基于高阶奇异值分解的LPV鲁棒控制器设计

针对高超声速飞行器线性变参数（LPV）模型建模中准确度与复杂度之间的矛盾性,提出了一种基于网格化张量及高阶奇异值分解（HOSVD）的凸多胞LPV模型建模及控制方法。首先基于雅可比线性化给出了大包线网格化模型的张量描述形式,然后提出了一种基于HOSVD的多胞LPV模型生成算法,将网格化模型表述为有限个线性时不变（LTI）顶点及权重函数的组合,并基于舍弃的奇异值给出了建模误差的指标,最后结合某航天飞机再入段六自由度非线性模型进行了大包线鲁棒LPV控制器设计与仿真验证,结果表明该方法可获得计算复杂度低且保证建模精度的LPV模型,设计的鲁棒变增益控制器能够使系统快速跟踪姿态角指令信号,并能够保证系统的稳定性和鲁棒性。      

高超声速飞行器的多胞LPV系统控制器设计

针对高超声速飞行器模型高度非线性、强耦合的特点,提出一种多胞形线性变参数(LPV,linear parameter varying)系统变增益状态反馈控制器的设计方法.首先在感兴趣的变参数轨迹上选取若干平衡点进行雅克比线性化并拟合得到高超飞行器的LPV模型,将其离散化后存储于一张量中,利用高阶奇异值分解(HOSVD,higher order singular value decomposition)进行多胞形转换,得到有限个LTI顶点系统.同时为了降低控制器设计的保守性,通过引入松弛变量矩阵,在各顶点使用不同的Lyapunov函数矩阵,推导出能同时将闭环极点配置到指定区域并满足H∞性能的多胞LPV系统状态反馈控制器设计的线性矩阵不等式(LMI,linear matrix inequality)算法.最后的仿真结果验证了算法的有效性.     

高超声速飞行器纵向系统鲁棒协调控制器设计

飞行器在高超声速阶段,强非线性耦合与不确定性问题给飞行控制系统的设计带来了巨大的挑战。为了研究高超声速飞行器纵向控制系统中的间耦合关系,基于高超声速纵向非线性模型,对其状态变量组与输入变量组进行了耦合采样分析。同时考虑到系统的不确定性提出了一种分层鲁棒协调控制策略。对高超声速纵向的高度和速度子系统设计鲁棒与耦合补偿控制器,对姿态子系统设计鲁棒与耦合转换控制器。利用Lyapunov稳定性理论来分析整个闭环系统的稳定性。仿真表明该控制方法可以有效的应对纵向系统间的强耦合问题。     

基于状态反馈的黄金分割控制器参数化方法及其在高超声速飞行器上的应用

研究气动参数摄动和外界扰动下高超声速飞行器姿态系统的鲁棒自适应控制问题.引入特征建模的思想对高超声速飞行器的姿态系统建立二阶差分方程模型.考虑到高超声速飞行器再入过程要经历飞行环境的剧烈变化的特点,为了提高闭环系统的瞬态响应性能和抗扰能力,设计了黄金分割鲁棒自适应控制器.该控制器具有与特征模型相似的结构,控制器参数通过在线辨识获得,并且按照黄金分割比生成控制信号,能够保证辨识参数收敛过程中系统的稳定性.基于混合H2和H∞控制思想对标准的黄金分割自适应控制器中的参数λ进行在线优化,从而保证了姿态回路对气动参数摄动和外界扰动具有满意的鲁棒性.所提出的λ(k)优化算法是通过对一组线性矩阵不等式求解得到的,因此易于工程实现.改进后的黄金分割鲁棒自适应控制算法在自适应性和鲁棒性的优越性使得该方法尤其适用于高超声速飞行器姿态控制系统.仿真结果验证了控制方法的有效性和实用性.     

