吸气式高超声速飞行器鲁棒非奇异Terminal滑模反步控制

针对含有参数摄动、外界干扰的吸气式高超声速飞行器弹性模型,设计了一种基于新型非线性干扰观测器的Terminal滑模反步控制器。将考虑弹性模态的飞行器纵向模型表示为严格反馈形式,在传统反步法的基础上采用非奇异快速Terminal滑模控制俯仰角与俯仰角速率,优化了反步法的控制结构,并实现了系统的有限时间收敛。基于跟踪微分器设计了一种新型非线性干扰观测器,并与本文所提滑模反步方法相结合,通过对包括虚拟控制量微分信号在内的不确定性进行估计与补偿,进一步提高了控制器的鲁棒性,同时解决了"微分膨胀"问题。基于Lyapunov稳定性理论证明了系统的跟踪误差于有限时间收敛至零。仿真结果表明,该控制器在存在不确定性的情况下,可以实现对参考输入的稳定跟踪。     

基于反步法的空天飞行器有限时间姿态跟踪控制

针对空天飞行器再入段姿态跟踪控制问题,根据反步法和控制分配技术提出了一种有限时间复合控制策略,处理在未知扰动和参数不确定性情况下RLV进行再入飞行时的姿态镇定问题。首先,根据多时间尺度,将RLV模型分为双回路子系统——姿态角子系统和姿态角速度子系统,并在反步法框架下定义误差向量,结合快速幂次趋近律设计虚拟角速度指令;然后,设计有限时间观测器,补偿包含虚拟指令微分组合的不确定项,并实时反馈给有限时间控制律,避免"参数膨胀";最后,利用分离原理和Lyapunov有限时间稳定性理论,证明了整体系统的收敛性,分析并给出了闭环系统的收敛时间。仿真结果表明了该控制策略的有效性。。     

考虑冲压发动机工作边界的导弹大过载机动反演控制

针对冲压发动机导弹大过载机动控制问题,设计了基于干扰观测器的反演控制器.根据导弹纵向运动方程建立了过载控制和马赫数控制模型,将模型存在的不确定性和扰动视为总干扰,采用扩张状态观测器进行精确估计,然后设计了过载回路和马赫数回路的反演控制器,为避免对控制器中的虚控制量多次求导导致"微分膨胀",采用反正切跟踪微分器对其进行精...     

基于扩张状态观测器的再入弹头控制系统设计

为了提高非自旋再入弹头的变质心控制系统的鲁棒性,采用滑模控制方法设计了变质心控制系统中的控制器。为了使控制系统设计简单,将弹头俯仰通道和偏航通道之间的耦合作用以及外界干扰综合为汇总不确定量,并采用扩张状态观测器进行估计和补偿。扩张状态观测器引入到滑模控制器中,从而发展了一种基于扩张状态观测器的滑模控制器。对弹头的变质心控制系统进行了仿真分析,仿真结果表明,所设计的控制器能够有效地补偿汇总不确定量的影响,使控制系统输出快速而准确地跟踪上指令信号。     

考虑驾驶仪动态性能的指令滤波反演制导律

针对攻击机动目标的制导问题,设计了一种考虑自动驾驶仪性能、输入项约束的指令滤波反演制导律。首先,基于三维空间内弹目相对运动模型,采用反演递推方式设计制导律。针对传统反演控制存在的"微分膨胀"问题,引入指令滤波器对虚拟量进行过滤计算。考虑硬件计算能力的约束,引入自动驾驶仪二阶动力学模型减少控制过程延迟,并利用饱和函数和低通滤波器对输入项进行约束。此外,针对机动目标设计了一种扩张状态观测器来获取其加速度。通过Lyapunov理论证明了所设计闭环制导系统的稳定性。通过仿真实验验证了该制导律相有效性及优越性。     

高超声速飞行器自适应反步控制器设计

针对含有不确定干扰项的吸气式高超声速飞行器模型,分别设计了基于反馈线性化的速度控制器和基于反步法的航迹控制器,以实现对速度和航迹角参考信号的稳定跟踪。通过指令滤波器得到俯仰角的实际跟踪指令及其一阶、二阶微分信号,可直接设计升降舵控制指令,在解决了虚拟控制量求导"复杂性爆炸"问题的同时,减少了反推计算步数,从而达到提高系统动态性能和优化控制器结构的目的。基于LaSalle不变集原理和Lyapunov理论设计的自适应更新律保证了系统的稳定性。仿真结果表明,所设计的控制器在飞行器存在不确定干扰的情况下仍能满足对参考信号跟踪性能的要求。     

基于LESO状态反馈的无人机速度控制

无人机速度回路的控制受外界环境、构型变换等不确定性干扰因素的影响较大,采用基于线性扩张状态观测器（LESO）的自抗扰控制方法能准确估计并补偿不确定性干扰,在观测器的基础上加入状态反馈和指令前馈,能获得良好的稳态、动态品质。性能分析与仿真结果表明,基于LESO状态反馈的无人机速度控制方法具有良好的干扰抑制能力,能够实现对控制指令的精确跟踪。     

