基于终端滑模和神经网络的多目标姿态跟踪鲁棒控制

研究了航天器编队飞行多目标姿态跟踪的鲁棒控制问题.主航天器由中心刚体和一个快速机动天线组成,星载相机跟踪某一特定目标,同时天线与从航天器保持通信.在考虑模型不确定性和外部干扰情况下,基于非奇异终端滑模技术和RBF神经网络,设计了多目标姿态跟踪鲁棒控制器.鲁棒控制器由RBF神经网络和一个自适应控制器组成.自适应控制器用于抵消神经网络的逼近误差和实现期望的控制性能. RBF神经网络用于逼近模型不确定部分与外部干扰力矩,并且根据非奇异终端滑模的有限时间收敛属性,提出了一种RBF网络的在线学习算法,提高了RBF网络的逼近效率.应用Lyapunov稳定性理论,证明了闭环系统稳定性.数值仿真结果表明所设计的控制器对外部干扰与模型不确定具有良好的鲁棒性.     

基于终端滑模和神经网络的多目标姿态跟踪鲁棒控制#br#

研究了航天器编队飞行多目标姿态跟踪的鲁棒控制问题.主航天器由中心刚体和一个快速机动天线组成,星载相机跟踪某一特定目标,同时天线与从航天器保持通信.在考虑模型不确定性和外部干扰情况下,基于非奇异终端滑模技术和RBF神经网络,设计了多目标姿态跟踪鲁棒控制器.鲁棒控制器由RBF神经网络和一个自适应控制器组成.自适应控制器用于抵消神经网络的逼近误差和实现期望的控制性能.RBF神经网络用于逼近模型不确定部分与外部干扰力矩,并且根据非奇异终端滑模的有限时间收敛属性,提出了一种RBF网络的在线学习算法,提高了RBF网络的逼近效率.应用Lyapunov稳定性理论,证明了闭环系统稳定性.数值仿真结果表明所设计的控制器对外部干扰与模型不确定具有良好的鲁棒性.     

基于神经网络的电液转台非线性积分滑模控制

针对高精度电液飞行仿真转台具有高度非线性、参数不确定和不确定非线性等特点,提出了一种基于RBF（Radial Basis Function）神经网络的非线性积分滑模鲁棒控制方法.采用自适应RBF神经网络对该系统存在的参数不确定性和不确定非线性进行补偿,从而降低滑模控制器对切换项的增益的需求,进而减小系统抖振幅值.积分滑模面的设计能消除外部干扰对系统带来的稳态误差.根据积分滑模变结构控制器的特点,将控制律分为等效控制律和到达控制律.等效控制律使系统运动于滑模面附近,到达控制律可使处于状态空间内任意初始位置的系统趋近于滑模面,并进一步通过Lyapunov方法证明了系统的渐近稳定性.实验结果表明,所提出的非线性控制器不仅能满足电液转台的高精度跟踪性能的要求,且对参数不确定性和不确定非线性具有一定的鲁棒性.     

基于RBF网络的导弹滑模动态逆控制律设计

讨论了一种基于径向基函数(RBF,Radial Basic Function)神经网络的导弹滑模动态逆控制律.导弹的基本控制律采用动态逆方法设计,对慢回路设计神经网络滑模控制器以补偿整个控制系统的不确定性.即用RBF神经网络逼近导弹慢模态不确定性的数学模型,并将逼近误差引入到网络权值的调节律以改善系统的动态性能;滑模控制器用于减弱模型不确定性及神经网络的逼近误差对跟踪的影响.所设计的控制器不仅保证了闭环系统的稳定性,而且使模型不确定性及神经网络的逼近误差对跟踪的影响减小到给定的性能指标.最后通过仿真分析,验证了该方法的有效性.      

