基于RBF网络的导弹滑模动态逆控制律设计

讨论了一种基于径向基函数(RBF,Radial Basic Function)神经网络的导弹滑模动态逆控制律.导弹的基本控制律采用动态逆方法设计,对慢回路设计神经网络滑模控制器以补偿整个控制系统的不确定性.即用RBF神经网络逼近导弹慢模态不确定性的数学模型,并将逼近误差引入到网络权值的调节律以改善系统的动态性能;滑模控制器用于减弱模型不确定性及神经网络的逼近误差对跟踪的影响.所设计的控制器不仅保证了闭环系统的稳定性,而且使模型不确定性及神经网络的逼近误差对跟踪的影响减小到给定的性能指标.最后通过仿真分析,验证了该方法的有效性.      

火星大气进入段抗饱和固定时间阻力加速度跟踪制导律设计

研究了具有固定时间收敛特性的火星探测器大气进入段的标称轨迹跟踪制导问题。首先，针对横向运动，给出与速度成线性关系的航向误差漏斗走廊形式，完成了倾侧角的反号逻辑设计。与横程漏斗走廊反号逻辑相比，该逻辑计算量小，更适用于宇航计算机。与航向误差宽度走廊反号逻辑相比，该逻辑在高速状态下能够避免倾侧角的频繁切换，可提高任务成功的概率。其次，针对纵向运动，通过RBF神经网络补偿了倾侧角饱和问题，利用积分滑模设计了阻力加速度固定时间饱和跟踪制导律，其不仅可有效消除滑模控制的抖振问题，且将跟踪误差以两种不同形式引入制导律，能够加速收敛，能够保证跟踪误差在固定时间内快速收敛至0。最后，通过数值仿真验证了所设计的横向倾侧角切换逻辑和纵向制导律对标称轨迹的快速、精确跟踪能力。     

输入饱和情形下战斗机大机动动态面控制

针对战斗机大机动飞行输入饱和问题，提出了一种自适应神经网络动态面控制方法。采用径向基(RBF)神经网络逼近飞机系统的不确定性，利用双曲正切函数处理系统的输入饱和问题，根据饱和受限后的实际控制输入与期望控制输入之差定义新误差变量，结合该误差变量设计大机动飞行控制律，并构造鲁棒项抵消神经网络逼近误差、外部干扰和建模误差的影响，利用动态面控制技术避免对虚拟控制器的复杂求导并减小计算量。根据Lyapunov稳定性定理证明了闭环控制系统所有信号有界，且通过选择合适的设计参数能够使姿态角跟踪误差收敛到原点的任意小邻域内。通过仿真结果的分析，验证了所提方法具有较好的鲁棒性和稳定性。      

基于高增益观测器的航迹角自适应反步控制

针对飞行控制系统中状态向量不完全可测量的问题,设计了一种高增益神经网络自适应观测器.在常规高增益观测器的基础上引入径向基(RBF, Radial Basis Function)网络自适应项,对建模误差和外界干扰进行在线估计.将高增益观测器与基于动态面的反步控制相结合,提出了一种神经网络自适应反步控制方法.引入一阶滤波器,避免了传统反步控制中的"计算膨胀"问题.基于Lyapunov稳定性理论,给出自适应输出反馈控制器和RBF网络权值向量的自适应律,并证明了闭环系统是半全局一致有界.从航迹角控制系统仿真结果可以看出,航迹角能够较好地跟踪指令信号,不受建模误差和外界干扰的影响,所设计的观测器具有良好的收敛性,控制系统具有较高的鲁棒性.     

基于终端滑模和神经网络的多目标姿态跟踪鲁棒控制

研究了航天器编队飞行多目标姿态跟踪的鲁棒控制问题.主航天器由中心刚体和一个快速机动天线组成,星载相机跟踪某一特定目标,同时天线与从航天器保持通信.在考虑模型不确定性和外部干扰情况下,基于非奇异终端滑模技术和RBF神经网络,设计了多目标姿态跟踪鲁棒控制器.鲁棒控制器由RBF神经网络和一个自适应控制器组成.自适应控制器用于抵消神经网络的逼近误差和实现期望的控制性能. RBF神经网络用于逼近模型不确定部分与外部干扰力矩,并且根据非奇异终端滑模的有限时间收敛属性,提出了一种RBF网络的在线学习算法,提高了RBF网络的逼近效率.应用Lyapunov稳定性理论,证明了闭环系统稳定性.数值仿真结果表明所设计的控制器对外部干扰与模型不确定具有良好的鲁棒性.     

