有摩擦补偿的驱动组件高精度位置控制研究

针对柔性、摩擦影响下的谐波驱动组件高精度位置控制问题,提出了一种自适应摩擦补偿的递阶控制策略。建立了考虑谐波驱动组件柔性、摩擦的级联动力学方程,采用LuGre摩擦模型描述摩擦特性,设计双状态观测器估计LuGre模型内部不可测状态,并引入自适应律辨识未知模型参数和惯量变化,实现了谐波驱动组件的高精度位置控制,并基于Lyapunov定理证明闭环系统的稳定性和跟踪误差的渐进收敛性,通过在空间机构驱动组件测试平台上的试验结果表明,该方法有效提高了驱动组件位置控制精度和鲁棒性。     

某空间伸杆机构的摩擦补偿及反步自适应控制

面向某新型大伸展(收拢比)、高载荷(自重比)伸缩式空间伸杆机构的实际应用需求,研究其低速伸展过程中摩擦力矩补偿及其反步自适应控制方法。考虑伸杆伸长量等各种因素引起的摩擦力矩变化,将其等效描述为摩擦变化系数的影响,由此得到LuGre改进模型的摩擦表征。在此基础上,设计基于摩擦力矩补偿的反步自适应控制器,以补偿和抑制模型不确定性和摩擦影响。最后通过仿真校验表明,该方法不依赖精确的动力学模型,能够在保证鲁棒性的前提下有效提高系统控制性能。     

基于观测器的高超声速飞行器模糊自适应控制

针对高超声速飞行器输出跟踪问题,提出了一种基于观测器的分层模糊自适应鲁棒控制器的设计方法。本文设计了一种基于分层模糊系统的间接自适应控制器,减少在线辨识参数的数量;同时设计非线性干扰观测器(NDO)对系统复合干扰进行估计补偿;最后引入鲁棒补偿控制项,克服传统非线性干扰观测器的限制条件,并利用Lyapunov理论证明了整个系统的稳定性。仿真结果表明,该方法不仅能够保证高超声速飞行器具有良好跟踪性能,而且具有很强的鲁棒性。     

近空间高超声速飞行器输入饱和抑制模糊自适应控制

针对近空间高超声速飞行器三通道姿态跟踪控制问题,提出了一种基于输入饱和抑制的非线性模糊自适应滑模控制器。考虑到飞行器模型具有严格反馈形式的特点,以反步法为基础,结合非奇异快速Terminal滑模方法设计控制器。设计了模糊系统估计模型中的干扰项,并通过自适应鲁棒项补偿估计误差,引入非线性增益函数提高控制系统的饱和抑制能力,并基于Lyapunov理论证明了闭环系统的稳定性。最后,通过仿真对比实验验证方法的有效性。仿真结果表明,所设计的控制器能够保证飞行控制系统在存在模型参数不确定性的情况下具有良好的姿态跟踪性能和输入饱和抑制能力。     

仿真转台用新型连续回转液压伺服马达摩擦特性研究

介绍了一种仿真转台用新型叶片式无脉动连续回转液压伺服马达的工作原理，详细分析了拉各瑞(Lugre)摩擦力模型，给出了摩擦力模型的参数辨识方法及在系统中的补偿措施，通过实验研究，得到本新型连续回转马达的摩擦力矩模型，并通过实验对马达的低速及阶跃响应进行了研究。验证了采用摩擦力补偿措施有效地克服了系统的低速爬行及极限环震荡现象，且使马达的性能完全符合仿真转台的需要。     

基于智能差分算法的摩擦力补偿方法研究

针对光电平台低速转动时，受摩擦力影响较大，使得速度跟随曲线出现“死区”现象，导致跟踪性能明显下降这一问题，提出了一种基于智能差分进化算法和Lurge摩擦模型的摩擦力补偿控制方法。通过采集记录光电转台正、反向匀速运动时的摩擦力大小，建立转台不同速度和摩擦力之间的对应关系。通过最小二乘法对摩擦模型静态参数进行分段拟合，采用智能差分进化算法辨识摩擦模型动态参数，并基于反馈的速度信息和获得的摩擦模型等效为摩擦补偿力矩输入到电流环控制输入端，实现平台平稳低速运行。实验结果表明：摩擦力补偿后速度响应误差由补偿前的±0.1°/s减小到±0.04 °/s，提出方法效果显著。     

基于速度观测器的模型参考自适应摩擦补偿

具有相对运动的机械伺服系统中都存在着摩擦干扰力矩。针对机械伺服系统不能提供速度信号时的摩擦补偿问题 ,本文提出了一种基于速度观测器的模型参考自适应摩擦补偿方法 ,该方法利用一降维观测器在线估计速度信号 ,并根据该估计信号构成模型参考自适应摩擦补偿器。根据摩擦补偿器构成的两种情况 ,对系统误差的收敛性进行了分析 ,并进行了仿真验证 ,仿真结果说明了该方法的有效性和可行性     

