基于高阶LADRC的V/STOL飞机悬停/平移 模式鲁棒协调解耦控制

针对垂直/短距起降（V/STOL）飞机在悬停/平移模式下存在的动力学耦合、推力矢量控制冗余以及易受扰动风影响的问题,提出了一种基于高阶线性自抗扰控制（LADRC）的鲁棒协调解耦控制方法。首先根据V/STOL飞机的概念方案,建立了推力矢量模型和扰动风影响下的非线性悬停/平移运动模型。然后在此基础上,给出了该模式下位置和姿态的协调控制策略,据此通过控制量变换设计了六通道的自抗扰解耦控制律,其中利用LADRC对总扰动的实时估计补偿能力避免了多推力矢量的冗余控制。仿真比较结果验证了LADRC对悬停/平移模式控制的有效性以及对飞机内部参数摄动和外界突风干扰的鲁棒性。      

高抗扰高精度无人机着舰纵向飞行控制

针对无人机着舰过程中舰尾流扰动和甲板运动扰动对着舰点散布的影响,对复杂着舰环境下的无人机着舰纵向控制策略、控制结构和控制律参数设计方法进行研究。针对常规控制结构抗扰能力不足的问题,提出了无人机着舰纵向多操纵面平衡态直接力控制(DFC)策略及控制结构。提出了面向着舰点散布的控制律参数优化设计方法,该方法在保证系统满足稳定裕度指标的基础上,综合考虑了舰尾流扰动和甲板运动扰动对着舰点散布的影响,使2种扰动造成的着舰点散布最小。构建控制律参数优化设计问题,通过粒子群优化(PSO)算法进行优化设计,得到高抗扰性能的控制律参数。在控制律参数优化中考虑舰尾流和甲板运动的功率谱密度分布,使设计更具有针对性,减小了控制律设计的保守性,进一步提高控制的抗扰性能。算例设计及仿真验证了多操纵面平衡态DFC控制结构在抵抗舰尾流扰动和甲板运动扰动方面的优异性能,并证明了所提控制律参数设计方法的有效性。     

欠驱动变质心飞行器的滚偏耦合自抗扰控制

针对单滑块滚控式变质心飞行器的欠驱动问题，提出基于自抗扰思想的控制器，利用横向配置单滑块实现指令滚转角跟踪和侧滑角镇定控制。应用质点系动量矩定理建立了系统姿态动力学模型，分析表明，滚转和偏航通道拥有同一控制输入，且存在滑块惯性和运动耦合，滑块横向偏移会影响偏航通道。为此，设计自抗扰控制（ADRC）器进行滚偏耦合控制，将模型误差、滑块耦合和不确定干扰视作总和扰动，对滚转角跟踪子系统和侧滑角镇定子系统同时进行状态观测和总和扰动动态补偿，该控制器能够较好地抵抗系统内外干扰，且结构简单、易于实现。摄动仿真结果验证了所提控制器的有效性和鲁棒性。      

无人机全包线模糊鲁棒跟踪控制

针对无人机大包线飞行中气动特性大幅变化以及存在参数不确定性和外界干扰等特点,设计全包线模糊鲁棒跟踪控制器.通过模糊c-均值聚类建立逼近全包线动态的模糊T-S（Takagi-Sugeno）模型.基于高度和空速跟踪增广系统,根据保性能控制理论,采用广义系统的模糊Lyapunov函数方法,以线性矩阵不等式形式给出全包线模糊鲁棒跟踪控制器参数的约束条件,保证广义系统稳定.并最小化扰动抑制度来优化控制参数.该控制器既降低了控制保守性,又减小了参数求解的复杂度.仿真表明,无人机在整个飞行包线内能够精确地跟踪空速和高度参考指令,对参数不确定和外界干扰具有强鲁棒性.      

基于ADRC和RBF神经网络的MSCSG控制系统设计

为了克服外部扰动突变对磁悬浮转子悬浮稳定度和磁悬浮控制敏感陀螺（MSCSG）输出力矩精度的影响，提出了一种基于自抗扰控制器（ADRC）和径向基函数（RBF）神经网络相结合的MSCSG径向偏转控制方法。阐明了ADRC参数对MSCSG控制效果的影响，通过优化设计ADRC，并将RBF神经网络和ADRC结合运用，实现对控制器参数的实时调试，从而克服外界扰动突变的影响。仿真证明所提方法相较于单ADRC控制，不仅改善了解耦控制精度，而且提高了系统对外部扰动和参数变化的响应速度和鲁棒性，可应用于MSCSG的高精度、快响应、强鲁棒控制。      

