基于SADRC的四旋翼姿态解耦控制及稳定性分析

针对四旋翼姿态控制欠驱动、强耦合的特性,提出了一种基于线性/非线性切换自抗扰控制（SADRC）的四旋翼姿态解耦控制方法。首先,以四旋翼平台为研究对象,建立了其姿态的数学模型,引入SADRC,对基本原理进行了介绍。其次,基于SADRC设计了四旋翼姿态解耦控制器,并基于Lyapunov函数对系统进行了稳定性分析。最后,通过仿真实验对SADRC控制性能进行了验证。结果表明:SADRC在某些场合抗干扰和鲁棒性方面较线性自抗扰控制（LADRC）和非线性自抗扰控制（NLADRC）具有优势,具有工程应用的潜力。      

基于ADRC姿态解耦的四旋翼飞行器鲁棒轨迹跟踪

针对欠驱动四旋翼飞行器的控制特性,提出一种基于自抗扰控制(ADRC)的姿态解耦控制算法,该算法可以克服传统欠驱动四旋翼控制方法中存在的问题,如系统状态间耦合严重,抗干扰能力弱及系统建模误差对跟踪性能影响较大等弱点.该算法利用扩张状态观测器(ESO)实现状态间耦合项的跟踪和估计,同时ESO也可实现对系统干扰的估计,干扰包括系统内扰和外扰.利用动态反馈线性化将非线性MIMO系统转化成线性SISO系统,然后利用非线性反馈控制律实现四旋翼姿态系统的高品质控制,在上述姿态解耦控制的基础上研究飞行器的鲁棒轨迹跟踪问题,不同情况下的仿真结果验证了上述姿态控制算法可提高系统轨迹跟踪的鲁棒性.该算法不依赖于精确的系统模型,降低了实际应用的难度,并有很强的抗干扰能力,具有实际应用的价值.      

小型旋翼无人机潜射控制器设计

小型旋翼无人机在潜射过程中的弹射和姿态控制直接影响着潜射工程任务的成败。针对小型旋翼无人机在潜射过程中姿态难以快速调整、发射初始姿态易受海浪干扰等问题,提出一种无人机潜射系统的控制方案。采用带有矢量控制的助推火箭来调整无人机在发射段的姿态,并通过海浪预测模型优化无人机发射时间窗口;针对小型旋翼无人机在弹出后旋翼展开时的姿态不稳定问题,采用基于L1自适应控制方法的姿态控制律进行无人机的增稳设计。仿真结果表明:助推火箭的矢量控制发动机能够在2s内快速调整无人机的俯仰姿态,设计的L1自适应姿态控制律能够在无人机旋翼展开的2s内实现俯仰姿态的稳定控制,并且对潜射场景中气动参数的不确定变化具有一定的鲁棒性。      

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。     

基于嵌套饱和的四旋翼无人机吊挂负载控制器设计

针对四旋翼无人机吊挂负载系统飞行中的摆角抑制问题,考虑过快位置机动容易引起吊挂大幅度摆动,提出了一种基于嵌套饱和的四旋翼无人机吊挂负载控制器。首先,利用扩张状态观测器估计干扰,设计具有强抗扰能力的垂直位置控制器;其次,基于简化模型通过构建李雅普诺夫函数,设计控制摆角收敛的抑摆控制器;最后,基于一种嵌套饱和控制方法,设计了限制机动速度的水平位置控制器。与已有控制方法的仿真对比表明,该控制器不但能保证四旋翼无人机吊挂负载系统稳定飞行,还能在大幅度位置机动指令下有效减小最大摆幅。     

可重复使用飞行器鲁棒自抗扰控制

为可重复使用飞行器再入提出一种新的鲁棒自抗扰控制方法.针对一般多输入多输出模型,重新定义状态变量后,分别设计各通道的线性扩张状态观测器.之后提出自抗扰控制系统的一套鲁棒分析与设计方法.应用于姿态控制时,引入最速跟踪微分器对姿态角指令进行滤波,以解决倾侧角反转过程中快速性与抗饱和之间的矛盾.仿真结果表明,设计的控制系统解耦效果良好,鲁棒稳定性较强,饱和问题也得到解决.     

基于变量集结预测控制的四旋翼无人机控制器设计

针对四旋翼无人机路径跟踪问题,设计了一种基于变量集结预测控制的控制器。首先以四旋翼无人机状态空间模型为基础建立预测模型;接着设计控制器时采用分段集结的策略把控制量集结成三段优化序列以减少优化计算量,并降低优化保守性,为了进一步加强系统稳定性,控制器引入终端代价函数和终端约束;最后用四旋翼无人机的动力学模型作为被控对象进行仿真验证,结果表明：该控制器能使四旋翼无人机在三轴方向均能实现一个良好的路径跟踪效果。与传统方法相比,这种基于变量集结的预测控制策略能够减小在线优化量,更适合四旋翼无人机飞控芯片的应用。     

四旋翼的改进PSO-RBF神经网络自适应滑模控制

针对非线性、强耦合并带有不确定性干扰的四旋翼无人机模型，提出了一种改进粒子群算法-径向基(PSO-RBF)神经网络自适应滑模控制器。在对RBF神经网络自适应滑模控制器进行控制量平滑改进的基础上，利用改进的具有全局寻优能力的PSO算法来调整RBF神经网络的拟合参数，从而进一步提升网络的拟合能力。根据实际四旋翼的模型参数，搭建四旋翼的动力学模型，通过Lyapunov理论验证了系统的稳定性。仿真结果表明：与RBF神经网络自适应滑模控制器和双闭环PID控制器相比，改进PSO-RBF神经网络自适应滑模控制器可以在一个控制周期内寻找到合适的控制量，其调节时间分别提升约50%和75%；改进PSO-RBF神经网络自适应滑模控制器具有轨迹跟踪速度快且准、抗干扰能力强和鲁棒性好的特点。     

