基座弹性影响下空间站柔性关节机械臂的鲁棒自适应滑模控制及双重弹性振动主动抑制

讨论了基座存在弹性情况下,载体位置、姿态均不控的空间站柔性关节机械臂系统控制问题。利用拉格朗日方法结合动量守恒定律,建立了弹性基座空间站柔性关节机械臂系统动力学方程。以此为基础,依据级联控制法,将系统分解为弹性基座刚性臂子系统和关节柔性电机转子子系统。对于弹性基座刚性臂子系统,为了主动抑制弹性基座柔性振动,运用虚拟力的概念,构造同时反映柔性模态和刚性运动轨迹的混合期望轨迹,通过改造原有的控制方案,提出基于虚拟力概念的鲁棒自适应滑模控制器控制策略,由于运用了虚拟力的概念,从而仅通过设计一个控制输入便可同时保证刚性轨迹跟踪并对载体基座的弹性振动进行主动抑制,更适应于空间站柔性关节机械臂系统的实际应用。同时,针对系统参数未知的情况,利用级联控制方法能够有效地抑制柔性关节的振动。理论分析及仿真算例均表明了控制方法的可行性。     

飘浮基两杆柔性空间机械臂的振动分析与振动抑制

对载体位置无控、姿态受控的飘浮基两杆柔性空间机械臂操作过程中的振动进行了分析,并提出了对振动进行有效抑制的方法。首先利用拉格朗日方程并结合系统总质心定义,得到系统的动力学方程。然后对该系统操作过程中的振动进行了分析。接着利用奇异摄动法,将两杆柔性空间机械臂系统分解为一个关于载体姿态、杆件关节轨迹跟踪的慢变子系统和一个描述柔性臂变形的快变子系统。以此为基础,提出了一个由慢变控制项和一个快变控制项组成的复合控制器,使得机械臂在操作过程中跟踪上载体姿态和关节期望轨迹的同时柔性臂的振动得到了有效的抑制。该控制方案的显著优点为不需要测量反馈载体的位置、移动速度、移动加速度。     

基于时标分解的弹性高超声速飞行器智能控制

考虑弹性高超声速飞行器纵向动力学模型，提出了一种基于时标分解的智能控制方法。考虑刚体状态和弹性模态具有不同的时标特性，采用奇异摄动理论进行快慢时标分解，将模型转换为刚体慢变子系统和弹性快变子系统。针对刚体子系统考虑动力学不确定，基于平行估计模型构造表征不确定逼近效果的预测误差，结合跟踪误差给出复合学习控制策略。针对弹性子系统设计自适应滑模控制稳定弹性模态。通过李雅普诺夫稳定性分析可证系统状态一致终值有界。仿真表明所提出的控制方法能够实现刚弹模态的稳定收敛，且具有更高的跟踪精度、更好的学习性能和更快的收敛速度。     

单连杆柔性臂模糊控制

以单连杆柔性臂为例,提出了模糊控制与最优控制相结合的混合控制方法。首先,采用奇异摄动将系统分为慢变和快变两个子系统。然后,对慢变子系统采用模糊控制,快变子系统采用最优控制。仿真结果表明,该方法不仅能实现柔性臂轨迹的快速、准确跟踪,有效地抑制弹性振动,并且对负载的变化具有强的鲁棒性。     

基于预设性能的四旋翼无人机编队安全控制

针对四旋翼无人机编队系统存在模型不确定性、未知外部干扰与内部碰撞等问题,提出一种基于预设性能的安全控制方法。首先使用预设性能函数结合误差转换方法,将防止内部碰撞的不等式约束问题转换为无约束问题。同时针对模型中的不确定项,使用神经网络进行逼近;针对神经网络逼近误差与未知外部干扰组成的复合干扰,使用非线性干扰观测器进行估计,并分别设计位置与姿态子系统控制器,避免了编队内四旋翼无人机的碰撞。然后借助Lyapunov方法证明了闭环系统所有信号的收敛性。最后通过数值仿真验证了所提控制方法的有效性。     

动态逆方法在空空导弹控制系统设计中的应用

提出了一种将动态逆方法与基于李雅普诺夫稳定性的鲁棒控制方法相结合的鲁棒动态逆没计方法,并且给出了将动态逆方法应用于空空导弹控制系统设计的基本步骤将导弹动力学自然分离为怏变状态动力学子系统和慢变状态动力学子系统,分别进行非线性动态逆控制设计;再应用基于李雅普诺夫稳定性的鲁棒控制方法,没计出期望的慢变动力学和怏变动力学,能够保证动态逆控制系统对气动系数摄动的鲁棒稳定性.用一个典型空空导弹的控制系统进行的具体设计和六自由度的真实仿真结果,显示了这一方法的有效性.     

