基于固定时间干扰观测器的多智能体分布式保性能包含控制

针对多智能体协同编队抗干扰控制问题设计了一种网络化多智能体分布式保性能包含控制方法。首先,考虑因传感器性能约束导致的领航者速度信息无法精确获取的问题,采用跟踪微分器对多领航者智能体的速度状态进行估计;其次,基于多智能体动力学模型并结合多领航者智能体的速度状态估计信息,构造多智能体分布式包含控制协议;然后,为消除系统中不确定动态环境干扰的影响,设计固定时间干扰观测器对外部扰动进行实时估计与补偿;最后,利用预设性能控制技术使多智能体同步误差收敛速度、超调量等动态性能保持在预设的安全范围内。仿真实验验证了所提控制算法的有效性和可行性。     

异构无人机集群的分布式多智能体任务规划（英文）

本文针对具有不同能力的异构无人机集群提出了一种分布式任务规划算法,该算法扩展了基于共识的捆绑算法(Consensus-based bundle algorithm,CBBA),以解决更加现实和复杂的环境。扩展分为两个方面,一方面是处理需要多个无人机协同完成的多代理任务,另一方面是在任务场景中考虑避障路径规划。本文提出了一种新的共识算法来解决多智能体任务分配问题,并使用Dubins算法设计了无人机的避障并考虑运动约束的可行路径。实验结果表明,本文提出的CBBA扩展算法可以得到无冲突、可行的多智能体任务规划解决方案。     

基于未知输入观测器的四旋翼无人机故障诊断与模型参考容错控制

对四旋翼无人机（Unmanned aerial vehicle, UAV）姿态控制系统的执行器故障诊断问题进行了研究,在系统模型方面全面地考虑了模型的非线性和四旋翼无人机在飞行过程中受到外部干扰的情况。由于未知输入观测器可以将干扰、误差等作为未知输入进行处理,对干扰不敏感而对故障比较敏感,故设计了一种新的未知输入观测器进行故障诊断。同时为了保持四旋翼无人机在故障发生后的稳定性或者仍然可以按照预定轨迹运动,在得到准确的故障估计后为四旋翼无人机姿态控制系统设计了模型参考容错控制器,使其可以跟踪给定的参考模型。仿真结果证明了本文提出的故障诊断与容错控制方法的有效性。     

基于连续螺旋滑模的无人机分布式编队控制

为了解决复杂环境中无人机分布式编队控制问题,考虑外界干扰影响和状态信息不完全反馈情况,对无人机设计分布式编队控制器。无人机利用自身位置反馈,基于二阶精确微分器设计状态观测器,得到无人机速度和干扰的估计值;结合自身估计信息和邻机位置、速度的估计,基于连续螺旋滑模控制方法设计编队控制器和姿态跟踪控制器;稳定性分析保证了无人机闭环系统稳定性。基于Matlab/Simulink数值仿真和软件在环实时仿真平台,验证了所设计控制算法的有效性,并演示了三维可视化仿真结果。     

基于多智能体航空公司航班恢复协同决策方法

航空公司进行航班延误恢复时，各种资源之间会通过航班计划产生间接关联，此时各决策单元若独立地考虑本领域内的资源恢复问题，将难以保证恢复方案的整体可行性和全局优化性。为探究航空公司航班恢复过程中各决策部门的决策模型及其协同关系，本文提出了基于多智能体技术的航班恢复协同决策仿真方法。首先，基于航空公司实际组织架构构建了航班恢复多智能体决策系统框架；其次，对部门间协同决策的动态过程进行了分析，将延误恢复的全过程分为了预恢复、可行解协商、均衡解协商3个阶段，构建了三阶段协同决策机制；最后，根据不同资源的恢复特性建立各决策部门的核心决策模型与部门间自动协商模型，并基于多智能体系统进行仿真。仿真结果显示，基于多智能体的协同决策方法能够在3.8 s的极短时间内针对1天中包含3架飞机和12个航班的航班计划做出完整的延误恢复方案，并且能够在保障航空公司整体效益的情况下一定程度地平衡各决策主体的自身利益。     

具有复合非线性特征不确定系统的自适应反推控制

针对一类具有复合非线性特征的不确定系统,提出了一种自适应反推多滑模近似变结构控制方案.基于模型分解的方法建立了具有复合非线性特征的执行器模型.论文设计径向基函数神经网络近似系统的未建模项,借鉴Nussbaum增益设计技术解决控制增益未知的问题,使用自适应律估计不确定干扰和神经网络近似误差的上边界.自适应近似变结构控制能...     

