考虑执行机构故障的运载火箭自适应滑模容错控制

针对执行机构故障下的运载火箭姿态指令跟踪问题，在考虑内部未建模动态、外部不确定干扰等因素的影响下，设计了一种基于新型扩张状态观测器(ESO)的自适应滑模容错控制器。首先，基于一种新型级联降阶扩张状态观测器，对系统的未建模动态、外部干扰等不确定性进行估计。在此基础上，结合滑模控制理论，设计了一种固定时间收敛的自适应滑模控制律，能够获得观测器干扰估计误差的上界信息，同时消除滑模控制的抖振现象。通过李雅普诺夫方法证明了闭环系统的稳定性。仿真结果表明，所提出的基于新型扩张状态观测器的自适应滑模容错控制器在执行机构故障情况下仍具有较好的跟踪性能和抗扰能力。     

过驱动卫星姿态动态控制分配研究

针对受干扰、飞轮故障、安装偏差和饱和影响的过驱动卫星的姿态控制问题提出了一种控制器设计方法。首先建立了过驱动卫星的姿态方程，给出了飞轮安装偏差、故障和饱和的数学描述。随后设计了存在外界不确定干扰和飞轮安装偏差时的滑模控制律，再应用动态控制分配解决过驱动卫星飞轮故障问题，最后考虑飞轮存在饱和时，使用零空间法使飞轮力矩指令保持在可行区间之内。设计的控制方法避免了复杂的控制器设计过程，控制器更为简单，适应性更广，更容易理解且更易于工程应用。     

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。     

混合动理学通量WENO方法拓展

在马赫数2.5来流条件下，开展了高频微秒脉冲放电控制压缩折角激波/边界层干扰非定常性的风洞实验，放电位于压缩折角上游沿流向布局的6对电极之间，所选取的放电频率为14 kHz,接近于来流边界层的特征频率。采用高速纹影成像技术记录流场的动态变化，并基于纹影图像灰度值的时间序列采用平均、均方根、本征正交分解、动态模态分解、傅里叶变换等方法进行处理，对比研究有/无控制情形下激波/边界层干扰的非定常特性。研究发现，对于无控情形的基准流场，流动的低频特性表现为分离激波的振荡及边界层大尺度涡经过激波的脱落行为，中、高频特性表现为边界层小尺度涡与激波的相互作用；对于受控情形，来流边界层内的大涡尺度在放电作用下增大，大尺度涡与分离激波相互作用使得激波的振荡转变为稀疏压缩波的脉动，流经激波的边界层脉动更强，分离激波的低频振荡(10～300 Hz)有所改善。此时，流动的低频特性主要表现为边界层大尺度涡经过激波的脱落行为，而中、高频特性与基准流场相似。     

充液挠性航天器姿态机动终端滑模控制

对存在未知外界干扰、参数不确定问题的刚–液–柔多体耦合航天器姿态控制进行了研究。将液体燃料的晃动等效为球摆模型，挠性附件假设为欧拉–伯努利梁，运用拉格朗日方法建立航天器的动力学方程。将外界干扰、航天器转动惯量的参数不确定性以及液体晃动和挠性附件振动带来的耦合干扰归结为集总干扰，设计干扰观测器对其进行补偿；在干扰观测器的基础上，设计一种模糊滑模控制律。在原有的终端滑模控制基础上采用模糊控制对切换增益进行改进，达到抑制系统抖动的目的。数值仿真结果表明：所设计的模糊终端滑模控制律不仅能够实现充液挠性航天器的姿态机动，而且能够有效抑制液体晃动和挠性附件的振动，具有更好的控制性能。     

离心叶轮高阶振动故障分析与改进

某型发动机离心叶轮在试验中出现盘体掉块故障，通过对故障件的复查、分析以及补充计算，确定了该故障发生的原因。结果表明：盘体掉块故障是由径向扩压器叶片引起的高阶共振造成疲劳破坏。通过结构改进，调整了叶轮的固有模态和激振源频率，避开了该高阶振动，并通过多轮考核试验验证了改进措施的有效性。