过驱动飞行器积分滑模容错控制方法

针对过驱动飞行控制系统中执行器故障时的协调分配问题,提出了一种基于积分滑模的容错飞行控制器设计方法.引入虚拟控制思想,构造了多执行器故障条件下飞行器层级结构控制的数学模型.运用小增益定理,推导了系统闭环稳定的充分条件,并基于线性矩阵不等式,建立了最优状态反馈的凸优化模型.以积分滑模面切换函数为变量,选取李雅普诺夫能量函数,设计了渐近稳定的积分滑模控制器.仿真结果表明,该方法可综合考虑执行器完好和故障时的控制效能,能够实现多操纵面容错飞行控制,具有较好的鲁棒性.     

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。     

SE(3)上航天器姿轨耦合固定时间容错控制

针对相对运动航天器姿轨一体化控制问题,考虑执行器故障和控制输入饱和的影响,提出了一种基于滑模的模糊自适应固定时间容错控制方法。首先,在李群SE（3）的框架下建立并推导相对运动航天器姿轨一体化误差动力学模型;其次,引入执行器故障和控制输入饱和的问题,采用双幂次快速终端滑模面,并结合模糊自适应方法设计了固定时间稳定的容错控制器,可以实现执行器故障情况下相对运动航天器的高精度快速跟踪控制;然后,运用Lyapunov方法证明了系统的稳定性,该控制器不仅能不依赖于系统的初始状态实现滑模趋近和到达阶段的固定时间稳定性,而且由于采用模糊逼近方法结合自适应更新策略可以实时高精度地估计系统的总扰动信息,因此可以达到快速高精度的容错控制目标;最后,对所提出的的控制方法进行数值仿真分析,结果验证了该方法的有效性和可行性。     

基于布谷鸟搜索算法的一类变体飞行器容错控制

针对一类存在执行机构故障的分布式结构变体飞行器的控制分配问题,结合整数规划理论,提出一种基于布谷鸟搜索算法的容错控制方法。首先,设计虚拟控制指令,使得系统状态能够很好地跟踪参考模型;然后,将执行器概率性故障与饱和约束转换为整数规划问题中决策变量的约束,从而将执行器控制分配问题转化为一类整数规划问题;最后,采用改进的布谷鸟搜索算法进行求解,得到实际的执行器控制分配指令。仿真结果表明,在执行器存在概率性故障的情况下,该容错控制方法较无容错策略的情况能够有效提升系统的跟踪性能;与遗传算法相比,该算法得到的执行器控制分配结果更加精确。     

基于控制分配的多操纵面战机故障容错控制

针对一类含有未知执行器故障的飞行控制系统,提出了一种基于自适应控制分配的容错控制方法.该方法充分利用了多操纵面战斗机的冗余特性,通过在线自适应调整控制分配矩阵,解决了未知故障情形下的容错控制问题,且无需调整基本控制律.分配矩阵的调整规则由李亚普诺夫(Lyapunov)稳定性方法获得.通过一个多操纵面战斗机ADMIRE模型的仿真,验证了该方法的有效性.     

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。     

作动器故障下的无人机容错控制方法

在执行任务过程中,无人机的传感器、作动器等均可能出现故障。文章针对常规布局无人机的作动器故障,提出了 1种反步法和控制分配相结合的容错控制方法。首先,建立无人机数学模型,并对作动器故障进行分类和建模;然后,根据模型设计反步最优控制器和基于控制分配的容错控制器;最后,通过仿真验证表明,所设计的容错控制方法能够实现作动器故障下的姿态快速稳定控制,且稳定性好,基本无侧滑角,各操纵面均在约束范围内,达到容错控制要求。     

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。     

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。     

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。     

双目标约束下的航空发动机分布式控制系统最优保成本容错控制

针对带参数摄动、Markov时延、数据丢包和外部干扰的航空发动机分布式控制系统,研究了当执行机构发生部分失效故障时的被动容错控制问题,在H∞性能指标和成本性能指标双重约束下设计了最优保成本容错控制器.首先对系统模型中的各不确定参数进行量化描述,并在此基础上建立整个闭环系统的增广模型;其次证明了双目标约束下闭环系统渐进稳定的充分条件,并给出保成本容错控制器的设计方法;基于双目标相容性理论,得到最优保成本容错控制律的求解方法.仿真结果表明最优保成本容错控制器能够在执行机构发生区间内的任一随机故障时保证闭环系统渐进稳定,并具备一定的H∞性能.且当发动机低压转子转速发生1%阶跃变化时,最优保成本容错控制器的主燃油流量和尾喷管临界截面积峰值仅为最优鲁棒H∞容错控制器的16.03%和16.93%.     

