基于变权重变异鸽群优化的无人机空中加油自抗扰控制器设计

针对空中加油过程中的受油机模型建模误差和强扰动以及自抗扰控制器（ADRC）人工参数整定难的问题，提出了一种基于变权重变异鸽群优化（VWMPIO）算法的无人机自抗扰控制器优化算法。首先，给出了六自由度无人机（UAV）模型，基于自抗扰控制结构设计了一种受油机的姿态控制器，在此基础上用所提出的变权重变异鸽群优化算法整定了自抗扰控制器参数。随后，将变权重变异鸽群优化与其他基本鸽群优化算法、粒子群优化算法进行了实验对比，并从控制性能和抗噪声性能的角度对自抗扰控制器和传统的比例-微分-积分（PID）控制器进行了仿真对比。实验结果表明所提算法能提高复杂态势环境下无人机空中加油的控制精度和扰动抑制性能。     

航空发动机过渡态试验进气压力线性自抗扰控制方法

航空发动机高空模拟试车台过渡态试验中进气控制系统受扰严重,常规方法难以有效提升进气压力控制品质,提出了一种基于线性自抗扰的进气压力控制方法。采用机理建模和系统辨识手段搭建高置信度进气仿真平台,设计线性自抗扰控制器,实现对发动机扰动影响的实时预估和补偿,形成具有主动抗扰机制的进气压力控制方法。考虑实际使用中存在控制器手/自动及控制器间的切换问题,设计实用型无扰切换方法。仿真环境下,将该方法与比例积分微分(PID)进行对比,结果显示进气压力最大偏离值由7.69kPa缩小至0.9kPa,且能够快速收敛趋于稳定,表明了该方法无需发动机信息即可实现进气压力的有效控制,通用性高,抗扰性优,能够大幅提升发动机过渡态试验中进气系统的调节品质。      

基于内模控制的多输入多输出高阶振动系统

常规的比例-积分-微分(PID)控制器一般用于单输入单输出系统。对于具有多个输入和多个输出且相互之间具有较强耦合作用的高阶多变量系统,PID控制器的设计常难以实现。针对高阶柔性结构振动控制问题,提出如下PID控制策略：首先在某一频段内对频响函数进行拟合降阶,建立过程模型,然后采用内模控制方法和麦克劳林展开式设计多输入多输出振动系统PID控制器。以4层刚架进行建模仿真计算,结果表明,通过本文方法设计的PID控制器,可以在避免未控模态影响的前提下,使外部干扰得到有效抑制,得到比较理想的控制效果。     

无人机-无人车异构时变编队控制与扰动抑制

研究了无人机-无人车异构系统时变输出编队控制与扰动抑制问题，要求多无人机与无人车在受到未知外部扰动的情况下，保持设计的输出时变编队构型。首先，对无人机与无人车进行单体运动学与动力学建模，同时建立扰动模型，并引入代数图论概念，建立异构集群系统的协同控制模型。然后，对各无人机-无人车设计了具有分层架构的分布式时变输出编队控制器，包含基于一致性理论的编队中心估计项和基于内模原理的扰动抑制补偿项。进一步分析异构系统实现输出时变编队的可行性条件，给出了分布式编队控制器的参数选取算法，并证明了时变编队控制器构成的闭环系统的稳定性。最后，通过仿真算例来验证所设计的编队控制器的有效性。     

四旋翼无人机非奇异终端滑模位置控制器设计

针对四旋翼无人机存在模型不确定性、在野外飞行时易受外界环境干扰问题,首先采用牛顿-欧拉法进行系统建模;然后按照内外环控制结构,外环位置控制器输出姿态指令作为内环姿态控制器的输入,内环采用串级PID控制器,重点针对外环设计了一种非奇异终端滑模控制器,并基于Lyapunov理论证明了位置子系统的稳定性,得出系统误差能够在有限时间收敛到0的结论;最后,通过定点控制和轨迹跟踪仿真,表明控制器具有较快的响应速度和良好的抗干扰性能,能够快速精确地进行轨迹跟踪。     

