关键词： 空气涡轮火箭发动机   临界转速   参数整定   自适应控制   遗传算法  

摘要： 空气涡轮火箭发动机(ATR)具有飞行包线宽广,高机动性以及推力和比冲较高等优点,在临近空间飞行器的应用具有广阔的前景。由于转动系统中转子各微段的质心不可能严格处于回转轴上,因此,当转子转动时会出现横向干扰,在某些转速下还会引起系统强烈振动,出现这种情况时的转速就是临界转速。为了提高ATR发动机的使用寿命,就要实现自动识别临界转速并自适应地改变控制器参数,本文对ATR发动机自适应控制方法展开了研究,主要研究内容如下:首先基于ATR发动机的内部流路顺序,建立了ATR发动机各部件的物性模型和燃烧计算模型。所建立的各部件模型包括变几何进气道、压气机、燃气发生器、涡轮、燃烧室和变几何尾喷管。在此基础上,使用容积法建立了ATR发动机的变几何动态模型,并分别对其进行了稳态性能和动态性能的计算。同时,分析了变几何参数和控制器参数对ATR发动机动态性能的影响。针对发动机的空气流路、富燃燃气流路和燃气流路,进行了分析,并对其内部工质的热力学参数计算进行了简化。最后,对简化模型的计算结果与原模型进行了对比分析。研究结果表明,变几何动态模型能够无需迭代即可模拟ATR发动机的动态过程,并且在多变量耦合的情况下,能够快速准确地获得发动机的动态性能。其次,通过将设计参数进行6级划分并进行评价,分析发动机设计参数的影响因素,包括压气机压比、涡轮压比、涡轮入口燃气温度和飞行状态对发动机性能和其他参数的影响。同时,对发动机节流特性、速度特性和高度特性进行了分析。研究发现,在相对换算转速减小的情况下,发动机的共同工作点将向左移动,进而导致压气机压比、空气流量和燃气流量下降,进而迅速降低发动机性能。在飞行马赫数较低时,随着马赫数的增加,发动机推力增大,同时比冲略有下降。而在飞行马赫数较高时,增加马赫数将导致发动机推力下降,但比冲略有增加。最后,利用meshgrid函数创建三维网格,在稳态程序中计算出推力-转速-betac曲面,并根据临界转速推力需求寻找满足推力条件的转速点。采用快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)建立了ATR发动机控制器参数多目标优化方法。该方法可以获一组最优的控制器参数集—Pareto前沿,并采用基于熵权法的TOPSIS法(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)来处理,最终获得当前过渡过程最优的控制器参数。对ATR发动机跨临界转速过程进行仿真,当检测到进入临界转速时,控制器参数自动更换优化好的参数,相比继续沿用之前的控制器参数,实现ATR发动机加速过程更加快速、稳定、准确的控制过程。

关键词： 多智能体系统   航天器姿态控制   预设性能控制   非线性控制  

摘要： 由于航天器自身资源有限,相比于传统的连续或者周期通信带来的沉重的通信负担,事件触发机制能够减少通信频率,节约通信资源。此外,在外太空的复杂环境中,航天器不可避免的会受到外部扰动。因此,如何在外部扰动下设计能够提升系统暂态性能和稳态性能的多航天器姿态跟踪保性能控制策略是本文的研究重点。本文主要研究内容如下:1.针对受到外部扰动的多航天器姿态跟踪控制中连续通信造成的通信资源浪费问题,提出了基于具有性能可调节特性的事件触发观测器的多航天器姿态跟踪控制策略。首先,设计了事件触发观测器用于跟踪领导者航天器的状态,通过引入的性能调节函数调节航天器间的通信次数和系统收敛速度,并保证芝诺异常行为的排除;然后,设计了基于观测器与跟随者航天器之间误差的自适应控制器,使得领导者航天器和跟随者航天器之间的误差达到最终一致有界。并且通过数值仿真说明了事件触发机制中性能调节函数对于系统收敛速度和航天器通信次数的调节作用,验证了控制器的有效性。2.针对外部扰动下观测器和跟随者航天器跟踪耦合误差难以约束的问题,提出了基于耦合误差预设性能的多航天器姿态跟踪控制策略。首先,设计了事件触发观测器用于跟踪领导者航天器的状态,通过引入的性能调节函数调节航天器间的通信次数和系统收敛速度,并保证芝诺异常行为的排除;然后,设计了基于观测器与跟随者航天器之间耦合误差的预设性能控制器,使得该耦合误差量始终保持在预设的性能边界之内,确保了姿态和角速度跟踪误差有界。最后通过数值仿真验证了预设性能控制器的有效性。3.针对外部扰动和参数不确定性下的领导者航天器与跟随者航天器之间姿态和角速度跟踪误差稳态值难以确定的问题,提出了基于单位四元数有限时间观测器和耦合误差预设性能的多航天器姿态跟踪控制策略。首先,通过设计的有限时间观测器实现在有限时间内估计领导者航天器的状态。然后,设计了基于观测器与跟随者航天器之间耦合误差的预设性能控制器。利用姿态观测值的单位四元数性质,将耦合误差稳态值的约束转化为姿态跟踪误差和角速度跟踪误差稳态值的分别约束,实现了姿态和角速度跟踪误差收敛到预设范围,保证了系统的稳态性能。最后通过数值仿真验证理论结果的有效性。图26幅,表4个,参考文献80篇

