基于自适应高阶滑模的直气复合控制律设计

对直接力/气动力复合控制导弹控制律设计问题做出了研究.建立了俯仰平面内姿态控制系统的数学模型,应用非线性理论分析模型,基于分析简化模型,建立了用于控制律设计的简化模型.利用自适应高阶滑模进行了虚拟控制量设计,考虑气动舵舵偏以及舵偏角速度的约束以及脉冲发动机的特点,建立二次规划最优化问题.利用有效集法实时分配虚拟控制量,获得气动舵以及脉冲发动机控制量.进行数字仿真验证控制律有效性,所设计控制律适应气动舵以及脉冲发动机特点,能对过载指令进行快速跟踪.     

敏捷导弹气动力/侧向推力复合控制特性分析研究

讨论了敏捷导弹的气动力与姿控发动机侧向推力复合控制.提出将控制系统分成控制律和复合逻辑两部分进行设计的方法,对敏捷导弹进行复合控制,并通过具体的仿真实例比较了在纯气动控制以及姿控发动机在连续和脉冲形式下的控制效果.最后分析了姿控发动机到拦截器质心的距离对控制效果的影响.      

基于双环滑模控制的直/气复合控制系统设计

直/气复合控制导弹具有强干扰、强非线性以及强耦合等特点,传统的姿态控制器难以适用于该种复杂干扰并存的情况,文章提出了基于双环滑模控制的直/气复合控制器。首先采用有限时间收敛趋近律分别构造内外环滑模控制器,并将角速度回路的滑模变量量化为直接力指令,以解决空气舵与姿控发动机之间的耦合问题。接着使用非线性扩张状态观测器估计综合干扰,从而设计控制器补偿侧向喷流干扰及模型不确定性等综合干扰的影响。然后基于李雅普诺夫方法证明了控制系统闭环稳定,分析了干扰补偿对控制器收敛域的影响。最后仿真结果表明,该方法跟踪速度快,动态过程平稳,具有较强的干扰抑制能力,具有很强的鲁棒性。     

采用BP算法的模糊自适应控制

在对不熟悉的过程进行模糊控制时,由于对过程的不了解,很难得到合适的控制规则.基于模糊控制器的一种解析结构,提出了将模糊控制器与神经网络相结合的方法.由神经网络对系统进行辨识,并为学习系统提供必要的信息,将控制对象视为神经网络的输出部分,采用BP算法根据神经网络提供的信息对经验规则进行修改,从而改善模糊控制系统动态响应.仿真结果表明该控制器对模型参数变化具有较好的适应能力,能够较快地修改系统的原控制规则,使对象输出较快地跟踪系统的输入.     

可重复使用飞行器再入姿态的区间二型自适应模糊滑模控制设计

针对具有强非线性、多变量耦合特性的可重复使用飞行器（RLV）,同时考虑模型参数不确定性和外界干扰对飞行器再入姿态跟踪的影响,提出了一种基于区间二型自适应模糊滑模的姿态控制方法。首先,建立飞行器再入动态模型,并基于反步思想将控制模型转化为姿态角和角速率相关子系统。其次,将模型参数不确定性和外界干扰视作子系统非线性项的一部分。再次,采用区间二型模糊系统逼近子系统非线性项,并结合自适应技术和滑模控制方法分别设计虚拟控制量和实际控制量。此外,引入一阶低通滤波器用以处理子系统虚拟控制律。通过Lyapunov方法的分析证明了闭环控制系统的稳定性,且飞行器姿态跟踪误差可收敛于原点附近的小邻域。最后,利用飞行器的数值仿真验证了所设计控制方法能有效跟踪飞行器参考指令,且对外界干扰有较强的鲁棒性。      

力伺服系统的模糊自适应控制

位置扰动型施力系统存在着多余力的问题,同时由于系统的非线性及参数时变等因素的影响,给系统的校正和优化带来了困难,为了消除位置扰动型施力系统中存在的多余力以及非线性,参数时变等因素的影响,采用在非线性前馈校正基础上的模糊自适应控制策略,可以较好地消除系统的多余力,同时克服了系统的非线性及参数时变等因素的影响,改善系统的动态品质,仿真研究的结果验证上述结论。     