无人机绕速度矢量轴滚转机动自适应滑模边界保护控制

针对无人机绕速度矢量轴滚转机动下状态易越界的问题,研究了一种自适应滑模边界保护控制方法。首先,基于二分法思想改进可达平衡集并引入指令约束方法,进而实现在线边界解算与约束指令生成。其次,为抑制不确定性和外部未知干扰对闭环系统的不利影响,利用径向基神经网络逼近系统不确定性并设计非线性二阶干扰观测器估计复合干扰,进一步设计自适应滑模边界保护控制器以实现无人机在安全边界内的姿态跟踪。最后,通过数值仿真验证了自适应滑模边界保护控制方法的有效性。     

基于数据的多源干扰SGCMG框架伺服系统鲁棒控制反馈再学习算法

单框架控制力矩陀螺(Single gimbal control moment gyroscope,SGCMG)具有高精度、快速响应的特点,是航天领域高精度对接、快速机动导航和制导系统的重要姿态控制系统.本文考虑多源干扰的影响,设计了一种基于数据的反馈再学习(Feedback relearning,FR)算法,用于SGC...     

具有复合非线性特征不确定系统的自适应反推控制（英文）

针对一类具有复合非线性特征的不确定系统,提出了一种自适应反推多滑模近似变结构控制方案。基于模型分解的方法建立了具有复合非线性特征的执行器模型。论文设计径向基函数神经网络近似系统的未建模项,借鉴Nussbaum增益设计技术解决控制增益未知的问题,使用自适应律估计不确定干扰和神经网络近似误差的上边界。自适应近似变结构控制能够有效削弱控制信号的抖振,同时增强控制器的鲁棒性。基于Lyapunov稳定性理论,证明了整个控制系统的稳定性。该控制方案的主要创新点在于考虑并解决了不确定系统具有复合非线性特征的控制问题。最后,仿真结果证明了控制方案的有效性。     

基于未知状态估计器和改进跟踪微分器的柔性关节预设性能反演控制（英文）

为解决由模型不确定性和外部未知干扰导致的柔性关节系统控制偏差问题，提出一种基于未知状态估计器和跟踪微分器的预设性能反演控制方法。设计一种基于低通滤波器的未知状态估计器，该估计器仅依赖于模型的名义值即可估计集总扰动。构造了一种新的有限时间收敛预设性能函数，并基于该函数设计反演控制器，用于在保证闭环系统所有信号有界的情况下，使关节跟踪误差在约定时间内收敛到预定的任意小区域。为避免反演控制器的微分爆炸问题，设计基于改进Sigmoid函数的跟踪微分器来估计虚拟控制律的微分信号。仿真结果表明，在未建模动态和外部未知干扰的影响下，所提方法能够保证关节跟踪误差在有限时间内收敛到任意给定范围，有效提高了柔性关节的瞬态和稳态性能。     

一种考虑直升机状态矩阵摄动的 改进LMI设计方法

基于线性矩阵不等式(Linear matrix inequality,LMI)的鲁棒控制方法在直升机飞控系统设计中得到了广泛的应用,现有方法在设计中仅考虑了阵风和噪声等外界干扰引起的控制对象模型不确定性,未考虑直升机飞行状态变化引起的状态矩阵摄动。本文发展了一种能够同时考虑直升机外界扰动和状态矩阵摄动的改进LMI方法,并基于Z-11直升机,针对姿态指令姿态保持(Attitude command attitude hold,ACAH)响应类型进行设计。最后在Matlab/Simulink环境下进行了仿真验证。结果表明基于本文设计方法得到的控制律具有较高的控制精度,同时具有增强的鲁棒性。     

一类不确定非线性系统的鲁棒自适应L2-增益控制

基于Backstepping递推设计方法对一类复杂不确定非线性系统提出了鲁棒自适应L2-增益控制方法。该方法结合了自适应控制和L2-增益控制≤γ的优点。它不仅使系统具有鲁棒性还使其对干扰具有L2-增益控制。同时，把常规设计方案需要过多参数进行辨识问题简化为只需与未知干扰个数相同参数进行辨识，简化了控制器结构。本文由于所研究对象为一般非线性系统，因此其结果具有一般性。最后。通过仿真算例验证了本文所设计控制方法的有效性。     

空天飞行器鲁棒自适应模糊跟踪控制

基于轨迹线性化方法提出了鲁棒自适应模糊跟踪轨迹线性化控制(Robust adaptive fuzzy tracking control,RAFTC)方法,并应用于空天飞行器(Aerospace vehicle,ASV)飞行控制系统设计.利用模糊系统能以任意精度逼近非线性系统的特性,对未知干扰和不确定性进行逼近,求得的模糊函数作为系统不确定界函数,且整个系统仅需在线调整不确定界函数的界,利于工程实现.采用Lyapunov方法,证明了闭环系统所有信号一致最终有界.最后利用本文提出的控制方案设计了空天飞行器飞行控制系统,并在高超声速条件下进行了仿真验证.仿真结果表明了控制方案的有效性和鲁棒性.     

