1 河南科技大学软件学院, 河南 洛阳 471000
2 开封文化艺术职业学院计算机学院, 河南 开封 475000
为了实现在复合干扰下六旋翼无人机编队的稳定飞行, 提出了一种快速终端滑模鲁棒控制方法。首先,描述了领导-跟随编队拓扑结构并建立了六旋翼无人机的6自由度运动模型, 然后, 设计了编队外环控制律将编队指令转换为姿态指令, 并通过设计编队内环控制律解算得到旋翼转速指令, 最后, 引入自适应律来估计复合干扰, 实现了六旋翼无人机编队的稳定飞行。仿真实验结果表明: 所提方法与滑模控制方法相比能够更加快速地实现六旋翼无人机的编队稳定飞行, 最大轨迹误差仅为0.2 m, 复合干扰最大估计误差仅为0.1 m/s2, 表现出了更优的控制效果。
无人机编队 快速终端滑模控制 复合干扰 鲁棒控制 自适应律 UAV formation fast terminal sliding mode control compound interference robust control adaptive law
1 河南机电职业学院 信息工程学院，河南 郑州，451191
2 郑州西亚斯学院 电子信息工程学院，河南 郑州 451150
为了克服机体振动和气流扰动对三轴机载光电系统对准精度的影响，提出了一种模糊滑模鲁棒控制方法。首先根据坐标转换关系建立了三轴机载光电系统的数学模型，然后引入模糊算法准确估计干扰大小，并设计了模糊滑模鲁棒控制律，最后给出了稳定性分析，能够确保三轴机载光电系统对目标方位的高精度跟踪。仿真结果表明：提出的方法与分数阶控制方法相比，表现出了更优的控制效果，可在300 ms内稳定跟踪指令信号，最大干扰估计误差仅为0.2 N·m，且具有更高的控制精度，对俯仰角、滚转角和航向角的最大跟踪误差分别仅为0.5°、0.7°和0.4°，大幅提高了三轴机载光电系统的对准精度。
三轴机载光电系统 干扰 模糊算法 积分终端滑模 鲁棒控制 three-axis airborne optoelectronic system disturbance fuzzy algorithm integrated terminal sliding mode robust control 红外与激光工程
2022, 51(8): 20210580
针对一类含扰动Lipschitz非线性系统的鲁棒控制问题进行了研究, 讨论了基于观测器的非线性系统鲁棒控制问题。首先, 对满足Lipschitz条件的非线性系统构造出了状态观测器; 其次, 考虑到系统中的扰动项, 根据Lyapunov理论分两种情况以线性矩阵不等式的形式给出基于状态观测器的控制器存在的充分条件, 得到了观测器增益矩阵及控制器增益矩阵的计算方法, 实现了非线性系统的鲁棒控制; 最后, 利用数值算例验证了所提方法的有效性。
观测器 非线性系统 鲁棒控制 线性矩阵不等式 observer nonlinear system robust control Linear Matrix Inequality (LMI)
1 光电控制技术重点实验室, 河南 洛阳 471000
2 中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所, 河南 洛阳 471000
针对光电稳定平台的建模不确定性和未建模不确定性问题, 提出一种基于扰动估计的自适应鲁棒控制算法。该算法将自适应鲁棒控制(ARC)和干扰观测器(DOB)相结合, 并将干扰观测器得到的扰动估计值融合进自适应鲁棒控制算法设计中, 利用自适应鲁棒控制的参数自适应律对其进行自适应补偿, 进一步提高光电稳定平台的稳态精度。仿真结果表明, 所提算法与直接采用传统DOB前馈补偿相比具有超调量小、调节时间短的优点, 并且有效地提高了光电稳定平台的扰动抑制能力。
光电稳定平台 干扰观测器 自适应鲁棒控制 李雅普诺夫函数 photoelectric stabilized platform disturbance observer Adaptive Robust Control (ARC) Lyapunov function
郑州西亚斯学院电子信息工程学院, 郑州 451000
针对共轴多旋翼无人机输入受限和不确定性问题, 提出了一种基于自适应观测器的鲁棒控制方法。首先建立了包含不确定性的共轴十二旋翼无人机位置和姿态数学模型, 在位置回路鲁棒控制律的设计中, 引入辅助观测器来补偿输入受限的影响; 然后在姿态回路鲁棒控制律的设计中, 引入自适应观测器来抑制不确定性的影响, 从而实现共轴多旋翼无人机的全局渐近稳定。仿真结果表明: 提出的鲁棒控制律具有更优的稳定性、准确性和快速性, 位置和姿态的最大跟踪误差分别仅为0.05 m和0.2°, 能够在更短的时间内实现对共轴多旋翼无人机的鲁棒控制。
