冗余直接驱动阀系统的余度控制策略

针对冗余直接驱动阀伺服系统中由于余度降级所造成的性能降低问题,提出一种神经网络自适应滑模余度控制策略.利用径向基函数神经网络RBFNN(Radial Basis Function Neural Network) 的在线学习功能,对系统发生的变化进行快速自适应补偿,使系统状态趋近于滑模面,提高跟踪精度和鲁棒性;并通过与比例微分PD(Proportional-Derivative)算法的并行控制,促进RBFNN的收敛,增强系统的稳定性.通过与PID(Proportional-Integral-Derivative)切换控制策略的对比研究,表明RBFNN自适应滑模余度控制方法不但设计简单,而且能够有效克服余度降级带来的系统性能下降的问题,极大地改善了系统的品质.      

基于区间二型模糊终端滑模控制的飞行器姿态控制

针对四旋翼飞行器姿态控制问题,提出区间二型模糊控制与非奇异终端滑模控制结合的算法.首先,采用非奇异终端滑模控制方法,根据滑模控制的强鲁棒性及快速响应特性,令四旋翼飞行器系统实现在有限时间内收敛并对外界干扰具有较强抵抗力;同时,采用区间二型模糊控制,将滑模面作为模糊控制的输入,趋近律作为模糊控制的输出,实现对滑模面增益的动态调节,增强对外界随机扰动的适应能力并提高系统收敛速度、削弱抖振.基于Lyapunov函数证明系统的稳定性.仿真结果显示,本文设计的控制器具有更加平稳的输出,同时对四旋翼姿态角度的跟踪更加迅速、精确.     

基于Terminal滑模的小行星探测器着陆连续控制

针对弱引力场不规则小行星探测器安全下降与着陆,提出了一种基于比例微分(PD,Proportional plus Derivative)及非奇异Terminal滑模的连续控制方法.在着陆点坐标系下推导了探测器的动力学方程,设计了开环燃料次最优多项式标称轨迹制导方法.针对下降和着陆两个不同阶段提出了PD和非奇异Terminal滑模变结构连续控制方法.将PD控制的易操作性与非奇异Terminal滑模控制收敛速度快、调整时间短有效结合,保证了探测器安全着陆.仿真结果表明了提出方法的可行性和有效性.     

基于迟滞鲁棒性的自动车队队列稳定性控制

基于车辆纵向迟滞动态模型,对自动车队队列稳定性以及控制方法进行分析研究.建立考虑迟滞因素的车辆纵向迟滞动态模型,在此模型的基础上建立基于固定时间间距策略的滑模控制器和比例积分微分(PID,Proportion Integration Differentiation)控制器,然后依据队列稳定性判断准则分别对两种控制器进行队列稳定性分析并分别得到相关的队列稳定性条件.定量比较分析和仿真比较分析结果显示,PID控制器具有更强的迟滞鲁棒性.     

泵控并联变量马达速度系统复合控制策略

针对泵控并联变量马达速度系统中的流量自适应分配特性和相乘非线性环节,提出了分别通过变量泵实现系统压力控制和变量马达实现所驱动轴的转速控制的复合控制架构.针对泵控压力系统和变量马达调速系统分别推导了二阶线性化模型.为实现系统压力动态调节,提出了期望压力规划方法,并设计了滑模控制器.通过在变量马达调速PID(Proportion Integration Differentiation)控制器引入扰动观测器,抑制了非线性扰动和未知负载扰动,提高了波动压力下的稳态精度.结合双轴驱动车辆行走驱动转速系统设计了复合控制器,仿真结果确认了所提出的复合控制策略的有效性.     

TSK模糊神经网络及其约束优化学习算法

针对非线性动态系统特点,提出了一种基于TSK(Takagi-Sugeno-Kang)模糊模型的动态回归模糊神经网络DRFNN(Dynamic Recurrent Fuzzy Neural Network),该模糊神经网络由静态网络和动态网络两部分组成,其中静态网络用来实现规则的条件部分和解模糊部分的计算,由FIR动态滤波器实现的内反馈回归网络用来实现规则的结论部分,为了加快网络收敛速度,给出了基于约束优化算法的网络参数迭代算法,把网络结构优化和参数学习作为一个约束优化问题来解决.应用于非线性系统的辨识和控制仿真试验说明了DRFNN网络及其算法对解决非线性系统问题的有效性.     