关键词： 深度强化学习   轨迹跟踪   三轮全向移动机器人   仿人智能控制  

摘要： 三轮全向移动机器人在二维平面属于完整约束系统,能够在狭窄的平面环境灵活移动,非常适合空间条件受限、低速运动的工作场景。三轮全向移动机器人是一个多输入多输出的非线性系统,有很多非线性环节对轨迹跟踪控制的影响,是通过影响电机工作状态体现出来的,如摩擦力变化、负载变化、电源电压变动等会改变电机转速的跟随性能。本文以提高轨迹跟踪过程的稳定性、快速性和准确性为目标,从基于简化“类等效”方法的直流电机动力学模型出发,提出了一种基于仿人智能控制和深度强化学习的三轮全向移动机器人轨迹跟踪控制方法。本文主要完成以下研究工作:（1）建立机器人运动模型。基于一种三轮对称安装的全向移动机器人结构,推导了机器人的运动学模型。使用拉格朗日能量方程推导机器人的动力学模型,再使用简化“类等效”方法推导直流电机动力学模型,并分析各自特点。（2）提出一种基于深度强化学习轨迹跟踪仿人智能控制方法。基于仿人智能控制设计底层控制器,在其中实现感知图式、运动图式以及控制协调。底层控制器根据机器人的位姿误差状态判断所处特征模态,然后经过控制协调层的关系矩阵选取对应的控制模态。基于深度强化学习实现小误差状态下的控制参数调节。通过电机工作特性提取模块和速度矢量误差计算模块得到机器人工作状态S_t,在轨迹跟踪控制过程中学习出策略π,得到所需控制参数_tA,并最终完成轨迹跟踪控制。（3）设计实现了一种基于ROS-Matlab的三轮全向移动机器人运动控制实验平台。该平台以ROS作为通讯核心,将机器人硬件系统、算法模块、仿真计算模块结合;基于三轮全向移动机器人运动学模型,使用GAZEBO模拟机器人运动;基于电机工作状态“类等效”模型,使用Matlab模拟3个电机工作,同时搭建深度强化学习算法模块。该平台可以通过切换话题的方式分别完成实物与仿真实验。利用该平台,将基于本文控制方法设计的控制器与基于模糊控制和基于多模态控制设计的控制器进行仿真和实物实验对比,实验结果验证了本文控制方法的有效性。

