基于滑模微分器的吸气式高超声速飞行器鲁棒反演控制

针对吸气式高超声速飞行器气动\推进\结构弹性耦合运动学模型,提出了一种基于滑模微分器的鲁棒反演控制器设计方法。分别采用反演和动态逆方法设计虚拟控制量和实际控制量。引入滑模微分器来精确估计虚拟控制量的导数,避免了传统反演控制方法"微分项膨胀"问题。基于滑模微分器,设计了一种非线性干扰观测器,可对模型不确定项进行精确估计和补偿,从而增强了控制器的鲁棒性。仿真结果表明,该控制器对模型不确定性和气动弹性影响具有较强的鲁棒性,且能实现对速度指令和高度指令很好的跟踪效果。     

基于复杂干扰估计的高速NSV鲁棒自适应模糊Terminal滑模控制

针对近空间飞行器大包络高动态飞行运动特性,建立了包含复杂干扰的有效动力学系统用以描述运动过程,对系统中由于飞行物理环境产生的复杂干扰,设计了有效估计的非线性干扰观测器,有效保证了观测误差的收敛性能,采用模糊系统逼近由气动、结构变化产生的系统与增益函数不确定项,基于此设计了飞行控制系统的鲁棒自适应模糊Terminal滑模控制方案,利用Lyapunov稳定性原理证明了闭环系统的鲁棒稳定性,控制器有效抑制了不确定项与复杂干扰对系统的影响,实现了NSV复杂环境下高速运动的鲁棒自适应自主控制,仿真研究证明了控制方法的正确性与有效性。
     

导弹纵向机动飞行鲁棒控制

将非线性无源方法,用于导弹纵向机动飞行控制,并通过H_∞控制器补偿系统的不确定性。此方法设计的控制器,能保证系统的鲁棒稳定性。将此方法用于导弹地形跟踪控制,仿真结果表明,此种方法在导弹纵向机动飞行中控制效果较好。     

基于鲁棒滑模观测器的高超声速飞行器双环滑模控制

针对高超声速飞行器非线性动力学系统中存在的高度非线性、多变量耦合及参数不确定等问题,设计了一种基于鲁棒滑模观测器的双环滑模控制方法。该方法首先利用设计的鲁棒滑模观测器在线估计系统的不确定性及未知干扰,在此基础上,通过设计滑模变结构控制器来实现对不确定性的抑制控制,从而实现对制导指令的鲁棒输出跟踪。仿真结果验证了该方法能较理想地估计干扰,保证系统良好的鲁棒性。     

航天器姿态的非线性鲁棒分散控制器设计

研究了具有外部干扰力矩及参数不确定性的航天器姿态控制问题。针对这类多输入-多输出的不确定非线性系统，基于一种非线性鲁棒分散控制理论，设计了结构简单而易于实现的控制器。该控制器中包含的积分环节可以补偿系统的各种未知因素，同时确保恒值调节系统不存在稳态误差。仿真结果表明：所设计的鲁棒分散控制器与非线性动态逆控制器相比，具有更优越的抗干扰能力和对模型不确定的适应能力。即使系统存在外部干扰及模型小确定性，仍可在闭环系统中实现精确的姿态控制。该控制器有效地提高了航天器姿态控制的鲁棒性和适应性。     

控制受限的编队航天器鲁棒自适应控制

研究了考虑控制受限的编队航天器鲁棒自适应轨道跟踪控制问题。针对航天器编队飞行系统中控制受限、外部扰动和模型不确定性的情况,利用反步控制方法和指令滤波设计提出了一种鲁棒自适应控制策略。指令滤波器用于补偿控制受限对于控制器的影响,同时设计了自适应律对未知参数进行估计,并且利用Lyapunov稳定性理论分析了闭环系统的渐近稳定性。和滑模控制等传统鲁棒控制不同,所设计的鲁棒自适应控制器是连续的,更便于航天器编队飞行系统的实现。仿真结果表明所设计的控制器既能实现高精度的编队飞行跟踪控制,又能保证控制受限的要求。     

受细胞膜放电模型启发的航天器姿态鲁棒控制

研究了具有模型参数不确定和受空间环境干扰影响的挠性航天器姿态大角度快速机动快速稳定控制问题,设计了一种受细胞膜放电模型启发的鲁棒姿态控制器。综合考虑挠性航天器的强非线性和强耦合特性,设计了对模型参数和环境干扰具有鲁棒性的姿态机动控制器。为了减小机动中姿态突变激发的挠性附件振动,基于细胞膜放电的动力学模型设计了一种改进的鲁棒控制器。当参数不确定范围和干扰有界时,所提鲁棒控制器可使闭环系统的解最终一致有界。最后,分析了控制器参数对姿态控制性能及所需能量的影响。数值仿真验证了所提鲁棒控制器用于姿态机动控制可以得到良好的效果。     

基于ESO的轨迹线性化控制方法及应用

针对先进气动布局飞行器飞行包线大、非线性不确定性强、耦合严重等问题给飞行控制带来的挑战,提出了一种基于扩张状态观测器(ESO)的轨迹线性化控制方法,给出了控制器的结构和设计方法,并应用于飞行控制律的设计.仿真结果表明,该方法实现了非线性不确定系统的解耦控制,对系统不确定性和外部干扰具有较强的鲁棒性.     

考虑推进和气动弹性影响的高超飞行器的建模与控制

针对高超声速飞行器飞行的速度和高度跨度大、变化快,飞行动力学特性复杂;模型具有非线性,强耦合及不确定性的特点,建立了考虑推进及弹性影响的纵向模型,并提出了纵向模型的鲁棒协调控制器设计方法。该方法在典型高超声速飞行器几何结构基础上,针对机体/发动机一体化设计布局,结合高超声速气动力学和气动弹性有关理论,建立非线性纵向模型;通过分析模型的不确定性来源,对刚体-弹性耦合系统设计了基于线性二次型调节器的隐式模型跟随鲁棒协调控制器,从而保证飞行器在不确定干扰情况下的闭环系统稳定性。仿真结果表明,本方法所设计的控制器在给定的不确定性范围内具有良好的鲁棒性。
     

基于神经网络的RLV再入段有限时间自适应姿态控制

针对可重复使用运载器(RLV)再入段的姿态控制问题,提出了一种基于神经网络的有限时间自适应姿态跟踪控制方法。首先,在传统RLV建模的基础上将模型不确定性、耦合及扰动力矩分离作为复合扰动;然后,利用径向基神经网络(RBFNN)对其在线估计并在标称控制器中进行动态前馈补偿;最后,利用终端吸引子改进控制器实现了对期望状态的有限时间跟踪,并通过引入鲁棒项降低了RBFNN估计误差对控制精度的影响。设计的姿态控制器无需获知精确的气动数据与扰动范围而仅需某飞行状态下的标称值。仿真结果表明提出的控制方法对RLV再入姿态跟踪具有较好的控制效果。