摘要：本文运用拉格朗日力学理论分析了自平衡两轮机器人的运动学数学模型,设计了一种带有干扰项的滑模控制方法,该控制器可用于两轮自平衡机器人的纵向速度控制和转向控制。针对非线性因素无法精确建模的情况,利用在线干扰估计技术来估计系统中的干扰项,作为前馈补偿项对滑模控制器进行前馈补偿,只需要计算干扰项和其估计误差的上界,系统的精度和鲁棒性都得到了提高。利用李雅普诺夫稳定性理论证明了系统的渐近稳定性,最后,将所提出的控制算法应用于两轮自平衡车,仿真结果表明,在干扰条件下,该控制算法可以使该机器人迅速恢复平衡状态。

摘要：针对超低轨道卫星在轨运行时存在强烈大气阻力力矩以及姿态控制执行机构故障的情况,基于并行学习策略理论,提出了一种估计与补偿干扰和故障的方法。首先,作为参数辨识的一种思路,并行学习自适应辨识策略被引入到干扰及故障估计问题中,相较传统的观测器,该策略可将干扰和故障同时分别估计,并放松了对实时姿态信息及指令力矩信息的需求。然后,利用上述估计值设计姿态控制器以保证干扰及故障情况下实现卫星的高精度姿态控制。最后,通过对具体的任务过程进行数值模拟,验证了所提方法的有效性。

摘要：针对磁悬浮支承系统复杂非线性、参数时变、强扰动的特点和高精度数字控制要求,设计了基于干扰估计的离散积分滑模磁悬浮支承控制器。控制器采用了离散型积分滑模面,以有效抑制系统受外界扰动后的稳态跟踪误差积累,提高系统的静态跟踪特性;研究了外部干扰项的离散迭代估计方法,以使切换控制律具有依据外部干扰项而实时自适应调整的能力,增强系统的全局鲁棒性能和跟踪速度。仿真与实验结果表明,所提出的控制方法的整体控制性能较传统数字PID控制在动、静态和鲁棒性上具有更好的表现,适于磁悬浮支承系统的数字控制实现与高性能控制。

摘要：惯性稳定平台主要用于支承并稳定遥感载荷,在实际飞行环境中各种干扰力矩会导致稳定平台姿态和航向指向精度下降,从而引起成像质量退化.文章设计了一种简单的干扰观测器,并给出一种具体的参数设计方法对干扰力矩进行有效估计与补偿.半物理仿真实验结果表明,文章提出的干扰观测器相比典型干扰观测器很大程度上提高了稳定平台的姿态控制精度,且易于实现,具有较强的工程实用性.

摘要：针对无可靠陆基/舰基回收平台情况下小型固定翼无人机(UAV)远程作战空基回收难题,提出一种伸缩套臂抓取式空基回收建模与对接控制方法。首先,受硬式空中加油技术启发,提出一种伸缩套臂式抓取无人机空基回收方法,并采用转动惯量质量投影法及拉格朗日方程法构建伸缩套臂仿射非线性模型;继而,分析了母机尾涡及常值风扰动综合作用下伸缩套臂的气动特性;其次,针对伸缩套臂三通道中扰流关联项和不可测瞬变模型扰动构成的系统集总扰动,分别设计了可在有限时间内收敛的非奇异快速终端滑模干扰观测器对其进行准确估计,并在控制器设计中予以前馈补偿;然后,为实现多重扰流下伸缩套臂快速精准空中对接,提出一种基于干扰观测的非奇异快速终端滑模对接控制方法,并分析了闭环系统稳定性。最后,通过仿真验证表明,所提出的方法能够在多重气流扰动下实现伸缩套臂的快速、精准空中对接控制,同时兼备较好的抗干扰性能。