空间机械臂刚柔耦合动力学模拟及小波基模糊神经网络控制

研究了关节和杆件双重柔性影响下空间机械臂系统的动力学模拟,运动控制算法设计和臂杆、关节双重柔性振动的主动抑制问题。利用线动量、角动量守恒关系,并基于拉格朗日方程、线性扭转弹簧及假设模态法建立系统动力学模型。为解决传统奇异摄动法应用受关节柔性限制问题,引入了一种关节柔性补偿控制器,以适当提高系统关节的等效刚度;并基于奇异摄动理论,将系统分解成独立时间尺度的柔性臂子系统和电机力矩动力子系统,借助小波基模糊神经网络的优良特性,将轨迹跟踪的角度误差及角速度误差输入到网络中,通过一阶梯度寻优算法来优化整个网络,降低柔性振动的影响,以达到高精度控制的要求的。计算机数值仿真对比试验证实了该方法的可靠性和有效性。     

空空导弹大角度姿态反作用喷气控制

为研究具有大离轴角及越肩发射能力的先进空空导弹初始段敏捷转弯方法,研究了装有反作用喷气控制系统的空空导弹的大角度姿态过失速机动控制律。反作用喷气控制系统用来提供大角度敏捷转弯时大攻角飞行的控制力矩。利用时间尺度分离的方法将导弹的姿态动力学和运动学系统分别看作快子系统和慢子系统。用李亚普诺夫方法设计了慢子系统控制律,利用滑动模态方法设计了快子系统控制律,在该控制律作用下,导弹闭环系统不仅是稳定的而且其动态品质也可以得到保证。分析了控制系统的鲁棒性,结果表明所提控制方法能够有效消除空空导弹大角度姿态机动时转动惯量变化以及各种力矩干扰的影响。最后给出了一个实例来说明姿态控制在空空导弹敏捷转弯中的应用。     

基于滑模观测器和干扰观测器的弹性高超声速飞行器控制

研究了基于滑模观测器和干扰观测器的弹性高超声速飞行器纵向通道控制。首先,利用可测飞行高度、俯仰角速率估计误差设计滑模观测器,重构未知攻角、航迹角;其次,设计干扰观测器估计包含弹性耦合和阵风等外部干扰的集总扰动;再次,将高超声速飞行器纵向通道模型分为速度、高度2个功能子系统,采用基于反步法的动态逆方法,避免系统复杂度爆炸问题,设计舵面偏角和燃油当量实现对期望高度和速度信号的有效跟踪;最后,通过仿真测试验证该方法的有效性。     

变后掠机翼电液伺服加载系统的智能控制

 变后掠机翼加载控制系统是一类复杂系统,具有非线性、弱阻尼、强干扰、以及刚性部件和弹性部件互相关联的特征。系统控制的难点表现在:当系统缺乏阻尼的情况下稳定振动、抑制关联干扰,并使得系统具有较高的加载控制精度。本文给出互相关联电液加载系统智能控制具有优良的动态性能和很强的鲁棒性。     

无人机空中加油自主会合的制导与控制

针对无人机空中加油的自主会合问题,进行了相应制导律和非线性控制器的设计。通过改进的带角度约束的三维比例制导律实现对航向角的控制,以协调转弯的方式将航迹角指令转化为姿态角指令。基于无人机六自由度的动力学模型,针对无人机的姿态控制,采用时标分离的方法设计了慢子系统和快子系统,并对这两个子系统分别进行动态逆控制设计。同时,基于滑模控制的方法设计了满足自主会合要求的速度控制律。在保证无人机飞行稳定的基础上,实现了对控制和制导指令的精确跟踪。仿真结果表明,所设计的制导律和控制律能够实现无人机空中加油的自主会合,具有良好的动态特性。     

基于射影算子的变循环发动机鲁棒自适应控制器设计

针对变循环航空发动机大范围工作包线下的复杂外部扰动现象引起的多变量鲁棒自适应控制器设计问题,给出基于射影算子的自适应律设计方法并将其应用至模型参考自适应控制器设计中。通过理论分析与变循环航空发动机某一状态点的仿真分析,阐明系统存在外部干扰时传统自适应律的设计方法对于指令跟踪不足等问题,进而在射影算子的理论框架基础上设计自适应律,将存在干扰时的状态误差动态方程的解限制在设定的凸集范围内,从而实现系统状态误差动态方程不大于零的稳定性要求,最终在LQR基准控制器框架上,实现基于射影算子的多变量鲁棒自适应控制器设计,以改善自适应控制系统的鲁棒性。基于该方法对变循环航空发动机进行控制器设计和仿真。结果表明:基于射影算子的自适应律设计方法改善了传统自适应律设计方法的鲁棒性问题,实现了控制系统对外部干扰的有效抑制,当系统各控制回路加入不同外部随机噪声信号时,均达到了期望的控制效果;变循环航空发动机各个状态点均能够跟踪期望的闭环参考指令,各状态点稳态控制误差均小于0.5%,系统超调量小于1%,调节时间小于1.2s,动态跟踪误差不大于0.5%,符合发动机控制系统技术要求。     

基于径向基神经网络的不确定非线性系统的鲁棒自适应控制

 针对能够采用仿射非线性表示的含有不确定动态的非线性系统 ,提出了一种鲁棒自适应控制方法 ,该方法根据离线辨识出的受控对象的已知部分 ,采用神经网络在线辨识其未知部分 ,并针对辨识得到神经网络模型采用反馈线性化方法设计出自适应控制器 ,同时引入滑模控制方法以增强控制系统的鲁棒性 ,从而实现鲁棒自适应控制。通过对具有未建模动态的非线性直升机空气动力学模型 ,设计了总距通道系统。仿真表明该方法是有效的。     

