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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。 相似文献
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针对存在未知惯量矩阵和外干扰的刚体航天器姿态跟踪,提出了一种鲁棒自适应控制方法。综合自适应反步法和非线性L2增益干扰抑制方法,用自适应反步法构造系统的Lyapunov函数,获得了具L2增益的鲁棒自适应控制器,以保证姿态跟踪误差系统为一致最终有界稳定,确保估计的航天器惯量参数的有界性,并使从外干扰输入到评价输出的L2增益不大于给定值。仿真结果验证了方法的有效性和可行性。 相似文献
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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。
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飞行器姿态的一种鲁棒自适应模糊解耦控制 总被引:7,自引:1,他引:7
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。 相似文献
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针对存在参数不确定和外部扰动的飞行器切换多胞系统跟踪控制问题,提出了一种基于改进微分器的抗干扰控制方法。该方法将参数不确定和外部扰动带来的影响均视为干扰,提出一种改进微分器实现对干扰的精确光滑估计并设计控制器进行补偿,抑制干扰对系统的影响。与H∞等传统鲁棒方法相比,本文所提方法避免了对不确定满足凸包形式的假设,且在名义情况和不确定情况下均具有良好的性能。结合微分不等式理论和平均驻留时间方法证明了闭环系统的稳定性。为了验证本文所提方法的良好性能,将其应用到一类高超声速飞行器的轨迹跟踪控制问题中,仿真结果表明该方法能够有效抑制干扰,实现对参考信号的精确跟踪。 相似文献
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本文在全系数自适应控制理论基础上,给出了一种实用的黄金分割自适应鲁棒控制器的设计方法及理论分析。对于参数未知、线性定常或慢变的二阶对象,只要参数估计值在一个范围内,该控制器就能保证闭环系统稳定,且系统输出的动态性能较好。从而解决了二阶系统自适应控制在初始过渡过程阶段的实际应用问题。 相似文献
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针对存在随机短时延和外部干扰的网络化飞行器执行机构故障问题,提出了一种自适应容错控制方法。首先利用扩张状态观测器(Extended State Observer, ESO)对系统不确定性进行估计,并构建了自抗扰控制器对不确定性进行补偿。在此基础上,设计了一种基于跟踪误差的自适应容错控制方法。当执行机构发生未知故障后执行机构指令能自适应逼近设计值,使得重构的控制系统精确跟踪参考模型。最后利用Lyapunov函数方法证明了闭环控制系统的有界稳定。数值仿真校验了所提方法的有效性。 相似文献
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针对空间机械臂从地面装调到空间应用过程中重力项的变化问题,提出了一种神经网络自适应鲁棒补偿控制策略用于空间机械臂的末端控制,从而实现在地面重力环境下装调好的空间机械臂在空间微重力环境下实现在轨操控任务。通过神经网络在线建模来逼近系统模型中变化的重力项,逼近误差及系统的不确定性通过自适应鲁棒控制器来补偿。该控制策略不依赖于系统的模型,避免了回归矩阵的复杂计算及未知参数的估计,降低了计算量。基于李亚普诺夫理论证明了闭环系统的渐近稳定性。仿真结果表明该控制器对不同重力环境下空间机械臂的末端控制均能达到较高的控制精度,具有重要的理论研究和工程应用价值。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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基于飞行-推力一体化思想提出了一种针对搭载超燃冲压发动机的吸气式高超声速飞行器速度通道的状态/输入约束自适应鲁棒保性能安全控制方案。首先根据超燃冲压发动机的机理分析与计算流体动力模型数据,建立了安全子系统与性能子系统面向控制的仿射非线性模型。之后基于障碍Lyapunov理论与动态面设计方法设计了一套安全子系统状态约束控制器,从理论上保证了飞行器在跟踪指令的全过程中,发动机相关状态不会触碰安全边界,并结合自适应技术与辅助系统提高了该控制系统的鲁棒性。针对性能子系统设计了一套鲁棒自抗扰控制器,达到“保证安全的前提下不折损性能”的目的。仿真结果表明所设计的控制系统可以在保障安全的同时达到预想的性能,并显著放宽了超燃冲压发动机对飞行器飞行姿态的约束,保证了高超声速飞行器的机动灵活性。 相似文献