柔性关节空间机械臂的自适应滑模控制

探究一类时滞柔性关节空间机械臂鲁棒自适应滑模控制问题。针对该种空间机械臂具有强非线性特点，同时考虑系统的未建模动态与扰动以及时滞影响，提出一种新的鲁棒自适应滑模控制器。基于Lyapunov-Krasovskii泛函和线性矩阵不等式等凸优化方法，给出滑动模态的鲁棒渐近稳定条件，并证明系统状态在有限时间内到达滑模面。最后，三组仿真校验表明了所设计的控制器可行。     

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。     

小卫星的鲁棒自适应姿态控制

对于中低轨道的小卫星而言，设计能克服参数不确定性及非参数不确定性影响的鲁棒自适应控制器具有重要的工程意义和理论价值。考虑存在参数不确定性及非参数不确定性，分析了小卫星的姿态动力学及运动学方程，设计出了一种鲁棒自适应控制器，证明了该控制器可以保证控制系统全局一致最终有界稳定。仿真结果验证了该控制器的有效性。     

接近和跟踪非合作机动目标的非线性最优控制

航天器在实施对空间非合作目标的近程操作任务中,需要接近目标并保持在目标附近的特定方位,对目标指定部位随动跟踪和观测。针对非合作机动目标的接近和视线跟踪的六自由度控制问题,根据视线坐标系下的相对轨道方程和体坐标系下的相对误差四元数姿态方程,建立了航天器间近距离相对运动的轨道和姿态联合控制模型。考虑模型的非线性、时变性和计算的快速性,采用θ-D控制方法进行接近和视线跟踪的轨道和姿态联合控制。为了减小跟踪同时存在轨道和姿态机动的非合作目标的控制误差,应用Lyapunov最小-最大定理设计了θ-D修正控制器,改善非合作目标同时进行姿态和轨道机动时的控制性能。仿真验证了模型的正确性和控制器良好的跟踪性能。     

输入饱和约束下导弹自动驾驶仪鲁棒最优自适应控制

针对遭受外部扰动和输入饱和约束条件下的导弹自动驾驶仪系统,研究其鲁棒最优控制问题。首先,引入光滑函数处理输入饱和约束,并设计超螺旋干扰观测器实现对外部扰动的实时估计;然后,结合滑模控制理论,设计基于观测器的自适应滑模控制策略;接着,针对等效滑动模态系统,引入自适应动态规划算法构造评价网络求解哈密顿-雅可比-贝尔曼(HJB)方程,设计新的更新律在线学习最优控制策略使得系统稳定的同时满足预设的性能指标;最后,导弹自动驾驶仪系统的仿真结果表明了算法的有效性。     

柔性卫星姿态稳定鲁棒变结构控制器设计

根据实际三轴稳定卫星姿态稳定,模型参数存在不确定性(转动惯量),以及未知干扰力矩,设计了一种鲁棒变结构控制器,它能确保系统具有全局渐近稳定性,并且系统能在有限的时间内到达滑模面,具有鲁棒到达条件,控制律实现简单。同时采用积分型滑模面,保证系统在到达滑模面后具有给定的良好性能。最后根据某颗公开卫星参数给出了具体的数值算例,数值仿真结果良好。从数值仿真结果来看,控制器在存在较大不确定性情况下(考虑系统转动惯量有5%的不确定性)依然保持良好性能,具有很强的鲁棒稳定性。而采用边界层改进控制器后,有效解决抖振问题,同时控制器的性能基本保持不变,从而说明鲁棒变结构控制器的设计是有效的。     

含不确定性的绳系卫星姿态的鲁棒最优控制

针对绳长变化的旋转二体绳系卫星姿态跟踪控制问题,提出了一种分布式鲁棒最优控制方法。首先针对单体绳系卫星姿态模型,在假设模型精确和不存在干扰的条件下,设计基于HamiltonJacobiBellman方程的最优控制器;进一步考虑到实际系统存在参数不确定性和干扰,采用自适应方法和鲁棒误差积分方法隐式学习参数不确定性和有界干扰,与最优控制器结合设计鲁棒最优控制器,并应用Lyapunov稳定性定理证明其闭环系统的渐近稳定性。其次,根据绳系卫星系统的运动同步性,将单体绳系卫星姿态控制器设计扩展至二体绳系卫星系统,设计二体绳系卫星姿态系统的分布式鲁棒最优控制器。最后在Matlab/Simulink平台上进行仿真验证,结果表明了所设计控制器的可行性与有效性。     

着陆小行星的滑模变结构控制

针对由于目标小行星的各种物理参数和运动信息不能精确获取而导致着陆小行星的动力学方程中存在不确定项这一问题，设计了一种基于滑模变结构的软着陆小行星的制导控制方案。在考虑安全软着陆约束条件下规划了标称着陆轨迹；通过滑模变结构控制方法设计制导控制律，实现对理想标称轨迹的鲁棒跟踪，从而保证成功着陆小行星；最后通过计算机仿真验证了方案的可行性。     

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。     

基于观测器的鲁棒稳定控制器设计的新方法

本文研究了线性时变不确定系统的鲁棒观测器问题，针对满足匹配条件的系统，给出一种基于现测器的鲁棒稳定控制器设计的新方法。该方法的特点是，在控制器设计阶段利用Ｒｉｃｃａｔｉ方程代替了Ｌｙａｐｕｎｏｖ方程，对于标称非Ｈｕｒｗｉｚｅ系统不需预先设计补偿器。与现有的一些方法相比，按本文方法设计的鲁棒控制器其算法简单且能容许较大的系统不确定性。文中给出的数值例说明了这种方法的有效性。     

