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.     

柔性空间机械臂系统的模糊滑模神经网络控制及柔性振动主动抑制

研究了参数不确定漂浮基柔性空间机械臂关节空间的轨迹跟踪及柔性振动主动控制问题.运用虚拟力概念,生成能同时反映柔性振动和刚性运动的虚拟期望轨迹,设计了一种自适应非奇异Terminal滑模控制器来跟踪该虚拟期望轨迹,以实现载体姿态及关节稳定跟踪运动轨迹并对所产生的柔性振动进行主动抑制的控制目标.所设计的控制器结合了Terminal滑模控制快速收敛性,模糊小波神经网络优良的函数逼近特性及鲁棒技术处理逼近误差的优势,利用自适应算法在线自适应调节模糊小波神经网络的所有网络权值和参数,使控制器具有很强的鲁棒性.仿真实验证明了所提控制方案的有效性.      

航天器编队飞行多目标姿态跟踪终端滑模控制

研究航天器编队飞行多目标姿态跟踪控制问题.为避免姿态大范围跟踪可能出现的奇点,采用欧拉参数描述航天器姿态.基于终端滑模技术,设计多目标姿态跟踪终端滑模控制器,并应用Lyapunov稳定性理论和扩展的Lyapunov有限时间稳定性理论证明控制系统稳定性和有限时间收敛性.该控制器参数方便调整,易于实现.由于没有对复杂多体航天器动力学进行线性化处理,从而保证了姿态跟踪控制精度.仿真结果表明,存在惯量参数摄动和外部干扰力矩的情况下,所设计的多目标姿态跟踪控制器具有良好鲁棒性和优越的跟踪性能.     

基于模糊神经网络干扰观测器的组合体航天器姿态控制

针对非合作目标存在对抗性力矩输出情况下的组合体航天器姿态控制系统,提出了一种基于模糊神经网络干扰观测器(Fuzzy Neural Network Disturbance Observer, FNNDO)的非奇异终端滑模(Nonsingular Terminal Sliding Mode, NTSM)有限时间控制策略。首先以服务航天器为基准,建立组合体航天器姿态数学模型,然后针对包含惯量不确定性、目标对抗性力矩等的等效干扰力矩,设计了一种具有自适应能力的FNNDO,可以实现对等效干扰的有效跟踪。在FNNDO的基础上,设计NTSM控制器,利用Lyapunov理论证明闭环系统的有限时间稳定性。最后,仿真实验结果表明了控制策略的有效性和观测器在观测性能上的优越性。     

变结构航天器模糊神经网络滑模控制器设计

变结构航天器是目前航天领域的重要发展方向,航天器结构的变化将导致质量分布发生明显变化,这对航天器动力学建模和控制器设计都提出新的问题。针对这种情况,采用混合坐标法和拉格朗日方程建立了航天器刚柔耦合动力学模型,利用几种典型工况的参数近似得到变结构过程中动力学参数的变化规律。设计滑模控制器对航天器变结构过程进行姿态控制,为提高滑模控制器的适应性,设计模糊神经网络（FNN）自适应调节滑模控制器参数,并利用径向基函数（RBF）神经网络逼近动力学模型,得到控制力矩与姿态变化之间的近似关系,用于FNN的优化。通过仿真得到航天器变结构期间无控、滑模控制和模糊神经网络滑模控制的姿态变化,仿真结果对比验证了模糊神经网络滑模控制对于滑模控制的优势,证明了其在变结构航天器姿态控制方面的有效性。     

多体航天器大角度机动鲁棒控制

研究了具有模型不确定性的多体航天器大角度机动控制问题。航天器姿态动力学方程具有不确定性和非线性。首先通过逆系统方法求得近似伪线性系统,然后应用H∞混合灵敏度方法和μ综合方法设计了两种鲁棒控制器。通过引入PD控制器,避免了H∞控制器设计时方程出现奇异。针对航天器中心体与天线同时跟踪不同目标的任务,进行了数值仿真。仿真结果表明在同等条件下两种鲁棒控制器都能满足鲁棒稳定性指标,其中μ控制器的鲁棒性能更好。     

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.      

四旋翼的改进PSO-RBF神经网络自适应滑模控制

针对非线性、强耦合并带有不确定性干扰的四旋翼无人机模型，提出了一种改进粒子群算法-径向基(PSO-RBF)神经网络自适应滑模控制器。在对RBF神经网络自适应滑模控制器进行控制量平滑改进的基础上，利用改进的具有全局寻优能力的PSO算法来调整RBF神经网络的拟合参数，从而进一步提升网络的拟合能力。根据实际四旋翼的模型参数，搭建四旋翼的动力学模型，通过Lyapunov理论验证了系统的稳定性。仿真结果表明：与RBF神经网络自适应滑模控制器和双闭环PID控制器相比，改进PSO-RBF神经网络自适应滑模控制器可以在一个控制周期内寻找到合适的控制量，其调节时间分别提升约50%和75%；改进PSO-RBF神经网络自适应滑模控制器具有轨迹跟踪速度快且准、抗干扰能力强和鲁棒性好的特点。     

