一类不确定广义系统故障估计的有限时间鲁棒观测器设计

针对一类具有不确定性的广义系统,提出一种故障估计观测器设计方案。该观测器具有非奇异结构,不仅保证增广误差系统动态方程满足有限时间有界性条件,而且保证故障估计误差对于扰动在有限时间内具有鲁棒性。首先,视故障为系统部分状态变量,建立增广广义系统模型。之后,从有限时间分析增广误差系统的有界性,讨论故障估计误差对于扰动的有限时间鲁棒性;然后,给出观测器增益限制矩阵存在的充分条件,并给出该限制矩阵的线性矩阵不等式形式。最后,基于具有不确定性广义系统的卫星姿态控制系统,针对系统发生的执行器及传感器故障进行仿真,以验证设计方案的有效性。仿真结果表明,设计的有限时间鲁棒观测器不仅能够精确估计系统的故障值,而且能够有效估计耦合于故障的系统状态值:相较于指数稳定观测器,所提出的观测器对于状态变量的估计均方根误差降低了25%以上;对于故障估计的均方根误差降低了50%以上。仿真验证了该方法的有效性。     

航天器有限时间自适应容错姿态控制

针对存在执行器故障、转动惯量偏差以及外部扰动等系统不确定性的航天器姿态跟踪问题,提出一种有限时间自适应容错姿态控制方法。建立基于四元数的航天器姿态动力学模型、执行器故障模型和系统不确定性模型,并将执行器故障分为乘性故障和加性故障两大类;利用滑模控制和有限时间控制理论设计有限时间姿态控制器,并通过设计自适应变量及更新方法对执行器故障以及系统不确定性引起的控制偏差上界进行估计和补偿,使姿态控制器对故障和扰动具有良好的适应性和鲁棒性。得到的新型有限时间自适应容错姿态控制器能够保证航天器在执行器故障以及系统不确定性条件下在有限时间内精确收敛到期望值。利用Lyapunov稳定性理论证明了系统的渐进稳定性和有限时间稳定性,数值仿真验证了所提出方法的可行性和有效性。     

基于状态观测的双臂空间机器人分散容错控制

针对关节执行器发生部分失效故障的双臂空间机器人系统的控制问题,设计了一种基于状态观测器的自适应分散神经网络容错控制器。结合拉格朗日第二类方法建立了空间机器人系统的动力学方程。根据分散理论将空间机器人执行器故障的容错问题转化为参数不确定的非线性交联系统的自适应控制问题。利用状态观测器得到了系统的角速度信号,通过自适应分散神经网络对系统的不确定项与交联项进行估计。基于Lyapunov函数法给出了观测器与控制器的稳定性判据。数值仿真表明,无论执行器是否发生故障,该控制器均可以在2 s内实现高精度的轨迹跟踪控制,且观测器均能精准地估计关节的实际角速度信号,从而验证了理论分析的正确性与算法的可行性。     

基于线性矩阵不等式的离散系统集成故障估计与容错控制

离散系统在进行故障估计与容错控制时,由于两者相互耦合,会产生较大的故障估计误差和系统输出误差。针对这一问题,提出了一种基于线性矩阵不等式的集成故障估计与容错控制方法。首先为系统设计了故障观测器和容错控制器,然后基于两者的耦合关系,建立了系统误差和状态的增广系统模型;其次,基于D-稳定引理和H_∞控制理论为增广系统设计控制器,进而利用线性矩阵不等式求得故障观测器和容错控制器的增益矩阵,实现多性能约束条件下的集成故障估计与容错控制。最后以飞行控制系统验证了所提方法的有效性,与传统分离设计方法相比,故障估计误差减小了66.7%,估计的快速性提升了70%。     

一种基于遗传模糊推理的自适应容错滤波算法

针对常规卡尔曼滤波在组合导航中容错性不足的问题,提出了一种基于遗传模糊推理的自适应容错滤波算法。首先建立了基于模糊推理的自适应滤波模型,利用模糊推理系统的输出对组合导航系统的量测噪声实时进行调整,以实现状态的精确估计,进而达到容错目的。接着利用自适应遗传算法对模糊推理系统的隶属度函数参数进行了优化,提高了系统的输出精度,改进了传统模糊建模中系统精度取决于专家知识是否完备的问题。最后以SINS/GPS组合导航系统为平台进行了仿真,并在系统工作中间时刻引入量测噪声故障。验证结果表明遗传模糊推理自适应滤波算法比常规卡尔曼滤波具有更强的容错能力和总体精度,在仿真中,平均位置和速度均方根误差分别降低了20.87%和41.94%。     

