摘要：针对近空间飞行器这一类存在外部扰动,输入饱和和参数不确定的多输入多输出线性系统,提出了一种基于干扰观测器的抗饱和鲁棒控制方案.将干扰观测器与抗饱和控制技术相结合,从而消除系统存在的未知外部扰动、输入饱和和不确定性对系统控制的影响.首先,设计干扰观测器对线性外部系统产生的未知扰动进行估计.然后根据干扰观测器输出,通过超前抗饱和方法设计抗饱和补偿器,并将其加入到鲁棒控制器的设计中,保证闭环系统存在输入饱和、未知外部扰动和参数不确定情况下的稳定性.为便于设计,干扰观测器、抗饱和补偿器和控制器设计矩阵均通过求解线性矩阵不等式得到.最后,将提出的鲁棒抗饱和控制方法应用于近空间飞行器,仿真结果验证了该控制方案的有效性.

摘要：多旋翼无人机的自主避障是完成复杂任务的基础,避障的效果直接影响无人机执行任务的效能。针对存在外部扰动的无人机避障问题,提出了一种基于模型预测的抗扰避障制导律设计方法。通过设计干扰观测器对系统动态中的外部干扰进行了估计,并基于李雅普诺夫函数方法设计辅助制导律用于建立稳定性约束条件。结合前两者与模型预测控制,在模型预测控制优化求解中考虑无人机与障碍物的关系,根据所设计的制导律求解水平线速度与偏航角速度指令实现无人机的避障。对所提出的避障制导律进行数值仿真和实物飞行验证,结果表明了所提方法的有效性。

摘要：针对飞行器机动过程中关键飞行参数容易超出其边界的问题,研究了基于多滑模调节器的边界保护控制器。利用滑模方法设计多个边界调节器并采用最大/最小逻辑在各调节器之间进行切换。首先对边界约束集的正不变性以及系统最终的收敛性进行了严格的证明,然后通过将系统化为可控标准型,提出了确定系统最终收敛点的直观方法;其次通过引入分段线性滑模和分段二次Lyapunov函数对闭环系统的稳定性进行了分析;然后在此基础上给出了机动边界保护系统控制器的设计步骤;最后通过仿真表明,所设计的控制器能够保证在机动过程中关键飞行参数不越界的同时对输入指令进行很好的跟踪。

摘要：针对移动机器人的轨迹跟踪问题,设计了基于干扰观测器的积分滑模控制器.考虑侧滑与干扰的影响,建立了移动机器人的运动学和动力学模型.基于终端滑模理论设计了自适应滑模干扰观测器,实现了对复合干扰的有限时间逼近.在此基础上设计了基于运动学模型的轨迹跟踪控制器,保证了位置跟踪误差的渐近收敛和角度误差的有界收敛.结合干扰观测器和积分滑模方法,设计了基于动力学模型的速度跟踪控制器.通过仿真验证了所设计控制算法的有效性.

摘要：为了飞行控制方案便于在计算机上实现,针对具有外部干扰和执行器加性故障的四旋翼无人机(UAV)角度运动方程,给出一种基于干扰观测器的离散时间跟踪控制方案。通过设计离散时间干扰观测器抑制外部干扰和执行器故障的不利影响,并结合干扰观测器设计离散时间控制器。通过数值仿真验证了基于干扰观测器的离散时间容错控制方案的有效性。仿真结果表明,设计的离散控制器能够保证外部干扰和执行器故障综合作用下的四旋翼UAV系统跟踪控制性能。

摘要：为了克服基于"当前"统计模型的交互式多模型算法难以恰当地确定当前模型的概率,以及系统参数amax和a-max在跟踪过程中不能自适应调整的缺点,提出了一种基于自适应模糊逻辑的多模型跟踪算法。介绍了基于"当前"统计模型的交互式多模型算法,给出了算法的基本步骤。在"当前"统计模型算法基础上,提出了一种基于自适应模糊逻辑的多模型跟踪改进算法,采用模糊推理给出了模型的选择概率,以提高跟踪的速度;同时,采用蚁群算法对设计参数进行优化,以提高跟踪的精度。最后,将所设计的基于"当前"统计模型的多模型改进算法用于机动目标的跟踪仿真。实验结果表明:改进的算法使得跟踪精度提高了20%左右,机动目标跟踪一次仿真时间为0.047 s,基本满足高速、高精度跟踪目标的要求。

摘要：A robust anti-swing control method based on the error transformation function is proposed,and the problem is handled for the unmanned helicopter slung-load system(HSLS)deviating from the equilibrium state due to the disturbances in the lifting ***,the nonlinear model of unmanned HSLS is ***,the errors of swing angles are constructed by using the two ideal swing angle values and the actual swing angle values for the unmanned HSLS under flat flight,and the error transformation functions are investigated to guarantee that the errors of swing angles satisfy the prescribed ***,the nonlinear disturbance observers are introduced to estimate the bounded disturbances,and the robust controllers of the unmanned HSLS,the velocity and the attitude subsystems are designed based on the prescribed performance method,the output of disturbance observer and the sliding mode backstepping strategy,***,the Lyapunov function is developed to prove the stability of the closed-loop ***,the simulation studies are shown to demonstrate the effectiveness of the control strategy.

摘要：针对干扰下的舰载无人机(UAV)自动着舰问题,提出了一种融合神经网络与干扰观测器的自动着舰控制方法。首先采用神经网络处理系统不确定引入干扰观测器逼近系统外部干扰,同时基于神经网络输出和干扰观测器输出设计了非线性自动着舰控制器,实现了对着舰指令的有效跟踪。然后利用李雅普诺夫稳定性方法严格证明了所有闭环系统信号的收敛性,保证了舰载UAV自动精确着舰控制。最后进行数字仿真验证,仿真结果表明设计的基于神经网络和干扰观测器的自动着舰控制方法是有效的。

摘要：针对四旋翼无人机编队系统存在模型不确定性、未知外部干扰与内部碰撞等问题,提出一种基于预设性能的安全控制方法。首先使用预设性能函数结合误差转换方法,将防止内部碰撞的不等式约束问题转换为无约束问题。同时针对模型中的不确定项,使用神经网络进行逼近;针对神经网络逼近误差与未知外部干扰组成的复合干扰,使用非线性干扰观测器进行估计,并分别设计位置与姿态子系统控制器,避免了编队内四旋翼无人机的碰撞。然后借助Lyapunov方法证明了闭环系统所有信号的收敛性。最后通过数值仿真验证了所提控制方法的有效性。

摘要：利用新一代歼击机不同平衡点的多个非线性子模型对其机动飞行的全包络模型进行逼近。对于每一个子模型,设计相应的动态逆控制器,应用模糊神经网络产生控制器切换决策,实现不同飞行状态下不同模型控制器之间的相互切换。同时为了提高多模型飞行控制效果,对各模型控制器的输入及输出采样并作为神经网络的学习样本,形成一个全包络内的多模型统一神经网络控制器。最后通过歼击机的大迎角机动仿真来验证所设计的基于多模型的统一神经网络控制器的有效性,仿真结果表明所设计的统一神经网络控制器是有效的。