航天器自适应快速非奇异终端滑模容错控制

针对存在外部干扰、转动惯量矩阵不确定、控制器饱和以及执行器故障的航天器姿态跟踪控制问题,提出了基于自适应快速非奇异终端滑模的有限时间收敛控制方案。通过引入能够避免奇异点的具有有限时间收敛特性的快速非奇异终端滑模面,设计了满足多约束的有限时间姿态跟踪容错控制器,并利用参数自适应方法使控制器设计不依赖于系统惯量信息和外部干扰的上界。此外,所设计的控制器显式考虑了执行器输出力矩的饱和幅值特性,使航天器在饱和幅值的限制下完成姿态跟踪控制任务,并且无须进行在线故障估计。Lyapunov稳定性分析表明：在外部干扰、转动惯量矩阵不确定、控制器饱和以及执行器故障等约束条件下,所设计的控制器能够保证闭环系统的快速收敛性,而且对控制器饱和与执行器故障具有良好的容错性能。数值仿真校验了该控制器在姿态跟踪控制中的优良性能。     

基于反步法的航天器有限时间姿态跟踪容错控制

针对存在外部干扰、控制饱和以及执行器故障的航天器姿态跟踪控制问题,提出了基于反步法的有限时间控制方案。通过引入一类新型的具有有限时间收敛特性的积分式滑模面,设计了满足多约束的有限时间容错姿态跟踪控制器,并利用参数自适应方法使控制器设计不依赖于系统惯量信息和外部干扰的界。该容错控制方案的设计无需在线故障信息检测、分离甚至控制器重构,并显式地考虑了执行器输出的饱和幅值要求。稳定性分析表明:在控制饱和甚至执行器故障等多约束的条件下,本文所设计的控制器不仅保证了姿态跟踪的有限时间收敛性,且对于执行器故障具有优越的容错能力;数值仿真分析进一步验证了该控制器的控制性能,以及对外部干扰和系统不确定性的鲁棒性。     

执行器故障的挠性航天器姿态滑模容错控制

针对挠性航天器执行器卡死与失效故障的姿态稳定控制问题,提出一种改进型滑模容错控制策略.与传统的滑模控制相比,该方法能削弱传统滑模控制中抖振现象对姿态控制精度的影响,且它采用自适应技术在线估计系统中的不确定参数,从而保证控制性能对外部干扰、不确定甚至时变转动惯量具有良好的鲁棒性.该控制器并不需要任何在线或离线的故障信息,...     

基于快速非奇异终端滑模的姿态控制技术

针对存在执行器故障与外部干扰的刚体飞行器姿态控制系统,提出一种基于快速非奇异终端滑模(NSFTSM)的姿态容错控制方法.控制方法不仅保证姿态机动过程的快速性,而且避免了传统的终端滑模面所带来的奇异性问题.采用二阶鲁棒精确微分器估计执行器故障与外部干扰,采用快速非奇异终端滑模技术设计姿态容错控制律,根据Lyapunov稳定性理论证明了方法的稳定性.稳定性分析表明,通过引入新型快速非奇异终端滑模,控制器使得闭环系统能够快速收敛到滑模面的微小邻域内,进而收敛到系统平衡点的微小邻域内,并且系统对外部干扰具有较强的鲁棒性.数值仿真结果验证了方法在姿态跟踪控制中的有效性.     

航天器有限时间自适应姿态跟踪容错控制

非刚体航天器存在时变的惯量、执行器完全失效或衰退故障以及外界干扰的情况,提出一种有限时间自适应姿态跟踪容错控制方法。首先,基于有限时间理论和自适应方法,设计惯量不确定性自适应估计项和外界干扰参数自适应估计项进行系统补偿,克服惯量不确定性和抑制外界干扰;然后,基于容错控制和双幂次方法,设计一种自适应有限时间姿态跟踪容错控制算法,并且利用Lyapunov稳定性理论证明所提算法能够保证航天器姿态跟踪系统实际有限时间稳定;最后,对仿真结果进行验证。结果表明:所提有限时间姿态跟踪容错控制方法是有效的。     

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。     

基于自适应动态规划的运载火箭智能姿态容错控制

针对运作火箭主动段发动机摆动执行机构故障下的姿态控制问题,结合自适应动态规划（ADP）方法设计了一种智能容错控制策略。该智能容错控制器主要包括2部分：容错稳定控制部分和优化补偿部分。容错稳定控制部分利用自适应和滑模变结构控制设计,主要维持执行机构故障下姿态控制系统的稳定,保证姿态跟踪误差的有限时间收敛;优化补偿部分采用执行-评价结构,利用ADP的在线学习优势,根据姿态系统的跟踪误差（尤其是系统故障、强干扰导致的跟踪偏差）,设计ADP算法产生补偿控制来进一步优化姿态控制系统的跟踪性能。仿真验证表明,即使存在外部干扰和执行机构故障的情况下,所提方法仍能保证系统稳定且精确跟踪指令信号。     