基于RBF网络的导弹滑模动态逆控制律设计

讨论了一种基于径向基函数(RBF,Radial Basic Function)神经网络的导弹滑模动态逆控制律.导弹的基本控制律采用动态逆方法设计,对慢回路设计神经网络滑模控制器以补偿整个控制系统的不确定性.即用RBF神经网络逼近导弹慢模态不确定性的数学模型,并将逼近误差引入到网络权值的调节律以改善系统的动态性能;滑模控制器用于减弱模型不确定性及神经网络的逼近误差对跟踪的影响.所设计的控制器不仅保证了闭环系统的稳定性,而且使模型不确定性及神经网络的逼近误差对跟踪的影响减小到给定的性能指标.最后通过仿真分析,验证了该方法的有效性.      

基于分层模糊系统的间接自适应控制

为解决模糊控制器中规则数目随系统变量的个数呈指数增长的问题,利用分层模糊系统设计了一类非线性系统的间接自适应控制器,并证明了所提出的设计方法不但能够保证闭环系统的一致有界性,而且可使跟踪误差收敛到原点的小邻域内.通过对倒立摆控制的仿真研究验证了方法的有效性.      

机械臂的区间二型模糊超螺旋滑模控制

针对不确定性条件下机械臂的轨迹跟踪问题,提出一种基于区间二型模糊逼近扰动的超螺旋滑模控制方法.首先将机械臂的建模误差、摩擦项、外部扰动等均视为广义扰动,然后利用自适应区间二型模糊逼近广义扰动.接着通过一个嵌套自适应律来设计基于超螺旋算法的趋近律,进而提出超螺旋滑模控制器.通过Lyapunov稳定性理论验证了趋近律的稳定性,基于此证明了系统的稳定性,并导出了区间二型模糊自适应律.仿真实验表明,区间二型模糊具有更好的逼近效果,超螺旋滑模控制能够抑制系统的扰动,本文所提算法具有响应快速和鲁棒性强的优点.     

基于输入成形的太阳能帆板自适应滑模控制

为提高太阳能帆板驱动系统（SADS）的角位置控制性能和抑制太阳能帆板的柔性振动,提出了一种自适应滑模控制（ASMC）与输入成形技术相结合的控制策略。该控制策略通过自适应滑模控制保证了系统在不确定性影响下的一致有界性和渐进一致有界性,从而提高了太阳能帆板驱动系统的角位置控制性能。同时,通过基于参考模型的输入成形器（IS）规划了指令轨迹,进而抑制了太阳能帆板的柔性振动。仿真结果表明了控制策略的有效性。      

柔性卫星大角度机动的自适应模糊变结构控制

针对柔性卫星大角度机动过程中多种模态的强耦合非线性动力学控制问题,提出了一种自适应模糊变结构姿态控制方法.首先利用拉格朗日方程建立了带柔性附件卫星的动力学模型,然后设计变结构控制器使得系统状态能在有限时间内到达滑模面,并采用自适应模糊系统逼近系统所存在的耦合非线性项.为了削弱变结构控制项所带来的抖动,避免激发柔性附件的高频模态,采用边界层方法来代替开关项,并通过模糊规则表的方法确定边界层的厚度.仿真结果表明,所提出的控制方法既实现了柔性卫星高精度姿态控制,也保证了卫星大角度机动过程中柔性附件弹性模态的有效抑制,系统对各种干扰具有一定的鲁棒性.      

模糊滑模迭代学习控制算法在液压系统中应用

普通比例(P, Proportion)和比例微分(PD, Proportion and Differential)迭 代学习控制(ILC, Iterative Learning Control)算法在液压位置伺服系统中收敛速度比较 慢,很难在实际中应用.为了提高ILC算法的收敛速度,将滑模控制算法引入ILC,提出模糊 滑模迭代学习控制(FSMILC, Fuzzy Sliding Mode Iterative Learning Control)算法,利 用滑模控制响应快的优点来加速ILC的收敛速度,利用模糊控制来减小滑模控制所引起的抖 动问题.FSMILC算法的实质是以系统的滑模函数作为模糊控制器的输入,以模糊控制器的输 出作为ILC的控制增量.通过仿真可以看出,FSMILC算法能够实现系统快速收敛,相对于P型 和PD型具有明显优势.      

