基于调平回路的LESO抗干扰方法研究

针对平台台体转位过程中方位角速度对水平通道调平回路的干扰问题,提出了惯导平台调平回路抗干扰方法.将线性扩张状态观测器(LESO)应用于调平回路中,对干扰进行估计并实时补偿.基于调平回路模型,对LESO进行设计及仿真分析.仿真结果表明,LESO能准确估计干扰且动态补偿效果好,较原系统具有更强的抑制干扰能力.     

基于PID和LESO的无人机控制

针对四旋翼无人机控制模型耦合程度高、非线性关系复杂,设计了一种基于PID和LESO的控制方法,选取无人机的某个状态变量作为控制量,通过简化模型对状态变量进行解耦控制,进而在控制系统中加入线性扩张状态观测器(LESO),提高模型的抗干扰能力。通过仿真和实际飞行与传统PID方法进行比较,充分验证了自抗扰控制(ADRC)在无人机飞行控制中具有鲁棒性强、精度高、易于实现等特点。     

制导炸弹滚转通道自抗扰控制设计方法研究

针对航空制导炸弹的滚转通道,提出了利用自抗扰控制进行滚动控制设计的新方法.通过降阶扩张观测器对系统的扰动实时估计并实时补偿,使被控制对象被“线性化”成“积分串联型”系统,针对该系统仅仅需要PD控制.仿真结果表明,该控制器比PID具有较强抗干扰能力及较高的控制品质.     

制导炸弹俯仰通道自抗扰控制应用研究

针对俯仰通道的过载控制, 提出了控制回路的自抗扰控制设计方法。俯仰 通道具有不确定性,利用两个降阶线性扩张状态观测器对系统的不确定性进行实时估计 并予以动态补偿, 使控制对象化为“ 积分器串联型”, 再设计比例控制。仿真结果表 明,与PID 相比,ADRC 具有较强的抗干扰能力,以及较高的控制品质。     

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。     

基于自抗扰的无人机俯仰姿态控制

针对无人机俯仰姿态控制回路在模型参数和复杂外界环境等不确定性干扰影响下鲁棒性差、系统响应速度慢的问题,采用工程上易实现的自抗扰控制(ADRC)方法设计了俯仰姿态控制器,通过构造线性扩张状态观测器(LESO)估计不确定性干扰,并在控制回路中对干扰进行实时补偿.性能分析与仿真结果表明,基于ADRC的无人机俯仰姿态控制器具有良好的性能和干扰抑制能力,并且能够实现对控制指令的精确跟踪.