滑模干扰观测器在低速光电跟踪系统中的应用

针对摩擦等非线性干扰因素对光电跟踪伺服系统低速性能的影响,系统设计分为两部分完成.将各种干扰信号等效成控制输入端的等效输入干扰(EID,Equivalent Input Disturbance),针对系统名义模型搭建滑模干扰观测器,利用系统的状态观测误差推导出系统的等效输入干扰,并采用Lyapunov函数推导出该观测器稳定收敛的条件,通过设计增益矩阵与反馈矩阵,调整观测器跟踪系统状态的收敛速度,最终实现抑制系统跟踪过程中的干扰信号;针对系统的动态部分设计了自适应加速度稳定控制器,进一步补偿了干扰估计的不足问题,保证了系统动态跟踪的精度与稳定性,增强了控制系统的鲁棒自适应能力.仿真和实验结果证明了该方法的有效性.     

滑模干扰观测器在低速光电跟踪系统中的应用

针对摩擦等非线性干扰因素对光电跟踪伺服系统低速性能的影响,系统设计分为两部分完成.将各种干扰信号等效成控制输入端的等效输入干扰(EID,Equivalent Input Disturbance),针对系统名义模型搭建滑模干扰观测器,利用系统的状态观测误差推导出系统的等效输入干扰,并采用Lyapunov函数推导出该观测器稳定收敛的条件,通过设计增益矩阵与反馈矩阵,调整观测器跟踪系统状态的收敛速度,最终实现抑制系统跟踪过程中的干扰信号;针对系统的动态部分设计了自适应加速度稳定控制器,进一步补偿了干扰估计的不足问题,保证了系统动态跟踪的精度与稳定性,增强了控制系统的鲁棒自适应能力.仿真和实验结果证明了该方法的有效性.     

全状态约束切换系统的自适应神经网络控制

为了解决非线性约束切换系统的控制问题,针对一类具有非对称时变全状态约束、状态不完全可测以及未知外部干扰的切换严格反馈非线性系统进行研究,引入状态观测器、自适应神经网络和动态表面控制技术,设计了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的自适应输出反馈控制方法.通过采用非对称时变障碍李亚普洛夫函数(barrier lyapunov function, BLF)使系统的全部状态满足非对称时变约束条件,而Lyapunov方法和平均驻留时间理论则保证了闭环系统所有信号是半全局一致最终有界.最后,在所提控制律的作用下,输出跟踪误差可以减小到任意小,2个仿真实验结果也验证了所提控制算法的有效性.     

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。      

基于二阶滑模的导弹控制系统设计

过载控制是近年来导弹控制律设计领域出现的一种新的非线性控制方法,引起越来越多的重视,但是在采用过载控制方法对侧滑转弯(STT, Skid-To-Turn)超音速巡航导弹纵向回路控制系统设计过程中,由于过载输出与舵偏输入之间存在非最小相位现象,导致系统零动态不稳定.提出用输出重定义将系统状态进行转换的思路,利用内部状态在平衡态时应具有的响应作为其期望参考轨迹,将输出跟踪转化为状态跟踪,以保证系统的零动态稳定.采用二阶滑模设计控制律,消除了一阶滑模所固有的颤振现象,用Lyapunov函数确定出控制器参数,保证了对系统输出的跟踪.鉴于攻角不易精确测量而导致了系统状态不完全可测,控制律设计过程中设计了攻角观测器解决了上述问题.系统仿真研究表明,根据上述方法设计的系统具有比较理想的稳定性和鲁棒性,同时具有更好的动态性能.     

火星大气进入滑模自抗扰制导方法

针对火星探测器大气进入制导阶段存在着模型参数误差等不确定性,基于直接反馈线性化理论设计了一种滑模自抗扰进入制导方法。首先利用反馈线性化方法对跟踪系统模型进行线性化处理;在此基础上设计了滑模控制律,并利用线性扩张状态观测器估计系统的未知不确定量,在控制律中进行补偿;此外还给出了大气进入段的横向制导律。仿真结果表明,与反馈线性化方法相比,该方法设计的制导律有效地降低了模型参数误差对制导精度的影响,实现了对参考轨迹的良好跟踪,提高了探测器开伞点的精度。     