机械臂的区间二型模糊超螺旋滑模控制

针对不确定性条件下机械臂的轨迹跟踪问题,提出一种基于区间二型模糊逼近扰动的超螺旋滑模控制方法.首先将机械臂的建模误差、摩擦项、外部扰动等均视为广义扰动,然后利用自适应区间二型模糊逼近广义扰动.接着通过一个嵌套自适应律来设计基于超螺旋算法的趋近律,进而提出超螺旋滑模控制器.通过Lyapunov稳定性理论验证了趋近律的稳定性,基于此证明了系统的稳定性,并导出了区间二型模糊自适应律.仿真实验表明,区间二型模糊具有更好的逼近效果,超螺旋滑模控制能够抑制系统的扰动,本文所提算法具有响应快速和鲁棒性强的优点.     

控制力矩陀螺框架高精度周期随动控制

为实现控制力矩陀螺框架伺服系统的高精度周期随动控制,采用比例积分微分(PID,Proportion Integration Differentiation)控制器结合重复控制器的控制方式,PID控制器实现框架伺服系统静态和匀速运动的高精度控制,插入式重复控制器实现对周期性输入信号的精确跟踪.对控制力矩陀螺框架系统进行了建模,设计了PID控制器与插入式重复控制器,并分析了重复控制器的稳定性条件、稳态跟踪性能和对扰动的抑制能力.仿真结果和实验结果表明:采用插入式重复控制器使控制力矩陀螺跟踪1Hz给定速度信号时的稳态跟踪误差大幅减少.PID控制器结合插入式重复控制器结构简单,两者可分开独立设计,参数设计容易.     

电液伺服速度系统的模糊增益调度控制

针对电液伺服速度系统的非线性和参数时变特性,提出了模糊增益调度控制方法.根据系统的输出误差和误差的一阶微分变化,利用模糊推理在线实时更改比例积分微分(PID,Proportion Integral Differential)控制器参数以适应工作点的变化,使系统控制参数达到全局优化,解决了一般增益调度中控制参数只是对于某一工作点局部优化的问题;在确定P和I隶属度函数时,引入指数函数保证了系统稳准前提下响应的快速性.试验研究表明,与单纯PID控制器相比,模糊增益调度缩短了动态响应时间、降低了超调、减小了负载扰动,说明该方法对非线性系统和未能精确建模系统大范围控制的有效性.      

基于终端滑模的卫星编队飞行有限时间控制

针对考虑参考星机动的编队飞行相对位置控制问题,给出了一种基于终端滑模的有限时间控制方法. 基于编队卫星相对运动动力学模型,设计了有限时间终端滑模控制器,同时证明了该控制器作用下系统状态误差可在有限时间内收敛. 以编队构型重构和考虑参考星机动时的构型保持控制为例,利用本文控制方法进行了仿真分析. 仿真结果表明,基于终端滑模的有限时间控制方法相比于传统的线性滑模控制方法,在保证编队飞行控制高精度的同时,有效提升了误差的收敛速度,验证了该方法的有效性和优越性.      

挠性航天器智能模糊控制算法

针对挠性航天器滑模变结构姿态控制器控制力矩的高频抖振问题,提出一种挠性航天器智能模糊控制算法。该算法使用模糊控制算法对航天器控制参数进行模糊化智能处理,能够有效改善控制器控制力矩的高频抖振问题。首先将模糊控制算法与滑模控制算法结合,根据切换面趋近律系数模糊化处理;然后应用连续饱和函数代替符号函数设计姿态控制器;最后通过算法到达滑模面的程度调整边界层厚度,在保证控制力矩不发生抖振情况的同时有效控制滑模面边界层的厚度。仿真结果证明,提出的智能模糊控制算法能够有效改善挠性航天器控制力矩的高频抖振问题,同时可以加快挠性航天器低阶模态振动曲线的收敛速度。     

Fault tolerant small satellite attitude control using adaptive non-singular terminal sliding mode