基于新型终端滑模的航天器执行器故障容错姿态控制

针对受干扰的刚体航天器冗余执行器存在故障与控制受限的姿态跟踪控制问题,提出一类基于新型指数形式的非奇异快速滑模面（ENFTSM）与趋近律的姿态容错控制器设计方法。当部分推力器发生故障时,假设剩余推力器具有输出饱和特性且能提供足够推力保证航天器执行任务,相比一般终端滑模控制器,本文设计的控制器不仅能使系统状态以更快的速度到达平衡点,且不需要在线对执行器故障信息进行检测和分离。基于Lyapunov方法证明本文设计的控制器能保证闭环系统稳定,且能有效地抑制外部干扰、控制受限和执行器故障等约束。最后对提出的控制算法进行了数值仿真,其结果表明了该控制器的有效性。     

基于鲁棒故障观测器的非线性离散系统容错控制设计

针对存在执行器故障以及未知干扰的非线性离散系统,提出了一种鲁棒故障估计与容错控制方法。首先在未知系统干扰作用下,设计鲁棒故障观测器实现系统状态和执行器故障的同步估计;然后根据鲁棒故障观测器得到的系统状态估计和故障估计信息设计容错控制器,进行状态反馈容错控制,同时基于D稳定与H_∞控制理论对鲁棒故障观测器和容错控制器进行设计,实现了多约束条件下的故障估计与容错控制;最后用飞行控制系统模型验证了所提方法的有效性。     

基于新型终端滑模的航天器执行器故障容错姿态控制简

 针对受干扰的刚体航天器冗余执行器存在故障与控制受限的姿态跟踪控制问题,提出一类基于新型指数形式的非奇异快速滑模面（ENFTSM）与趋近律的姿态容错控制器设计方法。当部分推力器发生故障时,假设剩余推力器具有输出饱和特性且能提供足够推力保证航天器执行任务,相比一般终端滑模控制器,本文设计的控制器不仅能使系统状态以更快的速度到达平衡点,且不需要在线对执行器故障信息进行检测和分离。基于Lyapunov方法证明本文设计的控制器能保证闭环系统稳定,且能有效地抑制外部干扰、控制受限和执行器故障等约束。最后对提出的控制算法进行了数值仿真,其结果表明了该控制器的有效性。     

含控制分配的六旋翼无人机模型参考容错控制

针对六旋翼无人机动力系统执行器故障问题,设计了一种基于模型参考滑模与动态控制分配相结合的容错控制器。利用线性二次调节方法设计参考模型,依据状态误差给出干扰存在下模型参考滑模的基本控制律。在此基础上,采用观测器将执行器发生卡死或失效的故障重构,利用故障信息结合控制分配策略,在线调整控制分配矩阵,减少故障执行器的使用率,实现容错控制目的。仿真结果表明,该控制策略能有效降低故障执行器对飞行姿态和轨迹的影响。     

基于小脑模型关节控制器的无人机集群快速终端滑模容错控制

针对受执行器故障和外界干扰影响的集群无人机（UAV）协同编队控制问题，提出了一种自适应快速非奇异积分滑模（FNISM）容错控制（FTC）方法。为使集群无人机在执行任务时具有良好的协同跟踪性能，通过对无人机实际飞行情况的分析，考虑了无人机编队飞行时的执行器故障和尾涡扰动等对跟踪性能的不利影响。采用小脑模型关节控制器神经网络（CMANN）来估计并消除外部干扰的影响，同时运用CMANN逼近补偿执行器故障。研究表明：所提出的容错控制方案可以保证无人机编队闭环系统在故障情况下的最终一致有界稳定，并且可以通过减小滑模设计参数提高收敛速度，通过增大虚拟和实际控制器参数提高控制精度。4架无人机的集群编队在该方法、基于径向基神经网络（RBFNN）的鲁棒动态面容错控制、比例微分（PD）滑模容错控制3种方法下的对比仿真结果表明该方法在无人机集群编队出现故障时具有更优异的协同控制性能。     

高超声速飞行器自适应神经网络容错控制

针对高超声速飞行器巡航段执行器控制效益损失故障和卡死故障问题,基于高超声速飞行器纵向运动模型,将自适应算法与改进的径向基函数神经网络(RBFNN)方法相结合,设计了一种自适应神经网络容错控制器。所提出的容错控制方法具有无需估计执行器故障值的优点,且设计的控制算法结构简单,无需大量实时计算,可以快速处理故障的发生,确保系统在参数不确定、恒定或时变执行器故障与卡死故障情况下仍具有稳定跟踪能力。最后,仿真验证了该方法的有效性。     

无人机动态面自适应容错路径跟踪控制

针对固定翼无人机定高盘旋路径跟踪控制问题,基于动态面自适应控制设计了期望路径与时间无关的参数化路径跟踪双环控制器。首先,考虑无人机偏航执行机构的乘性故障,引入滑模函数设计了内环姿态容错控制器;然后,考虑外界非线性时变有界扰动,通过RBF神经网络在线估计补偿未知非线性量;接着,引入一阶滤波器,解决了虚拟控制量求导导致的控制器复杂问题;最后,利用Lyapunov理论证明了算法的稳定性。仿真结果表明,所设计的算法能够实现执行器存在故障时的路径跟踪控制,控制误差收敛于有界值。     

