一种拦截机动目标的多导弹协同制导律

针对多导弹协同拦截一个机动目标问题,基于有限时间一致性理论提出了一种带有攻击角约束的多导弹协同制导律。首先建立了带有攻击角约束的多导弹协同制导模型。其次,把协同制导律的设计过程分离为两个部分：一是基于有限时间一致性,同时结合积分滑模和自适应控制设计沿着视线方向上的加速度指令,保证所有的导弹能够在有限时间内同时拦截机动目标;二是利用非齐次干扰观测器并运用滑模控制设计视线法向上的加速度指令来保证每枚导弹与目标间的视线角速率收敛到零和视线角收敛到期望的视线角。最后,对三枚导弹同时打击同一机动目标的情况进行仿真,仿真结果表明该设计的带有攻击角约束的协同制导律的有效性和正确性。     

导弹制导与控制一体化三通道解耦设计方法

针对导弹俯冲打击地面目标的问题,基于扩张状态观测器(ESO)和反步滑模设计思想,提出一种导弹制导与控制一体化三通道解耦设计方法。充分考虑制导与控制系统之间以及控制系统三通道间的耦合关系,建立了制导与控制一体化三通道耦合模型。通过ESO对导弹运动六自由度(6DOF)系统内各通道间的动态耦合项和不确定性进行实时观测和动态补偿,实现通道间的主动解耦,从而设计了基于ESO的导弹制导与控制一体化三通道解耦控制律。同时,为了解决在使用ESO对高阶非线性系统进行状态观测时引起的"运算膨胀"问题,通过设计自适应控制律对ESO观测误差进行补偿。基于李雅普诺夫稳定性准则证明了闭环系统所有状态最终一致有界。并与制导与控制一体化三通道独立设计方法和传统的制导与控制系统设计方法进行对比仿真,结果验证了基于ESO的导弹制导与控制一体化三通道解耦设计方法的有效性和优越性。     

基于特征模型的电梯用永磁同步电机抗扰动自适应控制

针对电梯用永磁同步电机(PMSM)建模的复杂性及高性能控制的需求,设计了基于特征模型的抗扰动自适应控制算法。在采用id=0的矢量控制下建立系统的二阶特征模型,设计了速度环相应的积分黄金分割自适应控制。针对电梯运行时的负载扰动,设计了一种转矩观测器,将转矩观测量补偿到电流环输出中。仿真结果表明,基于特征模型的抗扰动自适应控制具有良好的稳态精度及鲁棒性;进一步结合电梯速度曲线的仿真研究,验证了其用于电梯PMSM调速系统的可行性。     

基于LESO状态反馈的无人机速度控制

无人机速度回路的控制受外界环境、构型变换等不确定性干扰因素的影响较大,采用基于线性扩张状态观测器（LESO）的自抗扰控制方法能准确估计并补偿不确定性干扰,在观测器的基础上加入状态反馈和指令前馈,能获得良好的稳态、动态品质。性能分析与仿真结果表明,基于LESO状态反馈的无人机速度控制方法具有良好的干扰抑制能力,能够实现对控制指令的精确跟踪。     

基于干扰观测器的挠性卫星姿态 滑模变结构控制

为抑制各种内外干扰因素对挠性卫星姿态控制性能的影响,设计基于干扰观测器的滑模变结构控制器.该控制器采用干扰观测器对系统中存在的内外干扰进行估计,并对估计值加以前馈补偿.在此基础上,采用滑模变结构控制器对未补偿的干扰进一步抑制,实现卫星姿态与姿态角速度的渐近收敛.与单纯的滑模变结构控制器相比,本文的控制器已根据干扰估计值对干扰进行了前馈补偿,采用较小的切换增益即可抑制剩余干扰,颤振现象减弱.仿真结果表明,本文设计的控制器是可行的.     

基于滑模观测器的机翼颤振主动抑制设计

颤振主动抑制(AFS)是国际上普遍推崇的颤振问题解决方案,对现代飞行器设计具有重要意义。基于国际上滑模观测器的二维机翼AFS应用,以双后缘控制面真实机翼模型为对象,发展一种低阶滑模观测器的三维机翼AFS设计方法。该观测器性能优越、特点鲜明,但传统的设计流程繁琐,限制了其在高阶模型对象上的使用。本文借助线性二次型高斯(LQG)方法中的最优滤波器增益矩阵,提出一种简化的滑模观测器设计流程。结合气动弹性物理背景,使本文方法理论上能够应用于实践。算例对比分析结果表明,本文方法比LQG方法具有更好的抵抗噪声能力。     

基于干扰观测器的一类组合航天器高阶全驱抗干扰控制

研究了一类组合航天器的高阶全驱（HOFA）抗干扰控制,其干扰包括具有未知参数的输入端干扰和常值外部干扰。首先,引入一种一般化的离散时间高阶全驱后向差分模型,并对其中的2种干扰分别进行了干扰估计。其次,基于HOFA系统框架,设计了基于干扰观测器的复合控制器,不仅可以有效抑制干扰,而且能够得到一个可任意配置特征结构的闭环系统。然后,利用参数化方法,分别建立了观测器增益矩阵和反馈控制矩阵的完全参数化形式。最后,所提方法被应用于一类实际组合航天器模拟器,仿真和试验结果验证了所提方法的有效性。     

具有死区特性的空间机器人基于干扰观测器的L2反步控制

研究了载体位置及姿态均不受控时空间机器人在惯性空间中的轨迹跟踪问题.考虑到系统存在参数不确定及死区特性等情况,提出了一种基于干扰观测器的L₂反步控制方案.结合拉格朗日方程和系统Jacobi关系矩阵建立系统的动力学模型.利用干扰观测器对系统建模误差进行观测补偿,并通过L₂干扰抑制法对观测误差进行消除,同时采用死区模糊补偿器对系统死区特性造成的影响进行补偿.该控制方案不需要预知准确的惯性参数,不用对惯性参数进行线性化处理,并且不要求估计系统不确定项和死区参数的上界,从而简化了系统的控制.数值仿真证明了该控制方案的有效性.      

基于自适应神经网络的飞行器主动容错控制

针对飞行器非线性系统执行器故障,利用RBF神经网络和自适应控制律,提出了基于自适应神经网络的故障重构和容错控制方法。设计了自适应神经网络观测器,利用神经网络逼近故障,引入调节因子,设计自适应律以在线调整神经网络权重向量和中心向量。构造自适应神经网络控制器,结合神经网络设计补偿控制输入。利用Lyapunov稳定性定理证明了所提方法可以实现系统渐近稳定。仿真实验结果验证了所提的方法对故障系统具有良好的观测性能、控制精度和响应速度。     

基于Lyapunov方法的非线性系统自适应观测器设计

针对一类满足L ipsch itz条件的具有未知参数的非线性系统,利用Lyapunov方法对L ipsch itz非线性系统自适应观测器的设计问题进行了研究。基于分析求解代数R iccati方程给出求解问题的不完善性、特征结构配置理论给出设计方法的重特征值限制性、对不同形式的观测器增益矩阵求解方法进行比较,最终选用线性矩阵不等式来改进观测器增益矩阵的选取方法。在观测误差稳定的条件下,得出了基于线性矩阵不等式方程设计状态观测器的增益矩阵,保证系统的状态估计误差收敛到零,并对其进行了仿真研究。结果证明,本文所构造的非线性观测器增益矩阵方法明显优越于其他方法,增强了系统的鲁棒性。