基于多模态滑模的快速非奇异终端滑模控制

根据多模态滑模概念,提出了一种快速非奇异终端滑模控制方法(FNTSM,Fast Nonsingular Terminal Sliding Mode),实现了非奇异终端滑模控制的全局快速收敛.多模态滑模通过设计分段切换函数,实现多个滑动模态.FNTSM的切换函数由线性滑模的切换函数和非奇异终端滑模的切换函数连接而成.当系统状态远离平衡点时,系统运行于线性滑动模态;当系统状态靠近平衡点时,系统运行于非奇异终端滑动模态.设计了切换型控制律,保证了系统的到达时间和滑动时间都是有限的.数值仿真表明:FNTSM控制与非奇异终端滑模控制、线性滑模控制相比具有快速性优点.      

可重复使用飞行器再入姿态的区间二型自适应模糊滑模控制设计

针对具有强非线性、多变量耦合特性的可重复使用飞行器（RLV），同时考虑模型参数不确定性和外界干扰对飞行器再入姿态跟踪的影响，提出了一种基于区间二型自适应模糊滑模的姿态控制方法。首先，建立飞行器再入动态模型，并基于反步思想将控制模型转化为姿态角和角速率相关子系统。其次，将模型参数不确定性和外界干扰视作子系统非线性项的一部分。再次，采用区间二型模糊系统逼近子系统非线性项，并结合自适应技术和滑模控制方法分别设计虚拟控制量和实际控制量。此外，引入一阶低通滤波器用以处理子系统虚拟控制律。通过Lyapunov方法的分析证明了闭环控制系统的稳定性，且飞行器姿态跟踪误差可收敛于原点附近的小邻域。最后，利用飞行器的数值仿真验证了所设计控制方法能有效跟踪飞行器参考指令，且对外界干扰有较强的鲁棒性。      

基于终端滑模控制的四旋翼无人机编队控制

本文以四旋翼无人机为研究对象,基于终端滑模控制技术,实现了四旋翼无人机系统的编队飞行控制。在构建四旋翼无人机数学模型的基础上,为每架四旋翼无人机设计了广义误差状态,基于广义误差状态提出编队控制目标。为实现编队控制目标,设计了基于终端滑模控制的编队控制器,最终所有四旋翼无人机的广义误差状态收敛到零时即实现期望的编队队形,进一步结合有限时间稳定性理论给出了上述编队控制器有限时间稳定性证明。最后用一个仿真实例验证了所提出算法的有效性,并将本文提出的控制器与基于线性滑模控制的控制器进行对比,实验证明所提出的控制算法具有更好的编队控制效果。     

高超声速飞行器的干扰补偿Terminal滑模控制

研究了一种基于干扰补偿Terminal滑模的高超声速飞行器姿态控制方法.针对传统Terminal滑模控制存在的奇异问题,提出了一种简单的改进型Terminal滑模面,通过在平衡点附近从非线性滑模面切换至高增益线性滑模面,避免了控制奇异问题,同时保持了较高的收敛速度,并对改进Terminal滑模控制在干扰作用下的误差收敛特性进行了理论分析.为进一步提高控制的鲁棒性和控制精度,设计了扩张状态观测器对干扰进行估计和补偿.进行了六自由度数学仿真验证,仿真结果表明:该方法可有效提高控制系统的控制性能和鲁棒性.     

高超声速飞行器全局有限时间姿态控制方法

以高超声速飞行器6自由度模型为研究对象,设计了一种基于终端滑模的全局有限时间姿态控制方法。在控制器设计中,通过动态逆实现对俯仰、偏航和滚转通道的解耦处理。在考虑模型不确定性和外部干扰的情况下,终端滑模变结构控制方法用于保证系统的鲁棒性。同时,通过改进指数趋近律,实现闭环系统在滑模面趋近阶段和沿滑模面滑动阶段均是有限时间收敛的。基于李雅普诺夫稳定性理论,控制器的全局有限时间收敛特性得到证明。仿真实验结果验证了高超声速飞行器全局有限时间姿态控制方法的有效性。      