基于 Nussbaum函数的多无人机预设性能反步容错协同控制

针对多无人机协同执行任务过程中遭遇执行器增益故障下的安全飞行控制问题,设计了 1种预设性能反步容错姿态跟踪控制方案,以实现故障下的多无人机姿态同步跟踪控制。首先,定义飞行器的姿态同步跟踪误差和姿态角速率跟踪误差,分别利用预设性能函数对 2种误差进行约束,将不等式约束转化为等式约束。其次,基于转换误差设计反步容错姿态同步跟踪控制器,应用 Nussbaum函数解决由增益故障引起的未知控制增益问题。Lyapunov稳定性分析表明,姿态同步跟踪误差与姿态角速率跟踪误差稳定且收敛。仿真结果验证了控制方案的可行性以及有效性。     

考虑输入饱和的固定翼无人机自适应增益滑模控制

针对复杂环境下的固定翼无人机飞行控制问题，考虑输入饱和以及复杂外界干扰的影响，提出一种基于自适应滑模控制方法的固定翼无人机飞行控制策略。首先，对固定翼无人机模型进行介绍，将模型分为姿态子系统和速度子系统；其次，针对姿态子系统和速度子系统的特点以及控制需求，分别采用自适应多变量螺旋滑模和自适应快速超螺旋滑模设计姿态控制器和速度控制器，该策略无需设计干扰观测器对外界干扰进行估计，仍然可以实现固定翼无人机对姿态参考指令和速度参考指令的有限时间精确跟踪，并基于Lyapunov的稳定性分析方法证明了闭环系统的稳定性。最后，对本文所提出的控制策略进行了仿真验证，结果表明该控制策略具有良好的控制性能。     

基于输入成形的挠性航天器自适应滑模控制

针对大型挠性航天器姿态机动过程中的振动抑制问题,提出一种输入成形(IS)与自适应滑模控制(ASMC)相结合的控制策略.该控制策略利用输入成形抑制标称挠性系统的残余振动,并通过滑模控制保证实际系统在参数不确定性和外部干扰的影响下实现对标称系统的跟踪,解决了输入成形对参数不确定性和外部干扰的敏感性问题.进一步采用自适应技术去除了滑模切换增益对参数不确定性和干扰上界的先验性要求.仿真结果表明,在参数不确定性和外界干扰的影响下,该控制方法能够保证在完成姿态机动的同时抑制航天器的挠性振动.     

存在物理约束的时变转动惯量航天器姿态控制

对存在角速度和控制输入有界的快速机动航天器姿态控制问题，设计了一种自适应双环姿态跟踪控制器。将虚拟有界角速度作为运动学方程的虚拟控制输入，使姿态控制问题降阶为角速度跟踪问题；构建递归自适应算法估计时变转动惯量及其微分，并基于障碍李亚普诺夫函数和线性回归算子，设计了角速度跟踪误差有界的变增益自适应姿态控制器。结果表明：该控制策略能使抓捕非合作目标航天器的姿态呈指数收敛到期望轨迹，且收敛轨迹不受外部干扰和抓捕瞬间的强干扰影响；在整个控制过程中，航天器的角速度小于0.4 rad/s，控制力矩小于10 N·m，满足了航天器对角速度和控制输入有界的物理限制。     

空天飞行器直接力/气动力复合容错控制

考虑发生发动机推力损失故障的空天飞行器，针对直接力、气动力复合容错控制问题，设计一种基于自适应滑模的容错控制策略。首先，对于发生推力损失故障的摆动发动机，考虑X型安装的实际特点，对线性化后的俯仰通道控制模型进行故障等效，并采用自适应的方法对故障及干扰信息进行估计，综合利用舵面与发动机摆动角进行容错控制器设计。其次，考虑纵向容错控制对飞行器横侧向稳定性的影响，基于自适应反步的方法，利用方向舵与组合工作的左、右升降舵抵消干扰力矩的影响，保证横侧向的稳定。最后，基于李雅普诺夫稳定性理论，对所采用方法进行了分析，并通过仿真结果验证了所设计的复合容错控制方案的有效性。     

考虑未知扰动的RLV再入鲁棒容错姿态控制

针对复杂再入环境下的可重复使用运载器姿态控制问题,考虑大气的未知干扰、气动参数建模的不确定性以及可能发生的执行器部分失效故障,基于增量反步法和径向基函数（RBF）神经网络设计了姿态角回路和角速度回路的控制器。基于神经网络良好的未知逼近能力,采用RBF神经网络对增量反步法设计过程中的泰勒展开高阶项以及上述未知扰动和故障产生的影响进行逼近估计,并在控制律中进行补偿。经过仿真验证,所设计的控制系统能够在未知扰动影响下有效提高指令的跟踪精度,并且对飞行器的本体特性建模依赖较少,具有良好的鲁棒容错能力。