仿真校验,结果表明,控制器可以解决柔性带来的系统高频谐振和失稳问题,并能有效抵抗系统扰动,具有很好的跟踪性能。     

网络化飞行器执行机构故障自适应容错控制

针对存在随机短时延和外部干扰的网络化飞行器执行机构故障问题,提出了一种自适应容错控制方法。首先利用扩张状态观测器(Extended State Observer, ESO)对系统不确定性进行估计,并构建了自抗扰控制器对不确定性进行补偿。在此基础上,设计了一种基于跟踪误差的自适应容错控制方法。当执行机构发生未知故障后执行机构指令能自适应逼近设计值,使得重构的控制系统精确跟踪参考模型。最后利用Lyapunov函数方法证明了闭环控制系统的有界稳定。数值仿真校验了所提方法的有效性。     

SO(3)上航天器自适应反步姿态跟踪控制

针对刚体航天器姿态跟踪控制问题,提出了一种自适应反步控制方法。首先,考虑模型不确定性和外部干扰影响,通过引入一个非负定的势函数来描述姿态跟踪误差,在特殊正交李群SO(3)上建立描述航天器姿态运动的相对动力学方程,所建立的动力学模型有效地避免了用修正罗德里格参数或四元数描述航天器姿态时引起的奇异和退绕等问题;其次,设计的自适应反步控制器可保证闭环控制系统最终一致有界收敛,并用李亚普诺夫理论严格证明了闭环系统的稳定性;此外,设计的自适应控制律可以有效地处理系统总干扰;最后,针对航天器姿态跟踪控制场景进行数值仿真分析。结果表明:与传统PD控制器相比,所设计的控制器可以有效地提高控制性能。     

带攻角约束的高超声速飞行器自适应反步控制器设计

针对带攻角(AOA)约束的高超声速飞行器控制问题，提出一种基于非对称时变障碍函数的非线性自适应反步控制方法。首先，将飞行器模型化为严反馈形式，以反步法为基础进行控制器设计。然后通过光滑饱和函数对名义攻角指令信号进行限幅，并保证限幅信号的可导性，限幅产生的误差通过设计辅助系统进行补偿。进而使用障碍函数对攻角指令跟踪误差进行非对称时变约束。针对不确定性和干扰，设计新型自适应律对集中干扰上界进行估计并补偿。最终通过Lyapunov理论证明了闭环系统状态量一致最终有界并且攻角始终满足时变约束。仿真结果表明，本文方法能够在满足攻角约束基础上保证良好跟踪性能。     

高超声速飞行器自适应神经网络控制

针对一类高超声速飞行器,在充分考虑其非线性模型包含未建模动态、气动参数变化、弹性形变等产生的未知非线性不确定函数以及外界扰动的情况下,设计了一种基于自适应神经网络的非线性逆控制器。首先,将系统的动态特性分为标称部分和不确定部分,采用非线性逆的思想设计标称部分的控制器,利用神经网络逼近不确定部分,将神经网络的最优权值采用自适应律进行调节,提高神经网络的在线逼近能力。利用改进的变结构控制来消除神经网络逼近误差的影响,最终使跟踪误差收敛为零,并保证闭环系统的信号有界。通过仿真验证了设计方法的正确性。     

考虑特征模型的高超声速飞行器全通道自适应控制

针对高超声速飞行器具有强非线性、高不确定性及强耦合等特点,提出一种基于反馈线性化控制与特征模型自适应控制相结合的姿态控制律设计方法,解决姿态控制系统的非线性耦合与不确定性,保证飞行器控制系统稳定。首先,建立高超声速飞行器全通道非线性耦合的动力学模型。其次,利用反馈线性化控制方法将全通道非线性耦合系统解耦成近似线性系统,并对线性解耦系统设计输出反馈控制律;而对于反馈线性化控制依赖于系统的精确数学模型,并对建模误差和外部干扰敏感的问题,设计基于误差特征模型的自适应控制律,提高系统的适应性;针对原动力学模型,证明闭环控制系统是有界稳定的。最后,通过数学仿真校验了控制律设计的正确性与有效性,仿真结果表明设计的姿态控制系统可以很好地跟踪指令,具有较强的鲁棒稳定性。     