基于切换系统的变体飞行器鲁棒自适应控制

针对变体飞行器变形过程的控制问题,将切换系统理论与多变量自适应控制理论相结合,提出了一种基于切换系统的鲁棒自适应控制器设计方法。首先,建立了变体飞行器纵向短周期线性切换模型,描述了飞行器的整个变形过程;然后,设计了一种改进的鲁棒自适应控制律,抑制了各类干扰和不确定性对系统的影响,实现了切换系统对参考模型的良好跟踪;最后,提出了一种基于模型依赖驻留时间（MDDT）的切换控制律,保证了变体飞行器在变形切换过程中的稳定性,利用Lyapunov函数方法证明了本文方法最终一致有界。仿真验证表明,在存在外部干扰和各类不确定性的情况下,本文方法能保证飞行器在变形过程中精确跟踪参考模型,且具有较好的抗干扰能力。      

RLV再入神经网络自适应姿态控制器设计

可重复使用运载器（RLV）大包线再入过程中,广泛存在模型不确定与外界干扰,会给姿态控制器的设计带来不利影响,为此提出了一种神经网络自适应控制器设计方案。基于时标分离原理设计了快、慢双回路控制结构。在此基础上设计了径向基神经网络（RBFNN）自适应律,用于在线估计模型不确定和外界干扰力矩,并在控制器中进行补偿。仿真验证表明,RBFNN 自适应控制器能良好地完成姿态跟踪控制,有效地抑制干扰力矩对姿态控制的影响。自适应律能够在线估计真实的飞行器动态和外界干扰力矩,控制器具有抗扰动能力。     

绕飞慢旋目标参数自适应积分滑模控制

针对满足一定条件的一类不确定部分上界不确知的系统,提出了一种参数自适应积分滑模控制策略.通过在切换函数中引入跟踪误差积分项,消除了传统滑模变结构控制需要被跟踪信号导数已知的假设.同时基于Lyapunov方法引入参数自适应律,使系统能够抑制干扰.采用该控制方法,进行大椭圆轨道慢旋目标同步绕飞跟踪控制器设计.仿真结果表明,该方法具有较强的鲁棒性以及良好的跟踪性能.     

基于动态逆的高超声速飞行器鲁棒自适应控制

针对高超声速飞行器运动学模型具有高度非线性、多变量耦合及参数不确定等特点,提出了一种基于非线性动态逆的控制系统鲁棒自适应控制器设计方法.该方法将飞行器的运动方程分成速度子系统和高度子系统,利用控制输入的功能分配,并结合虚拟控制指令设计与非线性动态逆技术,实现速度和高度的稳定跟踪.为消除系统中模型不确定性和外界干扰的影响,采用鲁棒自适应滑模控制策略进行补偿.仿真结果表明:所提出的控制器设计方法不仅满足飞行器速度与高度跟踪性能的要求,且对模型不确定性和外干扰具有一定的鲁棒性.      

Adaptive fuzzy neural network control for a space manipulator in the presence of output constraints and input nonlinearities

Space manipulator is considered as one of the most promising technologies for future space activities owing to its important role in various on-orbit serving missions. In this paper, a novel adaptive fuzzy neural network (FNN) control scheme is proposed for the trajectory tracking control of an attitude-controlled free-flying space manipulator in the presence of output constraints and input nonlinearities. The parametric uncertainties and external disturbances are also taken into the consideration. First, a model-based controller is designed by using the barrier Lyapunov function (BLF) to prevent the position tracking errors from violating the predefined output constraints. Then, an adaptive FNN controller is designed by using two FNNs to compensate for the lumped uncertainties and input nonlinearities, respectively. Rigorous theoretical analysis for the semiglobal uniform ultimate boundedness of the whole closed-loop system is provided. The proposed adaptive FNN controller can guarantee the position and velocity tracking errors converge to the small neighborhoods about zero, while ensuring the position tracking errors within the output constraints even in the presence of input nonlinearities. To the best of the authors’ knowledge, there are relatively few existing controllers can achieve such excellent control performance in the same conditions. Numerical simulations illustrate the effectiveness and superiority of the proposed control scheme.     

基于干扰补偿的导弹增量式动态逆容错控制方法

针对导弹飞控系统存在外部干扰、执行机构故障等问题,本文运用一种鲁棒增量式动态逆被动容错控制方法,以避免主动故障诊断带来的计算效率问题,同时实现飞行姿态的可靠安全控制。针对外部干扰及执行机构故障等控制系统不确定性,建立导弹三通道姿态控制模型,基于干扰观测器对不确定性进行估计与补偿设计终端滑模控制律。为进一步增强导弹姿态控制系统的鲁棒性,给出导弹增量式动态逆容错控制律,结合终端滑模控制设计干扰补偿的增量式动态逆终端滑模控制律,并对系统残差进行分析比较。某典型全弹道姿态跟踪任务仿真表明,该方法在故障未知的情况下仍然保持姿态跟踪特性与容错能力,实现导弹姿态鲁棒精准快速控制。     

