控制输入约束下非线性系统输出反馈容错控制

针对一类非线性系统的执行器增益故障,在考虑控制输入幅值约束下,研究了故障系统的主动容错控制策略。利用静态输出反馈控制策略,基于Lyapunov理论和线性矩阵不等式技术给出了重构容错控制器的递推设计方法,确保故障闭环系统在满足给定控制输入幅值约束下的鲁棒稳定性,并具有与无故障正常系统接近的其他优化控制性能。仿真算例表明了本文容错设计策略的有效性。     

不确定串联非线性系统具有L2增益的鲁棒自适应控制

研究了一类含有未知参数和干扰的串联非线性系统H∞鲁棒自适应控制问题。结合H∞控制和自适应控制，基于李亚普诺夫函数递推设计方法设计了H∞状态反馈自适应控制器，并且得出了控制器的精确解，避免了求解HJI不等式设计控制器的困难。该控制器不仅保证闭环系统ISS稳定，而且使得系统对于所有允许的参数不确定从干扰输入以可控输出的L2增益不大于给定的值。仿真结果表明了所设计的控制器的可行性和有效性。     

考虑瞬态特性的无人机自适应容错控制设计

针对固定翼无人机纵向轨迹跟踪控制问题，基于反馈线性化和模型跟随控制设计基础控制器，实现无故障情况下闭环系统的稳定和轨迹渐近跟踪控制。考虑固定翼无人机的执行器可能发生不同类型及大小的故障，分别针对各种不同故障模式设计与之对应的补偿控制器。为综合解决执行器故障的多重不确定性问题，采用加权融合与自适应控制相结合的方式设计综合控制器结构，并对与故障相关的控制器参数进行估计。最后，通过在基础控制器设计中添加H∞补偿项，以抑制故障补偿控制器参数估计误差对闭环系统输出跟踪性能造成的不利影响。理论分析和仿真结果表明，所提出的控制方案不仅能保证闭环系统的稳定性，而且在发生不确定执行器故障的情况下，固定翼无人机姿态控制系统输出能渐近跟踪给定的参考模型输出，通过设计适当的H∞补偿器参数可以改善故障补偿控制过程中的瞬态性能。     

无人机绕速度矢量轴滚转机动自适应滑模边界保护控制

针对无人机绕速度矢量轴滚转机动下状态易越界的问题,研究了一种自适应滑模边界保护控制方法。首先,基于二分法思想改进可达平衡集并引入指令约束方法,进而实现在线边界解算与约束指令生成。其次,为抑制不确定性和外部未知干扰对闭环系统的不利影响,利用径向基神经网络逼近系统不确定性并设计非线性二阶干扰观测器估计复合干扰,进一步设计自适应滑模边界保护控制器以实现无人机在安全边界内的姿态跟踪。最后,通过数值仿真验证了自适应滑模边界保护控制方法的有效性。     

基于未知状态估计器和改进跟踪微分器的柔性关节预设性能反演控制（英文）

为解决由模型不确定性和外部未知干扰导致的柔性关节系统控制偏差问题，提出一种基于未知状态估计器和跟踪微分器的预设性能反演控制方法。设计一种基于低通滤波器的未知状态估计器，该估计器仅依赖于模型的名义值即可估计集总扰动。构造了一种新的有限时间收敛预设性能函数，并基于该函数设计反演控制器，用于在保证闭环系统所有信号有界的情况下，使关节跟踪误差在约定时间内收敛到预定的任意小区域。为避免反演控制器的微分爆炸问题，设计基于改进Sigmoid函数的跟踪微分器来估计虚拟控制律的微分信号。仿真结果表明，在未建模动态和外部未知干扰的影响下，所提方法能够保证关节跟踪误差在有限时间内收敛到任意给定范围，有效提高了柔性关节的瞬态和稳态性能。     

基于自适应逆最优控制的卫星容错控制

针对卫星在轨飞行过程中存在的一类执行机构故障,提出一种基于自适应逆最优控制原理的卫星姿态容错控制设计方法。考虑卫星执行机构出现故障的情况,将系统的不确定性参数作为估计的自适应参数,基于逆最优原理采用积分反推方法求解辅助系统的自适应控制Lyapunov函数,设计了能够确保原系统鲁棒稳定的自适应逆最优控制器。同时基于Lyapunov方法,从理论上推导了所设计出的控制律的稳定性,并通过仿真进行了控制算法验证。仿真结果表明,所设计的基于自适应逆最优控制的卫星容错控制方法能够保证执行机构出现故障时姿态控制系统稳定。     

基于模型参考自适应的高超声速飞行器容错控制

针对执行机构部分失效情况下高超声速飞行器控制器的设计问题,提出了一种模型参考自适应容错控制设计方案。依据线性化的高超声速飞行器名义模型,设计名义反馈控制增益,并确定一个可保证自适应控制安全的参考模型,然后设计自适应补偿控制器消除执行机构控制效益及系统参数不确定性的影响。提出的自适应参数估计律由滤波的误差信号和特别设计的预测误差信号驱动,可实现更好的参数估计。该方案能保证闭环系统的稳定性,并能保证执行机构部分失效及系统参数不确定情况下的控制性能。仿真结果验证了该控制方法的有效性,在执行机构部分失效情况下,控制系统实现了良好的跟踪性能。     

有界丢包情况下网络化控制系统的可靠保成本控制

针对任意丢包和马尔可夫丢包两种有界丢包情况,考虑了系统元件发生故障时网络化控制系统可靠保成本控制问题。提出了一种新的把传感器与执行器同时发生故障的情况考虑在内的故障描述方法,利用丢包依赖的李亚普诺夫方法,得到了可靠控制器存在的充分条件,通过求解具有线性不等式约束的凸优化问题,得到最优可靠控制器增益的参数表达式,它使得系统在有界丢包与元件故障情况下保持渐近稳定,同时使系统性能指标达到最优。数值仿真验证了方法的有效性。     

多模型直接自适应执行器故障补偿控制系统

为了更快更好地补偿执行器故障带来的不确定性,发展了一种新的多模型自适应执行器故障补偿控制系统设计方法。首先,分析所有可能的执行器故障模式,得到故障模式集。再针对每一种故障模式,分别进行控制器设计,控制器设计时采用直接模型参考自适应执行器故障补偿控制方法进行设计。然后根据参数估计误差分别计算每种故障模式下系统的性能损失函数,选择性能损失最小的子系统对应的控制器作为当前的全局控制器。最后以飞行控制系统为例进行了仿真,仿真结果表明,所设计的多模型直接自适应执行器故障补偿系统闭环稳定,且有良好的跟踪性能。     

无人直升机自适应神经网络姿态控制

回顾了自适应飞行控制技术、反馈线性化和模型逆理论，分析了误差动力特性．设计了自适应神经网络姿态控制系统。其中，模型逆基于悬停状态，基于神经网络的自适应控制律能够确保跟踪误差和控制信号的有界。仿真结果表明：模型逆增强的非线性神经网络能够对无人直升机的不确定性和建模误差进行自适应。而且对PD控制器和鲁棒项系数变化的仿真结果进行了比较。