基于LADRC的无人机高精度定高控制

针对复杂气流扰动对无人机（UAV）航迹高度控制的影响,对存在复杂气流扰动下的定高控制策略、控制结构和控制器参数优化展开研究,实现高精度高度控制。基于线性自抗扰控制（LADRC）确定总体控制架构,设计扩张状态观测器（ESO）观测估计纵向高度通道和速度通道中存在的总扰动,在控制中引入扰动补偿,减小扰动对系统输出造成的影响。对UAV在飞行过程中存在的大气紊流扰动或离散突风等风干扰分析其功率谱密度,构造考虑风扰动对高度影响、时域响应特性和稳定裕度的综合目标函数,通过粒子群优化算法得到具有高精度、高抗干扰性能的控制器参数,优化中考虑风干扰的功率谱密度分布,减小了控制器参数设计的保守性。通过与常规比例-积分-微分（PID）控制器控制效果进行对比,说明基于线性自抗扰控制器的纵向高度控制的优异性能。      

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.     

基于自抗扰的运载火箭主动减载控制技术

针对运载火箭穿越大风区的减载控制技术进行研究,首先对攻角反馈和加表反馈2种减载技术进行理论研究和仿真分析,得出2种方案对火箭减载都存在一定的局限性。因此引入自抗扰控制器(ADRC)技术并针对飞行减载控制对其进行改进,一方面通过状态观测器将误差补偿引入自抗扰回路;另一方面改进了自抗扰控制器中的控制律,并推导证明了新的控制律下自抗扰控制器抑制风载干扰的能力,给出了控制方程中增益的选择方法。最后以某型液体运载火箭为例在考虑其弹性振动和液体晃动条件下对比了几种方案的减载效果,仿真结果表明改进后的自抗扰控制器使飞控系统抗干扰能力增强,增大了控制律中增益选择范围,有效提高了运载火箭的减载效果,具有很强的工程应用价值。      

拖靶系统飞行动力学数字仿真研究

首先对拖靶系统飞行动力学模型进行了简化,阐述了拖靶系统飞行动力学数字仿真基本原理。其次对模型进行了线性化处理,确定了升力与舵翼角的关系、张力变化与高度变化的关系以及垂向速度对应的阻尼系数,进而建立了垂向高度、速度以及舵翼角之间关系的线性微分方程,求得了拖靶垂向运动传递函数。最后在不同海情、不同加速度偏差以及不同高度偏差等使用条件下,对拖靶系统的工作过程进行了全数字仿真研究,其研究结果有助于拖靶系统的设计和应用研究。     

基于动力补偿的液压并联运动平台控制策略

针对所研制的飞行模拟器用大负载液压六自由度并联运动平台,在对系统闭环动力学模型进行详细分析的基础上,依据系统数学模型存在外扰力、摩擦力及不确知参数等因素影响的控制特性,利用系统闭环动力学模型的动力补偿特性,采用六维动力补偿器,提出一种PD控制器加小波神经网络补偿器进行在线动力学补偿的实时控制策略,并通过实验验证了其控制的有效性.结果表明:该方法具有良好的跟踪特性,能够提高系统响应快速性、运动精度及抗负载扰动能力,很大程度上克服了系统的动力耦合及参数时变和未知力扰动带来的影响,为多自由度运动系统的高性能实时控制开辟了崭新途径.      

自抗扰控制技术在转台频响伺服中的应用

在转台频响伺服中,针对低频和低速时干扰难补偿、高频时相位滞后和幅值衰减程度急剧恶化、常规控制策略严重依赖精确对象模型等难题,引入不依赖精确对象模型的自抗扰控制技术,并设计了控制系统.控制系统中,自抗扰控制器用来在线观测补偿干扰,前置处理单元用来补偿相位和幅值.控制系统应用到转台频响伺服中,实测得到的"双十"标准下最大跟踪频率和扫频频率都大于转台出厂时的验收指标.实测结果表明:自抗扰控制技术应用到转台频响伺服中可以有效提升转台的频响性能.     

基于模糊自抗扰的索网天线容错振动控制研究

针对空间索网天线型面振动控制中部分作动器故障影响天线型面精度的问题，基于天线动力学模型设计一种模糊自抗扰容错控制方法。首先，建立天线型面的振动动力学模型，包括天线振动动力学模型、形状记忆合金作动器动力学模型和作动器故障模型。然后，设计模糊自抗扰控制容错振动控制方法，在作动器未发生故障的情况下，抑制天线型面的振动；在作动器发生故障的情况下，降低故障对天线型面精度的影响，实现容错控制。最后，对设计的容错控制算法进行仿真分析。仿真结果表明，模糊自抗扰容错控制方法不仅在作动器未发生故障时能将型面扰动降低93%,而且将三个作动器故障对型面精度的损失控制在4%。该天线型面振动容错控制方法对作动器故障干扰具有良好的适应性。     

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.     