挠性航天器的自耦PD姿态控制方法

针对存在模型参数不确定以及受到外部干扰的挠性航天器的高精度姿态控制和主动振动抑制问题,根据自耦PID(auto-coupling proportional integral derivative, ACPID)控制理论提出了一种简单的自耦PD(auto-coupling proportional derivative, ACPD)控制方法.将挠性航天器姿态运动的已知和未知内部动态以及外部干扰定义为一个总扰动,进而将其等价映射为一个二阶线性扰动系统.据此构建了在复合总扰动反相激励下的受控误差系统,根据ACPID控制理论分别设计了ACPD姿态控制器和ACPD主动振动控制器,并分析了每个系统的鲁棒稳定性和抗扰动鲁棒性.仿真试验结果表明,ACPD姿态控制器对姿态角指令有较好的跟踪性能,ACPD主动振动控制器也能有效地抑制挠性附件的振动.     

电液伺服泵的分数阶无抖振滑模控制

电液伺服泵（IEHSP）由于在结构上实现了伺服电机和液压泵共转子、共壳体高度融合,在体积、噪声和效率等方面具有明显优势,具有很好的应用前景。为了提高电液伺服泵的调速性能与抗扰能力,设计了一种新型分数阶滑模控制器（NFOSMC）。首先,由于分数阶微积分理论的引入,控制器为系统提供了更多的控制余度。然后,针对传统滑模控制中存在的抖振问题,通过设计使控制器中直接包含有切换项的分数阶积分项,利用其滤波特性可以有效滤除抖振,实现无抖振滑模控制。同时利用Lyapunov稳定性定理证明了控制器可以保证系统在存在内扰与外扰时能够在有限时间内收敛于平衡点,另外控制器中避免了含有高阶分数阶微分项,扩大了分数阶阶数的取值范围。为了进一步提高抗扰能力,设计了分数阶扰动观测器（FODOB）,对系统内扰和外扰实时观测并补偿,有效提高了控制器的响应速度和刚度。最后,分别与PI控制、整数阶滑模控制器（IOSMC）和传统分数阶滑模控制器（CFOSMC）进行了仿真分析比较,结果表明该控制器能够有效改善速度跟踪性能和增强抗扰能力,消抖效果显著。      

基于解耦双通道线性自抗扰控制的连续型机械臂轨迹跟踪策略

针对包含多源不确定性的连续型机械臂轨迹跟踪问题，提出基于解耦双通道的线性自抗扰控制策略以抑制不确定性对跟踪性能的不利影响.首先，引入虚拟控制量实现对MIMO系统的解耦，针对解耦率已知和未知两种情况，均设计双通道线性自抗扰控制器.利用线性扩张观测器对系统不确定性进行实时补偿，并给出观测器参数整定方法，进一步基于Lyapunov稳定性理论证明了其收敛性.设计仿真，综合考虑未知解耦率、未建模动态以及未知外部干扰等情况，结果验证了本文所提控制方法的有效性.进一步将其与计算力矩法相比较，结果表明LADRC能够处理更大范围不确定性，鲁棒性更强.基于解耦双通道线性自抗扰控制策略为连续型机械臂高精度轨迹跟踪提供了新思路.     

基于ADRC的MSCMG框架系统高精度控制

针对非线性摩擦和外部随机扰动影响磁悬浮控制力矩陀螺(MSCMG, Magnetically Suspended Control Moment Gyroscope)框架系统角速率精度的问题,提出了一种基于自抗扰控制器(ADRC, Active Disturbance Rejection Controller)的高精度转速控制方法.通过三阶扩张状态观测器将框架系统负载力矩、非线性摩擦力矩及外部随机扰动力矩作为"总扰动"进行估计,并对该扰动力矩进行补偿.仿真及实验结果表明:基于自抗扰控制器的框架系统控制方法使框架转速精度和稳定度提高了50%以上,且具有抗干扰能力强和动态特性好的特点.     

基于ADRC的涡轴发动机／直升机子系统抗扰控制

主要研究涡轴发动机转速抗扰控制问题,提出了一种基于自抗扰控制技术(ADRC,Adaptive Disturbance Rejection Control)的涡轴发动机增量型串级抗扰控制器设计方法.一方面,采用串级控制结构,内环控制块模态的燃气涡轮转速,外环控制功率涡轮转速,使得内环扰动得到快速抑制.另一方面,每个子回路中通过扩张状态量观测实时地对被控对象内环进行扰动补偿.最后,基于直升机/发动机非线性综合仿真模型的数字仿真表明该控制方法显著改善了涡轴发动机功率跟随特性,提升了直升机/涡轴发动机综合闭环系统的可操控极限.     