摘要：针对系统模型不确定性、未知输入扰动,为对干扰解耦以及不依赖系统未知输入扰动分布阵先验信息,提出了系统干扰分布阵未知的GPS/SINS(global positioning system/strapdown interial navigation system)故障诊断算法。设计了MEP-UIO(model error prediction-unknow input observer)故障诊断观测器,改进了传统未知输入故障诊断观测器(UIO)假设系统未知扰动分布阵已知的不足;利用凸二次规划最优化原理,构造了关于未知扰动分布阵的目标函数,提出了满足目标函数最小的未知输入扰动分布阵的最优估计算法以及状态估计误差方差最小的故障诊断系统增益阵设计方法。仿真结果表明,提出的MEP-UIO故障诊断观测器设计算法相比传统Kalman滤波精度更高,验证了该故障诊断算法的有效性。

摘要：针对无人直升机干扰下的鲁棒轨迹跟踪问题,设计了一种自适应反步控制方法.鉴于作用在直升机上的干扰是产生跟踪误差的主要原因,该方法的主要思想是寻求一种方法来补偿这种干扰.首先,将未建模动态如外部阵风干扰、配平误差、机身、垂尾、平尾以及其他可忽略的动态产生的力和力矩看成一种组合干扰,从而建立了一个方便反步法控制器设计的简化模型.当设计好反步法控制器后,设计了一个非线性自适应律来估计这种组合干扰,并通过将干扰估计值整合到反步控制器中,使得闭环跟踪系统的鲁棒稳定性得到了保证,即基于李雅普诺夫稳定性理论证明了所设的控制器对于干扰主动阻隔,特别是低频干扰的主动阻隔是有效的.最后,两个仿真研究验证了该方法是优于常规反步法和积分反步法的.

摘要：研究了一种基于干扰补偿Terminal滑模的高超声速飞行器姿态控制方法.针对传统Terminal滑模控制存在的奇异问题,提出了一种简单的改进型Terminal滑模面,通过在平衡点附近从非线性滑模面切换至高增益线性滑模面,避免了控制奇异问题,同时保持了较高的收敛速度,并对改进Terminal滑模控制在干扰作用下的误差收敛特性进行了理论分析.为进一步提高控制的鲁棒性和控制精度,设计了扩张状态观测器对干扰进行估计和补偿.进行了六自由度数学仿真验证,仿真结果表明:该方法可有效提高控制系统的控制性能和鲁棒性.

摘要：针对受未知风扰动作用下的绳系拖曳飞行器轨迹精确控制问题,设计了一种基于最小学习参数神经网络估计器的拖曳飞行器轨迹动态面控制方法。首先,结合绳系拖曳系统多刚体动力学模型,构建拖曳飞行器六自由度非线性模型,并完成其仿射非线性化处理。其次,考虑到拖曳飞行器可能受到前方飞机尾涡、紊流和阵风等未知气流及不可测量瞬变缆绳拉力等扰动的综合影响,构建了基于最小学习参数神经网络的拖曳飞行器状态/扰动在线估计器,以准确重构系统不可测量集总扰动。然后,基于所提状态/扰动在线估计器,设计了一种基于最小学习参数神经网络状态/扰动在线估计器的拖曳飞行器轨迹动态面控制方法,并分析了系统稳定性。最后,仿真表明,所提方法能够在多重气流扰动下实现拖曳飞行器位置稳定和机动轨迹跟踪。

摘要：无人机在复杂高对抗环境中极易出现桨叶结构受损故障,造成无人机控制性能退化甚至失稳,给无人机带来灾难性后果。桨叶结构损伤条件下无人机动力学模型的在线估计与重建是保障无人机控制系统稳定的重要前提。由于桨叶损伤干扰隐含于无人机动力学模型的内部,可观测性较低,典型的干扰观测器难以实现对此类干扰的估计。提出了一种新型穿透型干扰观测器,通过构造穿透函数,将模型内部的干扰映射到一个新建的平行空间,实现了对桨叶损伤的估计和故障后无人机的建模,并给出了所设计穿透型干扰观测器的稳定性条件。以四旋翼无人机为应用对象,对桨叶损伤形成的干扰进行在线估计与量化,反演出桨叶随机出现的损伤,实现了桨叶损伤后无人机动力学模型的在线精细重建,解决了无人机桨叶损伤故障下力矩输入难以直接测量的问题。半物理仿真实验验证了所提方法的有效性。