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。     

无人直升机吊装系统预设性能鲁棒减摆控制（英文）

针对无人直升机吊装系统在吊运过程中受扰而偏离平衡态的问题,研究了一种基于误差转换函数的鲁棒减摆控制方法。首先建立无人直升机吊装系统的全状态耦合非线性数学模型;其次利用平飞下无人直升机吊装系统的两个理想摆角值和实际摆角值构造了摆角误差,并且研究误差变换函数以保证摆角误差满足预设性能;然后引入非线性干扰观测器估计有界干扰,并且分别基于预设性能方法、干扰观测器的输出和滑模反演方法设计无人直升机吊装系统的鲁棒控制器、速度和姿态子系统的鲁棒控制器;进一步利用构造的李雅普诺夫函数证明了闭环系统稳定性;最后仿真结果表明了控制策略的有效性。     

未知干扰下具有避免碰撞机制的多智能体协同控制

研究了基于协同控制的多智能体系统编队问题,其中,智能体在运动过程中可以实现与领导者速度的一致性以及避免碰撞.在实际中,通信经常受到干扰并且往往是不准确的,因此需要考虑在速度测量中的未知干扰.本文只考虑了未知干扰项的有界性,并不用将其模型化.此外,在设计控制时,本文考虑了一种智能体间复杂的非线性交互方式.基于多智能体系统...     

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。     

无人直升机吊装系统预设性能鲁棒减摆控制

针对无人直升机吊装系统在吊运过程中受扰而偏离平衡态的问题,研究了一种基于误差转换函数的鲁棒减摆控制方法.首先建立无人直升机吊装系统的全状态耦合非线性数学模型;其次利用平飞下无人直升机吊装系统的两个理想摆角值和实际摆角值构造了摆角误差,并且研究误差变换函数以保证摆角误差满足预设性能;然后引入非线性干扰观测器估计有界干扰,...     

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。     

基于一致性理论的卫星太阳能帆板分布式振动控制

针对卫星太阳能帆板的振动抑制问题,本文提出一种基于一致性理论的分布式振动控制方法。首先,依据智能组件的定义建立面向分布式控制的太阳能帆板整体结构动力学模型;然后,根据图论和一致性理论设计抑制帆板振动的分布式控制器,控制器由反馈镇定项和一致性协同项两部分构成;基于Lyapunov理论分析闭环系统的稳定性和鲁棒容错能力;最后,设计不同情况的数值算例,验证所提分布式控制方法的有效性。仿真结果显示,基于一致性理论的分布式振动控制方法不但能够有效地抑制卫星太阳能帆板的振动,提高系统的动态性能,还具有良好的鲁棒容错能力。     

分布式控制系统下APU部件和传感器的混合故障诊断与隔离（英文）

研究了分布式控制系统下辅助动力装置（Auxiliary power unit,APU）的气路部件和传感器的故障诊断与隔离（Fault diagnosis and isolation,FDI）,并在分布式控制系统中将非线性动态模型和分布式状态估计器结合起来进行了研究。分布式扩展卡尔曼滤波器（Distributed extended Kalman filter,DEKF）起到状态估计器的作用,用于估计气路部件的流动能力。DEKF拥有一个主滤波器和5组与APU的5个传感器一一对应的子滤波器,每个子滤波器产生局部状态的流动能力估计。主滤波器收集并融合局部状态信息,然后将状态估计反馈给子滤波器。在APU分布式控制结构的DEKF算法中引入了丢包模型。设计了具有残差加权平方和（Weight sum of squared residuals,WSSR）性能指标的FDI策略,并通过一次移除一个子滤波器来识别APU传感器故障。当前子滤波器的性能指标WSSR不同于剩余的子滤波器组合时,说明发生了传感器故障,并且解析余度的估计值会取代故障传感器的测量值。值得注意的是,该方法不仅适用于传感器故障,而且可以解决A...     

具有输入时滞的集群无人机事件触发协同最优控制

针对带有输入时滞和外部干扰的集群无人机系统,提出了一种基于强化学习的集群无人机事件触发分布式自适应最优控制方法。为了实现最优控制,引入了基于神经网络的强化学习算法,并设计了一种与系统控制性能有关的动态事件触发策略,该策略可以在尽可能降低对一致性控制性能不利影响的前提下,减少通信资源的浪费,同时该策略不存在Zeno行为。此外,在控制器设计过程中,引入了一种含有积分项的坐标变换来处理系统的输入时滞问题。在输入时滞和外部干扰的影响下,所提出的基于干扰观测器的最优分布式协同神经网络控制策略能够保证每个无人机系统所有信号都有界,并且每个无人机系统的输出能够实现一致性。最后,仿真结果验证了所提控制方法的有效性。     

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...     

