考虑瞬态特性的无人机自适应容错控制设计

针对固定翼无人机纵向轨迹跟踪控制问题,基于反馈线性化和模型跟随控制设计基础控制器,实现无故障情况下闭环系统的稳定和轨迹渐近跟踪控制。考虑固定翼无人机的执行器可能发生不同类型及大小的故障,分别针对各种不同故障模式设计与之对应的补偿控制器。为综合解决执行器故障的多重不确定性问题,采用加权融合与自适应控制相结合的方式设计综合控制器结构,并对与故障相关的控制器参数进行估计。最后,通过在基础控制器设计中添加H∞补偿项,以抑制故障补偿控制器参数估计误差对闭环系统输出跟踪性能造成的不利影响。理论分析和仿真结果表明,所提出的控制方案不仅能保证闭环系统的稳定性,而且在发生不确定执行器故障的情况下,固定翼无人机姿态控制系统输出能渐近跟踪给定的参考模型输出,通过设计适当的H∞补偿器参数可以改善故障补偿控制过程中的瞬态性能。     

不确定串联非线性系统具有L2增益的鲁棒自适应控制

研究了一类含有未知参数和干扰的串联非线性系统H∞鲁棒自适应控制问题。结合H∞控制和自适应控制，基于李亚普诺夫函数递推设计方法设计了H∞状态反馈自适应控制器，并且得出了控制器的精确解，避免了求解HJI不等式设计控制器的困难。该控制器不仅保证闭环系统ISS稳定，而且使得系统对于所有允许的参数不确定从干扰输入以可控输出的L2增益不大于给定的值。仿真结果表明了所设计的控制器的可行性和有效性。     

MIMO非线性非最小相位系统的鲁棒跟踪控制

针对仿射多输入多输出非线性非最小相位系统,提出了一种新的鲁棒跟踪控制方案.用反馈线性化解耦系统输入输出关系,通过高增益状态反馈镇定系统外部动态,通过模型预测控制镇定系统内部动态,所设计的控制器能保证跟踪控制闭环系统的指数稳定性,且对系统参数扰动具有鲁棒性.仿真结果表明了所提出方法的有效性和优越性.     

不确定时滞系统的模糊鲁棒H∞控制

讨论了一类具有时滞的不确定非线性系统的模糊H∞状态反馈控制问题。采用具有时滞和不确定项的Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型对非线性系统进行建模，提出了一套基于LMI的模糊鲁棒控制器的系统设计方法，并给出了模糊H∞状态反馈控制器存在的充分条件，以保证闭环模糊系统渐近稳定并满足从干扰输入到输出控制输出的H∞范数界约束。示例仿真表明了该方法的有效性。     

非线性不确定时滞系统的模糊输出反馈H∞控制

为提高具有变时滞的非线性不确定动态系统的动态性能,研究了模糊鲁棒输出反馈H_∞控制问题。基于线性矩阵不等式(Linear matrix inequality,LMI)技术和T-S模糊模型,首先利用Lyapunov稳定性定理,得到模糊输出反馈控制器存在的一个充分条件,在此基础上,通过构造算法,将该条件转化为易于实现的LMI形式,导出控制器设计方法。设计的模糊输出反馈控制器使得闭环系统渐近稳定且满足H_∞范数指标。实例仿真证明了该设计方法可行．     

基于动态结构自适应神经网络的非线性鲁棒跟踪控制

针对非线性系统,提出一种将H∞鲁棒跟踪控制器与动态结构自适应神经网络相结合的组合控制方法.文中首先将系统线性化,设计H∞鲁棒跟踪控制器;然后针对系统中仍然存在的高阶非线性和未知不确定性,引入一种动态结构自适应神经网络,以对消非线性和不确定性的影响.这种自适应神经网络的隐层神经元随着跟踪误差的增大而在线增加,使得神经网络能以较少的神经元获得最佳的逼近效果,加快神经网络的运算速度,提高整个系统的动态性能.最后用飞行跟踪控制系统的示例证明本文方法是有效的.     

不确定非线性系统的鲁棒输出跟踪

研究了一类具有参数不确定性和外界干扰的仿射非线性系统鲁棒输出跟踪控制问题。首先利用微分几何理论中的输入输出反馈线性化技术钭不确定线性系统通过一非线性状态变换化为线性化规范形，然后利用变结构控制的思想提出了一种基于标称系统和不确定性范数界的鲁棒输出跟踪控制器设计方案，并用李雅普诺夫稳定性理论证明了利用本文设计的跟踪控制器可保证闭环系统是有界稳定的，且稳态输出跟踪误差为零。由于所设计的跟踪控制律连续，克服了常规变结构控制方案可能引起的高频抖振现象。将本文结论应用于一空间飞行器的姿态跟踪控制问题，仿结果表明了该设计方法的有效性。     

