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。     

考虑进气约束的高超声速飞行器预定性能控制

针对高超声速飞行器跟踪误差瞬态性能约束与发动机进气条件约束问题,提出约束预定性能控制方案。首先,设计新型设定时间性能函数用于限定跟踪误差的瞬态与稳态性能。相比传统方法,新型方案可保证性能函数在设定时刻精确收敛至稳态值,同时可灵活调整函数初始收敛速率,避免控制饱和。其次,将速度与高度受约束跟踪误差进行无约束转换,通过控制转化误差有界满足原始跟踪误差的预定性能约束。在高度子系统中,通过结合预定性能控制限定攻角变化范围,能够满足发动机进气需求。最后,以考虑参数摄动的吸气式高超声速飞行器为对象执行对比仿真,结果表明所提方法能够有效满足跟踪误差的性能约束与发动机进气约束。     

一种新的干扰力矩补偿方法在测试转台中的应用

为提高转台位置跟踪精度,提出了一种新的复合控制方法:电机中摩擦模型采用摩擦参数为非一致性变化的LuGre动态模型。控制器采用参数自适应律和CMAC神经网络来估计未知LuGre模型参数和辨识位置周期摩擦扰动并给与补偿。该方法保证了闭环系统全局稳定性和对期望位置信号的渐进跟踪,提高了转台位置跟踪精度。     

基于高增益观测器的四旋翼无人机轨迹跟踪控制

为了实现四旋翼无人机对给定姿态的快速跟踪,基于Terminal滑模控制方法设计了一种四旋翼无人机的姿态控制器,在设计滑模面时引入非线性函数来保证跟踪误差在有限时间内收敛。考虑在线速度未知的情况下,通过设计高增益观测器来对无人机速度进行观测,并利用所观测的信号设计位置控制器。最后利用Lyapunov理论证明了系统的稳定性。仿真结果表明,四旋翼无人机在线速度不可测的情况下,仍可进行轨迹跟踪控制。     

基于时标分解的弹性高超声速飞行器智能控制

考虑弹性高超声速飞行器纵向动力学模型，提出了一种基于时标分解的智能控制方法。考虑刚体状态和弹性模态具有不同的时标特性，采用奇异摄动理论进行快慢时标分解，将模型转换为刚体慢变子系统和弹性快变子系统。针对刚体子系统考虑动力学不确定，基于平行估计模型构造表征不确定逼近效果的预测误差，结合跟踪误差给出复合学习控制策略。针对弹性子系统设计自适应滑模控制稳定弹性模态。通过李雅普诺夫稳定性分析可证系统状态一致终值有界。仿真表明所提出的控制方法能够实现刚弹模态的稳定收敛，且具有更高的跟踪精度、更好的学习性能和更快的收敛速度。     

基于迭代学习控制的转台位置相关扰动抑制

针对高精度转台恒速工作状态时存在的位置相关周期非线性扰动,提出了一种闭环迭代学习算法。当系统存在初态偏差时,该算法能够保证给定频率范围内的跟踪误差是一致有界的。并对跟踪精度进行了分析。仿真结果表明该方法对位置相关周期非线性扰动具有很好的抑制性能。     

基于迭代滑模的机械臂控制策略

针对机械臂这类非线性的不确定性系统,基于迭代学习控制与滑模控制策略,提出了一种有效的迭代滑模控制方法。该控制方法通过将滑模控制律引入到迭代学习控制中,并运用Lyapunov理论对控制律进行证明,从而确保系统的稳定性。基于拉格朗日力学法建立动力学模型,得到相对简化的n关节机械臂模型。以一个二关节机械臂为例,通过MATLAB仿真验证所提控制策略可有效提高关节的跟踪速度与跟踪精度,并且在一定程度上可减缓传统滑模控制的抖振现象,与传统迭代学习控制相比,系统具有鲁棒性。物理试验验证了所提控制策略的有效性。     

飞航导弹的地形跟踪控制器设计方法研究

根据奇异摄动理论,采用飞航导弹的分层控制方法,将地形跟踪控制系统分成速度、姿态角和角速度三部分,提出了一种利用动态逆滑模控制进行飞航导弹地形跟踪控制器的设计方法,同时充分考虑了导弹系统中的不确定性误差,保证了系统误差收敛。最后以飞航导弹非线性模型进行了6DOF仿真。从仿真结果可以看出,导弹能够准确跟踪地形轮廓飞行,表明所设计的地形跟踪控制器具有较强的鲁棒性和快速跟踪性。     