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。     

临近空间高超声速飞行器鲁棒自适应控制方法

提出了一种新的将自适应滑模变结构控制与动态逆控制组合的鲁棒自适应的控制方法,用于临近空间高超声速飞行器的再入阶段飞行控制系统设计。用内外环动态逆控制将非线性飞行器对象近似解耦成不确定的3通道一阶线性系统,将所有不确定性转化为匹配的逆误差;由自适应滑模变结构控制给出动态逆的输入信号,消除逆误差的影响,保证对制导指令的鲁棒跟踪。某高超声速飞行器临近空间再入的六自由度仿真结果表明:控制器有较好的鲁棒性和跟踪性能。     

大型挠性航天器的鲁棒模型预测姿态控制

针对大型挠性航天器的三轴姿态控制问题,考虑了控制输入约束,设计了鲁棒模型预测姿态控制器。首先,将模型预测控制应用到不考虑扰动的标称挠性航天器系统中,通过求解优化问题推导预测控制律,从而得到三轴姿态的标称轨迹。然后,为有效处理大型挠性附件振动对中心刚体姿态造成的扰动,针对带有扰动的挠性航天器实际姿态控制系统,设计由最优状态与实际系统状态的误差构成的辅助反馈控制器,使实际系统状态维持在以标称轨迹为中心的“管道”(Tube)不变集内,并驱使实际系统状态到达标称轨迹上,最终沿着标称轨迹到达平衡点。仿真结果表明,在鲁棒模型预测控制的作用下,实现了姿态角的快速精确跟踪,有效地处理了由大挠性附件振动对中心刚体姿态产生的扰动,增强了系统的鲁棒性。     

基于RBF神经网络的导弹鲁棒动态逆控制

讨论了一种基于神经网络的导弹鲁棒动态逆控制方法。导弹的基本控制律采用动态逆方设计,针对存在动态逆误差的慢回路设计神经网络鲁棒逆控制器。用RBF神经网络逼近导弹慢模态数学模型,并把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;鲁棒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精度的影响。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精度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。
     

对失控翻滚目标逼近的神经网络自适应滑模控制

针对失控航天器在空间中自由翻滚的情况，研究追踪器对失控翻滚目标逼近的位置和姿态六自由度耦合控制问题。建立追踪器与目标器相对运动的姿轨一体化动力学模型，设计追踪器逼近过程的标称轨迹和标称姿态。综合考虑系统不确定性和外部干扰，设计无抖振的神经网络自适应滑模控制器。将滑模控制与神经网络逼近相结合，采用径向基函数(RBF)神经网络对系统未知部分进行自适应逼近。由Lyapunov方法导出神经网络自适应律，通过自适应权重的调节保证整个闭环系统的稳定性。数值模拟实例说明了所设计的标称轨迹和标称姿态的合理性，同时验证了神经网络自适应滑模控制器的有效性。     

飞行器再入段最优自适应积分滑模姿态控制

针对飞行器再入段的姿态跟踪控制问题,提出了一种最优自适应积分滑模控制(Optimal Adaptive Integral Sliding Mode Control, OAISMC)方法。首先针对飞行器的标称模型设计了基于状态相依黎卡提方程(State Dependent Riccati Equation, SDRE)的姿态控制器,使标称系统的性能满足提出的最优指标。然后,考虑系统的不确定性和外部干扰,在SDRE标称控制器的基础上设计积分滑模姿态控制方法,使系统在满足性能指标要求的同时,对不确定性和干扰具有鲁棒性。进一步采用自适应方法调整切换增益,避免了对复合干扰上界的先验要求,并引入滑模干扰观测器提高系统的性能。最后,仿真结果表明,在考虑外部干扰以及气动系数和大气密度摄动的情况下,本文设计的控制方法不仅能够实现姿态跟踪、满足设计的性能指标,而且具有较好的鲁棒性。     

航天器椭圆轨道自主交会的鲁棒滑模控制

提出了一种在缺少绝对轨道信息时的航天器椭圆轨道自主交会方法。用Lawden方程描述椭圆轨道的两星相对运动关系,将方程中的时变参数单独归类。在时变参数无法获知时,视其为不确定量,构成不确定系统。用不确定系统的鲁棒滑模控制方法设计了椭圆轨道自主交会的控制律,并证明了不确定系统为渐进稳定。仿真结果表明:在仅有相对状态信息条件下,设计的控制律能实现椭圆轨道航天器的自主交会。     

航天器姿态跟踪系统的非线性鲁棒自适应控制

研究有未知惯量矩阵和干扰力矩的刚体航天器姿态跟踪。对此类多输入多输出、不确定非线性系统,提出了一种非线性鲁棒自适应控制策略,用Lyapunov直接法分析了闭环系统稳定性。理论分析表明,该控制器不仅保证闭环系统一致最终有界稳定,航天器姿态跟踪误差收敛至系统平衡点的一个较小领域,而且使闭环系统对航天器惯量参数有自适应能力,对有界干扰力矩具鲁棒性。仿真结果表明：所设计的非线性鲁棒自适应控制器有效。     

欠驱动航天器编队重构的切换神经网络控制

针对圆轨道欠驱动航天器编队重构问题,将传统的自适应神经网络控制器和自适应滑模控制器相结合,设计了一种切换神经网络控制器,用以跟踪由伪谱法求解得到的航天器编队重构的最优开环控制轨迹。自适应神经网络控制器在活跃区域内工作,利用径向基神经网络(RBFNNs)近似动力学系统中的不确定项,自适应滑模控制器在活跃区域外工作,利用自适应律来估计近似误差上界,并采用李雅普诺夫方法证明了闭环系统稳定性。数值仿真结果表明切换神经网络控制器可在欠驱动条件下实现编队重构,与线性滑模控制器相比,实现了控制器快速、高精度、强鲁棒等控制性能。     

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。