基于未知输入观测器的涡扇发动机直接推力控制

针对某型涡扇发动机,进行直接推力控制回路设计方法研究.基于未知输入观测器(UIO)原理建立了涡扇发动机机载模型和推力估计器,UIO通过解耦外界干扰实现了全飞行包线推力的准确估计;提出了直接推力闭环反馈控制的双回路结构设计方案,内环转速控制,外环推力控制,有利于实现各回路控制参数的独立设计.仿真验证结果表明:基于UIO的模型基涡扇发动机直接推力控制具有良好的控制稳定性和抗干扰性能,对于发动机不同工作点直接推力控制,推力控制误差不超过0.1%,转速控制偏差不超过0.2%.      

基于扰动观测器的三相逆变电路改进型模型预测控制

经逆变电路并网的分布式发电系统中,为了解决传统模型预测控制(MPC)在电路参数变化时系统动态响应不佳的问题,在ABC三相坐标下,提出一种基于扰动观测器(DOB)的改进型模型预测控制(AdMPCDOB)方案,对被控电流进行两步预测,同时采用多重比例谐振(PR)调节器作为MPC的前馈补偿,消除预测电流的周期性误差,并提高对特定次谐波的抑制能力。考虑到电路参数变化和不确定扰动对系统造成的影响,采用电感电流扰动观测器对MPC输入信号进行精确观测。理论分析和仿真试验表明,所提改进型控制方案能够有效提高逆变器输出电能质量,降低并网电流总谐波畸变率(THD)。     

轨迹跟踪伺服系统的鲁棒复合控制

针对控制输入饱和受限且带有未知扰动的电机伺服系统,提出一种实现曲线轨迹准确跟踪的鲁棒复合控制方案。该方案引入一个参考信号生成器和一个扩展状态观测器,其中参考信号生成器可根据目标轨迹信号构造出对应的状态量,扩展状态观测器用于对系统的状态量和扰动进行估计, 采用反馈与前馈相结合构成最终的控制律。利用Lyapunov理论对闭环系统的稳定性进行了严格分析。在MATLAB中进行了仿真研究,随后在一个DSP控制的永磁直线电机二维伺服平台进行了试验验证。结果表明:所提的控制方案能在轨迹跟踪任务中取得优越的瞬态性能和稳态准确性,而且对目标轨迹和扰动的幅值差异具有较好的鲁棒性。     

基于预设性能的四旋翼无人机编队安全控制

针对四旋翼无人机编队系统存在模型不确定性、未知外部干扰与内部碰撞等问题,提出一种基于预设性能的安全控制方法。首先使用预设性能函数结合误差转换方法,将防止内部碰撞的不等式约束问题转换为无约束问题。同时针对模型中的不确定项,使用神经网络进行逼近;针对神经网络逼近误差与未知外部干扰组成的复合干扰,使用非线性干扰观测器进行估计,并分别设计位置与姿态子系统控制器,避免了编队内四旋翼无人机的碰撞。然后借助Lyapunov方法证明了闭环系统所有信号的收敛性。最后通过数值仿真验证了所提控制方法的有效性。     

自适应扩展增量 Kalman 滤波方法

基于扩展增量Kalman滤波方法(EIKF)和自适应增量Kalman滤波(AIKF),建立自适应扩展增量Kalman(AEIKF)模型及其分析方法,给出递推算法.在许多实际情况(如深空探测),由于环境因素的影响、测量设备的不稳定性等原因,量测方程往往存在未知的系统误差,并且模型参数也具有不确定性,结果导致较大的Kalman滤波误差,影响滤波的收敛性.提出的AEIKF方法能够成功消除这种未知的系统误差,并能够实时估计变化的噪声统计量,提高Kalman滤波精度.该方法计算简单,便于工程应用.      

Switching control of morphing aircraft based on Q-learning

This paper investigates a switching control strategy for the altitude motion of a morphing aircraft with variable sweep wings based on Q-learning. The morphing process is regarded as a function of the system states and a related altitude motion model is established. Then, the designed controller is divided into the outer part and inner part, where the outer part is devised by a combination of the back-stepping method and command filter technique so that the ‘explosion of complexity’ problem is eliminated. Moreover, the integrator structure of the altitude motion model is exploited to simplify the back-stepping design, and disturbance observers inspired from the idea of extended state observer are devised to obtain estimations of the system disturbances. The control input switches from the outer part to the inner part when the altitude tracking error converges to a small value and linear approximation of the altitude motion model is applied. The inner part is generated by the Q-learning algorithm which learns the optimal command in the presence of unknown system matrices and disturbances. It is proved rigorously that all signals of the closed-loop system stay bounded by the developed control method and controller switching occurs only once. Finally, comparative simulations are conducted to validate improved control performance of the proposed scheme.     