考虑多边界状态约束的飞翼布局无人机姿态控制

以大展弦比飞翼布局无人机为研究对象,针对强扰动环境下多边界状态约束时的飞行姿态控制问题,提出一种指令-控制律联合限制的全状态约束控制方法。该控制方法分别独立设计了指令边界限制器、过渡指令产生器和指令跟踪控制器3个部分。首先,基于无人机动力学特性设计的指令边界限制器,利用无人机的各个状态边界来限制姿态控制器的指令,实现了将非受控状态的约束问题转化为受控状态的约束问题;其次,基于"安排过渡过程"的思想并考虑约束限制环节,设计了过渡指令产生器,为无人机在线生成从当前姿态到期望跟踪姿态的过渡指令;最后,基于障碍Lyapunov函数和扩张状态观测器,设计了指令跟踪控制器,使无人机能够克服干扰且快速稳定地跟踪过渡指令。通过采用Lyapunov稳定性理论分析,该控制方法能够保证姿态跟踪误差收敛有界,且始终处于给定区间内部。仿真结果表明,该控制方法能够保证无人机飞行状态在不超出约束边界的同时,实现对姿态指令的准确跟踪。     

基于ESO的六旋翼无人机反演滑模控制器设计

针对六旋翼无人机建模过程中存在非建模动态、飞行过程中存在不确定外界干扰的轨迹跟踪控制问题,设计了一种基于扩张状态观测器的反演滑模控制器。首先,利用扩张状态观测器(ESO)进行扰动项的实时估计和系统状态的在线观测;然后,结合反演和滑模控制理论方法设计控制器,以消除系统不确定性和外界干扰带来的影响,并基于Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统跟踪误差最终有界收敛;最后,通过仿真试验和飞行试验验证了所设计飞行控制算法的有效性。研究结果表明,存在不确定外界干扰的情况下,所设计的方法依然可以实现预定轨迹的稳定跟踪,有效提高了其抗干扰能力。     

圆形轨迹导引下的无人机事件触发抗干扰环绕控制

针对内部不确定性以及外部环境摄动的目标环绕控制问题,在基于反步法的双层制导框架下,利用级联控制思想,提出了一种圆形轨迹导引下的四旋翼无人机事件触发抗扰环绕控制方法。在轨迹回路中,构建了可满足持续激励条件的目标位置估计器,保证仅通过视线方位角就能获取可满足最终一致有界条件的目标估计项。随后,基于目标的位置估计结果,设计了目标环绕控制律生成线速度指令,并通过方向向量场验证了该环绕制导律的有效性,消除了现有李雅普诺夫向量场制导(LVFG)对相对位置和目标速度的依赖。在姿态回路中,通过采用扩张状态观测器(ESO)补偿系统的集总不确定性,设计了基于相对阈值事件触发控制的姿态控制器,在有效降低控制器到执行机构之间信号传输频率的同时,实现了四旋翼无人机对静止/移动目标环绕。然后,借助输入状态稳定性定理证明了系统的稳定性。仿真结果表明,所提控制方案能够实现圆形轨迹导引下四旋翼无人机对静止/移动目标的环绕监视。     

基于预测控制的大迎角控制器设计

针对直接力和气动力复合控制的战术导弹大迎角转弯问题,设计了一种基于预测控制的大迎角控制器。首先建立复合控制导弹控制模型,设计扩张状态观测器实时估计导弹大迎角飞行时的不确定因素;然后利用连续时间非线性预测控制设计大迎角控制器;最后,由迎角指令得到控制量,通过设计的控制分配策略将控制量分配给气动舵和直接力系统。仿真结果表明,所设计的控制器对迎角指令的跟踪效果良好,且对于气动扰动有着良好的鲁棒性,适用于战术导弹大迎角转弯控制。     

基于变增益扩张状态观测器的永磁同步电机转速环自抗扰控制器设计

线性扩张状态观测器(LESO)在观测初始阶段,系统状态量实际值与估计值误差较大。由于LESO高增益的影响,导致LESO在初始时刻的扰动估计输出出现很大的峰值,而且观测器增益越大,峰值现象越严重。针对上述问题,设计了一种变增益扩张状态观测器(TESO),其增益是一个时变函数,在初始时刻为较小的函数值,随着时间逐渐增大,直至趋于一个较大常数。利用李雅普诺夫变换和微分代数谱理论给出了参数整定公式。将线性自抗扰控制器(LADRC)中的扩张状态观测器替换为TESO,并将其应用于永磁同步电机转速控制中,计算机仿真和系统试验验证了该控制器设计的有效性。     

折叠翼飞行器发射段鲁棒非线性控制系统设计

为解决折叠翼飞行器在发射段各项特性变化较大、对飞行控制律鲁棒性要求较高的问题,设计了一种以块控反步法为基础的自适应鲁棒非线性控制器.在发射段动态模型基础上,该控制器采用径向基函数( RBF)神经网络自适应逼近飞行器特性变化时的系统未知不确定性和干扰,通过在虚拟控制律中引入动态面控制技术避免多重微分运算,克服了传统反步法...     