变质心固定翼无人机动力学分析与抗扰控制

变质心无人机具有气动效率更高、隐身性能更好、机翼结构更加简单等优点。提出了时滞更小、结构更加简单的单滑块变质心无人机布局方案，分析了滑块参数对变质心无人机动力学特性的影响，在此基础上给出了滑块的理想安装位置，并研究了变质心无人机布局方案控制效率随速度的变化情况。针对变质心无人机强耦合、强非线性的特点，基于粒子群算法(PSO)设计了自抗扰控制器(ADRC)，其中扩张状态观测器估计出包含耦合和参数摄动的总和扰动项，并基于此进行动态补偿。仿真结果验证了所设计控制器的有效性和鲁棒性。      

基于自抗扰的运载火箭主动减载控制技术

针对运载火箭穿越大风区的减载控制技术进行研究,首先对攻角反馈和加表反馈2种减载技术进行理论研究和仿真分析,得出2种方案对火箭减载都存在一定的局限性。因此引入自抗扰控制器(ADRC)技术并针对飞行减载控制对其进行改进,一方面通过状态观测器将误差补偿引入自抗扰回路;另一方面改进了自抗扰控制器中的控制律,并推导证明了新的控制律下自抗扰控制器抑制风载干扰的能力,给出了控制方程中增益的选择方法。最后以某型液体运载火箭为例在考虑其弹性振动和液体晃动条件下对比了几种方案的减载效果,仿真结果表明改进后的自抗扰控制器使飞控系统抗干扰能力增强,增大了控制律中增益选择范围,有效提高了运载火箭的减载效果,具有很强的工程应用价值。      

四旋翼无人机执行器可重构性量化评价方法研究

随着对系统安全性和可靠性要求的不断提高,故障系统的自主恢复能力即系统的可重构性受到高度关注,然而现有对于控制系统可重构性量化评价的方法主要针对线性系统,因此以具有强耦合、欠驱动、强非线性的四旋翼无人机（quadrotor UAV）为被控对象,提出了一种基于双滑模面鲁棒观测器与马氏距离结合的非线性系统可重构性量化评价方法。首先,在四旋翼无人机非线性模型的基础上,设计了具有对扰动和故障均不敏感的双滑模面鲁棒观测器,用于实现对系统状态的准确估计;其次,在执行器饱和及系统状态误差指标双约束条件下,采用基于马氏距离的相似度法,对非线性系统可重构性进行量化评价;最后,通过四旋翼无人机仿真实验验证了所提方法的有效性。结果表明,所提方法能够真实反映不同故障程度下系统的可重构性量化水平,为非线性故障系统控制策略调整补偿提供了重要依据。      

磁悬浮转子状态反馈解耦自抗扰控制方法

针对磁悬浮控制敏感陀螺(MSCSG)转子偏转通道强耦合及航天器姿态测量过程中受扰失稳问题,提出了一种磁悬浮转子偏转解耦抗干扰控制方法。分析了转子两自由度偏转耦合现象,设计了基于状态反馈的解耦控制器;建立了MSCSG在姿态测量过程中航天器的姿态运动对磁悬浮转子产生的干扰力矩模型,采用自抗扰控制器(ADRC)抑制磁悬浮转子的外部干扰;对所建立的扩展状态观测器(ESO)跟踪性和系统稳定性进行了分析,通过调节ADRC中非线性状态误差反馈控制律系数,实现了系统有界输入条件下的稳定。仿真结果表明：状态反馈解耦能够实现偏转自由度的完全解耦,ESO具有良好的跟踪性能,ADRC较传统PID控制方法具有更好的抗干扰性能。     

多四旋翼无人机系统分布式分层编队合围控制

针对带有多个领航者与跟随者的欠驱动四旋翼无人机群系统, 提出了一种分布式分层编队合围控制方法。设计分层分布式有限时间滑模估计器, 实现在仅有部分领航者获取到期望轨迹的条件下, 每架无人机都能生成其满足控制需求的估计位置信息。针对六自由度欠驱动四旋翼无人机模型的特点, 提出一种无人机位置层和姿态层的分层控制方法, 实现了无人机对所生成的估计位置的跟踪控制, 该方法采用高阶导数逼近算法, 防止在求解期望角速度的过程中出现微分爆炸。所提方法能在满足姿态稳定收敛的条件下实现有效的编队合围控制。通过数值仿真验证了所提方法的有效性。      

基于ADRC的MSCMG框架系统高精度控制

针对非线性摩擦和外部随机扰动影响磁悬浮控制力矩陀螺(MSCMG, Magnetically Suspended Control Moment Gyroscope)框架系统角速率精度的问题,提出了一种基于自抗扰控制器(ADRC, Active Disturbance Rejection Controller)的高精度转速控制方法.通过三阶扩张状态观测器将框架系统负载力矩、非线性摩擦力矩及外部随机扰动力矩作为"总扰动"进行估计,并对该扰动力矩进行补偿.仿真及实验结果表明:基于自抗扰控制器的框架系统控制方法使框架转速精度和稳定度提高了50%以上,且具有抗干扰能力强和动态特性好的特点.