基于小波神经网络的自适应飞/推控制系统设计

基于小波神经网络提出了一种H∞自适应控制方法。控制器由等效控制器和H∞控制器两部分组成。用小波神经网络逼近非线性函数,并把逼近误差引入到权值的自适应律中用以改善系统的动态性能。H∞控制器用于减弱外部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,而且使外部干扰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。最后基于所设计的控制方法对新一代歼击机设计了飞/推控制系统,并对飞机作大迎角机动仿真。仿真结果表明所设计的飞/推控制系统是有效的,同时验证了所设计的非线性控制方法是有效性的。      

基于Leader-Follower编队的无人机协同跟踪地面目标制导律设计

对地面目标的自动跟踪是无人机在任务应用阶段需要解决的重要问题之一,多无人机协同跟踪能够提高对目标运动状态的估计精度并降低目标丢失的概率,因而具有重要研究意义。本文提出了一种基于Leader-Follower编队的无人机协同跟踪制导方法,解决了传统Standoff跟踪模式对地面目标的速度范围限制问题。首先,通过控制无人机的航向不断趋近于地面目标牵连跟踪圆切线方向的方法设计了Leader无人机自动跟踪地面目标的制导律并完成了稳定性证明;其次,通过控制Follower无人机的速度和航向角逐渐趋近于Leader无人机速度和航向的协同跟踪策略,分别设计了Follower无人机自动跟踪Leader无人机的制导律和编队相位协同制导律并完成了稳定性证明;最后,分别针对静止目标、匀速直线运动目标和变速运动目标的跟踪问题进行了仿真验证,结果表明所提出的制导方法能够实现对不同运动状态地面目标的自动协同跟踪,并且跟踪性能优于基于李雅普诺夫向量法的制导方法。     

基于CMAC的伺服系统控制研究

针对高精度伺服系统中存在的非线性和各种不确定性因素,提出了基于小脑模型神经网络的复合控制方法,控制器由前馈控制器、比例微分控制器(PD)和小脑模型神经网络控制器(CMAC)构成,该方法在传统的PD+前馈控制方法上加入了CMAC神经网络算法的快速学习,精确逼近的优点,既保证了快速实时跟踪,又进一步提高了跟踪精度。实验结果证明,用CMAC控制方法后系统的跟踪精度比PD＋前馈控制方法提高近一个数量级,同时该方法对摩擦引起的波形畸变有很好的抑制作用,仿真和实验研究表明了该方法的可行性和有效性,并能满足实时性要求,对提高伺服系统的高精度动态跟踪性能有很好的工程参考价值。     

高速开关阀控电液位置伺服系统自适应鲁棒控制

为研究高精度的液压缸位置跟踪控制问题，设计了高速开关阀和换向阀组合控制液压缸的结构方案，并通过实验分析了高速开关阀的静态流量特性。建立了液压缸的连续可微摩擦模型，利用粒子群优化算法对其参数进行辨识。建立了系统的非线性数学模型，基于非连续参数映射和反步法设计了直接自适应鲁棒控制器，通过参数在线自适应调节来更新估计值和鲁棒反馈项支配参数不确定性，实验结果表明:在跟踪幅值为5mm，频率为0.4Hz的正弦信号时，最后一个周期的最大跟踪误差、平均跟踪误差及其标准差分别为0.638、0.25mm和0.405mm，与传统PID控制器相比，控制精度显著提升，旨在为实现高精度的数字阀控位置伺服技术提供有价值的参考。      

Nonlinear controller design for switched reluctance drive systems

A nonlinear speed-loop controller for a switched reluctance motor (SRM) drive system is proposed. The details of the controller design and analysis are discussed. In addition, to extend the controllable speed range, the commutating angle of the drive system is suitably adjusted as the motor speed goes beyond base-speed. By using a 32-bit microprocessor, a fully digital drive system including a digital speed-loop controller and a digital current-loop controller is implemented here. The hardware circuit of the drive system is very simple. The system has satisfactory performance in both the pulsewidth modulated (PWM) region and the single pulse region. The adjustable speed range of the system is from 10 r/min to 3000 r/min. In addition, the proposed drive system performs well in tracking ability, load disturbance rejection capability, and robustness. Several experimental results are presented to validate the theoretic analysis.     