可重复使用飞行器的保性能姿态跟踪控制方法

针对可重复使用飞行器再入姿态跟踪控制问题,在考虑执行器饱和、气动参数摄动和外部扰动的情况下,提出了一种保性能姿态跟踪控制方案。通过构造预设性能函数,使姿态跟踪误差在预先设置的包络内演化,保证了系统的瞬态和稳态性能;其次,借助于高增益扩张状态观测器解决了气动参数摄动和外部扰动的问题;之后,基于反步控制框架,设计了一种低复杂度的输出反馈扰动补偿控制方法,保证跟踪误差的收敛性。与已有方法相比,所设计的方法不包含一些复杂的非线性动力学近似技术,如神经网络等,降低了参数调节的复杂性,且无需对虚拟控制律重复微分,避免了"微分爆炸"问题。同时,Lyapunov稳定性分析表明,该方法能够保证误差变量的预期收敛以及其他闭环系统信号的有界性。最后,通过对比仿真验证了所提方法的有效性及可行性。     

全状态受限的高超声速飞行器的预定性能滤波反步控制

针对气动参数不确定和状态受限的高超声速飞行器的稳定跟踪控制问题，提出基于固定时间干扰观测器的预定性能滤波反步控制策略。首先，在反步控制的每一步中引入障碍Lyapunov函数，保证系统状态满足预先设定的约束要求。其次，设计固定时间干扰观测器对综合不确定进行估计；同时，构造新型的一阶滤波器避免传统反步控制的"计算爆炸"问题。再次，基于Lyapunov稳定性理论证明输出跟踪误差有界且状态满足约束要求。最后，通过对比仿真验证控制策略的有效性。     

基于扩张状态观测器的四旋翼无人机姿态受限控制

针对在参数不确定性和外部干扰影响下的四旋翼无人机姿态受限控制问题,设计了一种基于扩张状态观测器(Extended State Observer,ESO)的四旋翼无人机姿态受限控制方法。首先,基于四旋翼无人机姿态运动模型构造ESO对集中扰动进行在线估计;其次,结合障碍Lyapunov函数设计反步控制器,以克服无人机姿态受限问题;另外,还对所提出的控制策略进行了稳定性分析。最后,通过对比仿真试验验证了该控制方法的有效性和优越性。     

飞翼布局无人机反演自抗扰姿态控制

针对飞翼布局无人机模型强非线性、大不确定性及多变量强耦合等问题,设计了基于块控反演控制技术的姿态控制律,并采用自抗扰控制中的线性扩张状态观测器实现了对模型总不确定性的估计。为解决因阻力方向舵舵效非线性以及舵环节指令跟踪延迟造成控制系统动态性能下降的问题,采用函数拟合法解算阻力方向舵舵偏指令,并利用二阶振荡环节对观测器进行抗时滞处理。仿真结果表明,所设计的姿态控制律能够使飞翼布局无人机准确跟踪姿态指令,并具备较强的鲁棒性与良好的动态性能。     

基于NESO的高超声速拦截弹解耦控制研究

针对高超声速拦截弹姿态控制问题,提出了基于非线性扩张状态观测器(NESO)的解耦控制方法.根据Tornambe的分散鲁棒控制理论,把耦合项和不确定性视为广义不确定项,构造基于NESO的估计和补偿信号并加入到闭环控制律中.理论推导证明了该方法可以保证闭环系统跟踪误差一致有界.在高超声速拦截弹模型上进行了仿真验证,并与传统的分通道反馈控制方法进行对比,结果表明所设计解耦控制方法得到了更好的控制效果,在较大程度上消除了通道耦合和不确定性的影响.     

基于滑模干扰观测器的无人机编队动态面控制

针对采用虚拟结构法无人机编队中的不确定性问题,提出了一种基于滑模干扰观测器的编队控制器设计方案。采用滑模干扰观测器对汇总不确定项进行估计和补偿。在此基础上,采用动态面控制(DSC)算法设计了每架无人机的三个通道的编队控制器,克服了反演控制算法的"微分膨胀"影响。利用Lyapunov稳定性理论分析了控制参数的选取条件,保证了闭环系统是半全局一致最终有界的,且编队跟踪误差最终足够小。以5架小型无人机构成编队为例开展了编队飞行仿真分析。仿真结果表明,基于滑模干扰观测器的动态面控制算法保证了编队控制系统的控制精度和鲁棒性,有效地克服了不确定项的影响。     

基于滑模变结构和扩张状态观测器的电动舵机复合控制方法

为提高电动舵机伺服系统的鲁棒性,同时解决实际工作中电动舵机不确定负载引起的跟踪精度低的问题,提出了一种采用指数趋近率的滑模变结构控制率结合扩张状态观测器对负载扰动进行实时估计的电动舵机的伺服控制方法,给出了控制器设计方法和试验验证。仿真和试验结果表明,与常规的滑模控制器相比,采用扩张状态观测器的变结构控制能有效提高电动舵机的跟踪性能。