考虑执行机构故障的运载火箭自适应滑模容错控制

针对执行机构故障下的运载火箭姿态指令跟踪问题，在考虑内部未建模动态、外部不确定干扰等因素的影响下，设计了一种基于新型扩张状态观测器(ESO)的自适应滑模容错控制器。首先，基于一种新型级联降阶扩张状态观测器，对系统的未建模动态、外部干扰等不确定性进行估计。在此基础上，结合滑模控制理论，设计了一种固定时间收敛的自适应滑模控制律，能够获得观测器干扰估计误差的上界信息，同时消除滑模控制的抖振现象。通过李雅普诺夫方法证明了闭环系统的稳定性。仿真结果表明，所提出的基于新型扩张状态观测器的自适应滑模容错控制器在执行机构故障情况下仍具有较好的跟踪性能和抗扰能力。     

BTT导弹的自适应滑模反演控制设计

针对具有非匹配不确定性的BTT导弹非线性动力学模型,结合反演控制、自适应控 制和 滑模控制方法,设计了一种新颖的BTT导弹自适应反演滑模控制器。反演设计的每一步中均 采用具有范数型切换函数的连续滑模控制律,并采用自适应算法对不确定性的上界进行估计 。将虚拟控制量的导数作为不确定性处理,利用自适应滑模控制的鲁棒性对其进行补偿,解 决了“计算膨胀”问题,简化了控制系统的设计,并且设计中无需事先已知气动参数摄动 的上界。采用Lyapunov稳定性理论证明了跟踪误差最终有界。仿真结果显示了本文设计方法 的有效性。

     

使用神经元网络的鲁棒自适应倾斜转弯导弹自动驾驶仪设计

本文对于倾斜转弯自动驾驶仪设计，提出了一种基于神经元网络的鲁棒自适应控制方法。对具有Ｓ形隐神经元的前馈神经元网络控制器的设计作了详细分析。在未知所谓最优神经元网络的先验知识时，我们利用了神经元网络的优点和鲁棒自适应理论设计了一个控制器，该设计采用李雅普诺夫理论确定自适应律，并确保闭合回路中有所信号的有界性。无需预先进行离线训练阶段，并且仅使用一个简单的神经元网络。可以证明，跟踪误差收敛于零域。控制     

状态/输入约束下飞-推一体化的保性能安全控制

基于飞行-推力一体化思想提出了一种针对搭载超燃冲压发动机的吸气式高超声速飞行器速度通道的状态/输入约束自适应鲁棒保性能安全控制方案。首先根据超燃冲压发动机的机理分析与计算流体动力模型数据，建立了安全子系统与性能子系统面向控制的仿射非线性模型。之后基于障碍Lyapunov理论与动态面设计方法设计了一套安全子系统状态约束控制器，从理论上保证了飞行器在跟踪指令的全过程中，发动机相关状态不会触碰安全边界，并结合自适应技术与辅助系统提高了该控制系统的鲁棒性。针对性能子系统设计了一套鲁棒自抗扰控制器，达到“保证安全的前提下不折损性能”的目的。仿真结果表明所设计的控制系统可以在保障安全的同时达到预想的性能，并显著放宽了超燃冲压发动机对飞行器飞行姿态的约束，保证了高超声速飞行器的机动灵活性。     

含扩张状态观测器的高超声速飞行器动态面姿态控制

针对高超声速飞行器复杂非线性、高不确定性和强通道耦合等特点,提出了一种飞行器姿态控制的非线性设计方法。根据高超声速飞行器无动力飞行的姿态运动方程组,给出一个可面向姿态控制的非线性设计模型。针对一类非线性系统,提出了一种基于扩张状态观测器（ESO）的动态逆设计方法,并通过动态面控制理论,将其应用于高超声速飞行器的三通道姿态控制中。仿真结果表明,相比基于传统动态逆的动态面控制方案,本文所提出的控制方案可以保证飞行器快速、精确地跟踪角位置指令,并且具备针对系统不确定性的强鲁棒性能。     

考虑约束的高超声速飞行器制导与控制一体化设计

针对高超声速飞行器上升段飞行过程中强耦合、强非线性同时要求满足过程约束的特点，提出了一种结合级联控制方法和控制障碍函数的新型三维制导控制一体化算法。首先通过对速度子系统设计控制障碍函数约束算法来满足飞行器的过程约束要求，然后利用反步法、动态逆控制方法设计其余子系统的控制器，两者共同组成制导控制一体化控制器。考虑到飞行器在上升过程中容易遭遇阵风扰动的问题，设计非线性干扰观测器以增强算法的鲁棒性。最后通过李雅普诺夫函数证明了系统的稳定性，并且通过仿真验证了该新算法能够在满足高超声速飞行器上升段过程约束的同时，实现飞行器的三维跟踪控制。     