共轴多旋翼无人机 输入受限 不确定性 自适应观测器 鲁棒控制 coaxial multi-rotor UAV input constraint uncertainty adaptive observer robust control
空军工程大学航空机务士官学校, 河南 信阳 464000
针对固定翼无人机编队飞行过程中的参数摄动和不确定性问题, 设计了一种领导—跟随编队自适应鲁棒控制方法。首先建立了领导—跟随编队模型和无人机运动模型, 并对不连续投影自适应律的性质进行证明; 然后设计内环鲁棒控制律对编队外环控制产生的指令信号进行跟踪, 在鲁棒控制律的设计过程中, 引入参数自适应律对参数摄动进行在线估计, 设计自适应干扰观测器对不确定性进行观测和补偿, 并选取李雅普诺夫函数进行了稳定性分析;最后仿真表明所设计方法能够有效实现无人机编队鲁棒控制。
固定翼无人机 领导—跟随编队 不连续投影自适应律 自适应干扰观测器 编队鲁棒控制 fixed-wing UAV leader-follower formation adaptive law of discontinuous projection adaptive disturbance observer robust control of UAV formation
1 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所航空光学成像与测量重点实验室, 吉林 长春 130033
2 中国科学院大学, 北京 100049
航空光电稳定平台广泛采用快速反射镜进行视轴稳定,航空环境中的各种扰动,尤其是振动会影响快速反射镜的稳定性能。针对传统的抗扰方法[如比例-积分-微分控制器(PID)、干扰观测器(DOB)等]抑制扰动效果不明显的问题,提出一种基于自适应鲁棒控制(ARC)方法的快速反射镜抗扰策略。实验测试发现,引入ARC以后,快速反射镜在振动环境中的稳态均方根误差值相比于PID降低约80%,相比于DOB降低约60%,表明ARC对于提升快速反射镜的抗扰能力和稳定性能具有显著效果,具有较大的工程应用价值。
机器视觉 快速反射镜 扰动 干扰观测器 自适应鲁棒控制
1 南京航空航天大学自动化学院,南京 210016
2 空间物理重点实验室, 北京 100076
针对近空间可变翼高超声速飞行器的非线性系统控制问题, 考虑可变翼对建模的影响、模型参数不确定性和外界未知干扰对跟踪控制性能的影响, 以及虚拟信号多次“微分膨胀”问题, 提出一种基于Back-Stepping的鲁棒自适应动态面控制策略。首先利用插值拟合得到飞行器巡航段的气动参数, 建立精确的纵向模型, 得到飞行器纵向不确定严格反馈块非线性模型。其次根据飞行器的状态变量特性, 将高度和速度分开控制, 利用反步法依次求取控制信号, 并采用RBF神经网络对未知干扰进行逼近, 在线实时更新参数, 实现鲁棒自适应性能。针对虚拟控制信号求导困难和微分膨胀的问题, 加入动态面控制。通过Lyapunov函数等, 证明该方法可以保证系统的半全局稳定有界, 最后通过仿真表明该控制器具有较强的鲁棒性和良好的跟踪性。
高超声速飞行器 鲁棒控制 自适应控制 反步法 RBF神经网络 动态面控制 hypersonic vehicle robust control adaptive control Back-Stepping RBF neural network dynamic surface control
针对非线性静态输出反馈H∞控制设计过程复杂、难以得到全局最优解等问题, 提出了一种新的控制器设计方法。采用平方和（SOS）方法分析多项式非线性系统H∞性能；以系统L2性能指标为目标函数, 用遗传算法优化控制参数。仿真结果表明, 该方法设计的控制器实现了多项式非线性系统L2性能指标最优。
多项式非线性系统 鲁棒控制 SOS法 遗传算法 polynomial nonlinear system robust control sum of squares approach genetic algorithm
惯量耦合、摩擦、电缆柔性、质量不平衡等不确定因素会导致稳定跟踪平台性能的下降，如何对平台各种不确定性扰动进行有效抑制已成为高精度稳定跟踪平台的首要任务之一。以滚转俯仰式红外导引头稳定跟踪平台为研究对象，利用扩张状态观测器对不确定扰动进行测量和分析，并基于鲁棒H∞理论设计了扰动抑制算法。仿真结果表明，该方法与经典频域方法相比能够进一步提高系统对扰动的抑制能力。
稳定跟踪平台 扩张状态观测器 鲁棒控制 扰动抑制 stable tracking platform ESO robust control disturbances rejection