多机械臂的分布式自适应迭代学习控制

针对拓扑结构为无向连通的多机械臂系统,提出了一种自适应与迭代学习相结合的分布式控制协议来实现整个系统对给定期望参考轨迹的一致性跟踪.通过引入一个适当的自适应迭代学习参数,所提自适应迭代学习控制协议能够克服机械臂系统中的干扰和模型不确定性,并且每个机械臂的自适应迭代学习控制(AILC)律仅需要利用其与邻居机械臂的相对交互信息.进一步,在只有一部分机械臂具有期望参考轨迹信息的前提下,该控制协议可以实现整个系统对期望参考轨迹的跟踪,同时能够保证轨迹跟踪误差与控制输入的有界性.此外,利用李亚普诺夫分析方法证实了所得结论的正确性,并且通过一个实例验证了所提自适应迭代学习控制协议的有效性.      

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。     

转动惯量存在不确定性的挠性航天器动态自适应滑模姿态控制

针对存在转动惯量不确定性和外部干扰的挠性航天器,首先构造了一个部分状态观测器估计挠性模态,然后设计自适应律对转动惯量不确定性和外部干扰组成的函数的上界进行估计。最后,在设计的观测器和自适应律的基础上,建立了挠性航天器的基于部分状态观测器的自适应滑模姿态稳定控制律。采用Lyapunov方法证明了在挠性航天器存在转动惯量不确定性和外部干扰时, 所设计的自适应滑模姿态控制律能使闭环航天器姿态系统稳定。最后, 通过数值仿真例子验证了所提出方法的有效性。     

考虑失效性故障的火星探测器进入段姿态容错控制

火星进入过程中的故障和外部干扰不可避免地降低了火星进入制导和控制算法的性能。利用反步法设计了一种对转动惯量信息变化不敏感的火星进入姿态容错控制算法。首先,将虚拟控制律的微分量视作干扰量,利用自适应技术对其进行补偿,避免了传统反步法微分爆炸的缺陷。同时,控制设计过程中显式地引入了饱和函数,保证了在存在输入饱和的情况下,控制律仍然能使得探测器姿态保持稳定。最后,以“火星科学实验室”探测器为模型进行了数值仿真验证,结果表明该控制律在存在输入饱和约束、转动惯量不确定性、执行机构部分失效甚至完全失效的工况下,仍然能够完成对姿态的精准跟踪。     

基于神经网络的自由漂浮空间机械臂 自适应鲁棒控制

针对自由漂浮空间机械臂动力学模型难以精确获得,且无法表达为关于未知参数的线性形式问题,提出基于自适应神经网络的鲁棒控制方法.对于不确定性空间机械臂系统模型中存在的未知不确定部分,利用神经网络的万能逼近特性,设计神经网络控制器来补偿未知模型,避免传统控制中的保守上界估计;采用泰勒线性化技术将神经网络隐含层中的高斯函数线性化,设计包括网络权值、高斯中心及宽度在内的网络全参数自适应学习律,实现在线实时调整,提高控制精度;设计鲁棒自适应控制器来抑制外界扰动,并补偿逼近误差,提高系统鲁棒性;基于Lyapunov理论证明闭环系统的一致最终有界（UUB）.仿真试验表明所提控制方法能够获得较好控制效果,对空间机械臂控制具有一定工程应用价值.     

刚体航天器大角度姿态机动控制算法

针对刚体航天器在参数不确定及环境扰动情况下的大角度姿态机动问题,提出一种自适应离散变结构姿态控制算法.建立包含航天器姿态运动学及动力学的仿射模型,并精确反馈线性化解耦;对得到的各线性动态方程离散化处理,由离散指数趋近律推导了参数化的离散变结构姿态控制律.最后基于Lyapunov稳定性理论设计了控制参数的自适应更新律,有效克服了模型中的各时变项及干扰项影响.仿真结果表明,该算法可有效减小干扰引起的姿态指令角跟踪偏差,确保了大角度姿态机动控制的精确性与鲁棒性,并且消除了常规变结构控制的抖振现象.