基于干扰补偿的导弹增量式动态逆容错控制方法

针对导弹飞控系统存在外部干扰、执行机构故障等问题,运用一种鲁棒增量式动态逆被动容错控制方法,以避免主动故障诊断带来的计算效率问题,同时实现飞行姿态的可靠安全控制。针对外部干扰及执行机构故障等控制系统不确定性,建立导弹三通道姿态控制模型,基于干扰观测器对不确定性进行估计与补偿设计终端滑模控制律。为进一步增强导弹姿态控制系统的鲁棒性,给出导弹增量式动态逆容错控制律,结合终端滑模控制设计干扰补偿的增量式动态逆终端滑模控制律,并对系统残差进行分析比较。某典型全弹道姿态跟踪任务仿真表明,该方法在故障未知的情况下仍然保持姿态跟踪特性与容错能力,实现导弹姿态鲁棒精准快速控制。     

航天器非奇异自适应终端滑模姿轨联合控制

为了实现航天器姿态与轨道的同步控制，提出了一种航天器姿态与轨道联合控制的非奇异自适应终端滑模控制律。首先，建立了航天器姿轨耦合运动的对偶四元数模型；其次，提出了一种姿轨联合跟踪控制的非奇异终端滑模控制律，并设计了自适应控制律以改善质量特性不确定性的影响，利用李雅普诺夫函数证明了所提控制律的稳定性；最后，绕飞小行星的跟踪控制仿真算例表明了控制律的有效性。结果表明:所提控制律具有较高的控制精度，能够在有限时间内收敛，仿真过程中不存在奇异点，抑制了质量特性的不确定性对控制的影响，且对滑模的抖振特性有抑制效果。      

航天器姿态指向跟踪的一种自适应滑模控制方法

航天器姿态指向跟踪(APT)技术是近年来引起深入研究的关键技术之一,设计一种自适应滑模控制律,通过设计自适应律考虑有界干扰力矩和转动惯量不确定因素的影响,同时使用滑模控制设计方法保证控制算法的鲁棒性,用双曲正切函数代替符号函数来克服滑模控制中存在的抖振问题,实现受控航天器的某个指向(相机或天线)保持对运动目标的跟踪.控制方案采用修正罗德里格斯参数(MRP)描述航天器姿态,用喷气推力器作为航天器的姿态执行机构.仿真结果显示了控制律的有效性.     

转动惯量存在不确定性的挠性航天器动态自适应滑模姿态控制

针对存在转动惯量不确定性和外部干扰的挠性航天器,首先构造了一个部分状态观测器估计挠性模态,然后设计自适应律对转动惯量不确定性和外部干扰组成的函数的上界进行估计。最后,在设计的观测器和自适应律的基础上,建立了挠性航天器的基于部分状态观测器的自适应滑模姿态稳定控制律。采用Lyapunov方法证明了在挠性航天器存在转动惯量不确定性和外部干扰时, 所设计的自适应滑模姿态控制律能使闭环航天器姿态系统稳定。最后, 通过数值仿真例子验证了所提出方法的有效性。     

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.     

一种使用RBF网络的自适应滑模控制器

针对实际系统易受未知非线性、外界干扰和参数摄动等不确定因素影响的问题,以高精度模拟转台为例,采用一种基于RBF(Radial Basis Function)网络的自适应滑模控制器.控制器由名义反馈控制器和滑模干扰补偿器两个子系统组成.反馈控制器通过极点配置的方法实现,用来稳定名义系统.干扰补偿器使用一个自适应RBF网络在线辨识不确定性的上界值.计算机仿真结果表明了该法的鲁棒性和有效性.     

挠性航天器的自耦PD姿态控制方法

针对存在模型参数不确定以及受到外部干扰的挠性航天器的高精度姿态控制和主动振动抑制问题,根据自耦PID(auto-coupling proportional integral derivative, ACPID)控制理论提出了一种简单的自耦PD(auto-coupling proportional derivative, ACPD)控制方法.将挠性航天器姿态运动的已知和未知内部动态以及外部干扰定义为一个总扰动,进而将其等价映射为一个二阶线性扰动系统.据此构建了在复合总扰动反相激励下的受控误差系统,根据ACPID控制理论分别设计了ACPD姿态控制器和ACPD主动振动控制器,并分析了每个系统的鲁棒稳定性和抗扰动鲁棒性.仿真试验结果表明,ACPD姿态控制器对姿态角指令有较好的跟踪性能,ACPD主动振动控制器也能有效地抑制挠性附件的振动.     

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.      

旋转非合作目标终端逼近的姿轨控制研究

针对旋转非合作目标的终端逼近过程进行研究, 建立了适用于任意偏心率的精 确航天器相对运动和姿态动力学模型, 并对传统的直线型同步自旋逼近策略进行 改进, 设计了用于保障终端逼近安全性的指数衰减型参考轨迹; 推导了基于比例 微分加解耦控制方法的相对轨道和姿态控制律, 通过数值仿真验证了控制器的有效性.      

基于轨迹线性化方法的近空间飞行器鲁棒自适应控制

研究一种新的近空间飞行器鲁棒自适应飞行控制系统设计方案。利用单隐层神经网络的函数逼近能力和被控对象分析模型的有用信息构建一种单隐层神经网络干扰观测器,用以在线估计系统中存在的不确定性,具有自适应调节能力的鲁棒控制器用以克服估计误差。将所得单隐层神经网络干扰观测器与轨迹线性化方法结合形成新的非线性系统鲁棒自适应控制方案,严格的理论证明在给定的自适应调节律作用下闭环系统所有误差最终有界。该控制方案被用于近空间飞行器飞行控制系统设计,高超声速飞行条件下的仿真结果表明该方法不仅有效,而且能够提供高精度、高稳定度的控制性能。     

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。