可重复使用飞行器再入姿态的区间二型自适应模糊滑模控制设计

针对具有强非线性、多变量耦合特性的可重复使用飞行器（RLV）,同时考虑模型参数不确定性和外界干扰对飞行器再入姿态跟踪的影响,提出了一种基于区间二型自适应模糊滑模的姿态控制方法。首先,建立飞行器再入动态模型,并基于反步思想将控制模型转化为姿态角和角速率相关子系统。其次,将模型参数不确定性和外界干扰视作子系统非线性项的一部分。再次,采用区间二型模糊系统逼近子系统非线性项,并结合自适应技术和滑模控制方法分别设计虚拟控制量和实际控制量。此外,引入一阶低通滤波器用以处理子系统虚拟控制律。通过Lyapunov方法的分析证明了闭环控制系统的稳定性,且飞行器姿态跟踪误差可收敛于原点附近的小邻域。最后,利用飞行器的数值仿真验证了所设计控制方法能有效跟踪飞行器参考指令,且对外界干扰有较强的鲁棒性。      

多变量模型参考自适应控制及在飞行控制中的应用

讨论了多变量模型参考自适应控制及其在飞行控制中的应用问题.针对相对阶任意的多输入多输出线性时不变系统,提出了一种模型参考自适应控制方案.基于SDU分解,仅要求高频增益矩阵的顺序主子式的符号已知,从而放宽了对高频增益矩阵的限制.通过构造合适的Lyapunov函数,证明了闭环系统的全局稳定性和跟踪误差的渐进收敛性.将所提方案应用到了飞行控制系统,仿真结果验证了所提方案的有效性.     

基于ESO的电液位置伺服系统反步滑模控制

针对阀控电液位置伺服系统未建模摩擦力、参数不确定性和外部随机干扰造成的复合扰动问题, 提出一种基于扩张状态观测器(ESO)的反步滑模控制方法。ESO的设计可以对作动器速度、加速度和复合扰动进行在线估计, 解决工程应用中对以上信号难以测定的问题;基于ESO估计值和位移反馈信号进行反步滑模控制器设计, 通过构造包含反步设计误差、滑模函数和观测器误差的Lyapunov函数, 对所提控制方法进行稳定性证明;为验证所提方法的有效性, 进行了AMESim和MATLAB/Simulink联合仿真, 与PID控制器、传统的反步滑模控制器和基于ESO的滑模控制器的控制效果进行对比, 并对仿真数据进行了分析。研究结果表明:所提方法可以有效抑制系统复合扰动, 位移跟踪精度高, 鲁棒性强。      

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.     

二阶滑模控制在十字梁控制实验系统中的应用

为了削弱传统滑模控制在十字梁实验系统中应用所产生的抖振问题,运用了高阶滑模的设计思想设计了多输入多输出十字梁试验系统的输出跟踪二阶滑模控制器,从而实现了高阶滑模在多输入多输出系统中的应用,并对该系统进行了仿真,仿真结果表明,二阶滑模控制器能够有效地削弱系统产生的抖振.      

仿射非线性系统的二阶滑模控制律研究

分析现有滑模控制算法特别是二阶滑模控制算法在抑制抖动和鲁棒性等方面所存在的问题,以仿射非线性系统为对象,针对近似时间最优的二阶滑模控制律收敛速度慢和抖振较大的问题,提出改进控制算法,通过设计适当的约束条件和修正滑模趋近加速度,提高了二阶滑模的响应速度,并在不损失鲁棒性的前提下削弱了抖振的频率和幅度.以单摆模型为例,分别对该算法和二阶Lyapunov函数法以及一阶指数趋近法进行仿真研究,仿真结果表明该算法适用于具有不确定性的非线性系统,并在削抖和快速响应方面具有相对优势.     

CMGs驱动空间机械臂的自适应终端滑模控制

摘要： 针对V构型控制力矩陀螺（CMGs）驱动的空间机械臂的轨迹跟踪控制问题,研究一种自适应非奇异终端滑模（ANTSM）控制方法.利用基于Kane方程的递推组集算法建立了系统的动力学模型.以跟踪误差为变量,构造非奇异滑动面,以保证跟踪误差在滑动面上有限时间收敛.针对系统质量特性参数与关节处干扰力矩的不确定性,设计自适应控制器用以调节控制增益.该控制方法无需不确定性的上界,且闭环系统具有最终一致有界性.仿真结果表明,该控制器可使系统准确跟踪期望轨迹,并对质量特性参数不确定性和关节干扰力矩具有良好的鲁棒性.     