抗扰动复合非线性伺服控制器的设计与应用

针对典型的电机伺服系统,提出了一种鲁棒复合非线性伺服控制器的离散域设计方案。把系统的扰动和不确定性归结为一个斜坡信号(其变化率恒定),设计一个降维线性扩展状态观测器,对系统未测量状态和未知扰动加以估计。把设计的控制律应用于永磁同步伺服电机,先在MATLAB上进行仿真分析,随后基于TMS320F28335DSC进行试验测试。结果表明系统在各种类型扰动作用下,对目标位置都能实现快速、平稳和准确的跟踪,具有较好的鲁棒性。     

无迹增量滤波方法

提出无迹增量滤波(UIF)的概念,建立一般无迹增量滤波模型及其分析方法,并对具有加性噪声的无迹增量滤波进行了详细讨论,给出其递推算法.在工程实际中,由于环境因素的影响、测量设备的不稳定性、模型和参数的选取不当等原因往往带来未知的系统误差.在这种情况下,传统的无迹Kalman滤波方法(UKF)在递推过程中会产生较大误差,甚至导致发散.提出的无迹增量滤波方法能够成功消除这种未知的系统误差,提高滤波的精度.该方法计算简单,便于工程应用.      

自适应增量粒子滤波方法

提出自适应增量粒子滤波(AIPF)的概念和定义,建立AIPF模型,给出了分析方法和主要的计算步骤.对于许多实际工程(如深空探测)中存在的由未知系统误差的影响而无法精确建立量测似然函数及滤波过程中的粒子匮乏等问题,通过增量粒子滤波模型对滤波过程中的粒子数进行自适应调整,从而消除这种未知系统和滤波粒子匮乏的影响,自动调整粒子,提高非线性滤波的精度.仿真计算中,滤波误差均值和方差分别降低为原来的3.8%和19.6%.该方法有效地改善了滤波效果,计算简单,便于工程应用.      

自适应无迹增量滤波方法

提出自适应无迹增量滤波(AUIF)的概念和定义,建立自适应无迹增量滤波模型及其分析方法,给出递推算法.传统的滤波方法极少关注量测方程的系统误差.在许多实际情况(如深空探测),量测方程由于受环境因素及测量设备不稳定等影响往往无法进行验证或校准而存在未知的系统误差,并且模型参数和噪声统计量也具有不确定性.这种不确定性会使递推过程产生较大误差,甚至导致发散,从而降低滤波精度.提出的AUIF能够成功消除这种未知的系统误差,也能够实时估计变化的噪声统计量,提高滤波精度.该方法计算简单,便于工程应用.      

直线电机位置伺服系统的增强复合非线性控制

针对高性能机电系统中常用的直线伺服电机,设计了一个能实现快速与准确的定点运动的位置控制器。控制器采用线性控制律与平滑非线性控制律相结合的方案,并利用一个降阶线性状态观测器对电机运动速度(未量测)加以估计。为了消除未知扰动带来的稳态误差,控制律中嵌入了积分控制作用。整个控制律采用全参数化设计,可实现动态增益控制,方便了在线参数整定与性能优化。控制方案应用于一个实际的永磁直线电机位置伺服系统,基于TMS320F28335 DSC进行了试验测试,结果表明系统能对各目标位置进行准确的跟踪,且具有理想的瞬态性能。     

扩展近似时间最优伺服控制及其试验验证

针对带有惯性阻尼环节的典型伺服系统,提出一种能实现大范围快速定点运动的控制方案。控制方案首先利用时间最优控制律进行快速目标追踪,当系统速度下降到一定范围内时平滑切换成线性控制律。采用线性控制区内的闭环极点阻尼系统和自然频率作为设计参数,给出了全参数化的控制律。基于Lyapunov理论分析了控制系统的闭环稳定性。将该控制方案用于一个直流伺服电机的位置-速度环的定点位置控制,并进行了MATLAB数字仿真和基于TMS320F28335 DSC的试验研究。结果表明:所设计的控制系统可以对大范围的给定目标进行快速和准确的跟踪,且对扰动和系统参数差异具有较好的鲁棒性。     

基于固定阈值事件触发扩张状态观测器的多智能体协同目标环绕控制

针对复杂多扰环境下面向未知运动目标的多智能体对峙跟踪问题,提出了一种基于固定阈值事件触发扩张状态观测器(FTESO)的多智能体协同目标环绕控制方法。首先,建立了智能体与目标的相对运动模型,将目标加速度、模型非线性、环境摄动视为集总干扰,利用量测的相对位置信息构造可降低测量端状态更新频次的FTESO,以实现在非周期采样条件下对于相对速度不可测和集总干扰未知的精准估计。其次,结合速度方向场理论生成目标与智能体间的期望相对速度,根据相邻智能体间的相对角间距信息与FTESO的观测结果,设计了一种不依赖目标加速度信息的多智能体相位协同一致性协议,使得多智能体能够以指定环绕半径、环绕角速度和相对角间距实现对未知运动目标的环绕跟踪。借助Lyapunov稳定性理论,证明了闭环系统中所有误差信号最终一致有界。最后,通过仿真和比较结果验证了所提算法的有效性。     