关键词： 无线电能传输   参数识别   鲁棒控制  

摘要： 无线电能传输系统在过去的十几年得到了充足的发展,其存在传输距离和负载时变的特征,在不同应用场景下需要设置特定的应对策略。当无线电能传输系统应用在无人机上时,对体积、质量和自由度有更高的要求。因此,如何实现无线电能传输系统的轻量化及强鲁棒性成为了亟需解决的问题。为此,本文将一种无需通信的原边参数检测技术应用到无人机无线电能传输系统中,并在此基础上提出了一种解耦原副边的控制技术,实现了无需通信的恒压/恒流控制,并基于广义状态空间模型设计了H回路成形控制算法。本文的主要工作包括:首先介绍无线电能传输系统的基本拓扑和工作原理,并进一步分析本文选用的S-P型拓扑的特点,通过建立电路模型分析该拓扑的输入输出特性及其空载特性。为后文的工作铺垫基础。然后应用了一种基于原边软起动的参数检测技术,实现了离线的互感检测。并在此基础上实现了在线的负载检测,进一步提出了一种无需通信的恒流/恒压控制技术。进一步根据无人机无线电能传输系统具有负载时变和互感不确定的特点,提出了基于广义状态空间平均模型的H回路成形控制算法。基于广义状态空间方法建立了全阶模型,并通过Hankel奇异值进行合理的降阶,进一步对模型选取了合理的补偿函数,构造出所期望的目标回路传递函数。对系统进行标称互质因式分解,并在此基础上通过黎卡提方程求解H控制器,以使扰动到误差输出的无穷范数最小。进一步通过合理的离散方法将所得的高阶控制器离散化,并基于硬件算力讨论了控制器在实际应用的细节和限制。接着借助有限元仿真软件,对柱面螺旋型、DD型、LDD型三种线圈结构进行分析,并对LDD进行了结构和参数上的优化。最终针对无人机载荷受限的特点,设计了一套外层层叠型DD线圈,兼顾了抗偏移性能的同时有效减少了耦合线圈的体积。最后搭建了针对锂电池参数为（3S,0.5C）的无人机无线电能传输系统实验平台。继而在实验中对所提方法进行了验证,实验结果表明优化设计所得的线圈结构抗偏移能力较强,所采用的原边检测精度足够高。实现了无需通信的恒压/恒流控制,所设计的H回路成形控制具有较好的鲁棒性。

关键词： 微纳机器人   磁滞补偿   自适应控制   模型预测控制   磁场  

摘要： 磁控微纳机器人是一种在在磁场驱动下运动的微纳尺度的机器人,已被证明是可以应用于体内靶向治疗的的工具。由于其具有较好的操控性、生物相容性等的优点,因此在生物医学领域受到了广泛的关注。磁控机器人的位置控制和运动控制是保障其完成操作任务的关键之一,但目前微纳机器人的磁场的驱动控制仍存在一定的问题,主要体现在控制精度受到电磁铁线圈的非线性磁滞特性以及时变特性的影响。因此,本文针对上述问题进行了微纳机器人的磁场校正与控制方法研究,具体内容如下:针对电磁铁线圈磁滞带来的非线性而不利于控制问题,本文提出了一种降维最小二乘支持向量机(LSSVM-DEIM)的方法,开展了预估磁滞量并构建补偿器的研究,实现了通过构建补偿器达到将非线性系统线性化的目的。本文在实验中将最小二乘支持向量机的算子数从3000减少到了 35,并且通过实验验证了这种方法对于预估磁滞量的有效性。针对电磁铁线圈发热带来的模型时变而不利于控制的问题,本文提出了一种自适应模型预测控制器(MPAC),实现了对时变系统的控制,并且给出了自适应模型预测控制器的稳定性证明。本文对比了它与其他控制器(MPC,PID)在不同温度下与不同频率下的控制精度,证明了 MPAC算法对于电磁铁线圈磁场控制的优越性。本文通过对磁控机器人的驱动磁场的建模和参数估计,实现了电磁铁线圈磁场的精准控制。该方法不但可为磁控机器人提供驱动控制方法,还可以扩展到其他电磁铁磁场矫正与驱动控制场景。