基于迭代学习干扰观测器的 RLV 容错控制方法

针对重复使用运载器（RLV）等类飞行器再入飞行段存在综合干扰问题,提出了一种基于迭代学习干扰观测器的容错控制方法。首先,根据RLV再入段运动、动力学特性及执行机构故障类型,建立带有执行机构故障的RLV面向控制模型;然后设计了一种基于S型函数的迭代学习观测器的容错控制方法,采用迭代学习干扰观测器完成对综合干扰观测并进行补偿,通过李雅普诺夫定理证明基于干扰观测器设计的改进的自适应控制器能够在有限时间收敛稳定;最后以某型RLV再入段为研究对象进行数值仿真。仿真结果表明,所提出的方法在系统中存在加性、乘性故障时,姿态跟踪能够在3 s内收敛,同时姿态稳态误差在0.01°以内。     

基于微分包含镇定的固体运载火箭上升段轨迹跟踪

针对传统固体运载火箭（SLV）上升段轨迹跟踪方法无法适应大范围参数不确定性的问题,提出一种基于微分包含镇定的上升段轨迹跟踪控制器。首先,将不确定性与动力学方程相结合,建立关于状态偏差的微分包含系统;其次,设计一种基于线性矩阵不等式（LMI）的状态反馈律,对微分包含系统中的多胞体部分进行镇定,用以解决大范围参数不确定性问题;然后,将攻角和侧滑角的修正量幅值约束转化为线性矩阵不等式进行求解;最后,对微分包含系统中的扰动部分设计自适应律进行估计,结合状态反馈律与控制量约束,构造微分包含自适应饱和跟踪控制器。仿真结果表明,在给定的参数不确定性范围内,终端状态偏差收敛且满足终端精度。与基于扩张状态观测器的跟踪控制器相比,所提出的控制器拓宽了不确定性的适用边界。     

阵风干扰下无人直升机轨迹的自适应反步控制

针对小型无人直升机系统,提出了一种基于双环控制策略的设计方法:将快速变化的姿态控制作为系统的内环,相对缓慢变化的轨迹控制作为系统的外环。建立了在阵风干扰下无人直升机系统的数学模型,为了更好地设计控制器,对模型进行了适当的简化,即忽略了"小体力"的影响。考虑到质量m和惯性矩矩阵J存在不确定性(未知)的情况,设计用自适应律在线估计不确定参数和阵风扰动,设计了一个自适应反步控制器。然后,应用Lyapunov方法,证明了未简化模型的闭环控制系统的稳定性。最后,通过仿真验证了该方法的有效性。     

时变通信延迟下的无人机编队鲁棒自适应控制

在时变通信延迟下研究了无人机群编队的鲁棒自适应控制问题。对于无人机编队系统中存在外部扰动和模型不确定性的情况,通过选取包含位置跟踪误差和速度跟踪误差的辅助变量,提出了一种适用于时变通信延迟的鲁棒自适应编队控制策略。提出了自适应律对无人机质量、外界扰动的上界等未知参数进行估计,并且利用Lyapunov稳定性理论分析了闭环系统的渐近稳定性,给出了系统渐近稳定所需要满足的条件。数值仿真结果表明,所提出的控制方法既能抑制外界扰动和模型不确定性对控制器的影响,同时队形跟踪和队形保持的稳态误差分别小于0.1 m和0.05 m。     

基于观测器的离散广义分段仿射系统H_∞控制

针对一类当前所处作用域未知的离散时间广义分段仿射系统,考虑其具有范数有界形式的时变参数不确定性,而且不能从测量输出获得的问题,研究此类系统基于观测器H_∞控制器的设计方法。闭环系统反馈控制器设计从离散广义分段仿射Lyapunov判据出发,应用相关基本引理将控制器存在条件转化为包含参变量的线性矩阵不等式形式,并采用投影定理进一步降低系统保守性,使得基于观测器的闭环系统满足一定的鲁棒H_∞性能指标。通过求解一组包含参变量的线性矩阵不等式组,得到保证此闭环系统具有鲁棒H_∞性能指标的反馈控制器增益和基于输出的观测器增益,并完成了基于Matlab 7.0线性矩阵不等式工具箱的数值仿真。仿真结果表明基于定理1所提控制器设计方法得到的闭环系统干扰抑制度γ=21.4254,且在系统矩阵取值不同的情况下,定理1较传统控制器设计方法具有更好的保守性。     