高超声速飞行器的抗饱和切换控制

针对高超声速飞行器动力学模型强非线性及飞行过程中系统参数变化剧烈的问题，提出一种根据飞行包线分区并分别建立独立的子系统的切换系统建模方式和抗饱和切换控制方法。通过缩小子系统模型对应的飞行空域，降低系统线性化以及参数变化带来的影响，使得线性控制理论能够应用于高超声速飞行器的控制器设计当中。考虑到飞行过程中可能会遇到的执行器饱和问题，本文在切换系统模型的基础上，为高超声速飞行器设计了抗饱和切换控制器。仿真算例验证了提出的切换系统模型的优越性及抗饱和控制器的有效性。     

基于变增益观测器的高超声速飞行器输出反馈控制

针对吸气式高超声速飞行器飞行控制问题，提出一种基于变增益观测器的双回路非线性输出反馈控制方案。首先，为解决部分状态信号不可直接测量的问题，设计了一种可变增益状态观测器。通过状态变换将飞行器模型变换为双回路形式，并设计自适应的观测器增益系数在保证其稳定性的同时提高鲁棒性。在此基础上，将高超声速飞行器本体模型与所设计的观测器一起构成新的严反馈系统，结合反步法与动态面设计控制器。另外，引入扩张状态观测器补偿系统观测误差及耦合项。利用Lyapunov理论证明了闭环系统的一致有界稳定。最后，在不同情况下的数值仿真校验了所提控制方案在存在较大参数不确定情况下可获得理想的指令跟踪效果。     

高超音速飞机鲁棒自适应控制的研究

由于高超音速飞机自身特有的结构以及飞行时所处的复杂条件，其高度非线性的数学模型往往很难获知，即便是建立的某种数学模型也是极为不准确的，因此许多传统的控制方法已经不再适用。所提出来的高超音速飞机鲁棒自适应控制，依靠在线调参的单隐层神经元来逼近其不确定的数学模型，使得整个控制过程对模型的依赖程度大大降低，除此之外，该控制方法还具有非线性解耦的能力，最后通过对某种高超音速飞机的仿真分析，验证了该方法的控制效用及强鲁棒性能。     

一种高超声速飞行器的鲁棒解耦控制方法

高超飞行器的再入非线性动力学模型具有参数不确定性和外部干扰,针对这种情况基于奇异摄动理论提出了鲁棒内环外环解耦控制方案.控制系统的外环基于自适应模型参考设计简单解析的虚拟控制律,实现二阶模型动态跟踪气流系角,抑制三通道运动耦合和干扰的影响,避免了在线实时求逆计算.强耦合的内环采用动态逆跟踪虚拟的角速度指令,期望动力学采用PI形式抑制干扰和不确定性,并基于模型预测控制策略解决辅助轨迹线性化的时变控制器设计和输入约束,提高内环的鲁棒跟踪性能.最后,通过仿真验证了所提算法的有效性.     

基于特征模型的高超声速飞行器的自适应姿态控制

研究了基于特征模型的自适应控制方法在高超声速飞行器姿态控制中的应用。对一类非线性强耦合以及大范围参数不确定性的类X-20高超声速飞行器无动力滑翔段六自由度动力学模型,建立含耦合的多输入多输出(MIMO)特征模型,并设计基于特征模型的黄金分割控制器。控制律设计中通过对非对角元控制量强制一步滞后,使得各通道控制量可以计算简单。最后通过飞行高度和速度大范围变化的长时间飞行过程中姿态角的跟踪控制仿真,验证了控制器的鲁棒性和适应性。     

高超声速飞行器建模与控制的一体化设计

针对高超声速飞行器纵向模型具有非线性、强耦合及不确定性等特点,提出 高超声速飞行器建模与控制一体化设计方法。该方法首先以具有典型结构的高超声速飞行器 几何外形为研究对象,结合高超声速空气动力学的有关理论,建立飞行器的非线性纵向模型 方程;然后在不同飞行条件下获取多个平衡点,分析飞行的气动特性,进而在每一个平衡点 上设计具有非线性解耦控制能力的控制器,并将得到的多平衡点控制参数结合起来,进行插 值计算,实现多平衡点的连续飞行;最后的仿真结果表明,本文提出的方法是切实可行的。
     

高超声速飞行器制导与控制性能评估方法

针对高超声速飞行器的特点,探讨了高超声速飞行器制导与控制系统性能评估问题。对控制系统性能定性评估原则及需考虑的影响因素进行了描述,建立了较完整的制导与姿态控制性能评估指标体系。根据层次化分析思想,通过定性分析与定量评估相结合,提出了一套适用于高超声速飞行器制导与姿态控制性能评估方法。最后,提出了制导与姿态控制性能综合评估验证系统的框架,为后续仿真验证平台搭建及不同制导姿控方法评估提供了重要依据。