地面效应下飞机空投阵风减缓LQR控制

针对运输机在超低空空投过程中容易受到大气环境干扰的问题,研究了在地面效应影响下对运输机超低空空投的建模改进,建立了基于小扰动运动模型的纵向状态空间方程。在此基础上,应用LQR控制方法结合遗传算法优化设计了干扰抑制控制器,使得空投过程具有良好的稳定性和操纵性。结果表明,遗传算法优化的LQR控制方法能够有效抑制阵风对运输机超低空空投过程的干扰,使飞控系统具有更好的稳定性。     

基于扰动观测器的伺服控制律设计方法研究

本文介绍了扰动观测器原理,采用线性分式变换的方法将实际模型与标称模型的误差分离出来,通过小增益定理分析了闭环系统稳定性的影响因素,将其应用于直流伺服系统的控制器设计上,并在此约束下设计了控制器,对其进行了数学仿真,仿真结果表明该闭环系统与标称模型相似度很高,对外界负载扰动的抑制效果也很好,验证了该方法在电动伺服系统设计...     

弹性飞翼无人机鲁棒姿态控制设计

针对大展弦比飞翼布局无人机的刚体运动与弹性运动耦合动力学模型,提出了一种基于反步法的鲁棒非线性控制方法。该方法考虑了飞翼无人机的非线性因素,将动态面反步控制作为内环控制抵消系统的非线性因素;同时考虑系统实际存在的弹性耦合项、参数不确定项以及外部扰动,将内环反步控制与飞翼无人机模型整体作为新的被控对象,引入最优化理论对新的被控对象设计了外环鲁棒控制器。仿真结果表明,所提出的控制器不仅满足飞翼无人机姿态跟踪性能的要求,且对模型不确定性和气动弹性影响具有鲁棒性。     

伸缩套臂式无人机空基回收建模与对接控制

针对无可靠陆基/舰基回收平台情况下小型固定翼无人机（UAV）远程作战空基回收难题，提出一种伸缩套臂抓取式空基回收建模与对接控制方法。首先，受硬式空中加油技术启发，提出一种伸缩套臂式抓取无人机空基回收方法，并采用转动惯量质量投影法及拉格朗日方程法构建伸缩套臂仿射非线性模型；继而，分析了母机尾涡及常值风扰动综合作用下伸缩套臂的气动特性；其次，针对伸缩套臂三通道中扰流关联项和不可测瞬变模型扰动构成的系统集总扰动，分别设计了可在有限时间内收敛的非奇异快速终端滑模干扰观测器对其进行准确估计，并在控制器设计中予以前馈补偿；然后，为实现多重扰流下伸缩套臂快速精准空中对接，提出一种基于干扰观测的非奇异快速终端滑模对接控制方法，并分析了闭环系统稳定性。最后，通过仿真验证表明，所提出的方法能够在多重气流扰动下实现伸缩套臂的快速、精准空中对接控制，同时兼备较好的抗干扰性能。     

基于Backstepping和扰动观测器的导引律

考虑目标机动和自动驾驶仪动态特性等情况,基于扰动观测器(DOB)技术及Backstepping的设计思想,提出了一种新型的三维导引律。运用Backstepping的设计思想,将包含驾驶仪动态特性的制导环路分为外环和内环两个环路。将目标机动及俯仰和偏航平面间的交叉耦合项当成外环扰动,将驾驶仪参数不确定当成内环扰动,分别设计内外扰动观测器将它们估计出来,利用估计值做前馈补偿得到的外环控制器可抑制目标机动对制导精度的影响及实现两个平面的解耦控制,内环控制器补偿驾驶仪动态特性对制导精度的影响。导引律的设计在于使得导弹的实际加速度跟踪上外环的虚拟控制。仿真结果表明:在目标做大机动、考虑驾驶仪动态特性的情况下,这种导引律仍然具有良好的制导精度。     