关键词： 负荷频率控制   拒绝服务攻击   自适应控制   积分滑模控制   分布式模型预测控制  

摘要： 电力系统负荷频率控制的主要目的是跟踪系统中的负载变化,从而保证频率偏差降到指定范围内,这对电力系统的设计和运行都极为重要。随着现代智能电网规模越来越大,区域之间的联系也变得越来越紧密,并且由于通信网络的开放性,网络攻击会对电力系统的安全构成巨大威胁。以拒绝服务(Denial of Service,DoS)攻击为代表的网络攻击通过干扰传输通道或阻断传输节点,在一段时间内中断正常通信从而降低控制的性能,对人们日常生产生活造成极大的影响。因此针对拒绝服务攻击下的多区域电力系统负荷频率控制,本文做了如下研究:首先,本文对DoS攻击下多区域电力系统存在的问题进行分析,并对多区域负荷频率控制的研究现状进行了阐述与讨论,通过分析确定采用分区域控制方式;接着,阐述了DoS攻击的攻击原理,攻击策略,对电力系统的影响以及如何进行防御,分别对能量受限的DoS攻击的攻击方式以及多区域互联电力系统进行建模;然后,针对互联负荷频率控制系统的控制方法进行了详细研究,其中包括以下两个方面:(1)滑动模态控制(Sliding Mode Control,SMC)是一种特殊类型的变结构控制策略,它能使闭环系统在收到扰动或者不确定性的情况下仍具有预定的性能,因此能够有效的对电力系统进行调控。据此,本文提出了一种基于攻击强度自适应积分滑模控制算法,该算法根据DoS攻击强度的估计值来设计积分滑模增益,滑模增益的自适应特性使电力系统对不确定性扰动和网络攻击更具弹性,从而有效的减轻了外部扰动以及DoS攻击带来的干扰。(2)考虑采用分布式模型预测控制(Distributed Model Predictive Control,DMPC)方法来应对DoS攻击下的多区域电力系统负荷频率控制问题。本文通过修改后的初始可行集引入MPC优化问题来满足控制输入和状态约束。利用μ步正不变集,得到闭环系统的最大允许DoS攻击持续时间。并在理论上表明,在DoS攻击下,从给定集合开始的状态轨迹将在μ步后进入该集合。并通过对MPC参数进行合理设计,证明了分布式模型预测控制下存在DoS攻击的电力系统的指数稳定性。最后,分别对两种控制算法进行仿真,仿真结果显示,所采用的两种控制方法在DoS攻击下的电力系统负荷频率控制中均具有较好的控制效果和较强的鲁棒性。

关键词： 逆变电源   非线性负载   模糊PI控制   神经网络控制  

摘要： 当前工业技术发展迅速,导致设备性能控制的门槛变得越来越高,同时电网与各种用电设备也对交流电电能的质量提出了更高要求,在工业上应用的逆变器与逆变设备也需要进行更新迭代,因此逆变电源控制系统如何能更加数字化,模块化,智能化变得备受关注。非线性负载的广泛应用导致大量谐波出现,对输出电压波形造成严重畸变,最终会影响到用电安全。本论文正是以此为切入点进行研究,将非线性负载逆变电源作为主要研究对象,以智能化原理为主实现复合控制方法,对仿真以及样机实验进行分析,为逆变系统的优化工作提供理论、实验数据依据。 首先,本文引入正弦波脉宽调制技术,利用MATLAB软件为仿真载体搭建单相SPWM逆变电源,构建电路模型,将二极管整流桥作为主要非线性负载来源,对逆变电源带非线性负载的输出电流及电压特性进行分析。 其次,本文结合模糊PI控制与BP神经网络控制的各自优点,采用了智能化的复合控制方法来提高系统的逆变波形质量。一方面模糊PI控制的优势在于可以在扰动或者畸变忽然出现时利用其参数自适应的能力,使其对PI参数迅速进行调整,达到使输出电压稳定的目的。但在工作过程中用到的模糊原理及规则库会对波形的调整产生一定影响,从而使得波形并不能非常准确的调整到位。另一方面BP神经网络控制技术的优势是具有非线性映射特性,可逼近不同类型的非线性变换,并且神经网络学习方式为训练,智能分析数学模型处理的数据取得相应结果。基于此设计复合控制系统,结合模糊PI控制以及BP神经网络控制的优势来对非线性问题以及不确定的控制问题进行深入研究。 最后,基于理论研究与仿真实验,以TMS28069芯片为主搭建实验样机,设计逆变电源系统。用样机实验证明本文提出的复合控制系统确实可以达到对输出电压的质量进行提升的目的。 本文将以MATLAB/Simulink仿真软件为主要研究工具,将模糊PI控制与BP神经网络控制相结合,融合两种智能控制方法的优势,提出复合控制方法,优化输出电压以及电流波形,在仿真软件上分别对模糊PI控制,神经网络控制以及复合控制进行仿真研究,并在样机上进行验证,为复合控制可以有效的使逆变系统输出电压总谐波失真度THD降低提供强有力的佐证,满足针对逆变电源提出的相关设计要求。

