多变量线性系统的特征模型及控制方法

对多输入 -多输出高阶线性定常系统从理论上详细推导出了其特征模型 ,并给出了基于特征模型的自适应模糊广义预测控制方案。所建立的特征模型为智能控制器设计和一些高阶对象的低阶控制器设计提供了理论依据 ,特别是为大型空间挠性航天器的控制提供了一种有效的途径。通过对一个航天器控制的仿真研究验证了所给方法的有效性     

三阶时变离散系统的一致渐近稳定性

特征建模的方法为智能控制器设计和一些高阶对象进行低阶控制器设计提供了理论依据，特别是为大型空间挠性航天器的控制提供了一种有效的途径。但是，对于阶次和参数未知的高阶线性定常系统基于特征模型设计的自适应控制方案，其稳定性问题尚未完全解决，这一问题实际上归结为时变离散系统的稳定性问题。对于位置保持或位置跟踪控制，基于特征模型设计的自适应控制方案其稳定性问题即为三阶时变离散系统的稳定性问题，利用Lyapunov直接方法定量地给出了三阶线性时变离散系统和一类非线性三阶时变离散系统一致渐近稳定的判据，从而为基于特征建模设计适当的控制律以满足稳定性的要求提供了理论依据。     

高超声速再入飞行器的特征建模及自适应递推滑模控制

针对高超声速再入飞行器非线性程度高、参数不确定性大、快时变等特点，提出一种基于神经网络特征模型的自适应滑模姿态控制方案。首先，采用现有特征建模方法，将对象模型中的非线性、时变不确定性压缩至特征参量中；进一步，结合模糊神经网络，将快时变特征显式地表征在特征模型中，使得待估计的特征参量具有时不变特性，从而易于其自适应律的设计。然后，在该神经网络特征模型的框架下，设计递推形式的自适应滑模控制律，以进一步提高飞行控制系统的鲁棒性。最后，通过仿真校验了所提出控制方法的正确性和有效性。     

非线性黄金分割自适应控制

针对参数未知，高阶定常线性系统和一类复杂的非线性系统，为设计低阶控制器，并能满足不同系统的过渡过程要求。在线性黄金分割自适应控制方法的基础上，本文提出了一种新的非线性黄金分割自适应控制方法。文章首先简单介绍了被控对象的特征模型，接着重点介绍了这种控制方法的设计原理和特点。当系统能用二阶幔时变差分方程形式的简化特征模型描述时，可以证明由非线性黄金分割自适应控制器组成的闭环系统是稳定的。最后通过典型实例的仿真验证了非线性黄金自适应控制方法的有效性和优越性。     

复杂不确定性下多无人机的抗扰时变编队控制

针对存在不确定非线性动态和外部时变干扰的多无人机系统的时变编队问题，提出了基于扩张状态观测器(ESO)的抗扰编队控制方法。首先建立了分布式ESO来估计多无人机系统的不确定性，基于ESO的输出提出了抗扰编队控制律，并提出一套算法来对控制律进行参数选定。然后，通过分析得到基于该控制律下，多无人机系统实现抗扰时变编队所需要的充要条件，并最终严格证明了在满足编队充要条件和基于提出的控制律下，多无人机系统可以稳定实现抗扰时变编队。最后仿真结果表明理论方法的有效性。     

实现多模型同时镇定的神经网络方法

针对实际系统中经常存在的多模型情况，给出了一种用神经元网络实现多模型同时镇定的设计方法。该方法以经过训练的神经网络控制器代替常规控制器，可同时镇定多个模型。最后，对一个用线性方法不能同时镇定的多模型问题，用神经网络方法实现了其同时镇定。     

巡航段高超声速飞行器的高阶指数时变滑模飞行控制器设计

针对高超声速飞行器的巡航控制存在的不确定气动参数问题,提出了一种具有全局鲁棒性的指数时变滑模控制方法。首先将纵向模型进行精确线性化,提出了一种新的指数时变滑模面,在此基础上设计了一种高阶时变滑模控制律。该控制律使系统相轨迹从初始时刻起始终处于滑动阶段,消除了常规时不变滑模控制的到达阶段,保证了控制过程中对系统参数不确定性的全局鲁棒性。最后,用李亚普诺夫理论证明了该控制律的稳定性。控制律参数采用遗传算法进行优化,优化的指标由系统响应误差的积分和参数违反约束时的惩罚项组成。仿真结果验证了该方法的有效性。     

一类强耦合强不确定性强非线性快时变系统复合控制

分析一类强耦合强不确定性强非线性快时变系统的控制问题。基于系统力学特性和动力学特性，提出一种复合控制方法。该复合控制方法由三个核心模块组成，依次为强耦合强不确定性控制模块、强非线性快时变控制模块、智能调度模块。以某典型强耦合强不确定性强非线性快时变特性飞行器对象为例，给出了采用该复合控制方法的详细设计。最后，在精确的仿真模型基础上，考虑天地不一致性情况，进行了多组仿真分析，仿真结果表明，该方法有效、可靠。     

飞行器姿态的一种鲁棒自适应模糊解耦控制

飞行器姿态系统具有非线性、强耦合、多输入多输出(MIMO)的特点。本文针对飞行器姿态模型的非线性和不确定性，提出鲁棒自适应模糊解耦控制方法，对飞行姿态进行机动控制。首先，设计基于精确反馈线性化的模糊解耦控制环节。针对模糊逼近所带来的误差以及外部干扰项，采用H∞鲁棒补偿控制方法，使误差干扰项对系统的影响最小。为充分利用有限的模糊规则，采用非线性可调参数模糊模型。模糊参数的自适应调节律由李雅普诺夫综合法得到。数学仿真表明，该控制方案对于空间飞行器姿态系统中的非线性和参数不确定性具有较强的适应能力。     