自校准Kalman滤波方法

提出一种自校准Kalman滤波方法(SKF),建立SKF模型及其滤波递推算法.在深空探测、发动机故障诊断等许多工程实际中,由于未知输入(如突风、故障、未知的系统误差等)的影响,传统的Kalman滤波方法在滤波递推过程中会产生较大误差.文中提出的自校准Kalman滤波方法能够自动补偿这种未知输入的影响,提高滤波精度.从某飞行器仿真中可以看到,SKF的滤波误差均值和方差分别比传统的Kalman滤波方法降低了400%和300%以上,有效地改善了滤波效果.并且该方法计算简单,便于工程应用.     

制导炸弹俯仰通道自抗扰控制应用研究

针对俯仰通道的过载控制, 提出了控制回路的自抗扰控制设计方法。俯仰 通道具有不确定性,利用两个降阶线性扩张状态观测器对系统的不确定性进行实时估计 并予以动态补偿, 使控制对象化为“ 积分器串联型”, 再设计比例控制。仿真结果表 明,与PID 相比,ADRC 具有较强的抗干扰能力,以及较高的控制品质。     

考虑系统扰动的永磁同步电机复合控制策略

提出一种结合滑模速度控制和扩展滑模扰动观测器的永磁同步电机复合控制策略。滑模速度控制采用新型趋近律设计,扩展滑模扰动观测器对系统内部参数摄动以及外部负载干扰进行准确估计。所设计的复合控制器通过系统扰动估计环节对控制系统中的综合扰动项进行实时估计,用以对速度控制环节进行前馈补偿,实现控制系统自抗扰控制。试验结果验证了所提出控制策略的有效性和可行性。     

基于改进内模控制的永磁同步电机电流环设计

永磁同步电机(PMSM)作为一种高阶非线性系统,由于参数摄动和外部干扰的原因,传统内模控制器不能保证其精确的控制要求。在传统内模控制的基础上,设计了一种基于指数收敛的误差干扰观测器。在解耦和反电动势补偿情况下,建立内模控制器,然后由内模控制器的输出和反馈电流,构造误差干扰观测器的状态方程,输出误差补偿信号,补偿电机运行过程中参数变动和干扰因素,实现PMSM的高精度控制。建立MATLAB/Simulink仿真模型,仿真中人为增加不确定量和扰动。仿真结果表明,在存在不确定信号和负载扰动时,采用改进的内模控制可以实现电流补偿,降低电流纹波,减小电流稳态误差,同时提高转速响应速度,降低扰动误差。     

A composite disturbance observer and H_∞ control scheme for flexible spacecraft with measurement delay and input delay

In this paper, the attitude control algorithm of flexible spacecraft with unknown measurement delay and input delay based on disturbance observer is designed. The influence of measurement delay and input delay on the attitude control system and disturbance observer is analyzed. The disturbance estimation error equation is transformed into a differential system with a pure delay. Then, the observer gain is chosen based on the 3/2 stability theorem to ensure the stability and disturbance attenuation performance of the pure delay system. Next, the controller gain is designed based on the Linear Matrix Inequality(LMI) approach to guarantee the stability of the composite system and achieve H_∞ performance with two additive delays. The simulation results show that the proposed method can improve the anti-disturbance ability of the attitude control system.     

非线性状态方程自校准滤波方法

针对工程实际中遇到的非线性系统状态方程中含未知输入（如环境因素的影响、模型和参数选取不当等）的情况,采用自校准技术,基于秩滤波与无迹Kalman滤波算法提出了一种非线性状态方程自校准滤波方法,并分别讨论了自校准秩滤波(SRF)与自校准无迹Kalman滤波(SUKF)两种情况。大量仿真结果和工程应用表明:与无迹Kalman滤波(UKF)相比,该方法通过对系统状态方程中的未知输入进行自动估计和补偿,改善了系统受未知输入影响下的滤波效果,从算例中可以看到,估计精度至少提高了80%,且计算简单,便于工程应用。      

基于变增益扩张状态观测器的永磁同步电机转速环自抗扰控制器设计

线性扩张状态观测器(LESO)在观测初始阶段,系统状态量实际值与估计值误差较大。由于LESO高增益的影响,导致LESO在初始时刻的扰动估计输出出现很大的峰值,而且观测器增益越大,峰值现象越严重。针对上述问题,设计了一种变增益扩张状态观测器(TESO),其增益是一个时变函数,在初始时刻为较小的函数值,随着时间逐渐增大,直至趋于一个较大常数。利用李雅普诺夫变换和微分代数谱理论给出了参数整定公式。将线性自抗扰控制器(LADRC)中的扩张状态观测器替换为TESO,并将其应用于永磁同步电机转速控制中,计算机仿真和系统试验验证了该控制器设计的有效性。