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。      

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.     

无人机高机动抗扰轨迹跟踪控制方法

针对传统的四旋翼控制方法在高机动飞行时控制效果不佳,难以跟踪机动性较强的轨迹且控制精度较低的问题,设计了基于增量非线性动态逆控制(INDI)方法和微分平坦前馈的轨迹跟踪控制器,不仅提高了高机动轨迹的跟踪精度,也增强了抗扰能力。由于角加速度无法直接获得,该方法对其非常敏感,设计了多种角加速度估计方法进行对比,通过飞行试验选择了效果最佳的互补滤波方法。试验结果证明：设计的基于互补滤波的前馈INDI方法可以控制飞行器快速、准确地跟踪高机动轨迹,且具有较强的抗扰能力。     

改进型自抗扰四旋翼无人机控制系统设计与实现

针对提高四旋翼无人机姿态控制抗干扰能力的目标,设计了一种内外环嵌套结构的改进型自抗扰控制（ADRC）器。根据所搭建四旋翼无人机的实际参数,构建了四旋翼无人机姿态控制系统的数值仿真模型。通过与传统双闭环PID控制器进行对比,证明所设计的自抗扰控制系统在快速响应、无超调的前提下,具有很强的抗干扰能力以及较高的控制效率。将所设计的控制系统,应用于四旋翼无人机之上,在具有大偏载以及方向不确定的强干扰的飞行试验中,取得了良好的控制效果。      

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.     

基于ADRC的航空发动机限制保护器设计

发动机限制保护器在航空发动机运行过程中对特定的被限制量进行实时监控,在其超出安全范围时实施限制,实现对航空发动机的保护.将自抗扰技术用于限制保护控制器设计,利用自抗扰控制器的扩张观测器,动态估计未知扰动和系统特性,对实际控制量进行反馈补偿,实现超限后的快速保护,提高了发动机的安全性.仿真结果表明:所设计的自抗扰限制保护控制器能将超限偏差有效转化为对主回路指令的修正,综合控制系统响应速度快,达到了限制保护的目的.     

基于高阶LADRC的V/STOL飞机悬停/平移 模式鲁棒协调解耦控制

针对垂直/短距起降（V/STOL）飞机在悬停/平移模式下存在的动力学耦合、推力矢量控制冗余以及易受扰动风影响的问题,提出了一种基于高阶线性自抗扰控制（LADRC）的鲁棒协调解耦控制方法。首先根据V/STOL飞机的概念方案,建立了推力矢量模型和扰动风影响下的非线性悬停/平移运动模型。然后在此基础上,给出了该模式下位置和姿态的协调控制策略,据此通过控制量变换设计了六通道的自抗扰解耦控制律,其中利用LADRC对总扰动的实时估计补偿能力避免了多推力矢量的冗余控制。仿真比较结果验证了LADRC对悬停/平移模式控制的有效性以及对飞机内部参数摄动和外界突风干扰的鲁棒性。      

绳系拖曳飞行器高抗扰轨迹跟踪控制

针对受未知风扰动作用下的绳系拖曳飞行器轨迹精确控制问题,设计了一种基于最小学习参数神经网络估计器的拖曳飞行器轨迹动态面控制方法。首先,结合绳系拖曳系统多刚体动力学模型,构建拖曳飞行器六自由度非线性模型,并完成其仿射非线性化处理。其次,考虑到拖曳飞行器可能受到前方飞机尾涡、紊流和阵风等未知气流及不可测量瞬变缆绳拉力等扰动的综合影响,构建了基于最小学习参数神经网络的拖曳飞行器状态/扰动在线估计器,以准确重构系统不可测量集总扰动。然后,基于所提状态/扰动在线估计器,设计了一种基于最小学习参数神经网络状态/扰动在线估计器的拖曳飞行器轨迹动态面控制方法,并分析了系统稳定性。最后,仿真表明,所提方法能够在多重气流扰动下实现拖曳飞行器位置稳定和机动轨迹跟踪。      

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。     

基于LADRC的无人机高精度定高控制

针对复杂气流扰动对无人机（UAV）航迹高度控制的影响,对存在复杂气流扰动下的定高控制策略、控制结构和控制器参数优化展开研究,实现高精度高度控制。基于线性自抗扰控制（LADRC）确定总体控制架构,设计扩张状态观测器（ESO）观测估计纵向高度通道和速度通道中存在的总扰动,在控制中引入扰动补偿,减小扰动对系统输出造成的影响。对UAV在飞行过程中存在的大气紊流扰动或离散突风等风干扰分析其功率谱密度,构造考虑风扰动对高度影响、时域响应特性和稳定裕度的综合目标函数,通过粒子群优化算法得到具有高精度、高抗干扰性能的控制器参数,优化中考虑风干扰的功率谱密度分布,减小了控制器参数设计的保守性。通过与常规比例-积分-微分（PID）控制器控制效果进行对比,说明基于线性自抗扰控制器的纵向高度控制的优异性能。      

基于切换系统的变体飞行器鲁棒自适应控制

针对变体飞行器变形过程的控制问题,将切换系统理论与多变量自适应控制理论相结合,提出了一种基于切换系统的鲁棒自适应控制器设计方法。首先,建立了变体飞行器纵向短周期线性切换模型,描述了飞行器的整个变形过程;然后,设计了一种改进的鲁棒自适应控制律,抑制了各类干扰和不确定性对系统的影响,实现了切换系统对参考模型的良好跟踪;最后,提出了一种基于模型依赖驻留时间（MDDT）的切换控制律,保证了变体飞行器在变形切换过程中的稳定性,利用Lyapunov函数方法证明了本文方法最终一致有界。仿真验证表明,在存在外部干扰和各类不确定性的情况下,本文方法能保证飞行器在变形过程中精确跟踪参考模型,且具有较好的抗干扰能力。      

基于输出重定义的再入飞行器动态逆姿态控制

再入飞行器仅使用两个体襟翼对姿态进行控制将导致横侧向运动中包含不稳定内动态。针对这一欠驱动问题,提出基于输出重定义的动态逆控制方法。采用输出重定义技术使零动态局部稳定,通过极点配置提高零动态的鲁棒性,对重定义输出系统进行反馈线性化从而设计动态逆控制器。仿真结果验证了该方法能确保零动态的稳定性,并显示出在镇定侧滑角的同时对攻角指令和倾侧角指令良好的跟踪性能,通过与反推力控制系统（RCS,Reaction Control System）单独控制的结果进行比较,表明该控制方法仅依靠气动舵面就能实现姿态的稳定控制,既节省了燃料,又减小了飞行器的结构复杂度,并且增大了飞行器的有效载荷。     

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。      

基于在线频率估计的自适应反馈主动隔振技术

针对自适应前馈控制方法的缺点,提出一种周期性振动主动控制的自适应反馈控制方法.利用误差信号恢复振动干扰信号,采用级联陷波器估计信号中周期性分量的频率,并在估计频率处为控制器构造参考信号;控制器的参数则根据Lyapunov稳定性原理进行调整.仿真和主动隔振试验结果表明:频率估计方法在不同信噪比情况下均具有较好的估计精度;主动控制方法在振动频率处的隔振效果明显,隔振量可达16?dB以上,且控制器的参数收敛速度较快.