变结构航天器模糊神经网络滑模控制器设计

变结构航天器是目前航天领域的重要发展方向，航天器结构的变化将导致质量分布发生明显变化，这对航天器动力学建模和控制器设计都提出新的问题。针对这种情况，采用混合坐标法和拉格朗日方程建立了航天器刚柔耦合动力学模型，利用几种典型工况的参数近似得到变结构过程中动力学参数的变化规律。设计滑模控制器对航天器变结构过程进行姿态控制，为提高滑模控制器的适应性，设计模糊神经网络（FNN）自适应调节滑模控制器参数，并利用径向基函数（RBF）神经网络逼近动力学模型，得到控制力矩与姿态变化之间的近似关系，用于FNN的优化。通过仿真得到航天器变结构期间无控、滑模控制和模糊神经网络滑模控制的姿态变化，仿真结果对比验证了模糊神经网络滑模控制对于滑模控制的优势，证明了其在变结构航天器姿态控制方面的有效性。     

四旋翼的改进PSO-RBF神经网络自适应滑模控制

针对非线性、强耦合并带有不确定性干扰的四旋翼无人机模型，提出了一种改进粒子群算法-径向基(PSO-RBF)神经网络自适应滑模控制器。在对RBF神经网络自适应滑模控制器进行控制量平滑改进的基础上，利用改进的具有全局寻优能力的PSO算法来调整RBF神经网络的拟合参数，从而进一步提升网络的拟合能力。根据实际四旋翼的模型参数，搭建四旋翼的动力学模型，通过Lyapunov理论验证了系统的稳定性。仿真结果表明：与RBF神经网络自适应滑模控制器和双闭环PID控制器相比，改进PSO-RBF神经网络自适应滑模控制器可以在一个控制周期内寻找到合适的控制量，其调节时间分别提升约50%和75%；改进PSO-RBF神经网络自适应滑模控制器具有轨迹跟踪速度快且准、抗干扰能力强和鲁棒性好的特点。     

一种非仿射高超声速飞行器的智能控制方法

针对非仿射高超声速飞行器控制问题，提出了一种基于强化学习的非线性反步控制方法。首先，基于高超声速飞行器的非仿射模型，设计了基于反步法的鲁棒跟踪控制器；其次，鉴于该控制器的性能和鲁棒性对参数比较敏感，借助深度确定性策略梯度的智能控制方法，对控制器进行了参数在线调整和控制指令补偿；最后，通过理论分析和仿真结果验证了当存在额外扰动和未建模动态时，所提出的智能控制器仍能保证攻角稳健跟踪期望目标。     

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。     

卫星轨迹跟踪控制的参数化方法

 在卫星轨迹控制系统的状态空间模型的基础上,通过分析卫星的轨道动力学方程,给出卫星轨迹跟踪控制问题的数学描述;基于线性系统的特征结构配置和模型参考理论提出一种卫星轨迹跟踪控制的参数化方法,设计系统的反馈镇定控制器和前馈跟踪控制器。分别进行卫星悬停和绕飞两种指令下的仿真。仿真结果表明,提出的控制方案是行之有效的。     

应用于控制力矩陀螺电源模块的线性-非线性协同控制器设计

本文对控制力矩陀螺电源的控制器进行研究,基于对线性控制器及非线性控制器的分析,设计了线性-非线性协同控制器并搭建硬件模型,在电源系统动态调整阶段采用非线性控制器,在稳态阶段采用线性控制器。该方案较单一线性控制器提升了电源系统的动态性能,并保证了系统的稳定性及可靠性。对该鲁棒控制器进行了仿真分析并搭建实物,通过实验验证了相较线性控制器,使用协同控制器的电源模块在控制状态切换时,下冲量与调节时间分别减少了45%及58%,证明了该协同控制器能够有效提升CMG电源系统的动态性能。     

使用动量交换装置的滑模姿态控制

研究一种基于修正罗德里戈参数的考虑执行机构特性的飞行器滑模控制律.建立结合双框架控制力矩陀螺的飞行器姿态动力学模型和基于修正罗德里戈参数的姿态运动学模型;分析模型不确定性以判断其对滑模控制方法的适用性,提出滑动面进而设计相应的滑模控制器,接着结合线性系统理论和李雅普诺夫稳定原理对控制器的参数确定进行了分析;使用蒙特卡罗法数值仿真验证此控制律的效果.结果证明上述控制器可有效完成姿控任务,且控制精确,鲁棒性良好.     