电液仿真转台控制系统设计与仿真研究

针对影响三轴电液仿真转台动、静态性能最大的同步驱动、摩擦和大惯量负载干扰三个问题，采用了模拟人脑基于经验控制的FNN（模糊神经网络）控制器和基于学习校正的PNN（预测神经网络）控制器分别对应转台内环（角速度环）和外环（角度环）反馈系统。FNN同步控制器分为等同和主从同步控制模式，两种模式相互切换，提高了系统同步性能；PNN摩擦干扰控制器采用了基于双网络模型的NARMA（非线性自回归滑动平均）预测模型，具有较强的非线性系统辨识能力，提高了系统抗干扰能力。软件仿真结果表明，当转台外框负载发生变化或外框两马达转速相差较大时，使用PNN—FNN模型的智能控制系统仍具有较高的位置跟踪精度和动态性能。     

运载火箭姿态系统自适应神经网络容错控制

针对运载火箭姿态系统跟踪问题,考虑干扰、执行器故障和模型不确定因素的影响,设计了一种基于自适应神经网络的非线性容错控制律。该控制算法结合了连续的终端滑模控制,径向基神经网络和自适应控制方法。首先,基于滑模控制理论,设计了一种快速终端滑模面,保证系统跟踪误差能够在有限时间收敛至零。然后,在终端滑模面基础上,提出了一种基于自适应径向基神经网络估计的终端滑模控制律。利用自适应参数的神经网络逼近系统参数并提高抗干扰性能,采用平滑连续控制策略消除了终端滑模中的颤动现象。通过李雅普诺夫的分析方法证明了闭环系统的收敛性和全局稳定性。采用数值仿真,验证了提出的基于自适应径向基神经网络的终端滑模控制律具有较好的跟踪性能和精度。     

基于鲁棒自适应反步法的四轴平台稳定回路控制

针对四轴平台稳定回路系统存在模型未知、参数不确定以及外界干扰的问题,提出了一种鲁棒自适应反步控制方法。首先,结合反步法理论,设计合适的虚拟控制量,补偿了参数不确定性及外界干扰对稳定回路的影响;然后,利用Lyapunov稳定性理论和光滑投影算法,设计了参数自适应律,实现了对稳定回路中未知参数的估计。与传统方法相比,仿真结果表明,该方法对模型未知、参数不确定以及外界干扰有良好的抑制能力,能确保平台稳定回路有良好的鲁棒和跟踪性能。     

基于自适应反推滑模控制的虚拟转台样机研究

针对传统转台串行设计模式存在的缺陷，基于虚拟样机技术、自适应滑模控制器与有限元等技术作为支持，提出了虚拟仿真转台的系统构想。其中针对实际转台系统的未知非线性、外界干扰和参数摄动等不确定因素的影响，设计并实现一类自适应滑模控制器进行虚拟转台系统的实时控制。同时，通过ADAMS软件平台实现了虚拟转台样机系统及其功能，并将自适应滑模控制器调入虚拟转台样机，最终实现机械模型和控制方法进行联合仿真分析，获得最终虚拟转台的特性。仿真结果表明，虚拟转台样机的设计与实现大大提高了转台的设计效率，为后续转台的控制系统渊试提供强大的技术支持。     

基于实时相对测量的航天器指向跟踪控制问题研究

针对大型挠性航天器指向跟踪控制问题,提出一种期望姿态估计方法和基于反步法的姿态跟踪控制方法。首先采用平方根容积卡尔曼滤波进行相对轨道估计,利用相对位置估计信息解算出追踪航天器观测轴指向目标航天器的期望姿态。然后基于修正Rodrigues参数描述的误差姿态动力学方程设计了姿态控制器,考虑系统惯量的不确定性设计了自适应控制律。最后将该方法应用到某空间观测任务中,仿真结果表明了方法的有效性。     

弹道导弹的自适应模糊滑模控制研究

对弹道导弹的三通道非线性模型进行了分析,为了实现三通道的解耦设计,简化控制系统结构,将通道间的耦合项和干扰项看作是单个通道的不确定项,从而将非线性模型转化为一种解耦形式.在此基础上,采用自适应模糊滑模控制方法设计了弹道导弹的推力矢量控制系统.自适应模糊滑模控制方法利用自适应模糊控制器来调节滑模控制参数,对不确定项的边界进行估计和补偿,保证了系统的跟踪误差指数地收敛到零.仿真结果表明了该控制方法的有效性.     

BTT导弹块模型的鲁棒自适应设计

针对BTT导弹的非线性模型,给出了其适合用backstepping设计方法的块控模型。充分利用系统的结构特点,结合块控原理、backstepping设计方法、鲁棒控制和自适应控制方法,提出了一种鲁棒自适应控制器的设计方法。允许系统中的每一个子块都存在不确定性,采用非线性跟踪微分器减小了backstepping设计中的“计算膨胀”问题,并且避免了系统控制矩阵未知时控制器可能的奇异问题,证明了系统的状态跟踪误差和参数误差指数收敛于原点的一个邻域。最后给出的仿真结果显示了本文方法的有效性。     