带攻击角度约束的自适应终端滑模导引律

针对某些导弹在对目标进行打击时需要满足零脱靶量和攻击角度约束的要求,首先基于终端滑模控制和有限时间控制理论,改进了一种快速收敛的非奇异终端滑模函数,用于设计滑模面,结合自适应指数趋近律,提出了一种自适应非奇异终端滑模控制方法,解决了传统终端滑模控制中存在的奇异问题,并使状态变量在有限时间内快速收敛到平衡点。然后将所提方法用于导引律的设计,提出了一种带攻击角度约束的自适应非奇异和有限时间收敛导引律,实现了导弹对脱靶量和攻击角度约束的要求;采用有限时间控制理论对该导引律的收敛特性进行了分析,证明了制导系统状态的全局有限时间快速收敛特性。与传统的非奇异终端滑模导引律相比,本文所提导引律能够在更短的时间内以更小的脱靶量和更高精度的攻击角度对目标实施打击。最后进行了大量的对比仿真实验,仿真结果验证了所提导引律的有效性。      

模糊滑模迭代学习控制算法在液压系统中应用

普通比例(P, Proportion)和比例微分(PD, Proportion and Differential)迭 代学习控制(ILC, Iterative Learning Control)算法在液压位置伺服系统中收敛速度比较 慢,很难在实际中应用.为了提高ILC算法的收敛速度,将滑模控制算法引入ILC,提出模糊 滑模迭代学习控制(FSMILC, Fuzzy Sliding Mode Iterative Learning Control)算法,利 用滑模控制响应快的优点来加速ILC的收敛速度,利用模糊控制来减小滑模控制所引起的抖 动问题.FSMILC算法的实质是以系统的滑模函数作为模糊控制器的输入,以模糊控制器的输 出作为ILC的控制增量.通过仿真可以看出,FSMILC算法能够实现系统快速收敛,相对于P型 和PD型具有明显优势.      

自适应非奇异快速终端滑模固定时间收敛制导律

针对机动目标的末制导拦截问题,设计了一种带攻击角度约束的非奇异快速终端滑模固定时间收敛制导律。与有限时间收敛终端滑模制导律相比,所提制导律能够确保弹目视线（LOS）角和弹目视线角速率在固定时间内是收敛的,并且收敛时间是独立于制导系统初始条件的,可以根据制导律参数预先给定。构造了一种新型的非奇异快速终端滑模面,有效解决了奇异性问题,同时通过合理地改变滑模面与弹目视线角跟踪误差的趋近律指数,使得制导系统比现有的固定时间收敛控制具有更快的收敛速率。此外,设计了一种自适应律,针对目标机动引起的未知扰动进行估计,使得制导律的设计无需预先知道任何关于目标机动的信息。通过仿真实验验证了所提制导律能够使导弹成功拦截机动目标,并且与现有制导律相比,具有更快的系统收敛速率、更高的拦截精度及更短的拦截时间。      

基于改进终端SMC和SMO的SRM瞬时转矩控制

针对开关磁阻电机(SRM)常规终端滑模控制器（SMC）响应速度慢和传统滑模观测器（SMO）存在的抖振问题，提出一种基于改进终端SMC和变速趋近律SMO的SRM瞬时转矩控制（DITC）方法。设计了电机速度误差可快速收敛的改进非奇异快速终端滑模面和可自适应调整趋近律速度的变速幂次趋近律，利用等效控制法，得出了连续非奇异控制律。通过Lyapunov函数证明了该系统的稳定性和有限时间收敛性。设计了变速趋近律SMO以实现SRM无位置传感器控制。采用双曲正切函数作为切换函数，并引入快速幂次趋近律作为SMO速度观测的趋近律，克服了传统SMO固定开关增益带来的抖振和收敛速度问题。通过Lyapunov函数证明了SMO运行的稳定性。仿真和实验验证了所提方法的有效性。结果表明：与常规终端SMC相比，改进终端SMC能够在0.07 s内实现对期望转速的跟踪，调节时间减少了0.04 s，并且系统稳定时转速波动降低了0.5 r/min，具有更好的响应速度和稳定性。在负载突增时，系统转速可在0.02 s内调节至给定值，恢复时间减少了0.05 s，具有更好的调节性能。变速趋近律SMO能够在0.01 s内实现转速估计误差...     

四旋翼无人机动态面控制

针对四旋翼无人机（UAV）飞行器系统欠驱动特点,引入动态面控制方法,对四旋翼UAV的位置和姿态进行控制。考虑到飞行器速度和角速度难以测量,设计高增益观测器得到UAV的速度和角速度的估计值。相对于反演法,动态面控制的设计更简洁,并且通过引入滤波器来求取控制信号中的系统状态的导数项。另外,常用的时标分离方法不能给出全局稳定性分析,本文引入动态面设计控制律保证系统所有信号半全局一致有界,同时给出系统全局稳定性证明。仿真结果表明,四旋翼UAV能快速精确完成目标跟踪。