MIMO仿射型极值搜索系统的输出反馈滑模控制

针对一类多输入多输出(MIMO)仿射型非线性极值搜索系统的控制问题,提出了一种输出反馈滑模控制方法。将原系统分解为若干个单输入单输出(SISO)极值搜索子系统,并针对每个极值搜索子系统,考虑到系统状态量不可测的特点,以斜坡函数作为新系统输出量的参考跟踪信号,采用输出跟踪误差以及该误差符号函数的积分值建立切换函数,设计得到基于输出反馈的滑模极值搜索控制律。稳定性分析证明:在任意初始条件下,本文方法可使系统的输出量全局收敛至期望极值的任意小邻域内,并且所有状态量均一致范数有界。仿真结果验证了本文方法的有效性。      

基于分层模糊系统的间接自适应控制

为解决模糊控制器中规则数目随系统变量的个数呈指数增长的问题,利用分层模糊系统设计了一类非线性系统的间接自适应控制器,并证明了所提出的设计方法不但能够保证闭环系统的一致有界性,而且可使跟踪误差收敛到原点的小邻域内.通过对倒立摆控制的仿真研究验证了方法的有效性.      

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.     

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.     

航天器相对姿态跟踪的非线性前馈控制

针对航天器相对姿态跟踪过程中严重的非线性及控制器设计的复杂性,建立了基于修正罗德里格斯参数的航天器相对姿态运动学和动力学方程并根据Lyapunov直接法设计了非线性前馈控制律.设计的控制律不仅保证闭环系统稳定,还使得航天器相对姿态跟踪误差快速收敛到零点邻域内.通过在Matlab/Simulink环境下对航天器相对姿态跟踪进行数值仿真,验证了建立模型和设计控制律的有效性.     

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.     

基于速度观测的双余度电液舵机系统容错同步控制

考虑飞机电液舵机活塞杆运动速度不易测量的情况,提出一种基于速度观测的容错同步控制策略,解决了双余度电液舵机系统（DREHAS）内泄漏共模故障（IL-CMF）下的位置跟踪控制问题。首先,通过引入2组参考轨迹并对模型进行线性变换,实现舵面位置跟踪与两舵机力输出同步控制解耦;其次,在扩展状态观测器（ESO）中加入故障参数自适应项,设计一种自适应扩展状态观测器（AESO）估计两通道舵机活塞杆速度和扰动,从而克服了故障条件下利用原系统模型设计ESO带来的估计结果不准确问题;最后,基于AESO的估计结果及故障参数在线更新结果,利用反步法设计了一种非线性容错同步控制器。Lyapunov稳定性分析结果表明,该控制方法可确保IL-CMF故障及时变干扰条件下,闭环系统所有信号有界,系统输出满足规定的性能要求。IL-CMF故障及常值干扰条件下,系统跟踪误差渐进收敛于零。仿真实验进一步验证了所提方法的有效性。      

一类非线性时滞系统的采样控制

针对于采样区间具有已知上界的非线性时滞系统,分别考虑了常采样和变采样两种情况下的采样控制问题.目标是设计一个状态反馈采样控制器,使得闭环系统指数稳定,并且满足给定的性能指标.基于输入延迟方法,可以将采样控制系统转化成具有时变延迟的连续系统.引入了新的时间依赖Lyapunov函数,这些Lyapunov函数在下一个采样时间到来之前没有增长.以线性矩阵不等式(LMI, Linear Matrix Inequality)的形式给出了具有时变延迟的非线性扰动系统指数稳定的充分条件.仿真结果说明了所提方法可以提高系统的抗扰能力.     

考虑系统不确定性的高超声速飞行器容错控制

针对一类含有执行器失效故障和范数有界不确定性的系统,提出了一种鲁棒容错跟踪控制设计方法。该方法利用有界实引理,给出了保证闭环系统稳定且满足鲁棒性能要求的线性矩阵不等式（LMI）的表达式;为了削弱控制器的保守性,使用不同的Lyapunov变量对应不同的系统状态;由此带来的非凸优化问题,发展了一种迭代线性矩阵不等式算法。考虑到该迭代算法的收敛性取决于初值的选择,经过推导给出了一种求解合适初值的算法。将该算法应用于高超声速飞行器X-33跟踪控制器的设计,仿真结果表明本文算法是可行和有效的。      