深度强化学习在翼型分离流动控制中的应用

搭建了基于深度强化学习（DRL）的射流闭环控制系统,在NACA0012翼型上开展了大迎角分离流动控制实验研究。NACA0012翼型弦长200 mm,实验风速10 m/s,雷诺数1.36×105。射流激励器布置在翼型上表面,通过电磁阀进行无级控制。将翼型表面的压力系数和智能体自身的动作输出作为智能体的观测量,以翼型后缘压力系数为奖励函数,对智能体进行训练。结果表明:经过训练的智能体成功地抑制了大迎角下的流动分离,比定常吹气的费效比降低了50%;智能体可以将翼型后缘压力系数稳定地控制在目标值附近;状态输入和奖励函数的改变会对最终的训练效果产生不同影响。     

高超声速风洞多体干扰与分离试验技术

在FL-31风洞中进行了某高超声速飞行器的多体干扰与分离试验技术研究,成功建立了多体干扰与分离试验技术.试验模型是某典型构型的可重复使用航天飞行器,由助推器以及再入体两部分组成.利用风洞上下投放机构实现两模型间的相对运动,采用两台天平对模型的气动力进行测量,同时利用纹影仪记录模型分离过程中的激波干扰情况.结果表明:试验系统设计合理,能准确模拟物体间分离过程,并能精确测量多体干扰的气动力特性,激波干扰清晰可见.     

带扰动观测器的永磁同步电机非线性预测跟踪控制

针对永磁同步电机系统转速跟踪控制问题,基于非线性预测控制方法设计控制系统,使该系统满足高性能控制要求。并将负载转矩作为未知扰动来考虑,利用扰动观测器得到其估计值,从而提高系统鲁棒性。仿真实验结果表明,本文方法能够快速准确地实现转速跟踪,并提高系统对负载转矩扰动的鲁棒性。     

含间隙太阳翼展开过程碰撞动力学研究

为了研究含铰间间隙太阳翼展开过程碰撞动力学特性,采用非线性等效弹簧阻尼模型建立了铰间间隙的接触碰撞模型,并采用Coulomb摩擦模型考虑铰间间隙处的摩擦作用,将其嵌入到ADAMS多体系统动力学分析软件中,对一单翼小卫星太阳翼展开过程进行了动力学仿真,详细地研究了含间隙太阳翼展开过程中间隙引起的碰撞力的变化规律,包括间隙大小、展开速度以及间隙摩擦对太阳翼展开过程碰撞力的影响.研究结果对航天器在轨运行姿态、干扰因素和动力学特性有重要的参考价值.     

高超声速飞行器再入自适应容错制导控制一体化设计

针对故障下高超声速飞行器安全再入飞行问题,考虑控制系统存在各种不确定性参数、干扰和力矩故障,进行高超声速飞行器再入自适应容错制导控制一体化(Integrated guidance and control,IGC)设计。首先,针对分离通道的制导与控制(Separate channel integrated guidance and control,SCIGC)模型设计无法同时协调制导和控制系统容错能力的问题,考虑制导环和姿态环之间关系并建立制导控制一体化模型;然后,针对一体化模型设计自适应滑模Backstepping容错控制器,并采用Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型在线逼近由未知参数和加性故障引起的复合干扰项;最后,基于Lyapunov稳定性定理设计参数自适应律在线更新容错控制器,同时引入投影算子防止参数漂移以保证参数处于合理区间,从而完成自适应容错制导控制一体化方案设计。在飞行器故障条件下,通过IGC与SCIGC控制策略的仿真对比,验证了自适应容错IGC控制策略的有效性和优越性。     

基于采样通信的分布式多智能体系统稳定性分析与协同控制(英文)

研究了基于采样通信的分布式多智能体系统的稳定性分析与协同控制,并采用分布式状态反馈控制器来实现智能体间的协作。推导了一种线性不等式的形成定理,并将其用来分析系统的稳定性。同时提出了针对线性不等式约束优化问题的形成定理,将其用来设计相关的控制器,并给出了相关的算法。仿真实例验证了所提方法的正确性和有效性。     

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。