基于特征模型的力矩受限卫星姿态抗饱和设计

针对存在控制力矩饱和约束的卫星姿态跟踪控制问题,提出将黄金分割控制器和基于线性矩阵不等式(LMI)抗饱和设计相结合的控制方法。采用黄金分割控制器作为标称控制器,同时使用特征模型取代原被控对象求解抗饱和补偿器,给出求解抗饱和补偿器凸约束的LMI条件,解决了由于控制输入饱和引起的控制性能下降或系统不稳定问题。通过引入二阶差分方程形式的特征模型,常规基于线性LMI抗饱和设计方法可以扩展到解决一类非线性系统的饱和控制问题中。数值仿真验证了所提出方法对控制力矩受限卫星姿态跟踪控制的有效性和鲁棒性。     

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。     

高超声速飞行器的抗饱和切换控制

针对高超声速飞行器动力学模型强非线性及飞行过程中系统参数变化剧烈的问题，提出一种根据飞行包线分区并分别建立独立的子系统的切换系统建模方式和抗饱和切换控制方法。通过缩小子系统模型对应的飞行空域，降低系统线性化以及参数变化带来的影响，使得线性控制理论能够应用于高超声速飞行器的控制器设计当中。考虑到飞行过程中可能会遇到的执行器饱和问题，本文在切换系统模型的基础上，为高超声速飞行器设计了抗饱和切换控制器。仿真算例验证了提出的切换系统模型的优越性及抗饱和控制器的有效性。     

考虑状态约束的弹性高超声速飞行器自适应饱和容错控制

针对弹性高超声速飞行器跟踪控制问题进行研究，主要考虑状态约束、输入饱和、执行器故障等约束条件。首先，将弹性模态、外界干扰和模型参数不确定性归结为一类带有未知上界的系统干扰。其次，根据被动容错思想，针对速度和高度子系统分别设计抗饱和自适应容错控制器，通过引入双曲正切函数和新型屏障李雅普诺夫函数分别处理了输入饱和与状态约束问题。最后，闭环系统的最终一致有界性采用李雅普诺夫方法证明，并通过仿真验证了所提定理的正确性。     

无速度测量下的航天器安全接近位姿一体化控制

针对考虑位姿耦合的非合作航天器交会对接场景,在没有速度测量情况下为了同时解决安全约束、模型不确定性、执行器故障和输入饱和问题,提出一种基于容积卡尔曼滤波算法(CKF)的自主安全接近方法。首先基于容积卡尔曼滤波器和扩张状态观测器(ESO)分别估计目标航天器的位姿信息和相对速度信息;然后通过将一种新颖的安全包络与人工势函数(APF)结合设计自适应滑模控制器,并设计非奇异辅助系统对执行器故障和输入饱和带来的影响进行集中处理。提出的控制策略在不违反安全约束情况下,能在固定时间内实现位置接近和姿态同步。通过李雅普诺夫方法可以保证闭环系统固定时间稳定。仿真结果表明,所提控制方法具有较高的精度和良好干扰抑制能力。     

基于伺服机构饱和抑制的模糊滑模控制方法

以高超声速飞行器为研究对象,设计了一种模糊变增益滑模姿态控制器。在控制器的设计中,应用动态逆方法对控制对象的俯仰、偏航和滚转通道进行解耦处理。通过滑模变结构控制方法保证被控系统的鲁棒特性。为了抑制伺服机构饱和,基于专家控制经验设计了滑模控制器增益模糊控制规则。通过仿真验证,证明了本文设计的控制方法在高超声速飞行器姿态控制和伺服机构饱和抑制两方面的有效性。     

基于特征模型的火箭发动机伺服控制系统设计

以新型大推力火箭发动机为研究对象,提出了基于特征模型的伺服系统控制器设计方法。首先,介绍了特征建模理论并讨论了特征模型参数范围;其次,采用人工蜂群算法实时估计火箭发动机伺服系统特征模型参数,使其满足特征模型输出与实际系统输出特性等价条件;最后,使用黄金分割自适应控制律保证系统在参数估计过程中的闭环稳定性,同时引入前馈跟踪控制律,逻辑积分控制律和逻辑微分控制律使伺服控制系统快速、精确跟踪线位移指令并改善动态性能。仿真结果表明,设计的火箭发动机伺服控制系统指令跟踪精度高,动态特性良好,鲁棒性强。     