有约束的航空发动机加速最优控制

本文研究了采用非线性最优化程序解航空发动机加速最优控制问题的方法。非线性最优化程序采用的约束变尺度法,发动机采用非线性模型。论文论述了目前发动机加速优化问题研究的一般情况;应用非线性最优化程序,采用非线性发动机模型解最优加速控制问题的基本方法;优化方法的选择问题;发动机模型的建立过程;应用约束变尺度法解最优加速控制问題的几个技术问题:对一些典型的计算结果进行了分析;最后提出了需进一步研究的几个问题。     

控制性能精确可控的自适应鲁棒容错控制方法研究

一般而言,实现控制性能约束精确可控与满足控制系统鲁棒的要求之间存在着难以两全的矛盾。容错控制也是如此,精准的控制性能要求与对故障诊断误差的鲁棒性之间也存在着这样的矛盾。针对这一问题,提出了将参数空间方法、变结构理论以及模型参考自适应理论相结合的自适应鲁棒容错控制方法。该方法的基本思路是将容错控制系统分为内外两部分,内部为基于参数空间的容错控制系统,可以灵活适应精确的控制性能约束(对应极点配置)和一定范围的控制性能约束(对应区域极点配置),外部则为基于变结构模型参考自适应方法的控制系统,主要目的是提高容错控制系统的鲁棒性。通过仿真证明了这种自适应鲁棒容错控制方法既能保证系统满足精确的控制性能约束,又能保证对故障诊断误差有较高的鲁棒性。     

基于自适应多点约束逼近的二级结构优化方法研究

 本文对结构优化设计提出了一种二级逼近方法。基于优化过程中所得到的若干点上临界约束函数值及其一阶导数,构造出显式近似函数逼近原约束函数。该近似函数的非线性程度由自适应方法控制,使之在其展开域内接近真实约束函数;由此建立逼近原结构优化问题的第一级显式非线性序列近似问题。为处理其中每个子问题,建立逼近它的第二级序列近似问题,然后采用对偶方法对其求解。算例表明本文方法具有收敛迅速稳定的特点。     

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。     

多操纵面飞机执行器效能降低故障有限时间估计方法

针对多操纵面飞机执行器效能降低故障估计问题,提出了一种鲁棒自适应有限时间收敛的故障估计方法。通过引入执行器剩余效能矩阵,建立了飞控系统的故障后模型,并对该模型进行了仿射变换。在此基础上,通过构建辅助回归矩阵和辅助误差向量,设计了有限时间故障估计方法,并利用Lyapunov稳定性理论证明了该方法的收敛特性。为验证其有效性,以ADMIRE飞机为对象进行了单发故障和并发故障的多故障情形仿真。仿真结果表明,所提出的方法不但能有效估计执行器剩余效能系数,而且能实现系统状态的良好跟踪。     

超低空空投航迹倾角自适应跟踪控制

针对超低空空投下滑阶段考虑执行器输入死区、不确定性大气扰动以及模型存在未知非线性等因素干扰轨迹精确跟踪等问题,提出了一种自适应神经网络动态面跟踪控制方法.建立了含执行器输入死区的超低空空投载机纵向非线性模型,采用神经网络逼近模型中未知非线性函数,引入非线性鲁棒补偿项消除了执行器死区建模误差和外界扰动.应用Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统所有信号均是有界收敛的.仿真验证表明,所提方法既保证了轨迹跟踪的精确性,又具有强鲁棒性.     

干扰和执行器故障系统的自适应神经网络控制

针对一类存在未知外部扰动和执行器故障的过驱飞行器系统的控制问题,提出了一种非线性自适应控制方案。在自适应控制方案中,设计了神经网络补偿算法逼近未知干扰项来消除环境干扰对系统的影响,提高了系统的鲁棒性。同时,控制律的输出作为控制分配器的输入,设计自适应控制分配算法来补偿执行器故障或输入饱和,从而提高了系统的稳定性和操作性,并利用李亚普诺夫稳定理论证明了所设计的控制系统能使误差系统最终一致渐近有界。最后,给出了一个数值仿真算例,验证了控制方法的有效性。     

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。