基于归一化神经网络的航天器自适应姿态跟踪控制

针对以变速控制力矩陀螺（VSCMGs）为姿态控制执行机构的航天器在同时考虑惯性参数和执行机构不确定性情况下的姿态跟踪控制问题,提出了一种基于归一化神经网络的自适应姿态跟踪控制方法。设计一个非线性反馈控制器作为航天器姿态控制的基本控制器,利用归一化神经网络设计补偿控制器,用以在线估计和消除包含系统不确定参数的未知不确定函数的影响,避免了标准自适应控制方法需要进行大量不确定参数估计的缺陷。采用神经网络输入归一化技术,简化了闭环系统复杂的稳定性分析过程。理论分析证明了闭环系统的稳定性和姿态跟踪误差的收敛性。仿真结果表明,所提出的控制方法能满足航天器在惯性参数和执行机构不确定性及外干扰存在情况下的高精度姿态跟踪控制要求。
     

高超声速飞行器输入受限自适应反演控制研究

针对输入受限和参数不确定时的高超声速飞行器控制问题,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络补偿的自适应反演控制方法。建立了飞行器纵向运动模型,分析了由控制系统执行机构、弹性振动和避免发动机燃烧室热雍塞导致的燃料-空气比和升降舵偏角受限,通过设计辅助系统以保证受限时闭环系统的稳定性。分别采用动态逆和反演方法设计速度与高度子系统控制器,利用RBF神经网络逼近控制律的饱和特性,设计了一种非线性干扰观测器对模型不确定参数进行自适应估计,并在控制律中引入不依赖扰动上界的鲁棒项,对未观测的扰动部分进行自适应补偿,以保证控制律的强鲁棒性。引入跟踪微分器估计虚拟控制量的导数,解决了传统反演控制中"微分膨胀"问题。Lyapunov函数分析证明了闭环系统所有信号最终一致有界,闭环系统稳定。仿真结果表明:所提的控制策略能有效处理控制输入饱和问题,在受限情况下实现速度和高度对参考输入的高精度稳定跟踪,并对模型不确定性具较强的鲁棒性。     

SO(3)上航天器自适应反步姿态跟踪控制

针对刚体航天器姿态跟踪控制问题,提出了一种自适应反步控制方法。首先,考虑模型不确定性和外部干扰影响,通过引入一个非负定的势函数来描述姿态跟踪误差,在特殊正交李群SO(3)上建立描述航天器姿态运动的相对动力学方程,所建立的动力学模型有效地避免了用修正罗德里格参数或四元数描述航天器姿态时引起的奇异和退绕等问题;其次,设计的自适应反步控制器可保证闭环控制系统最终一致有界收敛,并用李亚普诺夫理论严格证明了闭环系统的稳定性;此外,设计的自适应控制律可以有效地处理系统总干扰;最后,针对航天器姿态跟踪控制场景进行数值仿真分析。结果表明:与传统PD控制器相比,所设计的控制器可以有效地提高控制性能。     

基于特征模型的火箭发动机伺服控制系统设计

以新型大推力火箭发动机为研究对象,提出了基于特征模型的伺服系统控制器设计方法。首先,介绍了特征建模理论并讨论了特征模型参数范围;其次,采用人工蜂群算法实时估计火箭发动机伺服系统特征模型参数,使其满足特征模型输出与实际系统输出特性等价条件;最后,使用黄金分割自适应控制律保证系统在参数估计过程中的闭环稳定性,同时引入前馈跟踪控制律,逻辑积分控制律和逻辑微分控制律使伺服控制系统快速、精确跟踪线位移指令并改善动态性能。仿真结果表明,设计的火箭发动机伺服控制系统指令跟踪精度高,动态特性良好,鲁棒性强。     

控制受限的编队航天器鲁棒自适应控制

研究了考虑控制受限的编队航天器鲁棒自适应轨道跟踪控制问题。针对航天器编队飞行系统中控制受限、外部扰动和模型不确定性的情况,利用反步控制方法和指令滤波设计提出了一种鲁棒自适应控制策略。指令滤波器用于补偿控制受限对于控制器的影响,同时设计了自适应律对未知参数进行估计,并且利用Lyapunov稳定性理论分析了闭环系统的渐近稳定性。和滑模控制等传统鲁棒控制不同,所设计的鲁棒自适应控制器是连续的,更便于航天器编队飞行系统的实现。仿真结果表明所设计的控制器既能实现高精度的编队飞行跟踪控制,又能保证控制受限的要求。     

带攻角约束的高超声速飞行器自适应反步控制器设计

针对带攻角(AOA)约束的高超声速飞行器控制问题,提出一种基于非对称时变障碍函数的非线性自适应反步控制方法。首先,将飞行器模型化为严反馈形式,以反步法为基础进行控制器设计。然后通过光滑饱和函数对名义攻角指令信号进行限幅,并保证限幅信号的可导性,限幅产生的误差通过设计辅助系统进行补偿。进而使用障碍函数对攻角指令跟踪误差进行非对称时变约束。针对不确定性和干扰,设计新型自适应律对集中干扰上界进行估计并补偿。最终通过Lyapunov理论证明了闭环系统状态量一致最终有界并且攻角始终满足时变约束。仿真结果表明,本文方法能够在满足攻角约束基础上保证良好跟踪性能。