考虑执行器动态补偿的动中通系统非线性鲁棒控制

研究用于移动载体卫星通信的动中通系统的稳定跟踪问题。选取动中通系统的三轴非线性模型为被控对象,较单轴模型更能准确地描述子系统之间的运动学与动力学特性。在执行器动态特性的基础上,设计了一种具有执行器动态补偿的非线性鲁棒控制器。该控制器不仅能够使系统在载体移动过程中隔离载体扰动的影响,精确跟踪目标卫星,而且还进一步解决了执行器动态特性对系统的影响,更符合实际动中通控制系统设计的需要。最后通过三组对比仿真结果验证了所设计控制器在不同扰动条件下的稳定跟踪性能。     

航天器新型非奇异饱和终端滑模姿态控制

针对刚体航天器姿态机动过程中存在的控制饱和与外部干扰问题,提出一类基于新型非奇异饱和终端滑模面的有限时间控制器设计方法。该控制方案不仅保证姿态机动过程的快速性,而且避免了传统的终端滑模面所带来的奇异性问题。此外,本文建议的控制器不仅显式考虑执行器输出力矩的饱和幅值要求,使航天器在饱和幅值的约束下完成姿态控制任务,而且控制器的设计对外部干扰的上界没有任何要求,也无需作任何小角度的假设。进一步的稳定性分析表明,通过引入新型非奇异饱和终端滑模,该控制器使得闭环系统能够快速收敛到滑模面的微小邻域内,继而收敛到平衡点的微小邻域内,并且系统对外部干扰具有较强的鲁棒性。数值仿真校验了该控制器在姿态机动过程中的性能。     

微纳卫星与非合作翻滚目标对接的模型预测控制

针对多约束下微纳卫星与非合作翻滚目标对接过程中的位置跟踪与姿态同步问题，设计了基于模型预测控制(MPC)的对接控制器。首先，考虑动力学耦合问题，建立了六自由度姿轨耦合相对动力学模型。然后，充分考虑了可能存在的实际工程约束，包括输入饱和约束、移动过程中的速度约束、追踪星光学设备视场约束、安全接近走廊约束等，设计了基于MPC的对接控制器，确保精确完成对接操作的同时尽量减少推进剂消耗以获得最优接近轨迹。最后，仿真结果说明了本文所提出控制策略的有效性和鲁棒性，所设计控制器可以在满足多种约束的基础上，实现微纳卫星对非合作翻滚目标的对接，并对干扰具有鲁棒性。     

基于特征模型的高超声速飞行器的自适应姿态控制

研究了基于特征模型的自适应控制方法在高超声速飞行器姿态控制中的应用。对一类非线性强耦合以及大范围参数不确定性的类X-20高超声速飞行器无动力滑翔段六自由度动力学模型,建立含耦合的多输入多输出(MIMO)特征模型,并设计基于特征模型的黄金分割控制器。控制律设计中通过对非对角元控制量强制一步滞后,使得各通道控制量可以计算简单。最后通过飞行高度和速度大范围变化的长时间飞行过程中姿态角的跟踪控制仿真,验证了控制器的鲁棒性和适应性。     

基于特征提取的容错控制及其应用

在黄金分割鲁棒自适应控制器的基础上，设计了一种自适应被动容错控制器，能在线辨识对象特征模型，在线提取系统动态性能特征和故障特征，对控制系统执行机构和测量部件的某些软故障具有被动容错能力。与传统PID控制的对比仿真充分说明了这种控制方案的优越性。     

基于自适应神经网络的柔性关节空间机器人振动抑制控制

针对存在负载变化、建模误差和摩擦干扰的柔性关节空间机器人控制问题,提出了基于奇异摄动的神经网络自适应鲁棒控制方法。首先,通过拉格朗日方程和动量矩守恒定理建立柔性关节漂浮基空间机器人动力学模型;其次,通过奇异摄动理论将动力学模型近似分解表征为刚性的慢变子系统和柔性的快变子系统,针对于慢变子系统,设计基于神经网络补偿的自适应鲁棒控制器;针对于快变子系统,设计柔性补偿器和力矩微分反馈抑制器;最后,基于李雅普诺夫理论证明了控制系统的稳定性。仿真表明:所提出的控制策略是有效的,且在柔性补偿器失效的情况下,采用独立的神经网络自适应鲁棒控制器能够抑制弹性振动,并精确跟踪期望轨迹。     