基于深度神经网络的航天器姿态控制系统故障诊断与容错控制研究

针对传统航天姿控系统故障诊断与容错控制诊断精度及控制分配效率较低的问题，提出了一种基于深度神经网络的航天器姿态控制系统故障诊断与容错控制方法。以控制力矩陀螺为执行机构的航天器发生执行机构故障工况时，所提出的方法可保证鲁棒的姿态控制。首先，利用三个异构深度神经网络实现传统容错控制器的故障诊断、姿态控制和力矩分配等功能，建立了全神经网络的智能自适应容错控制器架构。然后，对三个神经网络的网络层数、神经元数目和激活函数等参数进行优化调整，对比分析了神经网络参数对控制器性能的影响。最后，对所提出的新型控制器在控制力矩陀螺发生故障时的控制精度和鲁棒性进行了仿真验证。仿真结果表明，对于具有冗余控制力矩陀螺的航天器，提出的方法不仅能在单一陀螺故障下实现高精度的容错控制，也能在发生多陀螺故障时保证一定的姿态稳定控制。     

基于自适应迭代学习的小行星绕飞容错控制

对于小行星绕飞任务的探测器姿态控制问题,已有方法大都考虑了干扰力矩和参数不确定等因素,而忽视了执行器故障情况。针对执行器故障条件下的小行星探测器姿态控制问题,提出了一种基于自适应迭代学习的容错控制方法。所设计的控制器包括两部分：其一针对执行器故障,设计了自适应迭代学习控制器,采用类滑模的思想和自适应迭代学习算法对控制器参数进行调整,进而补偿执行器故障带来的影响,保证系统在控制输出不足情况下的高精度姿态稳定性;其二针对探测器参量变化、外部环境干扰等不确定情况,设计了基于自适应神经网络的迭代学习控制器,采用径向基函数（RadialBasisFunction,RBF）神经网络对系统非线性部分进行逼近,同时对控制器参数进行自适应迭代学习调整,进而保证系统在不确定情况下的动态性能。数值仿真结果表明该控制器能够有效抑制外部环境干扰和内部参数变化带来的不利影响,在执行器部分失效甚至完全失效故障情况下,仍能保证系统的鲁棒性并实现误差在10^-2数量级内的较高姿态控制精度。     

飞机主动侧杆系统用双三相永磁同步电机的设计与转矩性能分析

针对主动侧杆系统的运行需求，本文设计了一款双三相永磁同步电机，介绍了该种电机的基本结构和优点，分析了极槽配合和裂比两大关键参数的设计方法，研究了在空间限制下电机尺寸设计策略，分析了关键参数对电机性能的影响，对比了参数变化时电机转矩、转矩脉动的变化趋势，研究了电机的优化方向和参数，确定了电机的结构尺寸、绕组分布等参数。通过仿真验证了理论设计的正确性。所设计的电机输出转矩符合设计需求，转距脉动较小，不会为操纵杆手柄带来震荡的问题。电机单余度工作情况下，仍然可以达到额定转距的输出需求，保证了系统的安全性。     

欠驱动航天器滑模速率阻尼控制

针对具有推力器执行机构的航天器,在一轴推力器失效的情况下,设计滑模变结构速率阻尼控制器,证明系统的稳定性;分析控制器的抗干扰能力,给出控制器参数选取的指导原则;通过将惯量积视为外界干扰的方法,解决了非对角惯量阵航天器的欠驱动控制设计问题.从工程实际情况出发,考虑了推力器的开关工作特性、角速度测量幅值受限、外界干扰和非对角惯量阵的影响.最后通过数学仿真验证了控制器的有效性和工程实用性.     

基于自校正模糊神经控制的无刷直流传动系统

提出了一种自校正模糊神经网络控制器(SCFNNC)来实现无刷直流电动机起动、调速、制动等各运行阶段的性能指标.该SCFNNC是采用调整系统增益参数的方法完成较完善的控制规则的.重点研究了系统自校正增益参数的确定方法,模糊控制器的设计,人工神经网络实现模糊控制规则的方法等.自校正增益参数是根据系统对超调量、转速稳态误差、动态速降的期望值来确定的.设计模糊控制器时是根据系统的性能指标,确定出合适的模糊控制规则表,用于训练神经网络.为使系统的性能达到最佳,采用了自校正模糊神经控制、开关控制和比例控制相结合的复合控制方法,通过数学仿真证实配备SCFNNC的系统具有优良的动、静态特性,及较强的鲁棒性.     

五轴电液仿真转台的双马达同步控制

对五轴电液仿真转台的双马达同步驱动问题提出一种低成本方案.设计的控制器包括主免疫控制器与同步补偿器.其中,以主马达动静态性能最佳为设计目标,利用免疫算法的模糊自适应性与鲁棒性,进行了位移、速度与压力三状态主免疫控制器设计,并使其同时输出给主、从马达伺服放大器.在此基础上,以两个马达负载压力状态差值最小为控制目标,仅提取两个马达负载压差传感器的差值,运用同步补偿器对从马达控制回路进行前馈补偿实现双马达同步驱动.与采用两个编码器或两个测速电机检测双马达同步误差的方法相比,该方法成本低且易于工程实现.仿真结果表明,即使转台系统参数发生较大变化,仍可以使两个液压马达保持较小的同步误差.      