EHA反馈线性化最优滑模面双模糊滑模控制

为提高电静液作动器（EHA）控制性能,提出了一种反馈线性化最优滑模面的双模糊滑模控制方法。该方法在EHA的非线性模型上,利用反馈线性化方法将其线性化,在此基础上建立线性切换函数,并采用最优控制理论对切换函数进行设计。为削弱抖振将模糊控制算法引入滑模控制中,采用一个模糊控制器,根据最优滑模函数运动特性的数值对切换控制增益进行估计;采用另一个模糊控制器,根据滑模控制原理对切换控制项进行调整。仿真结果证明了该方法的有效性。      

一种使用RBF网络的自适应滑模控制器

针对实际系统易受未知非线性、外界干扰和参数摄动等不确定因素影响的问题,以高精度模拟转台为例,采用一种基于RBF(Radial Basis Function)网络的自适应滑模控制器.控制器由名义反馈控制器和滑模干扰补偿器两个子系统组成.反馈控制器通过极点配置的方法实现,用来稳定名义系统.干扰补偿器使用一个自适应RBF网络在线辨识不确定性的上界值.计算机仿真结果表明了该法的鲁棒性和有效性.     

基于改进Terminal滑模的导弹大角度机动控制

针对空空导弹攻击载机尾后目标的大角度机动控制问题,提出一种基于复合滑模面与扰动抑制机制的非奇异Terminal滑模(NTSM)控制器设计方法。首先建立了包含有气动不确定性的直接力控制系统(RCS)空空导弹数学模型,并采用传统NTSM控制方法设计了导弹姿态控制律。然后,在此基础上,针对大角度机动时初始状态远离平衡点的问题,设计了一种复合滑模面以加快系统收敛速度。为解决大攻角下的气动不确定性导致的严重抖振问题,引入了扩张状态观测器(ESO)技术,实现了系统不确定量的在线估计与补偿。对所提方法的稳定性分析证明了系统的有限时间收敛特性。最后,将设计的控制器应用于空空导弹的敏捷转弯大角度机动控制,仿真结果表明新方法可以加快系统收敛速度,并能有效削弱未建模动力学造成的抖振现象。      

Adaptive sliding mode fault-tolerant control for satellite attitude tracking system

In this paper, an adaptive modified sliding mode control approach is developed for attitude tracking of a nano-satellite with three magnetorquers and one reaction wheel. A sliding variable is chosen based on finite-time convergence of the nano-satellite attitude tracking error and avoiding the singularity of the control signal. The control gain of the proposed method is developed adaptively to reduce the tracking error and improve the closed-loop control performance. The sliding variable and adaptive parameter are also employed in the reaching phase of the control law to decrease the chattering phenomenon. In addition, the finite-time convergence of attitude variables in the presence of actuator faults, inertia uncertainty, and external disturbances is proved using the extended Lyapunov theorem. The simulations are conducted to evaluate the performance of the proposed method according to different evaluation criteria. Monte Carlo simulations are also used to survey the reliability of the system in the presence of the mentioned condition.     

直达滑模控制

用传统到达条件综合而成的滑模控制系统不能保证所有出发于滑动模态邻域的相轨线都能直接到达邻近的滑动模态分支,导致状态转移过程超调,这对于某些控制工程是不允许的.为使滑模控制过程单向收敛,提出了直达滑模控制方法.通过对传统到达条件表述中的不足的分析,介绍了直达函数的定义和直达条件的建立.直达条件是用直达滑模控制法综合滑模控制系统的依据.直达滑模控制系统由指令模态及开关型直达滑模控制组成.与传统到达条件不同,满足直达条件的控制,可保证所有出发于滑动模态邻域的相轨线都能直接到达邻近的滑动模态分支,沿滑动模态趋向零态,状态转移过程快速而无超调.将直达滑模控制应用于示例系统并进行仿真,仿真结果符合对直达滑模控制性能的预期.