摘要：针对一类不确定非线性系统的跟踪控制问题,提出一种基于特征模型的复合自适应控制方法.该方法的创新性在于基于系统的误差特征模型,构建一种综合跟踪控制误差和模型估计误差的特征参量复合自适应律,该自适应律用于控制器设计和分析,可同时实现跟踪控制误差和模型估计误差的收敛.此外,为便于特征参量自适应律的设计和分析,根据特征参量的慢时变特性,将其视为未知标称常数项和时变误差项之和,并且选用其中常数项的估计量作为自适应控制参数.进一步,为抑制特征参量中时变误差项对系统稳定性和模型估计误差收敛性的影响,在控制器及复合自适应律设计中引入带饱和函数的非线性环节.理论分析证明闭环控制系统稳定,且跟踪控制误差和模型估计误差收敛到原点的一个邻域内.仿真结果表明,与现有仅根据模型估计误差调节的基于特征模型的自适应控制方法相比,所提出的复合自适应控制方法具有更好的控制性能.

摘要：针对高超声速再入飞行器非线性程度高、参数不确定性大、快时变等特点,提出一种基于神经网络特征模型的自适应滑模姿态控制方案。首先,采用现有特征建模方法,将对象模型中的非线性、时变不确定性压缩至特征参量中;进一步,结合模糊神经网络,将快时变特征显式地表征在特征模型中,使得待估计的特征参量具有时不变特性,从而易于其自适应律的设计。然后,在该神经网络特征模型的框架下,设计递推形式的自适应滑模控制律,以进一步提高飞行控制系统的鲁棒性。最后,通过仿真校验了所提出控制方法的正确性和有效性。

摘要：针对Buck型变换器在复杂环境下发生负载波动时输出电压受扰的问题,提出了一种复合自适应预设性能控制方案以提升其控制效果。首先,利用自适应律对模型中包含负载项的非线性函数进行预测估计,同时通过在自适应律更新过程中构建并行估计模型获取预测误差,并将预测误差和跟踪误差融合以设计自适应参数更新律。然后,采用广义比例积分观测器来对剩余不确定性和外部扰动进行估计,并在控制律中进行补偿。最后,结合指令滤波反步控制和指定时间预设性能控制技术,提出了Buck型变换器复合自适应预设性能控制方案。所提出的方案保证了对负载波动的高精度预测,避免了在突发情况下输出电压超出预设函数范围,此外还证明了闭环控制系统中的信号收敛性。实验结果表明,复合自适应预设性能控制在负载突然减小的情况下系统最大偏离电压为0.376 V,相比于传统自适应反步控制的1.773 V减少了78.7%,验证了所提方案的有效性以及优越性。

摘要：以卫星、飞船、深空探测器为代表的航天器是一类典型的无人系统,经历了从自动化到自主化的不断发展.为提升航天器对未知空间环境和复杂空间任务的适应能力和智能自主水平,以空间无人系统为研究对象设计了具有学习和推理能力的无人系统智能架构,给出架构的组成及功能;接着分析该架构中学习和推理能力的运作机制,并针对架构所需的动作库和知识库的构建、更新与扩展方法等关键技术提出解决方案;最后通过地外星表巡视采样任务示例,具体说明在该智能架构下的新知识生成、基于知识的推理和自主执行任务的过程,以及过程中知识库、环境、任务和动作库之间的交互关系.