基于终端滑模和神经网络的多目标姿态跟踪鲁棒控制#br#

研究了航天器编队飞行多目标姿态跟踪的鲁棒控制问题.主航天器由中心刚体和一个快速机动天线组成,星载相机跟踪某一特定目标,同时天线与从航天器保持通信.在考虑模型不确定性和外部干扰情况下,基于非奇异终端滑模技术和RBF神经网络,设计了多目标姿态跟踪鲁棒控制器.鲁棒控制器由RBF神经网络和一个自适应控制器组成.自适应控制器用于抵消神经网络的逼近误差和实现期望的控制性能.RBF神经网络用于逼近模型不确定部分与外部干扰力矩,并且根据非奇异终端滑模的有限时间收敛属性,提出了一种RBF网络的在线学习算法,提高了RBF网络的逼近效率.应用Lyapunov稳定性理论,证明了闭环系统稳定性.数值仿真结果表明所设计的控制器对外部干扰与模型不确定具有良好的鲁棒性.     

无人机固定时间路径跟踪容错制导控制

针对无人机存在外部环境干扰及执行机构故障情况下的固定时间路径跟踪容错制导控制进行研究，提出了固定时间收敛的视线制导控制算法，利用反步法及固定时间收敛的视线制导控制算法确保无人机路径跟踪误差在固定时间内收敛。通过在视线制导控制算法中引入指令滤波器及误差补偿器，避免反步法中虚拟控制量微分项的复杂计算。为了抑制制导控制过程中系统状态剧烈变化，引入障碍李雅普诺夫函数对偏航角速度误差进行限制。通过非线性固定时间观测器对不确定性进行估计补偿，消除执行机构故障及外部环境干扰等因素对跟踪性能的影响。仿真结果表明:所提算法具备有效性和鲁棒性，具有良好的路径跟踪容错制导控制性能。      

一类反馈型非线性系统的跟踪控制

为了完成对一类反馈型非线性系统的控制,研究了该类非线性系统。首先,根据LaSalle不变性原理论证了一类自治系统收敛的引理。然后,引入误差函数,通过误差函数的Lyapunov函数寻找使得误差函数渐近稳定的控制器,再根据引理得出系统状态所跟踪的轨迹全部收敛,从而使得系统状态均有界,系统的输出趋于输入;论述了控制器使系统状态稳定的条件,给出了闭环系统稳定性的证明。最后,给出了一个固定翼飞机纵向运动飞行控制系统的算例,并且按照所提的方法设计了控制器,在MATLAB的Simulink模块下进行了仿真验证。结果表明,对于阶跃信号和正弦信号,所提出的控制方法能够使得飞机俯仰角快速收敛跟踪指令。      

Guaranteed performance based adaptive attitude tracking of spacecraft with control constraints

The guaranteed performance control problem of spacecraft attitude tracking with control constraint, disturbance and time-varying inertia parameters is investigated. A new saturation function is designed to satisfy different magnitude constraints by introducing a piecewise smooth asymmetric Gauss error function. Based on the mean-value theorem, the constrained problem is transformed into an unconstrained control design subject to an unknown bounded coefficient matrix. To satisfy the constraints by performance functions, a tracking error constrained control is developed based on a hyperbolic arc-tangent asymmetric barrier Lyapunov function (BLF). In the backstepping framework, an adaptive robust control law is proposed by employing a smooth robust term simultaneously counteracting the parametric and non-parametric uncertainties, where the unknown coefficient matrix resulting from the control constraint is compensated by a Nussbaum function matrix. Rigorous stability analysis indicates that the proposed control law realizes the asymptotically tracking of spacecraft attitude and that the tracking error remains in a prescribed set which implies the achievement of the guaranteed transient performance. Numerical simulations validate the proposed theoretical results.     