The Attitude Control System (ACS) plays a pivotal role in the whole performance of the spacecraft on the orbit; therefore, it is vitally important to design the control system with the performance of rapid response, high control precision and insensitive to external perturbations. In the first place, this paper proposes two adaptive nonlinear control algorithms based on the sliding mode control (SMC), which are designed for small satellite attitude control system. The nonlinear dynamics describing the attitude of small satellite is considered in a circle reference orbit, and the stability of the closed-loop system in the presence of external perturbations is investigated. Then, in order to account for accidental or degradation fault in satellite actuators, the fault-tolerant control schemes are presented. Hence, two adaptive fault-tolerant control laws (continuous sliding mode control and non-singular terminal sliding mode control) are developed by adopting the nonlinear analytical model to describe the system, which can guarantee global asymptotic convergence of the attitude control error with the existence of unknown external perturbations. The nonlinear hyperplane based Terminal sliding mode is introduced into the control law design; therefore, the system convergence performance improves and the control error is convergent in “finite time”. As a result, the study on the non-singular terminal sliding mode control is the emphasis and the continuous sliding mode control is used to compare with the non-singular terminal sliding mode control. Meanwhile, an adaptive fuzzy algorithm has been proposed to suppress the chattering phenomenon. Moreover, several numerical examples are presented to demonstrate the efficacy of the proposed controllers by correcting for the external perturbations. Simulation results confirm that the suggested methodologies yield high control precision in control. In addition, actuator degradation, actuator stuck and actuator failure for a period of time are simulated to demonstrate the fault recovery capability of the fault tolerant controllers. The numerical results clearly demonstrate the good performance of the adaptive non-singular terminal control in the event of actuator fault compare with the continuous sliding mode control.     

高超声速飞行器滑模控制参数整定方法设计

本文针对高超声速飞行器滑模控制人工试凑的参数整定方法较为繁琐、效率低的问题,改进了连续动作学习自动机（Continuous action reinforcement learning automata, CARLA）算法并将其应用于滑模控制参数整定问题中,改进后的算法通过对回报函数的设计有效克服了常规CARLA算法收敛速度慢、易受干扰、求解效率低的问题。该算法引入控制性能指标评价函数,在迭代中学习阶跃响应的经验数据,实现了控制参数自整定。仿真表明,对于阶跃响应问题,本文提出的算法能够在100次迭代中整定出一组高品质的控制参数,完成对给定指令的快速准确跟踪,与遗传算法、模拟退火算法相比,在求解速度上具有显著优势。由于该方法不依赖于模型,除了滑模控制器参数整定外对其他控制方法的控制参数整定问题也有一定适用性,具有推广应用价值。     

绳系系统轨道机动过程中的面内摆角抑制

摘要： 针对绳系卫星系统轨道机动过程中面内摆角抑制问题进行控制器设计.仅考虑面内摆角子系统下,针对绳系系统的动力学模型,提出了分层迭代非线性滑模控制方法.证明控制方法设计的控制律使系统所有状态渐近稳定.通过数学仿真验证方法的有效性和优势.     

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.     

柔性铰接板振动测量及迭代学习主动控制

大型柔性板状结构广泛应用于航空航天领域，这种结构特性极易引起低频振动，针对这一问题以柔性铰接板为研究对象，探究了柔性铰接板在受外部激励作用下弯曲模态的振动特性.为此搭建了一套用于测控柔性铰接板振动特性的实验平台，采用了立体视觉和压电陶瓷传感器分别检测柔性铰接板的振动信息，以此信息作反馈，采用了变遗忘因子的迭代学习控制方法对柔性铰接板的振动进行主动控制，同时以PD控制的实验效果作为对比.实验结果表明，不论是大幅值的快速衰减还是小幅值的残余振动抑制，迭代学习控制效果都优于PD控制.     

EHA反馈线性化最优滑模面双模糊滑模控制

为提高电静液作动器（EHA）控制性能,提出了一种反馈线性化最优滑模面的双模糊滑模控制方法。该方法在EHA的非线性模型上,利用反馈线性化方法将其线性化,在此基础上建立线性切换函数,并采用最优控制理论对切换函数进行设计。为削弱抖振将模糊控制算法引入滑模控制中,采用一个模糊控制器,根据最优滑模函数运动特性的数值对切换控制增益进行估计;采用另一个模糊控制器,根据滑模控制原理对切换控制项进行调整。仿真结果证明了该方法的有效性。      

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。