关键词： 智能车   横向运动控制   参数辨识   超螺旋滑模算法   鲁棒控制   转角-转矩转换   实车测试  

摘要： 近些年以来,伴随着人工智能、网络基础设施建设等计算机技术的发展,传统汽车行业发生了深刻的变革。汽车正由人工操控的机械产品加速向智能化系统控制的智能产品转变,智能汽车已成为产业技术的制高点。路径跟踪控制是智能车自动驾驶研究领域的核心,是实现汽车智能化的关键环节。目前,大多数路径跟踪控制算法在面对车辆参数不确定、车辆未建模动态及外部扰动时算法鲁棒性较差,且对测试场景多变、测试车速变化范围大等算法适应性较差。本文对车辆关键参数进行辨识从而精确建立车辆模型,提出了二阶超螺旋滑膜算法加前馈控制方法对智能车进行横向运动控制,主要研究工作包括:(1)智能车动力学建模及关键参数辨识。对智能车辆进行动力学建模是进行基于车辆动力学运动控制算法设计的理论基础,而轮胎侧偏刚度是车辆动力学模型的基本参数。基于最小二乘法的关键参数辨识是一种简单便捷、低成本的测试方法,利用方向盘转角脉冲实验数据,通过最小二乘法辨识车辆系统等价二自由度车辆模型传递函数,尽可能多的测量出易测量的车辆参数,将轮胎侧偏刚度等关键参数当成未知参数进行估计。(2)基于EPS助力电机的转角-转矩转换模糊控制。对于运动控制算法输出的方向盘转角值这个关键执行量,基于EPS助力电机进行转角-转矩转换模糊控制。决定EPS系统助力电机目标电流大小的主要因素是车速大小和方向盘转矩大小。但EPS系统不是一个简单的线性系统,各种传感器的精度、路面不平度的干扰等都会对系统产生影响。基于此,采用模糊控制对助力电机进行转角-转矩转换,提高方向盘转角执行量的精度。(3)结合前馈补偿及高阶滑模的运动控制鲁棒控制研究。针对无人驾驶车辆运动控制算法在车辆系统参数不确定,场景变化情况下鲁棒性差,设计一种结合前馈补偿和高阶滑模的运动控制算法,改善无人驾驶车辆运动控制多工况适应性及算法鲁棒性。当无人驾驶车辆运动控制中考虑车辆相对于路径的运动学关系和车辆非线性动力学后,车辆系统的不确定参数及外部扰动增多,利用高阶滑模算法结合前馈补偿可以有效的进行鲁棒性分析和控制。通过设计合适的滑模面和高效的趋近律,可以迫使系统按照预设的“滑模面”状态轨迹运动,且一旦系统到达滑模面状态则不易受系统参数变化及扰动影响。(4)联合仿真及实车验证。首先,基于Carsim和Matlab/Simulink软件对结合参数辨识的高阶滑模运动控制算法进行联合仿真,通过在Carsim中设计车辆及环境模型,Matlab/Simulink中设计控制算法模型的方式对控制算法测试效果,根据测试数据进一步优化算法参数;然后,对车辆运动控制算法进行C++代码转化编写,导入百度APOLLO与LGSVL联合仿真器,采用APOLLO软件框架及LGSVL车辆及环境流模型验证控制代码的有效性;最后,对车辆运动控制算法进行实车平台验证,采集实车数据,高效完成车辆运动控制算法开发全过程。