基于扩张状态观测器的运输机多故障容错控制

针对含有传感器与舵面故障的运输机姿态跟踪问题, 提出了一种基于扩张状态观测器的反步容错控制方法。采用状态观测器与控制器分开设计的方法, 设计含神经网络的扩张状态观测器估计系统状态、传感器和舵面故障信息。在此基础上, 利用状态估计值代替实际状态, 采用反步法设计姿态角跟踪控制律, 并引入指令滤波器提高反步法的控制性能, 基于Lyapunov稳定性理论推导证明了闭环系统跟踪误差的最终有界收敛。仿真结果表明, 在系统存在传感器与舵面多故障的条件下, 所提方法依然可以实现运输机姿态角的稳定跟踪。      

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。      

舵面电动加载系统的自适应CMAC复合控制

针对无人机舵面电动加载系统具有非线性及多余力矩的特点,提出了一种自适应CMAC(Cerebellar Model Articulation Controller)神经网络与自适应神经元控制器并联构成复合控制结构.该控制策略以系统的指令输入和实际输出作为CMAC的激励信号,以系统的当前控制误差作为CMAC的训练信号.提出了利用误差在线自适应调整学习率的方法,消除了常规前馈型CMAC的过学习和不稳定现象.建立了无人机舵面电动加载系统的数学模型,给出了具体的控制结构和算法.仿真结果表明:该方法有效抑制了加载系统的多余力矩,增强了系统的稳定性,明显改善了舵面电动加载系统的动态性能.     

一类非理想切换系统的H∞控制器设计

针对实际物理过程中普遍存在的动力学切换现象,提出一类具有平滑切换过程的非理想切换系统模型,并研究其鲁棒H_∞切换控制器设计方法.基于平均驻留时间方法与积分不等式理论,得到保证非理想切换系统渐近稳定且满足给定L₂增益的充分条件.在此基础上,以线性矩阵不等式形式给出H_∞切换控制器的设计准则.所提非理想切换系统较之理想切换系统更具一般性,故所得控制方法同样适用于理想切换系统.变体飞行器跟踪控制的应用实例表明,基于设计方法得到的控制器在保证系统稳定性与跟踪性能的同时,对系统参数摄动具有较强的鲁棒性.     

不确定非完整动力学系统的变结构指数镇定

链式系统是非完整运动学系统的一种标准形式. 通过坐标和输入变换,许多非完整运动学系统均可化为这种形式.当非完整运动学系统可化为链式系统时, 直接基于一类不确定非完整动力学系统, 利用变结构控制的方法设计了全局镇定控制律. 该控制律的特点是: 存在一个有限时间,使得在此时间后闭环系统的状态可以以任意速率指数收敛到零. 最后将该方法用于一类移动机器人的控制器设计,仿真结果验证了该方法的有效性.      

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。     

不确定切换系统的鲁棒自适应控制方案

针对切换信号依赖于独立决策变量的不确定切换系统,基于多Lyapunov函数方法和模型参考自适应控制理论,提出并分析一种控制器具有非线性死区特征的鲁棒自适应切换控制方案.首先,由参考切换系统和自适应控制律集合建立闭环切换系统,而后构造Lure-Postnikov形式的多Lyapunov函数,并以一组线性矩阵不等式推导给出闭环切换系统为有界模型参考自适应控制系统的充分条件.最后,选择HiMAT(Highly Maneuverable Aircraft Technology)飞行器包线内的5个工作点,以其纵向短周期运动模型建立切换系统,并设计具有非线性死区特征的鲁棒自适应控制器.仿真验证了方案的有效性,结果表明系统在快速连续切换下可良好地跟踪期望轨迹.     

一种非线性鲁棒PID控制器设计方法

针对一类非线性不确定系统,提出了一种基于PID(比例-积分-微分)控制的鲁棒控制方法.整个控制器由PID控制器和一个鲁棒补偿器构成.首先,基于系统的标称模型设计PID控制器;然后在PID控制的基础上,设计一个辅助鲁棒补偿器,用于补偿系统非线性、参数摄动和外界扰动等对系统控制性能的影响.补偿器的设计基于李雅普诺夫(Lyapunov)稳定性理论进行,从而保证了闭环系统的鲁棒稳定.采用该方法对倒立摆跟踪问题进行了仿真控制,仿真结果验证了设计方案的有效性.