1 中小型无人机先进技术工信部重点实验室
2 自动化学院, 南京 210000
针对中型无人直升机活塞发动机的恒定转速控制难题, 设计一种带前馈补偿的模糊自抗扰控制(ADRC)方法。通过引入旋翼负载特性对发动机进行数学建模, 将总距操纵、前飞速度作为已知扰动进行前馈补偿, 设计模糊PID控制器适应活塞发动机复杂做功过程的非线性特性, 将旋翼气动力变化以及风扰作为未知扰动, 设计扩张状态观测器(ESO)对扰动进行在线估计与反馈补偿。通过数值仿真验证了控制方法可以有效地提高发动机转速控制的抗干扰能力与控制精度。并进行了发动机地面开车和飞行试验, 结果表明, 在飞行试验过程中, 无人直升机的旋翼转速控制误差小于5.0 r/min, 动态跟踪性能得到显著提升。
无人直升机 发动机转速控制 模糊PID ADRC控制 unmanned helicopter engine velocity control fuzzy PID ADRC control
光学 精密工程
2022, 30(24): 3178
为提高无人直升机的姿态控制能力, 针对fal函数拐点处不平滑易引起系统抖振、误差较大时系统增益较大等问题, 提出一种改进fal函数, 改写非线性误差反馈律, 并重新应用于自抗扰控制中得到改进ADRC算法。基于已建立的无人直升机动力学模型, 通过Matlab/Simulink进行姿态角跟踪以及在白噪声和阶跃干扰下的抗干扰仿真。仿真结果表明, 改进fal函数在拐点处具有更好的平滑性, 基于改进fal函数的ADRC在无人直升机姿态角跟踪中依旧具有良好的响应速度和超调性, 抗干扰能力较传统ADRC更好。
动力学模型 改进fal函数 自抗扰控制 姿态控制 dynamics model improved fal function Active Disturbance Rejection Control (ADRC) attitude control
针对采用永磁同步电机(PMSM)驱动的某车载稳定平台交流伺服系统存在摩擦力矩、惯性力矩、负载扰动等一系列复杂非线性问题, 考虑到自抗扰控制的抗扰能力强和BP神经网络的自我学习能力强的特点, 设计了一种BP神经网络改进型自抗扰控制器(BPNN-ADRC)。为了简化自抗扰控制耗时费力的参数整定过程, 采用BP神经网络对自抗扰控制器中的重要参数进行在线整定; 针对BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部最优的缺陷, 引入遗传算法对其初始连接节点的权重进行在线寻优, 以期进一步提高系统的控制精度。仿真实验结果显示: 该控制策略能有效提升系统的抗干扰能力, 为提高车载稳定平台伺服系统的控制性能提出了一种可行的方案。
永磁同步电机 交流伺服系统 BP神经网络 自抗扰控制 遗传算法 Permanent Magnet Synchronous Motor (PMSM) AC servo system BP Neural Network (BPNN) ADRC genetic algorithm
1 长春理工大学电子信息工程学院, 长春 130022
2 西安工业大学兵器科学与技术学院, 西安 710021
为了提高光电稳瞄平台的扰动补偿能力, 提出了一种基于自抗扰的改进内模控制策略。以经电流环化简后的方位轴速度环为控制对象, 采用内模控制给定系统期望输出轨迹, 将基于自抗扰的鲁棒控制律引入到内模控制结构中降低模型误差和外部扰动对系统的影响, 提高抗扰动能力。给出了所提出控制器的设计方法与闭环控制系统结构, 仿真对比实验验证了所提策略的高性能表现, 结果表明, 所提方法对于系统参数摄动具有很强的鲁棒性, 与标准内模控制以及PI相比具有更高的稳定精度。
扰动补偿 内模控制 自抗扰控制 鲁棒性 disturbance compensation internal model control ADRC robustness
根据国内外旋翼飞行器研究现状, 研究了一种尾桨可倾斜的三旋翼飞行器。首先介绍其机械结构, 对机体受力情况和整体力矩进行分析, 使用牛顿-欧拉法建立了飞行器的数学模型; 然后针对系统高度非线性、强耦合、易受干扰的特点, 采用自抗扰控制器对系统进行控制; 最后在Matlab/Simulink平台上对系统进行飞行控制仿真以及抗扰性测试, 并与PID控制器进行对比分析。仿真结果表明, 相较于PID控制器, 自抗扰控制器能更加快速、稳定地实现姿态及高度调节, 同时还具有更强的抗干扰能力。