猎雷声纳基阵姿态稳定系统自适应反步法控制

针对带非线性摩擦力矩和负载扰动的高精度猎雷声纳基阵姿态稳定系统,提出了一种基于神经网络的自适应反步法控制方法。其中神经网络用于估计未知非线性摩擦力矩,进而设计反步法控制器和参数自适应律来对神经网络估计误差和负载扰动进行补偿。最后应用Lyapunov方法证明了所提出的自适应控制器能保证闭环系统的稳定性,并且可以通过选择适当的控制器参数来调整收敛率。仿真结果表明,基于神经网络的自适应反步法控制方法与PID控制相比,系统的动、静态性能指标及鲁棒性得到了全面的改善,与双闭环PID控制相比,跟踪精度提高了3倍多。     

导弹编队协同攻击分布式鲁棒自适应控制

在有向通信拓扑下研究了导弹编队的鲁棒自适应协同跟踪控制问题。针对导弹编队系统中队形跟踪、外部扰动和模型不确定性的情况,通过选取包含位置跟踪误差和速度跟踪误差的辅助变量,提出了一种基于有向通信拓扑的鲁棒自适应编队控制策略。提出了自适应律对未知参数进行估计,并且利用Lyapunov稳定性理论分析了闭环系统的渐近稳定性。进一步,对于通信时滞的情况,给出了系统渐近稳定所需要满足的条件。与滑模控制等传统鲁棒控制不同,所设计的鲁棒自适应控制器是连续的,更便于导弹编队系统的实现。数值仿真结果表明,队形跟踪误差小于0.03 m,队形保持误差小于0.07 m,所设计的控制器能实现高精度的编队跟踪控制。     

考虑执行器性能约束的高速列车容错跟踪控制

针对高速列车受到执行器故障、输出幅值和变化率饱和等执行器性能约束,模型参数不确定性, 以及附加阻力干扰等影响下的跟踪控制问题,设计了一种鲁棒容错跟踪控制算法。首先,基于双曲正 切函数构造的辅助系统,构建了高速列车的增广速度跟踪控制模型;其次,为避免控制器中出现虚拟 控制信号的一阶导数,采用动态面方法并结合自适应控制技术,设计了高速列车的容错跟踪控制器, 基于 Lyapunov 函数对控制器的稳定性进行了分析;最后,对设计的容错跟踪控制算法进行了仿真验 证。仿真结果表明,控制输入及其变化率均满足所设置饱和约束的要求;列车运行中的暂态速度和位 移跟踪误差分别在 0.016 m/s 和 0.003 m 范围内,从而验证了所设计控制器的良好容错跟踪性能。     

线性时变时滞连续-离散描述系统鲁棒故障诊断滤波器设计

针对一类线性时变时滞连续-离散描述系统,设计了基于观测器的鲁棒传感器故障诊断滤波器。首先,提出线性时变时滞连续-离散描述系统模型,并将其转化为非奇异离散模型。然后,基于量测残差,设计基于观测器的鲁棒传感器故障诊断滤波器。该滤波器可保证量测残差对于故障及增广扰动具有鲁棒性,即满足鲁棒H_∞性能指标。鉴于滤波器参数矩阵不等式不是标准的线性矩阵不等式,提出锥补线性化算法以解决该问题。引入残差评价函数及阈值以判断故障是否发生。仿真数据表明,设计的故障诊断滤波器能够有效估计出系统的故障。残差对于故障及扰动的鲁棒性能指标均小于给定值1.18,证明了设计的故障诊断滤波器具有较好的鲁棒性,验证了设计方案的有效性。     

空间连续型机器人自适应鲁棒容错控制

针对空间连续型机器人系统三臂节执行器并发故障的问题,提出一种自适应鲁棒容错控制算法.采用非奇异快速终端滑模控制器,并通过自适应RBF(Radial Basis Function)神经网络在线调整控制器的切换项增益,使控制器在模型参数摄动和外部干扰下依旧具有较高的跟踪精度和较强的鲁棒性.基于Lyapunov稳定性理论,证明了该控制器可以保证整个系统的渐进稳定性.仿真结果验证了本文算法的有效性.     