航天器柔性太阳翼最优PPF主动振动抑制方法

针对采用可变速控制力矩陀螺(VSCMG)进行柔性太阳翼振动抑制问题，提出一种基于求解非光滑 H∞ 综合问题的最优参数正位置反馈(PPF)控制方法。首先，建立考虑VSCMG和柔性太阳翼耦合的振动模型，得到了线性化的约束陀螺柔性板动力学模型，基于同位控制思想推导了以角度陀螺为测量装置的约束陀螺柔性板全阶状态空间模型。针对被控对象特性，确定最优PPF控制器的结构构型和待优化参数。进而，通过对约束陀螺柔性板全阶状态空间模型进行降阶、修正和加权处理，将PPF控制器参数优化问题转化为在PPF控制器构型约束条件下的非光滑H∞综合问题，并应用一阶下降算法进行寻优求解，实现最优PPF控制器的设计。该方法能够实现对各阶陀螺模态的独立控制，在保证快速性和鲁棒性的前提下，实现最优PPF参数的稳定高效求解。仿真结果表明，所提出的最优PPF控制方法能够快速、鲁棒地实现航天器柔性太阳翼的主动振动抑制。     

基于残差反馈控制的自动驾驶仪滚动回路设计研究

为满足战术导弹自动驾驶仪滚动回路面临的抑制严重干扰和稳定滚转姿态的需求,针对常规控制采用折中方法设计存在的问题,对基于残差反馈控制的自动驾驶仪滚动回路设计进行了研究,以解决系统鲁棒性与动态性能的矛盾。用Youla参数法分析标准闭环控制系统,提出针对被控对象发生模型摄动的控制策略:控制器分为两部分,针对无干扰等未建模特性的额定状态控制器和针对外来干扰、内部噪声等未建模特性时的残差信号反馈控制回路,分别保证系统稳定性、动态性能与鲁棒性。给出了自动驾驶仪滚动回路设计。用仿真与滑模变结构控制方法比较,验证了方法的有效性。     

基于神经网络的飞行器抗饱和自适应控制

针对传统自适应控制在飞行器作动器具有幅值饱和与速率饱和的情况下难以实现良好飞行控制的问题,提出了一种基于神经网络与伪控制隔离的飞行器抗饱和自适应控制方法.首先根据模型参考自适应控制理论,结合动态逆与神经网络自适应方法,分析了系统的模型跟踪误差动力特征,并考虑飞行器具有参数不确定和未建模误差等动态逆误差,设计了在线神经网...     

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。     

一种基于滑动库的多模自适应控制方法

针对系统参数跳变时常规自适应控制闭环系统暂态响应差的问题,论文提出了一种基于滑动库的多模自适应控制方法。该控制器由多个参数已知的固定模型,一个自适应模型和一个滑动模型库构成。固定模型由被控对象在特定环境下的特征模型直接映射获得,其参数和其邻域一起覆盖被控对象的参数集;自适应模型对被控对象进行在线参数辨识,其参数被用来动态更新固定模型库;滑动模型库根据当前的工作点从固定模型库中选择离工作点较近的部分模型参与控制,优化控制模型集,减少计算量。仿真实验的结果表明了该方法的有效性。     

航空发动机多变量神经网络自适应控制仿真研究

针对航空发动机是一个具有强非线性、时变不确定性的被控对象,提出了一种基于RBF网络的航空发动机多变量神经网络自适应控制方法,该方法采用RBF网络对发动机非线性模型进行实时辨识,并将系统的灵敏度信息反馈给神经网络控制器,保证了控制器对被控对象的准确控制.通过某涡扇发动机在飞行包线内的数字仿真,结果表明该方法不依赖被控对象的精确模型,有效地实现了对发动机的多变量自适应控制,而且具有较好的动静态性能.     

全系数自适应控制方法对乘性不确定性的鲁棒性

本文研究了全系数自适应控制方法对未建模动态和有界干扰的鲁棒稳定性。证明了存在未建模动态及有界扰动情况下，采用经投影修正的梯度算法估计标称对象，黄金分割自适应控制器仍能稳定标称对象。对含乘性不确定性的线性定常对象，给出了自适应控制系统鲁棒稳定的充分条件。