改进ADRC及其在飞行增稳控制中的应用

非线性自抗扰控制器(ADRC)具有极强的鲁棒性和优异的控制性能,但控制器参数设计较为繁琐。引入了新的非线性函数,简化了控制器的参数设计,且非线性扩张状态观测器(ESO)在原点处具有渐进稳定性。设计了基于模型跟踪的一阶ADRC飞机纵向增稳控制器。仿真结果表明,在大飞行包线内飞机的动态特性发生了很大变化,不改变ADRC参数而只进行跟踪模型动压调参,飞行控制系统均满足一级品质要求,表现了极强的鲁棒性能。     

一种改进的观测器算法在制导中的应用

研究了导弹视线角和视线角速度可测情况下的制导信息估计问题,给出了一种改进的CB观测器(Cost-Based Observer)设计算法。基于非线性平面拦截模型,将目标机动看作一阶马尔可夫过程建立了制导信息滤波的非线性状态方程并将其化为SDC模型。针对系统能观性不足问题,提出了多状态相关系数矩阵加权组合的方案对CB观测器进行改进。并将其用于估计弹目相对距离、相对速度和目标机动加速度,利用估计的制导信息进行制导计算并与制导信息完全可测情况进行比较研究。最后,采用比例导引律进行仿真,结果表明本文所设计的观测器估计精度较高,且能满足制导性能要求。     

基于非奇异终端滑模的复合控制导弹反演设计

针对轨控式复合控制导弹制导末端的姿态控制问题,结合反演控制、二阶非奇异终端滑模和非线性干扰观测器技术,设计了一种新的反演滑模姿态控制方法.在反演设计的第一步采用动态面法,避免了传统反演设计存在的“计算膨胀”问题,并使姿态角跟踪误差收敛至原点附近任意小的邻域内;第二步设计引入了二阶非奇异终端滑模,使得角速率跟踪误差在有限时间内收敛至零,同时消除控制量的抖振现象.采用非线性干扰观测器补偿系统不确定性,并基于Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统所有误差信号最终有界.仿真结果表明了所设计的轨控式复合控制导弹制导末端姿态控制方案的正确性与有效性.     

高超声速弹性飞行器振动模态自适应抑制技术

为保证超燃冲压发动机的良好进气,需要对高超声速飞行器进行精细姿态控制。针对高超声速飞行器特有的气动参数和结构模态参数不确定性问题,基于自适应模态抑制思想,设计了一种精细姿态控制系统,包括观测刚体模态状态信息的鲁棒H∞滤波器,提高跟踪性能的LQR刚体控制器,实时辨识弯曲模态频率的结构模态观测器和结构滤波器四部分。仿真表明,设计的控制系统在气动参数±20%,模态频率±30%的随机摄动下仍能够很好地跟踪刚体攻角,抑制弹性攻角,保证超燃冲压发动机进气道±0.6度的攻角控制精度,满足精细姿态控制的要求。     

基于SMDO的滑模控制器设计及其在导弹上的应用

提出了一种基于滑模干扰观测器(SMDO)的滑模控制器(SMC)设计方法.针对一类级联多输入多输出(MI-MO)非线性系统,根据奇异摄动原理将其分为内、外回路分别进行控制器设计.以外回路为例,分析了传统基于饱和函数的滑模控制的鲁棒性,针对其在面I临干扰时鲁棒性较差的问题,在名义滑模控制律的基础上设计了基于超扭曲算法的SM...     

扩张状态观测器在无人机纵向飞行控制中的应用

针对在设计无人机控制律时存在未建模动态和不确定扰动的特点,将未建模动态和不确定扰动视为综合扰动,引入扩张状态观测器对综合扰动项进行估计并补偿,设计出不依赖对象模型的改进PID控制器.仿真结果表明,该控制器在控制量品质、动态性能、稳态精度等方面都优于常规PID控制器.     

基于非线性摩擦模型参数观测器的自适应摩擦补偿方法的研究

通过摩擦补偿的分析提出了一种基于非线性摩擦模型参数观测器的自适应摩擦补偿方法,从工程实用角度出发采用的是库仑加粘滞的摩擦模型,设计了两个观测器实现对库仑摩擦系数和粘滞摩擦系数的估计,并用MATLAB软件对转台工作状态进行了仿真,结果表明此观测器有良好的自适应补偿性能。     

基于LMI的不确定线性系统观测器设计

研究了不确定线性系统的观测器设计问题。利用凸优化理论将基于线性矩阵不等８式（ ＬＭＩ）的观测器设计转换为鲁棒控制器设计,给出了标准的ＬＭＩ形式。采用该方法的设计过程只需求解三个线性矩阵不等式就可得到鲁棒控制器。在航空发动机控制应用中表明,基于ＬＭＩ的观测器对于具有干扰的系统仍然能保持系统稳定,数值仿真表明控制效果优于文献「１」的结果。     

基于滑模的多无人机系统协同编队控制

针对具有非完整约束的多无人机系统编队控制问题,提出了一种基于滑模的协同编队控制算法。控制目标是使多无人机系统能够收敛到期望编队,并且能够跟踪上期望的运动轨迹。在领导-跟随结构中,编队的期望运动轨迹由一个动态的虚拟领导者来表示,仅部分跟随者先验已知虚拟领导者信息,并且所有跟随者之间只能局部交互信息。首先,采用分布式状态观测器,使所有跟随者能够在有限时间内估计出虚拟领导者的状态。然后,利用该观测器的估计状态,提出了基于滑模的协同编队控制算法。最后,基于李雅普诺夫稳定性理论证明了多无人机系统的稳定性,并且通过5架无人机的仿真验证了所提算法的有效性。     

新型自适应Terminal滑模控制及其应用

针对一类高阶MIMO非线性系统设计了基于快速模糊干扰观测器的自适应Terminal滑模控制方案.通过设计快速模糊干扰观测器,克服了传统模糊干扰观测器在误差较小时收敛速度慢的缺点.严格证明了跟踪误差及观测误差均在有限时间内收敛到零的小区域.最后在高超声速条件下,对空天飞行器再入过程的姿态控制进行仿真,结果表明了所设计干扰观测器的优越性和闭环控制方案的有效性.