空间机器人执行器自适应分散容错控制算法设计

针对执行器发生部分失效故障的漂浮基空间机器人系统,提出了一种自适应H_∞分散容错控制算法。利用拉格朗日第二类方程建立了系统的动力学模型。根据分散原理将系统分解为以基座或臂杆为单元的多个子系统,并将表示执行器控制能力的有效因子融入到每个子系统,使得单个子系统的执行器故障不会影响相邻执行器的正常运行。通过对每个故障子系统设计形式一致的自适应容错算法实现对整个系统的容错控制。仿真结果表明,与现有某非奇异终端滑模容错算法相比,本文算法具有更快的跟踪速度和更高的跟踪精度。     

基于扰动观测器的AUV固定时间积分滑模控制方法

针对自主水下航行器（AUV）在参数不确定性和外界干扰下水平轨迹跟踪控制问题，提出一种基于扰动观测器的固定时间积分滑模控制方法。首先将参数不确定性和外界干扰视为复合扰动，设计固定时间扰动观测器对其进行估计。然后在反步法设计框架下，结合固定时间理论和全局积分滑模控制，设计了固定时间积分滑模控制器。轨迹跟踪仿真结果表明，相比于传统滑模控制器，所设计的扰动观测器和控制器可以使位置和姿态的跟踪误差收敛至零域的速度由5.2 s缩短至约2.5 s，并且在没有观测器的帮助下跟踪误差也能收敛至稳定，具有更快的收敛速度和更高的鲁棒性。     

柔性空间机器人快速终端滑模容错抑振控制

针对基座与臂杆存在柔性且执行机构发生故障的自由漂浮空间机器人系统，设计了快速终端滑模容错抑振控制器。结合线性弹簧假设、欧拉-伯努利梁理论和假设模态法提取了系统的柔性特征，利用拉格朗日方程推导出柔性基、柔性臂空间机器人系统的动力学模型；基于双幂次非奇异快速终端滑模为系统设计了有限时间容错控制器，采用Lyapunov函数法证明了闭环系统的稳定性；在此基础上，引入混合轨迹对容错控制器进行修正，进而构造出基于虚拟控制力的有限时间容错抑振控制器，实现对空间机器人载体姿态与关节轨迹的快速跟踪控制及基座与臂杆柔性振动的有效抑制。仿真结果表明，相较于无容错机制的计算力矩抑振控制算法，所设计算法的轨迹跟踪误差收敛速度提升了68.75%，弹性基座的振幅减小了78%，限定在1.1×10^-4 m之内。     

抑制线振动台扰动的鲁棒自适应重复控制

针对线振动台系统中存在的非线性动态摩擦力及周期性纹波推力扰动,为获得线振动台较高的跟踪精度及鲁棒性能,提出了鲁棒自适应重复控制方法.该方法的控制律包含参数自适应控制、等效PID控制、重复空制和滑模控制.滑模控制用来镇定不确定性系统和保证自适应重复学习过程收敛,参数自适应律用来估计未知模型参数并予以补偿,重复控制用来抑制周期性扰动,提高周期性位置信号的跟踪性能.Lyapunov理论证明该控制律保证了闭环系统渐近稳定性.通过对线振动台系统仿真研究表明该控制律的有效性.     

航天器有限时间饱和姿态跟踪控制

针对刚体航天器系统,对存在模型不确定性、外界干扰力矩和控制器饱和等条件下的姿态跟踪控制问题进行了研究。首先,考虑未知模型不确定性和外界干扰,且总干扰上界为未知常数,结合快速非奇异终端滑模、快速终端滑模趋近律以及辅助系统构造了基本的鲁棒有限时间饱和控制器,并通过辅助系统直接补偿了控制器饱和;其次,针对系统总干扰具有多项式上界的情形,进一步结合自适应控制算法,对其上界函数中的未知参数进行在线估计,并设计了自适应有限时间饱和控制器。同时,基于Lyapunov稳定性理论证明了所提出控制算法的有限时间收敛特性。最后,通过数值仿真验证所提出控制算法的控制效果,在两种控制器作用下姿态的跟踪精度分别为5×10-5和1×10-5,证明了所提出控制算法的有效性。