三旋翼飞行器 PID控制 自抗扰控制 trirotor aircraft PID control Active Disturbance Rejection Control(ADRC)
1 上海工程技术大学电子电气工程学院, 上海 201600
2 厦门理工学院计算机与信息工程学院,福建 厦门 361024
四旋翼无人机空气动力学特性复杂, 易受干扰, 从而影响对无人机的稳定控制。为提高无人机姿态控制系统的抗干扰性, 设计了一个基于改进自抗扰控制的四旋翼姿态控制系统。将全局快速终端滑模控制技术与传统自抗扰控制技术结合, 利用全局快速终端滑模控制技术优化自抗扰控制系统中非线性误差反馈控制律的功能, 对自抗扰控制系统进行重新设计, 并使用Lyapunov理论证明该控制系统的稳定性。仿真实验结果表明改进的自抗扰控制系统在姿态控制中有着更快的响应速度、更强的抗干扰能力。
无人机姿态控制 自抗扰控制 全局快速终端滑模 非线性误差反馈控制律 UAV attitude control ADRC global fast terminal sliding mode feedback control law of nonlinear state error
针对直升机易受系统不确定性影响和大多数控制器对模型依赖度高等问题,设计了基于非线性自抗扰和非奇异终端滑模方法的姿态复合控制器。首先, 建立直升机全量非线性动力学方程, 获得带扰动项的各姿态通道模型。其次, 采用自抗扰控制框架, 设计非线性扩张观测器和改进的全局快速非奇异终端滑模控制器, 降低模型依赖程度, 获得直升机姿态的快速响应和优良抗扰特性。最后, 通过仿真对比分析, 所设计的复合控制器在直升机姿态跟踪、抗扰方面效果较好。
直升机控制 姿态跟踪 自抗扰控制 滑模控制 helicopter control attitude tracking Active Disturbance Rejection Control (ADRC) Sliding Mode Control (SMC)
为了满足某自行高炮炮塔俯仰向随动系统的抗干扰性能, 重新设计该系统的伺服控制器。在简要描述该系统的结构及工作原理的基础上, 对系统各模块建立数学模型。提出了一种用于伺服系统的优化模型补偿自抗扰控制方法。采用变遗忘因子的递推最小二乘(RLS)法, 通过输入交轴电流和转速得到伺服系统的所受阻力矩和冲击载荷, 对自抗扰控制器进行补偿。并在Matlab/Simulink仿真环境下结合S函数对系统进行仿真研究。性能评估结果表明, 该算法较好地增强了扩张状态观测器估计扰动的能力, 并提高系统的鲁棒性和控制精度。
自行高射炮 随动系统 模型补偿 自抗扰控制 递推最小二乘法 冲击载荷 self-propelled anti-aircraft gun servo system model compensation Active Disturbance Rejection Control (ADRC) recursive least squares impact load
针对四旋翼飞行器姿态控制中采用自抗扰控制技术的控制器参数过多、整定时难以获得一组最优解的问题, 提出了一种变权重与杂交的粒子群优化算法。该算法主要由两部分组成: 第一, 根据迭代过程中粒子群中粒子与全局最优粒子间的距离大小动态改变惯性权重, 并设置系数控制其对惯性权重的影响程度; 第二, 引入杂交进化, 在指定迭代次数内, 若粒子群全局最优值连续未变, 则对指定数量的粒子进行杂交, 增加粒子多样性, 避免陷入局部最优。通过Matlab/Simulink搭建四旋翼飞行器模型并仿真, 其结果表明, 该优化算法对ADRC控制器参数的整定是有效的, 能使四旋翼飞行器的控制品质得到保证和优化, 提升设计效率。
四旋翼飞行器 粒子群优化算法 自抗扰控制 quardrotor aircraft particle swarm optimization ADRC
