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151.
针对内部不确定性以及外部环境摄动的目标环绕控制问题,在基于反步法的双层制导框架下,利用级联控制思想,提出了一种圆形轨迹导引下的四旋翼无人机事件触发抗扰环绕控制方法。在轨迹回路中,构建了可满足持续激励条件的目标位置估计器,保证仅通过视线方位角就能获取可满足最终一致有界条件的目标估计项。随后,基于目标的位置估计结果,设计了目标环绕控制律生成线速度指令,并通过方向向量场验证了该环绕制导律的有效性,消除了现有李雅普诺夫向量场制导(LVFG)对相对位置和目标速度的依赖。在姿态回路中,通过采用扩张状态观测器(ESO)补偿系统的集总不确定性,设计了基于相对阈值事件触发控制的姿态控制器,在有效降低控制器到执行机构之间信号传输频率的同时,实现了四旋翼无人机对静止/移动目标环绕。然后,借助输入状态稳定性定理证明了系统的稳定性。仿真结果表明,所提控制方案能够实现圆形轨迹导引下四旋翼无人机对静止/移动目标的环绕监视。 相似文献
152.
针对主从式航天器编队过程中存在的通信距离约束、航天器之间的碰撞以及空间干扰等问题,提出一种基于非线性干扰观测器和人工势函数的分布性协同控制方法。当初始通信网络连通时,通过在分布式协同控制器中引入吸引势函数,保证整个编队过程中通信网络始终是连通的。针对主航天器速度仅有部分从航天器直接可知的情况,为每一个从航天器设计分布式的速度观测器估计主航天器的速度,从而实现航天器之间的速度协同。此外,通过在控制器中引入非线性干扰观测器对外界干扰进行观测,显著增强了航天器编队的精度。仿真结果表明,本文提出的分布式协同控制方法不但能够实现对主航天器的速度跟踪以及航天器之间的队形保持,而且能够在编队过程中实现通信网络的连通性保持和航天器之间的碰撞规避。 相似文献
153.
针对存在不确定非线性动态和外部时变干扰的多无人机系统的时变编队问题,提出了基于扩张状态观测器(ESO)的抗扰编队控制方法。首先建立了分布式ESO来估计多无人机系统的不确定性,基于ESO的输出提出了抗扰编队控制律,并提出一套算法来对控制律进行参数选定。然后,通过分析得到基于该控制律下,多无人机系统实现抗扰时变编队所需要的充要条件,并最终严格证明了在满足编队充要条件和基于提出的控制律下,多无人机系统可以稳定实现抗扰时变编队。最后仿真结果表明理论方法的有效性。 相似文献
154.
针对大气层外用于拦截目标动能拦截器(KKV)的制导律设计问题,采用非线性干扰观测器(NDO)及滑模变结构控制思想设计了一种基于碰撞航线的制导律.通过控制导弹攻角,使导弹的速度方向始终指向预期碰撞点,并利用NDO对目标加速度进行有效估计及动态补偿,降低了导弹所需的过载,并提高了命中时的速度.同时,分别从拦截轨迹、可拦截目标区域及拦截目标速度范围对机动目标进行拦截仿真,并与以零化视线角速率为目标设计的有限时间收敛制导律对比,仿真结果表明对于动能拦截器采用基于碰撞航线的滑模制导律具有更好的制导性能. 相似文献
155.
无磁链反馈直接转矩控制(DTC)因转矩响应速度快,为小电感磁悬浮反作用飞轮(MSRF)无刷直流电机(BLDCM)的转矩脉动抑制提供了可能,但其bang-bang控制器使电机转矩脉动较大。为解决此问题,对影响转矩脉动的换相和非导通相续流过程进行了数学建模,并得出电机转矩与绕组电流的关系,提出一种基于转矩预测的转矩控制方法,能够有效减小转矩脉动,并证明了所提策略的稳定性和鲁棒性。在采用滑模观测器(SMO)进行反电动势估计时,提出一种新的带有参数的光滑连续函数替换符号函数,有效地抑制了滑模观测器的抖振现象。仿真和实验结果表明,所提出的基于改进滑模观测器和转矩预测的改进转矩控制方法相对于传统直接转矩控制能够更好地抑制转矩脉动,而且转矩响应速度基本不变。 相似文献
156.
157.
针对高超声速飞行器强非线性,强耦合与高度不确定性的特点,提出一种基于高阶跟踪微分器的减步控制方案。将高超声速飞行器纵向模型表达为严反馈形式。在反步法设计框架中,引入跟踪微分器,利用其对给定信号任意阶导数精确估计的能力,计算第1步设计中产生的虚拟控制量的导数,并直接获得第2步实际控制量,从而将设计步骤从3步减少为2步。且在每步设计中将参数不确定性与外部扰动建模为等效干扰,设计扩张状态观测器获得等效干扰估计值,继而在控制器设计中进行补偿。利用Lyapunov方法证明闭环系统稳定性。仿真结果验证了所提控制方案对不确定及干扰的抑制作用,且跟踪精度优于传统动态面方法。 相似文献
158.
为解决高超声速滑翔飞行器(HGV)机动飞行过程中的跟踪问题,提出了一种基于机动观测器补偿的鲁棒扩展卡尔曼滤波方法。针对传统卡尔曼滤波器由于模型误差而无法稳定跟踪的问题,首先建立了HGV动力学模型和天基红外测量模型;随后,设计机动观测器对未知气动加速度进行在线估计;在此基础上,利用机动估计对扩展卡尔曼滤波中的预测步骤进行修正,克服了因模型误差而导致的滤波发散问题;最后,考虑到机动观测器的时延误差,在扩展卡尔曼滤波迭代过程中引入次优渐消因子,提高了滤波跟踪的鲁棒性。与强跟踪滤波、扩维卡尔曼滤波、交互多模型滤波等典型跟踪方法相比,所提方法可在不具备目标机动先验信息的情况下,以较低的计算耗时取得良好的稳定性和跟踪精度。 相似文献
159.
针对载荷捕获的空间机器人控制问题,同时考虑机械臂关节柔性和非合作目标质量未知等因素影响,提出一种基于目标质量观测器的滑模变结构控制方法.首先,针对空间非合作目标质量未知问题,设计基于改进的最小二乘迭代算法实现对非合作目标质量在线辨识.进而,采用拉格朗日方法和动量矩守恒原理,建立漂浮基座柔性关节空间机器人动力学模型;针对... 相似文献
160.