绕飞慢旋目标参数自适应积分滑模控制

针对满足一定条件的一类不确定部分上界不确知的系统,提出了一种参数自适应积分滑模控制策略.通过在切换函数中引入跟踪误差积分项,消除了传统滑模变结构控制需要被跟踪信号导数已知的假设.同时基于Lyapunov方法引入参数自适应律,使系统能够抑制干扰.采用该控制方法,进行大椭圆轨道慢旋目标同步绕飞跟踪控制器设计.仿真结果表明,该方法具有较强的鲁棒性以及良好的跟踪性能.     

Adaptive sliding mode control of spacecraft attitude-orbit dynamics on SE(3)

In this paper, to solve the problem of parameters uncertainty in spacecraft tracking control, an adaptive controller based on sliding mode is proposed for the relative spacecraft attitude-orbit dynamics on the Lie group SE(3). The dynamic equations of relative attitude orbit error for two spacecraft are established in the framework of Lie group SE(3). Considering the uncertainty of spacecraft parameters, a formal decomposition of known and unknown parameters, the state variables and control variables is firstly made in the original system. An online estimator is designed to evaluate the unknown parameters. A sliding mode controller is developed to actuate the spacecraft to track the target spacecraft. Then a Lyapunov function of tracking error and parameters estimated error is designed to prove the stability of the closed-loop system. Finally, the simulation results and analysis are presented to verify the effectiveness and feasibility of the proposed method.     

高精度位置跟踪自适应增益调度滑模控制算法

影响位置跟踪精度最重要的因素之一是系统不可避免地存在内外不确定性。由于具备很强的鲁棒性,滑模控制能有效消除系统不确定性的影响,然而也会带来抖振这一顽疾。因此,有效削弱滑模控制系统的抖振是提升系统跟踪精度的关键。为此,本文提出一种误差主导的自适应增益调度算法,该算法利用等效原理准确判断系统滑动模态是否建立,并以此来调度切换函数增益值的增减;同时,为克服因利用低通滤波器获取切换函数等效输出而引起的时间延迟,在增益调度中采用误差主导的增益变化率,确保了增益调度的实时性。理论和仿真实验证明,在滑动模态建立前,该增益调度策略能加快滑模变量的收敛速度;而在滑动模态建立后,该增益调度策略能使增益值在有限时间内趋近于系统不确定的绝对值,降低了系统抖振幅值,从而获取更高的跟踪精度。直流力矩电机伺服系统位置跟踪对比实验结果表明,该增益调度方案有效,能使系统获得更高的跟踪精度。     

基于终端滑模控制的四旋翼无人机编队控制

本文以四旋翼无人机为研究对象,基于终端滑模控制技术,实现了四旋翼无人机系统的编队飞行控制。在构建四旋翼无人机数学模型的基础上,为每架四旋翼无人机设计了广义误差状态,基于广义误差状态提出编队控制目标。为实现编队控制目标,设计了基于终端滑模控制的编队控制器,最终所有四旋翼无人机的广义误差状态收敛到零时即实现期望的编队队形,进一步结合有限时间稳定性理论给出了上述编队控制器有限时间稳定性证明。最后用一个仿真实例验证了所提出算法的有效性,并将本文提出的控制器与基于线性滑模控制的控制器进行对比,实验证明所提出的控制算法具有更好的编队控制效果。     

Adaptive sliding mode fault-tolerant control for satellite attitude tracking system

In this paper, an adaptive modified sliding mode control approach is developed for attitude tracking of a nano-satellite with three magnetorquers and one reaction wheel. A sliding variable is chosen based on finite-time convergence of the nano-satellite attitude tracking error and avoiding the singularity of the control signal. The control gain of the proposed method is developed adaptively to reduce the tracking error and improve the closed-loop control performance. The sliding variable and adaptive parameter are also employed in the reaching phase of the control law to decrease the chattering phenomenon. In addition, the finite-time convergence of attitude variables in the presence of actuator faults, inertia uncertainty, and external disturbances is proved using the extended Lyapunov theorem. The simulations are conducted to evaluate the performance of the proposed method according to different evaluation criteria. Monte Carlo simulations are also used to survey the reliability of the system in the presence of the mentioned condition.     

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.