基于迭代学习观测器的容错控制

提出了一种基于迭代学习观测器(ILO)将故障检测和容错控制进行统一设计的方法。迭代学习观测器不仅可以用于进行状态估计和故障检测,而且可以用于获得控制输入调节项并进行故障估计。设计重构控制律的基本思想是利用估计状态和控制输入调节项来补偿故障引起的影响。文中还给出了特定假设条件下闭环重构控制系统稳定性的严格证明。理论分析和仿真研究表明,所提的方法是有效的并可保证闭环系统具有良好的重构性能．     

基于MAS的空天飞行器自主控制系统设计

研究并设计了空天飞行器自主式控制系统的体系结构。该体系结构采用多智能体技术设计,结构中的每个主体都具有一定的自主性,可以实现相应的功能,并能通过协作完成给定的飞行任务。通过对整个系统工作原理和各个主体具体功能的分析得出,该分布式体系结构大大提高了系统的自主性及系统对复杂问题的解决能力,可以满足空天飞行器实现自主飞行的要求。同时通过与RA(R em ote agen t arch itecture)系统的比较还发现该系统具有更高的智能,更好的鲁棒性、移植性和扩展性。最后,本文在详细介绍了一种多智能体系统(M A S)设计软件和运行平台(分布式环境为中心的主体框架)的基础上研究了该自主控制系统的实现。     

超声速状态下航空发动机部件蜕化参数估计与性能恢复控制

为解决超声速状态下航空发动机部件蜕化参数估计与性能恢复控制的难题,基于改进卡尔曼滤波器,通过一种三维插值方法实现超声速状态包线范围内的发动机部件蜕化参数估计。而航空发动机性能恢复控制是在常规内环控制转速的基础上增加了外环控制回路,该回路主要包括推力估计模型与外环控制器两部分。基于最小二乘支持向量回归机设计了一种推力估计模型,其输入采用特征选择算法筛选推力估计模型的最优输入,相比于传统的不经选择的推力估计模型,精度有较大提高。设计了外环模糊PI（Proportional integral）控制器自适应调节内环转速指令来实现蜕化发动机性能恢复的目的。最后通过超声速状态下的数字仿真,验证了上述发动机部件蜕化参数估计与性能恢复控制方案的有效性。      

基于非线性干扰观测器的空天飞行器轨迹线性化控制

研究一种新的空天飞行器基于非线性干扰观测器的轨迹线性化飞行控制方案。轨迹线性化控制是一种新颖有效的非线性跟踪和解耦控制方法,但空天飞行器飞行过程中存在的建模误差和外界干扰等不确定因素将导致其性能下降甚至失效。为了满足空天飞行器高精度高稳定控制的要求,本文利用非线性干扰观测器对系统中存在的不确定进行估计,其输出用以设计新的补偿控制律,从而使当前轨迹线性化方法的控制性能得到改善。最后利用该方案设计出空天飞行器飞行控制系统,通过高超声速飞行条件下的仿真,验证了该方法的有效性。     

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。     

基于在线仿真的无人机飞控系统智能校正技术

针对程控无人机智能化程度不高的问题,提出了基于在线仿真系统的飞控系统智能校正方法,采用在线状态监控及分析、仿真模型实时更新等技术,设计了无人机在线仿真系统,实现了无人机航迹纠偏、速度调整等在线辅助控制,进一步提高了无人机飞控智能化程度。并通过无人机数学模型仿真系统与飞控系统硬件在回路的仿真测试系统,进行实验验证,实现智能校正技术与人在回路控制方法的有效结合。     

综合火力/飞行控制系统的仿人智能控制

本文介绍了综合火力/飞行控制系统的仿人智能控制。首先给出了智能控制系统的数学模型,然后较深入地研究了耦合控制器的结构与设计,详细地论述了控制器中各功能模块(特征识别模块、知识库、规则库、数据库、推理机等)的原理与设计内容,并讨论了相应的控制模式的选取及特征模型的划分,最后对包含耦合控制器的系统,考虑不同的飞行状态条件,进行了计算机仿真。仿真结果表明,所设计的智能控制结构能很好地模拟飞行员的控制行为并具有满意的控制品质。     

基于T-S模糊模型和迭代学习观测器的飞行系统故障容错控制

针对执行器失效的一类飞行控制系统,提出基于迭代学习观测器的模糊容错控制律,利用Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型对非线性系统进行描述、建模和控制.一旦系统发生故障,迭代学习观测器在估计系统状态的同时估计执行器的卡死值,然后利用估计的状态和故障信息构成反馈模糊控制律进行调节,以实现故障系统对参考系统的状态跟踪.给出了系统能进行容错控制的参数匹配条件,并利用Lyapunov理论详细分析了系统的稳定性以及闭环系统信号的有界性,某歼击机的仿真实例证明了本文方法的有效性.