变质心固定翼无人机动力学分析与抗扰控制

变质心无人机具有气动效率更高、隐身性能更好、机翼结构更加简单等优点。提出了时滞更小、结构更加简单的单滑块变质心无人机布局方案，分析了滑块参数对变质心无人机动力学特性的影响，在此基础上给出了滑块的理想安装位置，并研究了变质心无人机布局方案控制效率随速度的变化情况。针对变质心无人机强耦合、强非线性的特点，基于粒子群算法(PSO)设计了自抗扰控制器(ADRC)，其中扩张状态观测器估计出包含耦合和参数摄动的总和扰动项，并基于此进行动态补偿。仿真结果验证了所设计控制器的有效性和鲁棒性。      

基于改进滑模自抗扰结构的永磁同步电机伺服控制

针对传统PID控制参数适应性差、响应慢等缺点,采用自抗扰控制算法与永磁同步电机一阶速度环模型相结合,设计了基于自抗扰的速度环数学模型,并在仿真软件验证了该算法对系统鲁棒性的提升。之后,针对自抗扰算法待整定参数多,参数没有明确物理意义的问题,采用了改进的滑模自抗扰控制器,使用新型滑模趋近律代替了传统最优控制函数,改善滑模趋近运动。通过建模和仿真实验,验证了改进的滑模自抗扰结构可以缩短系统进入稳态的时间,减小系统在平衡状态下转速和转矩的抖振幅度,改善了系统动态性能和控制精度。     

基于重复自抗扰控制的索网天线振动抑制

为解决索网天线在轨运行过程中的振动抑制问题,提出一种基于重复自抗扰复合控制器的主动振动控制方法。首先,使用有限元法建立天线型面的振动动力学模型,基于模态截断的方法对动力学模型进行降阶并转化为状态空间方程的形式。然后,基于能量最小化准则,使用遗传算法对传感器/作动器的位置进行优化。最后,设计了基于线性自抗扰控制的天线型面振动主动抑制算法,并在此基础上设计前馈重复控制算法,通过对反馈控制周期性误差的学习,提高控制器抑制周期性扰动的能力。仿真结果表明,相比无控状态时,所提出的控制方法可将型面扰动降低97.0%,振动抑制效果优于PID控制器。所设计的控制方法为天线型面的振动控制提供了一种新的技术手段。     

盘旋跟踪地面目标小型无人机控制系统设计

针对一种大展弦比、V形尾翼常规布局小型无人机盘旋跟踪地面目标飞行的飞行控制策略进行了研究.采用了一种单轴光电探测系统修正视场纵向误差,无人机航向控制修正视场横向误差的控制方法.设计了一种自适应PID(Proportion Integration Differention)控制器,并通过对无人机六自由度非线性运动模型的建模分析,进行了控制律的仿真验证,并将算法融合在盘旋跟踪飞行实验中.仿真及实际飞行实验结果表明:该控制系统在突风等大扰动的影响下获得了良好的动态性能指标,并有效地抑制了飞机姿态通道对视轴通道的耦合影响,满足了飞行任务的需求.     

基于神经网络的拖靶高度自抗扰控制研究

为了解决建立拖靶数学模型的难点以及高度测量误差的影响,提出了基于神经网络的拖靶高度自抗扰控制方法。自抗扰控制降低了模型的不准确对飞行控制造成的影响。以垂向加速度信号和高度信号作为神经网络的输入信号,得到自抗扰控制器的补偿因子系数,既降低了高度表测量误差的影响,又使得自抗扰控制的补偿因子得到实时更正。仿真表明,该方法使得拖靶的控制性能更加精确,有效抑制了外界的干扰,达到了恒高飞行的目标。     

可重复使用飞行器鲁棒自抗扰控制

为可重复使用飞行器再入提出一种新的鲁棒自抗扰控制方法.针对一般多输入多输出模型,重新定义状态变量后,分别设计各通道的线性扩张状态观测器.之后提出自抗扰控制系统的一套鲁棒分析与设计方法.应用于姿态控制时,引入最速跟踪微分器对姿态角指令进行滤波,以解决倾侧角反转过程中快速性与抗饱和之间的矛盾.仿真结果表明,设计的控制系统解耦效果良好,鲁棒稳定性较强,饱和问题也得到解决.