抗控制饱和的鲁棒非线性飞行控制方法

飞行器在大包线范围内作机动飞行时，其舵面和发动机易达到饱和，该现象不仅会对闭环系统的稳定性造成影响，而且会大大缩短发动机等关键部件的使用寿命。针对该问题，设计了一种抗饱和非线性飞行控制方法。首先，建立飞行器的严格反馈非线性模型。然后，采用自适应反步设计思想设计得到舵控和发动机转速控制指令，由径向基函数（RBF）网络对建模误差进行逼近。针对控制饱和问题，分别设计了相应的抗饱和动态补偿系统。通过建立闭环控制系统的李雅普诺夫函数，由稳定性理论确定得到RBF网络的更新权值和抗饱和动态补偿系统的结构参数，确保所设计的闭环控制系统全局稳定。最后，仿真结果表明，在出现控制饱和时，抗饱和动态补偿系统可对控制指令进行实时修正，帮助系统较快脱离饱和状态，系统饱和时间缩短了30%~60%，同时具有较高的指令跟踪精度。      

基于预设性能控制的超紧密航天器编队防避撞协同控制

研究了考虑具有外界干扰和防避撞约束的近地轨道超紧密航天器构型控制问题,将反步控制技术、预设性能控制相结合,提出了一种基于预设性能鲁棒控制的六自由度编队协同鲁棒控制方法。首先,给出了近地轨道完整的编队航天器相对位置和相对姿态非线性动力学方程,并根据状态约束条件转换了相对位置动力学模型。其次,设计了预设性能函数,通过误差转换,建立系统等效误差模型,基于反步法设计了预设性能鲁棒控制器,进一步应用Lyapunov稳定性定理证明了其闭环系统的一致最终有界性。最后在MATLAB/Simulink平台上进行了仿真验证,结果表明了方法的有效性。     

基于扩张状态观测器的运输机多故障容错控制

针对含有传感器与舵面故障的运输机姿态跟踪问题, 提出了一种基于扩张状态观测器的反步容错控制方法。采用状态观测器与控制器分开设计的方法, 设计含神经网络的扩张状态观测器估计系统状态、传感器和舵面故障信息。在此基础上, 利用状态估计值代替实际状态, 采用反步法设计姿态角跟踪控制律, 并引入指令滤波器提高反步法的控制性能, 基于Lyapunov稳定性理论推导证明了闭环系统跟踪误差的最终有界收敛。仿真结果表明, 在系统存在传感器与舵面多故障的条件下, 所提方法依然可以实现运输机姿态角的稳定跟踪。      

导弹球窝喷管电动伺服系统摩擦积分自适应补偿控制

针对导弹球窝喷管电动伺服系统中存在摩擦非线性问题,提出一种基于改进稳态Lugre摩擦模型的摩擦积分自适应补偿控制策略。建立基于Lugre摩擦模型的球窝喷管电动伺服系统运动学方程,并结合修正稳态Lugre摩擦模型完成伺服系统简化状态方程;采用反步设计方法,设计含摩擦积分补偿的非线性控制器,同时引入摩擦参数自适应律提高补偿精度,并通过设计Lyapunov函数保证系统全局渐近稳定性;开展了基于遗传算法稳态Lugre摩擦模型参数辨识,建立含摩擦模型的电动伺服系统仿真模型并验证了算法有效性,仿真试验结果表明,与传统PID控制相比,摩擦积分自适应补偿控制能较好地抑制波形畸变,提高了电动伺服系统低速跟踪性能。     

基于神经网络的电液转台非线性积分滑模控制

针对高精度电液飞行仿真转台具有高度非线性、参数不确定和不确定非线性等特点,提出了一种基于RBF（Radial Basis Function）神经网络的非线性积分滑模鲁棒控制方法.采用自适应RBF神经网络对该系统存在的参数不确定性和不确定非线性进行补偿,从而降低滑模控制器对切换项的增益的需求,进而减小系统抖振幅值.积分滑模面的设计能消除外部干扰对系统带来的稳态误差.根据积分滑模变结构控制器的特点,将控制律分为等效控制律和到达控制律.等效控制律使系统运动于滑模面附近,到达控制律可使处于状态空间内任意初始位置的系统趋近于滑模面,并进一步通过Lyapunov方法证明了系统的渐近稳定性.实验结果表明,所提出的非线性控制器不仅能满足电液转台的高精度跟踪性能的要求,且对参数不确定性和不确定非线性具有一定的鲁棒性.     

Novel finite-time attitude control of postcapture spacecraft with input faults and quantization

This paper investigates a novel finite-time attitude control method for the postcapture spacecraft with an unknown captured space target in the presence of input faults and quantization. First, a quasi fixed-time convergent performance function is developed to quantitatively characterize the attitude tracking performance. Then, a backstepping prescribed performance attitude controller is devised via using integral barrier Lyapunov function. Compared with the existing works, the fractional state feedback and discontinuous controller is directly avoided to achieve the fixed-time convergence rate. Namely, the proposed fixed-time controller is easily achieved online. Finally, two groups of illustrative examples are organized to validate the effectiveness and robustness of the proposed control method.