航空发动机多变量变增益控制器设计及仿真

针对航空发动机全包线工作下的多变量变增益控制器设计问题,给出了一种改进的埃德蒙德算法（以下简称KQ算法）并进行了仿真应用。首先,阐明了多变量KQ算法的控制原理与优化算法,进而通过闭环期望函数选择、控制器结构选择以及控制器参数优化进行了KQ控制器设计,并针对所设计的KQ控制器,给出了稳定性证明和系统奇异值分析。分析表明所设计KQ控制器能够使系统闭环稳定,且具有满意的低频指令跟踪、干扰抑制能力、传感器噪声的抑制、高频未建模动态的鲁棒稳定性和低频发动机建模误差不敏感等性能,满足发动机控制要求。其次,通过调度变量选择、设计点KQ控制器设计以及采用插值方法的非设计点KQ控制器设计等过程实现某型涡扇发动机的多变量KQ变增益控制器设计研究,并进行仿真验证。仿真结果表明,设计点条件下,当涡轮后温度和增压比参考输入均为阶跃信号时,其被控参数响应速度很快,且上升时间均小于1 s,耦合影响小于6%,设计点KQ控制器满足控制要求;非设计点条件下,利用插值方法建立的KQ变增益控制器具有较好的性能,能够实现该型涡扇发动机全包线控制性能要求。      

组合体航天器姿态的智能自适应控制方法

研究了交会对接后组合体航天器构型变化带来的姿态控制问题,对执行机构在控制量受限时的控制能力进行了分析,应用基于特征模型的智能自适应控制方法,设计了能适用于不同构型的姿态控制器,分别对组合体在直线构型和L构型对接情况下进行了数学仿真,仿真结果验证了智能自适应控制方法可行并且具有一定的优越性。     

柔性关节空间机器人基于柔性补偿的模糊鲁棒滑模控制及柔性振动主动抑制

针对参数不确定的漂浮基柔性关节空间机器人系统,研究了其动力学建模过程、运动控制律设计及柔性振动的主动抑制.利用系统动量、动量矩守恒关系和拉格朗日方程建立了系统的动力学方程.为克服传统奇异摄动法仅适用于关节弱柔性系统这一局限性,设计了柔性补偿项来等效提高空间机器人系统中柔性关节的刚度.在此基础上,利用奇异摄动法将系统分解为相互独立的慢变子系统和快变子系统,并分别进行控制律设计.所设计的慢变子系统模糊鲁棒滑模控制律可补偿系统中的不确定参数,减小柔性关节引起的转角传动误差,实现系统期望运动轨迹的渐近跟踪;快变子系统控制律可主动抑制柔性关节引起的系统柔性振动.仿真实验结果证明了该混合控制律的有效性.      

太阳帆板驱动机构微振动建模及摩擦补偿研究

从太阳帆板驱动机构（SADA）微振动产生机理出发,考虑电机谐波力矩和导电环摩擦力矩对电机输出力矩的影响,建立以永磁同步电机（PMSM）为驱动源的闭环SADA模型及其与挠性负载耦合的动力学方程.通过拟合电机低速运行时导电环摩擦力矩随转速的变化曲线,利用非线性最小二乘法辨识摩擦模型静态参数,并在电机闭环反馈调节机制中引入摩擦补偿环节.通过对比和分析摩擦补偿前后电机控制量以及帆板转速输出的变化,仿真结果表明摩擦补偿在一定程度上消除了摩擦对SADA低速运行性能的影响,为降低SADA对超静卫星平台和高性能载荷的影响以及展开对其微振动优化和抑制提供依据.     

泵控并联变量马达速度系统复合控制策略

针对泵控并联变量马达速度系统中的流量自适应分配特性和相乘非线性环节,提出了分别通过变量泵实现系统压力控制和变量马达实现所驱动轴的转速控制的复合控制架构.针对泵控压力系统和变量马达调速系统分别推导了二阶线性化模型.为实现系统压力动态调节,提出了期望压力规划方法,并设计了滑模控制器.通过在变量马达调速PID(Proportion Integration Differentiation)控制器引入扰动观测器,抑制了非线性扰动和未知负载扰动,提高了波动压力下的稳态精度.结合双轴驱动车辆行走驱动转速系统设计了复合控制器,仿真结果确认了所提出的复合控制策略的有效性.