基于神经网络的非线性自适应输出反馈控制

针对能够采用仿射非线性表示的含有未建模动态的SISO非线性系统，讨论了一种基于神经网络的自适应控制方法，该方法对受控对象的已知部分，有用反馈线性化方法设计控制器，用神经网络在线补偿未建模动态及外部干扰等引起的误差，从而实现自适应控制。对具有未建模动态的双车倒立摆设计了输出反馈自适应控制系统，仿真表明该方法是有效的。     

基于自适应干扰观测器的无人直升机模型参考跟踪控制

针对外部干扰影响下无人直升机（Unmanned aerial helicopter, UAH）模型参考跟踪控制问题开展研究,提出基于自适应干扰观测器的跟踪控制设计方案。首先,根据干扰部分可测特性将其建模为存在参数误差下的非线性外源系统,并设计了状态观测器及其自适应调节下的干扰观测器（Disturbance observer, DO）,用于估计无人机系统的未知状态和外部干扰。其次,将模型参考控制与基于干扰观测器的控制方法相结合,提出抗干扰复合控制设计策略,获得了由观测与跟踪误差动态组成的闭环系统。再次,利用Lyapunov稳定性理论建立了给定H∞性能下判定闭环系统渐近稳定的充分性条件,并借助矩阵变换技术获得了观测器和控制器的联合设计方案。最后,通过数值仿真验证了所提跟踪控制算法的有效性和优越性。     

5自由度机器人手臂模糊自适应控制

为了在一定的跟踪精度范围内且存在不确定性因素的情况下控制机器人跟踪设定的轨迹,给出了一种基于控制器输出误差法的自适应模糊控制法来控制机器人手臂.采用梯度下降法调节部分或全部参数以减小输出误差.该方法被应用于5自由度机器人控制系统中,仿真结果显示模糊逻辑控制器参数得到了实时调整,该方法有效.     

基于多观测器的一类过驱动系统主动容错控制设计

以四旋翼直升机姿态控制系统为对象,针对一类过驱动系统,由控制分布阵列不满秩而引起的执行器故障诊断难的问题,本文采用了一种新颖的多观测器故障诊断方法对执行器故障进行检测和估计,进而设计一种具有故障补偿并且满足H∞性能的动态输出反馈跟踪控制器。该方法不仅能够快速的检测和估计出单通道执行器故障,而且能够有效的补偿故障对系统稳定性的不利影响,保证系统在单通道执行器故障下具有一定的姿态跟踪能力。相对于状态反馈控制器,所提算法有效的避免了模拟状态量而带来的误差,一定程度上提高了系统的控制精度和可实现性。最后通过Quanser3-DOF Hover半物理仿真平台验证所提算法的可行性和有效性。     

一类非线性系统的模糊自适应跟踪控制

针对一类非线性系统，把模糊T—S模型和自适应模糊逻辑系统两种模糊逻辑方式结合起来，提出了一种基于观测器的跟踪控制方案。首先，应用模糊T—S模型对非线性系统建模，设计观测器用来观测系统状态；由线性矩阵不等式得到模糊模型的控制律。其次，构建了自适应模糊逻辑系统；应用基于权值、中心和宽度三个参数可调节的自适应模糊逻辑系统作为补偿器来补偿建模误差。文中证明了闭环系统满足期望的跟踪性能，实现了跟踪目的。两连杆机械臂的仿真结果表明该方案消除了建模误差对跟踪的影响。     

卫星姿态控制系统圆盘极点指标约束下鲁棒H_∞容错控制

研究了一类卫星姿态控制系统的鲁棒容错控制问题。针对执行机构性能下降或者出现故障,提出了一种圆盘极点指标约束下,对执行机构故障具有完整性且满足H∞扰动衰减指标的状态反馈鲁棒容错控制设计方法。分析了圆盘极点指标与H∞指标的相容性,并在相容指标约束下,给出了鲁棒H∞容错控制器存在的充分条件。同时将该方法应用于卫星姿态控制系统的容错控制并进行了数字仿真,仿真结果验证了方法的有效性。     

输入饱和无人机的鲁棒组合非线性反馈控制

实际场景中,控制器输入饱和和外部干扰是对无人机控制系统产生不利影响的2个主要因素。对此,本研究针对CE150无人机模型,先采用H∞理论设计线性控制器,并在此基础上引入能提高系统瞬态性能的非线性项构成组合非线性反馈控制技术(CNF)来改善输入饱和的问题。同时,设计观测器对未知干扰进行在线估值,并在原有的组合非线性反馈控制器中加入干扰补偿项以提高系统鲁棒性。仿真结果表明,与传统的线性控制器相比组合非线性反馈控制器能显著改善输入饱和的不利影响,而引入补偿项的CNF控制器在保留原始CNF控制器优点的同时能有效抑制外部干扰,实现了无人机对给定信号的准确跟踪。     

非线性系统非脆弱多模型切换控制

提出一种基于局部T-S模型的非线性系统非脆弱多模型切换控制,针对一类非线性系统,首先将其输入空间划分为若干个区域,在区域内设计局部T-S模型和控制器,这样在模糊规则数相同的情况下由于模糊论域的变小从而提高了逼近精度.然后根据所选定的变量,通过多模型切换控制,将相应的区域控制器切换为全局控制器,而其他控制器不起作用,实现对整体非线性系统的逼近与控制.同时研究了在控制器增益存在加性摄动的情况下,非脆弱状态反馈控制器的设计方案.仿真结果证明了该方法的有效性.     