基于摩擦补偿的空间机械臂关节高精度控制研究

空间机械臂关节具有大惯量、高精度的特点,针对空间机械臂关节低速、高精度控制要求,提出一种基于摩擦补偿的双位置闭环控制策略。建立了考虑摩擦和惯量变化等因素的一体化关节动力学模型,分析了全位置闭环系统的稳定性,在此基础上提出了一种基于双位置传感器信息的闭环伺服控制策略,并引入自适应率辨识未知摩擦和惯量变化,利用Lyapunov函数证明闭环系统的稳定性和跟踪误差的渐进收敛性。在测试平台上的试验结果表明,提出的空间机械臂一体化关节伺服控制策略能够有效地提高关节伺服控制精度和系统鲁棒性。     

一种基于串级线性自抗扰控制的四旋翼无人机控制方法

提出了一种基于串级线性自抗扰控制器的四旋翼无人机控制方法。根据建立的紊流模型形成了干扰风,在干扰风的环境下建立了四旋翼的运动学模型,并设计了一个串级的线性自抗扰控制器,其中外环采用位置控制,内环采用姿态控制。对比了该控制器与非线性自抗扰控制器和经典PID控制器在无风干扰和有风干扰下无人机的定点悬停的性能。仿真试验结果表明,无论是在无风干扰下还是在有风干扰下,该控制器的性能均好于非线性自抗扰控制器和PID控制器,具有较好的鲁棒性,能够运用到各种类型的旋翼无人机的工程控制中。     

Kinematic modeling and control of a novel pneumatic soft robotic arm

A novel soft robotic arm(SRA) composed of two soft extensible arms(SEAs) and a soft bendable joint(SBJ) for space capture systems is presented in this paper. A diamond origami pattern was applied in the design of the SEAs, and large deformations of the SEAs in positive pressure were simulated using the nonlinear finite element method. A kinematic model of the SRA using the Denavit–Hartenberg method based on the assumption of constant curvatures was proposed. A closed-loop model-free control syst...     

基于干扰观测器的四旋翼无人机离散时间容错控制

为了飞行控制方案便于在计算机上实现，针对具有外部干扰和执行器加性故障的四旋翼无人机（UAV）角度运动方程，给出一种基于干扰观测器的离散时间跟踪控制方案。通过设计离散时间干扰观测器抑制外部干扰和执行器故障的不利影响，并结合干扰观测器设计离散时间控制器。通过数值仿真验证了基于干扰观测器的离散时间容错控制方案的有效性。仿真结果表明，设计的离散控制器能够保证外部干扰和执行器故障综合作用下的四旋翼UAV系统跟踪控制性能。     

基于特征模型的失效航天器消旋控制

失效航天器一般有复杂的运动和较大的角速度,采用机械臂直接抓捕目标容易导致非预期碰撞,如果先采用接触式消旋操作降低目标角速度,会大大降低服务卫星抓捕目标的难度。针对空间翻滚非合作目标的接触式消旋控制存在接触动力学模型不确定性的问题,提出了一种基于特征模型的自适应控制方法。首先通过接触式消旋的物理机理分析,建立消旋系统动力学模型;进一步在动力学特性分析基础上构建描述接触碰撞后目标角速度的特征模型,并确定模型参数范围;然后基于该模型设计黄金分割自适应控制律。仿真结果表明,该方法有效克服了消旋过程中接触碰撞模型存在的不确定性,并且消旋速度快且消旋后的残余角速度小。     

Onboard actuator model-based Incremental Nonlinear Dynamic Inversion for quadrotor attitude control: Method and application

This paper addresses the robust attitude control problem for quadrotors subject to model mismatch and disturbances. A dynamic inversion based attitude control scheme is proposed, which consists of an outer loop attitude controller and an inner loop angular acceleration controller. The attitude controller is designed based on the Nonlinear Dynamic Inversion (NDI) to precisely linearize the nonlinear dynamics between the angular acceleration and the attitude. An onboard actuator model-based Incremental Nonlinear Dynamic Inversion (INDI) controller is designed in the angular acceleration control loop to improve the robustness against the model mismatch and disturbances. Meanwhile, the onboard actuator model with a modified structure eliminates the oscillation phenomenon when the sampling rate of the controller is higher than that of the actuator. Numerical simulations and flight tests demonstrate the effectiveness and robustness of the proposed controller in comparison with the PID controller.     