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。      

二阶多智能体系统自抗扰编队跟踪与避撞控制

在多智能体编队的目标跟踪任务中，智能体受环境中的障碍物的遮挡作用会丢失目标，而外部扰动会影响系统的时变编队跟踪的控制效果。为此，研究了这两种因素同时存在情况下的二阶多智能体系统时变编队跟踪和避撞控制。采用基于目标跟踪优先级的切换拓扑控制策略以实现在障碍物遮挡环境中对目标的持续跟踪，根据自抗扰理论设计包含扰动补偿项的编队跟踪控制器。首先，基于一致性方法提出切换拓扑下自抗扰时变编队跟踪控制协议，并给出一种基于跟踪微分器的编队指令生成方法；其次，设计了求解控制参数的算法并给出协议作用下系统的稳定性分析和证明；然后，基于人工势场法设计避撞控制协议；最后，提出障碍物遮挡环境下自抗扰时变编队跟踪控制协议。仿真实验结果表明:所设计的控制协议在上述两种因素存在时仍具有良好的控制效果。      

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。      

基于平流层风场预测的浮空器轨迹控制

平流层风场环境对浮空器设计和轨迹控制具有重要影响。针对平流层风场建模,以长沙地区2005—2010年的风场数据为例,首先采用本征正交分解（POD）方法对风场数据进行降阶处理;然后分别采用Fourier级数与BP神经网络算法对平流层风场进行预测,并对2种模型的预测精度进行比较分析;最后通过建立临近空间浮空器的动力学模型和高度调控模型,分析2种风场预测模型对浮空器轨迹控制的影响。研究结果表明,相对于Fourier预测模型,基于BP神经网络预测模型的预测精度更高,可信度更强,能够更好地为浮空器飞行轨迹控制提供参考价值。      

卫星姿态控制系统执行器微小故障检测方法

针对卫星姿态控制系统执行器微小故障检测问题,提出一种基于神经网络干扰观测器的微小故障检测方法。该方法利用卫星姿态控制系统内的冗余关系,分别构建陀螺干扰观测器和干扰力矩观测器,对系统内的测量误差、扰动等进行估计,并对故障检测观测器进行扰动补偿,提高对执行器微小故障的检测能力。仿真结果表明,与基于解析模型的方法相比,该方法能够较精确地对解析模型的误差进行补偿,明显降低了检测阈值,实现了对扰动掩盖下的微小执行器故障检测。      

永磁球形电机的神经网络自适应控制算法

介绍了具有三维位置检测功能的三自由度永磁球形电机工作原理及其运动控制方法.结合球电机结构特性,基于XYZ 欧拉角和拉格朗日方程建立了球电机运动学及动力学模型.为了解决动力学模型建模误差、摩擦力和外界干扰等对球电机工作性能的影响,设计了神经网络逼近模型,并将其应用于球电机的控制之中.仿真结果表明这种控制方法与传统方法相比可以有效提高球电机的抗干扰能力,在建模误差比较大的情况下仍可以保证球电机的运动精度,其结果可以为进一步的球电机精密运动控制理论研究和实验方案设计提供借鉴和参考.      

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。      

一种新型陀螺的力矩器非圆性误差补偿方法

为提高磁悬浮控制敏感陀螺（MSCSG）对陀螺载体姿态的敏感精度,基于其洛伦兹力磁轴承（LFMB）的设计结构,提出了一种力矩器非圆性误差补偿方法。首先,针对一种新型双球形包络面转子MSCSG,介绍了MSCSG的结构特点与陀螺载体姿态角速度敏感原理,并分别建立了MSCSG力矩器半径误差模型、转子偏转干扰力矩模型与陀螺载体姿态角速度敏感误差模型。其次,通过实验测量了力矩器的圆度,通过MATLAB进行数据拟合得到了力矩器的非圆特性,采用勒让德多项式级数对力矩器非圆性进行了描述,并有效补偿了因力矩器非圆性误差导致的姿态角速度敏感误差。最后,对误差补偿效果进行了仿真验证,结果表明该补偿方法使陀螺载体姿态角速度敏感误差降低了83.5%。此外,本文方法还可以解决LFMB陀螺的相关共性问题。      

高超声速飞行器预设性能反演控制方法设计

为解决吸气式高超声速飞行器的飞行控制问题,提出了一种新型预设性能神经反演控制器设计方法。通过构造预设性能函数,保证速度跟踪误差和高度跟踪误差能够按照预设的收敛速度、超调量及稳态误差收敛至期望的区域,同时满足系统预设的瞬态性能和稳态精度。在反演控制设计结构下,引入径向基函数（RBF）神经网络对模型未知函数及不确定项进行逼近,提高了控制系统的鲁棒性。引入的RBF神经网络中仅有一个参数需要在线更新,有效提高了控制准确性,避免了通常反演控制方法中经常出现的"微分膨胀问题",并降低了计算量。通过仿真实验验证了所设计控制系统的有效性和可行性。      

BP-AdaBoost模型在光纤陀螺零偏温度补偿中的应用

针对光纤陀螺零偏漂移随温度呈复杂的非线性变化,建立了BP-AdaBoost（Back Propagation neural network,Adaptive Boosting）模型对零偏进行补偿,改善了光纤陀螺的零偏稳定性能.同时,研究了模型参数对预测精度的影响,给出了BP神经网络隐含层神经元个数的选择以及AdaBoost模型迭代次数的确定方法.运用AdaBoost算法提升单个BP神经网络的预测能力,提高了集成模型整体的预测精度.对采集的光纤陀螺输出实测数据进行了事后仿真,结果表明,BP-AdaBoost模型相比传统的线性回归模型、混合线性回归模型、单个BP神经网络模型的补偿效果更显著,验证了该模型的有效性,具有重大的工程应用参考价值.