基于改进QFT方法的直升机飞行控制与仿真

针对直升机飞行包线上由对象数学模型的大范围变化带来的系统不确定问题,采用一种改进的定量反馈理论(QFT)方法进行直升机飞行控制器设计。首先利用H∞回路成形方法实现系统不同控制通道的解耦,将多输入多输出问题转化为单输入单输出问题,然后针对每个单输入单输出系统采用QFT方法进行控制器设计,从而简化QFT的设计过程提高控制效果。将该方法应用于UH-60A直升机的飞行控制,设计了该型直升机在五种飞行状态下的全包线飞行控制器。仿真结果表明:所采用方法具有良好的控制效果,验证了该方法的有效性。     

具有时变时滞不确定切换系统的鲁棒H∞可靠控制

为了克服时变时滞效应对切换系统的不良影响,并使系统具有一定的抗干扰性和可靠性,针对一类执行器故障的时变时滞不确定切换系统,研究了鲁棒H∞可靠控制器的设计问题。首先给出了该类系统的鲁棒可靠控制器,γ-次优鲁棒H∞可靠控制器及γ-最优鲁棒H∞可靠控制器的概念;然后建立了切换系统的执行器故障模型,运用多Lyapunov-Krasovskii泛函方法和线性矩阵不等式(Linear matrix inequality,LMI)技术,给出了执行器故障情况下的鲁棒H∞可靠控制器的设计方法,所得到的关于优化问题中的矩阵不等式不是一组线性矩阵不等式,通过变量替换的方法求得了控制器的增益阵,并且提供了最优扰动抑制性能的迭代求解步骤;最后通过仿真实例验证了设计方法的有效性。结果表明在系统具有不确定参数和执行器故障的情况下,所设计的控制器能够镇定原系统,并使得系统具有H∞扰动抑制性能。     

基于神经网络动态逆的歼击机自适应跟踪控制

基于神经网络动态逆方法，给出了一种非线性模型参考自适应跟踪控制方案。应用神经网络直接对非线性系统求逆方法解决了逆系统方法的两个“瓶颈”问题，并且克服了传统的控制设计中将过程模型线性化，从而将不可忽视的非线性关系用线性关系代替或者忽略的弊端。对由于建模误差、不确定因素等引起的非线性系统逆误差，通过自组织模糊小脑模型关节控制器(Self—organizing fuzzy cerebellar model articulation controller，SOFCMAC)神经网络在线进行修正。SOFCMAC神经网络扩大了寻优空间，使其能更好地重构系统逆误差，最终实现准确的鲁棒自适应跟踪控制。通过将这种方法用于某型歼击机姿态系统控制的仿真研究，表明了本文方法的有效性和可行性。     

周视镜系统中的鲁棒伺服控制器

用H~∞控制理论设计伺服控制器,具有频谱直接定型的优点,但是经典的H~∞控制器是以最大最小原则来求解,即考虑到外部输入(包含伺服控制器所要跟踪的控制指令)为最恶劣的情况求取输出最小的控制解。工程应用中,控制指令往往不是最恶劣的输入,若将控制指令建模,将不确定的控制指令变为确定性输入,能改善H~∞控制器的性能指标。由于控制指令难以固定模型建模,本文合理假定控制指令为分段可微,对控制指令进行部分建模为积分环节,求出H~∞控制器不仅具有反馈结构,还具有指令前馈结构,并改善了跟踪性能。另外,本文以工程实例,讨论如何应用输出加权阵的选取来对系统进行频谱定型,以及装置不确定性的测量等工程设计中的技术关键,这些都具有一定参考价值。     

倾转旋翼机模型缝合鲁棒控制律设计研究

从研究倾转旋翼机的飞行动力学模型入手,通过引入模型缝合的思想,利用非线性的方法实现由有限固定线性模型拟合任意工作点处的模型响应,提高了倾转旋翼机飞行动力学计算的实时性,并得到多模型控制的模型集;其次基于规范互质分解理论、H∞回路成形设计技术对多输入多输出系统进行通道解耦控制研究,针对不同飞行工况的工作点分别设计H∞回路成形控制器.最后,采用加权求和的控制策略实现控制律的平滑切换,通过仿真验证了设计的多模型控制系统具有良好的控制能力.