基于机器人柔性毛刷的空间翻滚目标消旋

设计了一种柔性减速刷消旋机构，将其安装于七自由度机械臂的末端，通过与翻滚目标帆板之间的接触碰撞进行消旋。利用绝对节点坐标法推导了柔性减速刷的动力学模型，并对其接触碰撞进行分析。针对自由漂浮空间机器人动力学建模和基座姿态的控制进行了研究，采用基于计算力矩法的滑模控制策略，对末端参数不确定的七自由度机械臂进行控制。滑模控制具有快速响应、对参数变化及扰动不灵敏等特点，确保了系统的全局鲁棒性和稳定性。有利于节省消旋时间，提高消旋效率。通过PD控制和滑模控制消旋仿真验证，该消旋策略能够成功消除初始旋转速度，消旋程度达90%以上，具有可行性与有效性。     

空间绳系机器人捕获目标后的面内自适应回收方法

在空间绳系机器人(TSR)捕获目标星后,操作机构与目标星形成质量、惯量和系绳连接点位置等参数未知的组合体,且系绳长度、偏角与组合体姿态严重耦合,控制输入严格受限,回收控制十分困难。针对其回收难题,综合考虑系绳长度、系绳偏角与组合体姿态,利用拉格朗日法建立了轨道面内的动力学模型,并基于动态逆理论设计了一种自适应抗饱和回收控制方法。首先,在对组合体质量、惯量与系绳连接点进行在线估计的基础上,设计一种自适应动态逆回收控制器;然后,设计辅助变量对控制输入进行补偿,解决控制输入受限问题;最后进行仿真验证。仿真结果表明,在线估计器能够快速有效地估计组合体动力学参数,回收控制系统能够利用受限的控制输入克服抓捕时刻的系绳偏角和组合体姿态扰动,并沿设计的回收轨迹实现稳定有效回收。     

航空机电作动器神经网络快速终端滑模控制

目前机电作动器由于具有干净、维护方便等优点,越来越受到航空业的青睐。航空机电作动器的特点是控制精度、稳定性和响应速度要求高,针对以上特点,提出了一种基于多层神经网络的快速终端滑模控制策略。为了提高航空作动器响应速度和跟踪精度,设计了快速终端滑模控制策略,不仅可以加快系统响应而且可以在无扰动情况下实现系统的有限时间稳定。针对系统参数不确定性和外部扰动,设计多层神经网络进行估计并通过前馈方法加以补偿。针对神经网络的重构误差,设计了非线性鲁棒项加以克服。利用李亚普洛夫稳定性定理证明了控制系统在有扰动情况下可以实现有界稳定。实验结果表明：所设计的控制器具有良好的参数自适应和抗干扰能力,同时具有更高的跟踪精度和更快的响应速度。     

相对失控翻滚目标悬停的自适应模糊滑模控制

研究了含有系统不确定性和外部干扰的追踪器相对失控翻滚目标悬停的六自由度耦合控制问题。首先,在追踪器本体坐标系中建立了非线性的六自由度耦合的一体化动力学模型,将悬停控制问题转化为相对位置和相对姿态控制问题。再基于模糊逼近原理设计了一种自适应的模糊滑模控制器,该控制器能够有效克服系统的模型不确定性和外部干扰的影响,并能消除传统的抖振问题。由Lyapunov方法导出了模糊自适应律并证明了闭环系统的稳定性。数值仿真验证了所提的自适应模糊滑模控制器的有效性。