自抗扰控制器在高阶系统中仿真实现

运用2种方法将自抗扰控制器(ADRC)推广到高阶系统中。第1种方法是利用Back-stepping思想,将低阶ADRC串联起来实现对高阶被控对象的控制。另一种方法实现其关键部分:跟踪微分器(TD)、扩展状态观测器(ESO)的高阶设计,结合误差反馈设计组成一个完整的自抗扰控制器。针对具体的高阶对象,在用第一种方法设计的高阶ADRC的作用下,系统带宽2Hz,对扰动的抑制带宽为515Hz;在用第2种方法设计的高阶ADRC的作用下,系统带宽15Hz,对扰动的抑制带宽为45Hz,验证了这2种设计方法的有效性与优越性。     

一种组合自适应模糊控制方法及其在月球探测车上的应用

自适应模糊控制是解决不确知非线性系统问题的一种有效手段。文中以月球探测车的驱动控制为背景,针对这类非线性MIMO系统,提出一种组合自适应模糊控制方法,用于系统模型不能准确获知的情形。在本方法中,控制律由3部分组成:监督控制项、跟踪控制项和补偿控制项。在控制律的设计中,通过自适应项来同时补偿模糊逻辑系统的逼近误差以及外部干扰的影响,且无需假设模糊逻辑系统最小逼近误差的上确界已知。基于Lyapunov方法,证明了闭环系统是全局稳定的,系统输出误差渐近收敛。将该方法应用于月球探测车的驱动控制中,仿真结果表明了方法的有效性。     

近空间高超声速飞行器输入饱和抑制模糊自适应控制

针对近空间高超声速飞行器三通道姿态跟踪控制问题，提出了一种基于输入饱和抑制的非线性模糊自适应滑模控制器。考虑到飞行器模型具有严格反馈形式的特点，以反步法为基础，结合非奇异快速Terminal滑模方法设计控制器。设计了模糊系统估计模型中的干扰项，并通过自适应鲁棒项补偿估计误差，引入非线性增益函数提高控制系统的饱和抑制能力，并基于Lyapunov理论证明了闭环系统的稳定性。最后，通过仿真对比实验验证方法的有效性。仿真结果表明，所设计的控制器能够保证飞行控制系统在存在模型参数不确定性的情况下具有良好的姿态跟踪性能和输入饱和抑制能力。     

特征模型分散式自适应姿态控制在高超声速飞行器中的应用

 针对高超声速飞行器在再入过程中强耦合、大扰动和气动参数大范围变化的问题,基于特征建模的思想,把原非线性动力学方程用一个二阶时变差分方程组形式的特征模型描述,建立了攻角通道独立、 偏航/滚转通道耦合的特征模型,并设计了分散式自适应姿态控制器,给出了稳定性分析和数值仿真。由于基于特征模型设计的控制器组成的闭环系统是一个非常复杂的混合系统,稳定性分析在特征建模理论中一直是一个难点,提出的稳定性分析方法完全解决了此类不含内动态相对阶为二的多输入多输出系统的稳定性问题。     

一类不确定非线性系统的滑模PI混合模糊控制

对于一类具有不确定性扰动的非线性系统，提出了一种结合滑模控制与比例积分控制的模糊逻辑控制器。首先给出该系统稳定的充分条件，分析其稳定性，然后针对一种空间飞行器的非线性动力学模型，通过变换分解成若干个子系统，进而对每个子系统进行分散自适应控制。仿真说明此控制器对具有不确定性干扰的非线性系统有非常理想的控制效果。     

不确定混沌系统的变论域直接自适应模糊滑模控制

提出了一种用于不确定混沌系统的变论域自学习模糊滑模控制方法.引入变论域自适应模糊控制器逼近滑模控制的等效控制,消除因系统不确定性及干扰导致的等效控制无法准确确定,同时使控制器设计不依赖被控对象的精确数学模型.基于李雅普诺夫函数给出规则参数调整的自适应率,并确定滑模切换控制项以保证闭环控制系统的稳定性.根据滑模控制原理给出4条模糊规则以平滑不连续控制,实现高烦抖振削弱.某Lorenz混沌系统控制仿真结果表明:该法对系统参数突变和外部干扰具强鲁棒性,同时削弱了抖振.     

基于干扰补偿的航天器直接自适应模糊控制

带有活动式有效载荷和挠性附件的大型航天器在动力学上具有非线性、大挠性、强耦合等特点,这给控制系统的设计带来了较大难度。其突出特点是要求控制系统在控制量受限的情况下克服各种未知复杂干扰力矩的影响。本文针对这类大型复杂航天器,提出了一种基于直接型自适应模糊逻辑和干扰补偿的控制方法。在控制律的设计中,将自适应模糊系统直接用作系统的主控制律,利用扩张状态观测器对模糊系统的逼近误差和内外干扰力矩进行观测并予以实时补偿。仿真结果表明了方法的有效性。     

空间智能桁架自适应模糊振动控制

研究了一种基于自适应模糊控制器的空间智能桁架振动控制方法。在考虑剩余模态影响的条件下建立了空间智能桁架的独立模态空间振动控制方程,并对自适应模糊控制器作改进,证明了控制系统的稳定性。仿真结果表明:该自适应模糊控制器可有效抑制桁架振动,控制效果明显优于传统模糊控制,同时能抑制控制溢出和观测溢出。