关键词： 自适应控制   容错控制   量测故障   执行器死区   传感器不确定性  

摘要： 随着现代科技的创新发展,工程系统设备的复杂性和精密度不断提升,人们对与生产生活相关的设备提出了更高或者更精准的要求,同时系统复杂性的提高意味着系统的稳定性更容易受自身参数变化的影响。因而自适应容错控制作为基于自适应控制器的设计实现容错目标的研究方向,它有良好的容错效果以及对于系统不确定性的适应能力,逐渐引起了学者的广泛关注。 现有的自适应容错控制研究的成果大部分聚焦在执行器输入端故障以及内部结构性干扰故障的容错控制研究,控制方式主要通过补偿和冗余执行器切换来实现,但是对系统传感器故障的容错控制研究较少,且对执行器和传感器同时故障系统的研究寥寥无几。鉴于上述研究现状,本文采用基于静态增益观测器的控制器设计方法和基于动态增益的自适应控制器设计方法,对具有传感器测量故障、执行器死区和传感器不确定性的非线性系统进行控制,逐步实现了执行器故障和传感器故障下的系统镇定。本文所提控制策略的有效性均通过理论分析、稳定性证明和仿真算例验证这一模式给出。综合上述,本文的主要内容可做以下概括: 1)非线性系统出现的某类传感器量测故障,在考虑所有状态反馈传感器的灵敏度在已知容许范围中,设计了基于静态增益控制方法的全状态反馈控制器。为了减少通信负担,系统输入信号进行了量化处理。为了分析得到的不连续系统,采用了非光滑分析技术,包括菲利波夫解和微分包含。保证系统能够实现全局镇定。 2)针对边界已知的加性和乘性传感器不确定性故障非线性时滞系统,采用了一种基于动态高增益的自适应控制策略以及未知量观测的不确定性输出补偿处理方式,其次,采用Lyapunov-Krasovskii泛函方法可以证明整个闭环系统的状态保持在零的一个小邻域内,从而达到闭环系统全局镇定的目的。 3)针对执行器死区状态未知以及传感器不确定性故障非线性时滞系统,通过引入坐标变换来描绘执行器死区特性,抵消未知执行器死区输入的影响。此外,创新性地引入动态增益来设计自适应容错控制器,以压制传感器和执行器同时发生故障时对系统产生的冲击使系统保持全局镇定而达到容错的目的。 本论文得到了安徽省杰青“高效新能源功率变换及优化运行”(编号:2108085J24)的支持。

关键词： 四旋翼飞行器   滑模控制   自抗扰控制   自适应控制   扩张状态观测器  

摘要： 四旋翼飞行器具有定点悬停、垂直起降等功能,受到了国内外很多研究人员的关注,因该系统具有多输入和多输出的特点,加上四旋翼飞行器加工精度、重心分布等问题给稳定分析带来了很多挑战。在编队飞行过程中,由于模型不确定、强风干扰等问题给控制器的设计带来很多困难,为了解决这一问题,设计了不同的控制算法,并对不同算法仿真和实测。本文的主要研究内容如下:1、针对四旋翼飞行器的动力学模型,搭建仿真平台还原四旋翼飞行器的基本模型,推导出四元数和姿态角的关系,实现机体坐标系和地球坐标系的转换,根据电机转速得到与拉力扭力的关系,利用牛顿欧拉角表示出四旋翼的动态方程,得到电机转速与位置和姿态的关系。2、根据四旋翼动态方面在位置环和角度环中设计出PID、滑模、自抗扰、滑模自抗扰、自适应滑模抗扰控制器,并且通过Lyapunov函数证明了控制器的稳定性。利用蚁群算法搜索出复杂地形中最优路径,设计编队观测器,实现对x,y,z和偏航角的闭环控制。3、在MATLAB/Simulink中实现四旋翼飞行系统的搭建,加入相同的扰动,输入相同的参考轨迹,实现定点悬停和盘旋。记录相关轨迹变化曲线,计算出误差和波动大小,并分析算法的优劣,利用自适应滑模抗扰算法完成复杂地形的编队飞行。4、在实测平台中完成控制算法的测试,采用仿真所用的控制参数,并根据实际情况微调大小,完成飞行实测数据的采集,并与仿真数据对比,验证了自适应滑模抗扰控制算法的可行性,证明了自适应抗扰控制算法能够应对不同的负载及扰动,该算法能够在复杂环境中正常飞行。仿真和实验结果表明自适应滑模抗扰控制算法能够很好地实现编队控制,并能准确地跟踪目标曲线。