针对导弹纵向通道存在干扰影响的问题，设计了一种复合控制方案。首先，选取超螺旋干扰观测器估计未知干扰，并设计积分滑模控制器补偿输入干扰产生的影响;其次，基于微分对策理论，结合自适应动态规划算法，设计单评价神经网络在线求解自适应最优控制器来抑制非匹配干扰,利用Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统的稳定性和评价网络权值的收敛性;最后，对导弹纵向动力学进行建模仿真，验证了所提复合控制策略的有效性。
积分滑模控制 微分对策 自适应动态规划 超螺旋干扰观测器 integral sliding mode control differential game adaptive dynamic programming super-twisting disturbance observer
针对系统负载和外部力矩干扰的复合干扰影响下的移动机器人路径跟踪控制精度降低的问题,提出一种基于干扰观测器的移动机器人路径跟踪串级控制策略。在运动学跟踪层面,基于反步法思想,在角度误差中引入位置误差,设计全局收敛的速度控制律; 在动力学跟踪层面,设计非线性滑模力矩控制器对规划速度进行跟随,同时采用超螺旋干扰观测器对复合干扰进行观测,并将干扰观测值引入力矩控制器,减小复合干扰对跟踪精度的影响。仿真结果表明,提出的方法具有良好的路径跟踪性能和抗干扰能力。
路径跟踪 移动机器人 反步法 超螺旋干扰观测器 非线性滑模控制 path following mobile robot backstepping method super-twisting disturbance observer nonlinear sliding mode control
南京航空航天大学自动化学院先进飞行器导航、控制与健康管理工业和信息化部重点实验室, 南京 211100
针对小型固定翼无人机在未知环境下, 面对墙壁等连续型障碍物不能快速实时防撞的问题, 提出了一种结合多幂次滑模趋近律和超螺旋观测器设计的无人机避障控制方法。首先通过空间位置关系和无人机运动学方程建立无人机避障系统数学模型, 进而利用多幂次滑模趋近律快速收敛的特性设计了无人机避障制导律; 同时考虑到传感器误差和系统建模等造成的不确定性, 引入了超螺旋干扰观测器加以补偿, 并对系统的收敛性加以证明。仿真结果表明, 所提出的避障控制策略能够使无人机快速避开连续障碍, 同时对传感器扰动有较强的鲁棒性。
固定翼无人机 实时避障 制导律 多幂次滑模趋近律 超螺旋干扰观测器 fixed-wing MAV reactive obstacle avoidance guidance law multi-power reaching law of sliding mode control super-twisting disturbance observer