基于Lyapunov函数的永磁同步电机速度控制器设计

传统的PI 速度控制器具有速度超调、动态时间长、跟踪精度低、抗负载转矩扰动能力和恢复能力差等缺点。提出了利用永磁同步电机(PMSM)的运动方程和转矩方程推导出控制系统q轴电流给定量,基于Lyapunov稳定性条件设计出的一种PMSM速度控制器。相比于传统的PI速度控制器,该控制器没有速度超调量、动态时间短、跟踪精度高,抗负载扰动能力和恢复能力有一定的提高。利用 MATLAB/Simulink仿真软件,搭建控制系统模型并进行仿真分析。仿真验证了提出的PMSM速度控制器的有效性,获得了很好的速度控制性能。     

陀螺稳定平台视轴稳定系统自适应模糊PID控制

 在运动载体上的光电跟踪系统中，需要采用建立在陀螺稳定平台上的视轴稳定控制。分析了平台结构和惯性稳定隔离原理。针对系统机械谐振、力矩耦合及电气参数波动等非线性不确定因素的影响，设计了复合自适应模糊PID控制器。引入自适应调整因子进行控制规则和参数的在线修正，采用复合控制克服模糊控制固有的盲区，实现无差调节。在光电跟踪转台上的实验结果显示该方法能够有效地隔离载体扰动，减小扰动造成的误差，保证视轴对目标的准确瞄准，具有快速的动态响应和较强的抗干扰性。     

Design and implementation for a digital synchronous reluctancedrive

A systematic controller design for a synchronous reluctance drive system is presented. This controller consists of two parts: a forward-loop H^∞ controller to improve the transient response, and a load compensator to reduce the load disturbance. Based on a simplified model of the drive system, a control algorithm has been derived. Detailed analysis of the characteristics of the closed-loop system is presented. The effects of the parameter variations are also studied. A digital signal processor, TMS-320-C30, is used to implement the control algorithm. Both the speed control and the position control of the drive system can be implemented by using the proposed control method. Furthermore, all the control loops are executed by the digital signal processor. The system, as a result, is very flexible. The whole drive system performs well although its hardware is very simple. For speed control, the system can be operated at a speed as low as 1 r/min. For position control, the system can accurately control a one-axis table. In addition, the system also has good position tracking ability. Several experimental waveforms validate the simulated results     

飞机纵向非线性系统的鲁棒输出跟踪控制器设计

研究了单输入单输出非线性不确定系统的鲁棒输出跟踪控制。在标称系统可输入/输出线性化、不确定性项有界且满足广义匹配条件的情况下,可得到系统的高增益鲁棒输出跟踪控制器。鲁棒控制器仅依赖于设计参数和不确定性的界。将该方法应用于飞机纵向高阶非线性动态的控制器设计,并进行了数字仿真。结果表明了该方法的有效性。     

直线电机位置伺服系统的增强复合非线性控制

针对高性能机电系统中常用的直线伺服电机,设计了一个能实现快速与准确的定点运动的位置控制器。控制器采用线性控制律与平滑非线性控制律相结合的方案,并利用一个降阶线性状态观测器对电机运动速度(未量测)加以估计。为了消除未知扰动带来的稳态误差,控制律中嵌入了积分控制作用。整个控制律采用全参数化设计,可实现动态增益控制,方便了在线参数整定与性能优化。控制方案应用于一个实际的永磁直线电机位置伺服系统,基于TMS320F28335 DSC进行了试验测试,结果表明系统能对各目标位置进行准确的跟踪,且具有理想的瞬态性能。     

Quantitative speed control for SRM drive using fuzzy adapted inverse model

Quantitative and robust speed control for a switched reluctance motor (SRM) drive is considered to be rather difficult and challenging owing to its highly nonlinear dynamic behavior. A speed control scheme having two-degree-of-freedom (2DOF) structure is developed here to improve the speed dynamic response of an SRM drive. In the proposed control scheme, the feedback controller is quantitatively designed to meet the desired regulation control requirements first. Then a reference model and a command feedforward controller based on an inverse plant model are employed to yield the desired tracking response at nominal case. As the variations of system parameters and operating conditions occur, the prescribed control specifications may not be satisfied any more. To improve this, the inverse model is adaptively tuned by a fuzzy control scheme so that the model-following tracking error is significantly reduced. In addition, a simple disturbance cancellation robust controller is added to improve the tracking and regulation control performances further.