基于RBF神经网络的大迎角机动空空导弹控制系统设计

以某型空空导弹为对象．基于双时标的假设．将导弹动力学模态分离为快变状态动力学模态和慢变状态动力学模态，并对其分别进行了动态逆设计。考虑到空空导弹在高速、大迎角飞行时．空气动力系数具有强非线性．直接采用了真实的多维非线性气动力模型(未进行小迎角线性化处理)．用RBF神经网络逼近了气动力矩系数，在非仿射条件下用反解设计方法求得舵偏角控制命令。最后．给出了控制系统六自由度数学仿真结果。     

金属橡胶隔振器产生混沌的解析预测

在考虑金属橡胶隔振系统的非线性刚度和非线性迟滞恢复力的基础上,建立了金属橡胶隔振器的非线性动力学方程.根据非线性振动理论,得出了系统在弱非线性情况下的一次谐波慢变参数的平均化方程;推出了谐波慢变参数状态方程的离散化映射,获得了金属橡胶隔振器出现混沌的解析条件.      

航天器贮箱变质量流固耦合系统的动力学响应

研究了航天器贮箱变质量流固耦合系统的动力学特性.根据虚拟质量法(VMM),结合边界元法和有限元法构建了系统的动力学模型,建模过程中着重考虑了质量变化对系统的动态影响.通过Newmark直接积分法计算出贮箱变质量系统的振动响应.结果表明:由于系统质量减少,引起了系统振动频率的增大,并产生一个附加负阻尼.系统的振动频率的范围可以通过系统质量的范围确定.变质量引起的附加负阻尼的大小与系统的质量变化率成正比.对于系统的横向振动,质量减少引起的附加负阻尼在整个过程对系统振动的影响比较稳定,对于系统的纵向振动,质量减少引起的附加负阻尼对系统振动的影响随时间的增加而增大.      

高超声速飞行器全局有限时间姿态控制

针对飞行中气动参数剧烈变化的高超声速飞行器(Hypersonic Vehicle,HSV)的姿态控制问题,提出了一种基于非线性积分滑模的全局有限时间控制策略。首先,根据多时间尺度理论将HSV姿态控制系统分为慢回路子系统和快回路子系统;其次,对快慢回路分别设计非线性积分滑模全局有限时间控制器和非线性干扰观测器,以实现系统的全局有限时间稳定;利用干扰观测器对气动参数变化引起的模型不确定性进行精确估计,从而实现控制器的有效补偿,并基于Lyapunov理论证明了整个系统全局有限时间稳定。仿真结果表明,所提出的控制方法具有良好的控制性能和强鲁棒性。     

基于跟踪微分器的高超声速飞行器Backstepping控制

针对存在模型参数不确定和外部干扰的高超声速飞行器（HFV）跟踪控制问题,提出一种基于Backstepping方法的抗饱和非线性控制器。将飞行器纵向动力学模型分为速度子系统和航迹倾角子系统,然后针对每个子系统单独设计控制器。设计跟踪微分器获得信号的一阶导数,用以估计系统中的不确定干扰项和避免"微分项膨胀"问题。控制器设计过程考虑了控制量发生饱和的情况。基于Lyapunov理论证明了闭环系统信号的稳定性。与传统高超声速飞行器Backstepping方法相比,所设计的控制器采用待跟踪状态与理想控制指令之间的实际误差作为反馈量,放宽了对系统干扰项的限制,提高了控制器对控制增益变化的适应性,进而提高了闭环系统的跟踪控制性能。对比仿真结果验证了所设计方法的有效性。     

基于神经网络的电动加载系统

 针对电动加载系统中多余力矩的干扰 ,提出了基于RBF(径向基函数 )神经网络的新型复合控制策略 ,与传统的BP神经网络相比 ,没有局部最小问题。由于系统非线性和时变性 ,特别在多余力干扰下传统控制方法如PID很难得到满意的控制效果。提出的复合控制方法主要由神经网络PID和前馈补偿器组成 ,通过仿真与试验 ,控制器有效的减少了多余力矩对系统的影响 ,改善了加载系统的动态性能。     

基于输入成形的挠性航天器自适应滑模控制

针对大型挠性航天器姿态机动过程中的振动抑制问题,提出一种输入成形(IS)与自适应滑模控制(ASMC)相结合的控制策略.该控制策略利用输入成形抑制标称挠性系统的残余振动,并通过滑模控制保证实际系统在参数不确定性和外部干扰的影响下实现对标称系统的跟踪,解决了输入成形对参数不确定性和外部干扰的敏感性问题.进一步采用自适应技术去除了滑模切换增益对参数不确定性和干扰上界的先验性要求.仿真结果表明,在参数不确定性和外界干扰的影响下,该控制方法能够保证在完成姿态机动的同时抑制航天器的挠性振动.