高超声速滑翔飞行器的分散鲁棒姿态控制

根据高超声速滑翔飞行器的任务和特点,并考虑一阶执行器动态,建立了面向控制系统设计的飞行器姿态模型.针对模型的结构,结合分散控制和滑模变结构控制的思想设计了再入飞行段的分散鲁棒姿态控制器:采用Tornambe控制方法进行了分散鲁棒滑模面的设计,使得系统能够克服耦合及非匹配不确定性的影响实现性能优良的滑模运动;采用改进的时间次优控制方法实现了二阶滑模变结构控制律的设计,通过在线估计等效控制削弱了抖振.为验证控制器的设计,在Simulink中以某概念高超声速滑翔飞行器为对象,进行了分散鲁棒姿态控制系统和制导系统的联合仿真,仿真结果表明在存在大不确定性的情况下,可以实现对制导指令的鲁棒稳定跟踪.     

基于动态逆的高超声速飞行器鲁棒自适应控制

针对高超声速飞行器运动学模型具有高度非线性、多变量耦合及参数不确定等特点,提出了一种基于非线性动态逆的控制系统鲁棒自适应控制器设计方法.该方法将飞行器的运动方程分成速度子系统和高度子系统,利用控制输入的功能分配,并结合虚拟控制指令设计与非线性动态逆技术,实现速度和高度的稳定跟踪.为消除系统中模型不确定性和外界干扰的影响,采用鲁棒自适应滑模控制策略进行补偿.仿真结果表明:所提出的控制器设计方法不仅满足飞行器速度与高度跟踪性能的要求,且对模型不确定性和外干扰具有一定的鲁棒性.      

基于随机鲁棒分析的输出反馈特征结构配置

针对输出反馈特征结构配置在参数不确定性系统设计中的鲁棒性问题,提出一种基于随机鲁棒分析的输出反馈特征结构配置优化方法.该方法通过随机鲁棒分析准确度量了闭环系统的鲁棒性,确立控制系统设计要求与待设计参数间的直接联系,并运用优化技术实现闭环系统稳定性与性能间的折衷,最大化控制系统的鲁棒性.通过在某高超声速飞行器横侧向解耦控制系统设计上的应用,验证了该方法的有效性.      

基于间隙度量的高超声速飞行器包线定量划分

针对高超声速飞行器飞行包线划分缺乏依据、传统划分方法繁琐等问题,将能够描述模型差异程度的间隙度量理论引入到包线划分过程中,提出了一种新型包线定量划分方法。详细阐述了基于间隙度量理论的线性系统间差异度的定量计算方法;以间隙度量值为量化指标,通过分析模型全包线特性变化规律,给出了确定区域划分边界的方法,并在此基础上给出了一种基于模型差异程度最小化的控制器设计标称点选择方法。结合某型高超声速飞行器进行了验证,结果表明该方法能够提高包线划分过程的自动化程度,分区和标称点选择合理,控制效果良好。     

高超声速飞行器抗饱和鲁棒自适应切换控制

针对高超声速飞行器执行机构饱和的控制器设计问题,提出一种多回路抗饱和鲁棒自适应切换控制方法. 首先针对高超声速飞行器的运动模态在频率上表现出显著的分离特性,将状态变量分开不同的回路设计;然后对受执行机构饱和影响明显的状态设计参考切换系统,从而降低模型和控制器参数设计的复杂性,将一系列可能导致执行机构饱和的事件视作切换信号,选定参考切换模型及鲁棒自适应控制器,保证控制输入不达到饱和状态,并通过多李亚普诺夫函数方法和线性矩阵不等式分析了控制器的稳定性. 仿真结果表明了控制方案的有效性,在存在执行机构失效故障和干扰的情况下,系统状态可良好的跟踪参考状态且控制输入小于执行机构限幅.     

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.      

基于遗传算法的高速飞行器滑模控制律设计

以高超声速飞行器GHV(Generic Hypersonic Vehicle)的俯仰通道为控制对象,针对其6自由度非线性模型设计了滑模控制律.为了便于应用滑模控制理论,首先对该模型进行了输入输出反馈线性化,将原模型转换成为仿射型.设计好滑模控制律结构以后,基于遗传算法完成了滑模控制律参数设计.该过程利用了随机鲁棒思想,即在随机均匀分布的参数不确定性作用下,通过遗传算法优化滑模控制律参数,使得飞行控制系统失去稳定性和鲁棒性的概率达到最小.仿真表明,该方法可以同时满足飞行控制系统鲁棒性和参数优化过程收敛性的要求.     

高超声速巡航飞行器在线自适应反馈控制设计

由于飞行器模型的强非线性,各种建模不确定性以及飞行环境的复杂性,高超声速飞行器控制成为一个研究难点.针对某类具有参数不确定性的非线性系统,提出了一种反馈线性化与自适应估计相结合的方法,对非线性系统的输入输出动态应用反馈线性化处理以得到拟线性模型,并设计反馈控制律;对不确定参数采用自适应在线估计,利用Lyapunov方法分析稳定性;针对选择不同输出的情况,对如何消除内动态进行了讨论.为了验证该方法的可行性,将其应用于某高超声速飞行器巡航段纵向非线性模型,对速度和高度通道进行跟踪控制仿真,由于飞行器和大气环境存在建模不确定性,利用自适应控制对不确定参数进行在线估计.仿真结果显示该方法能够快速收敛,并且具有良好的在线自适应能力.     

考虑系统不确定性的高超声速飞行器容错控制

针对一类含有执行器失效故障和范数有界不确定性的系统,提出了一种鲁棒容错跟踪控制设计方法。该方法利用有界实引理,给出了保证闭环系统稳定且满足鲁棒性能要求的线性矩阵不等式（LMI）的表达式;为了削弱控制器的保守性,使用不同的Lyapunov变量对应不同的系统状态;由此带来的非凸优化问题,发展了一种迭代线性矩阵不等式算法。考虑到该迭代算法的收敛性取决于初值的选择,经过推导给出了一种求解合适初值的算法。将该算法应用于高超声速飞行器X-33跟踪控制器的设计,仿真结果表明本文算法是可行和有效的。      

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。      

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。      

一类不确定分数阶混沌系统的滑模自适应同步

基于滑模自适应控制理论、Lyapunov稳定性理论和分数阶线性系统稳定性理论,在考虑系统存在模型不确定和外部扰动的情况下,选用一种具有较强鲁棒性的分数阶滑模曲面,设计了合适的自适应滑模控制器。所设计的控制器能够将系统状态控制到滑模面上,实现两个不确定分数阶混沌系统的同步,且不需事先知道不确定项上界。该控制器结构简单,控制代价小,具有较好的通用性,对未知扰动具有较强的鲁棒性。数值仿真验证了该方法的正确性和有效性。     

一种非仿射高超声速飞行器的智能控制方法

针对非仿射高超声速飞行器控制问题，提出了一种基于强化学习的非线性反步控制方法。首先，基于高超声速飞行器的非仿射模型，设计了基于反步法的鲁棒跟踪控制器；其次，鉴于该控制器的性能和鲁棒性对参数比较敏感，借助深度确定性策略梯度的智能控制方法，对控制器进行了参数在线调整和控制指令补偿；最后，通过理论分析和仿真结果验证了当存在额外扰动和未建模动态时，所提出的智能控制器仍能保证攻角稳健跟踪期望目标。     

基于跟踪微分器的高超声速飞行器减步控制

针对高超声速飞行器强非线性,强耦合与高度不确定性的特点,提出一种基于高阶跟踪微分器的减步控制方案。将高超声速飞行器纵向模型表达为严反馈形式。在反步法设计框架中,引入跟踪微分器,利用其对给定信号任意阶导数精确估计的能力,计算第1步设计中产生的虚拟控制量的导数,并直接获得第2步实际控制量,从而将设计步骤从3步减少为2步。且在每步设计中将参数不确定性与外部扰动建模为等效干扰,设计扩张状态观测器获得等效干扰估计值,继而在控制器设计中进行补偿。利用Lyapunov方法证明闭环系统稳定性。仿真结果验证了所提控制方案对不确定及干扰的抑制作用,且跟踪精度优于传统动态面方法。