非合作式自主交会对接的自适应鲁棒控制

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鲁棒性控制理论在飞行器自主飞行中的应用

鲁棒性控制理论在飞行器自主飞行中的应用鲁棒控制理论是在飞行器自主飞行领域中被广泛应用的一种控制理论。

鲁棒控制理论是一种能够使系统在面对不确定性和干扰时仍然保持稳定性与可控性的控制方法，具有很好的适应性和鲁棒性。

在飞行器自主飞行领域，鲁棒控制理论可以有效地提高自主决策能力和实现智能化飞行。

一、飞行器控制的难点在飞行器自主飞行中，控制是一个非常重要的环节。

然而，由于飞行器本身的不确定性、环境的不可预知性和意外干扰等因素，使得飞行器控制面临着诸多难点。

一方面，飞行器本身具有很高的复杂度，其动力学方程包含了非线性、时变、多变量等元素，制约了传统控制方法的应用。

另一方面，外部环境变化的复杂性和干扰的不可预知性也使得控制面临更多的挑战。

因此，在传统控制方法的基础上，鲁棒控制理论逐渐成为应对这些挑战的新方法。

二、鲁棒控制理论的特点鲁棒控制理论是一种针对飞行器控制中的不确定性和干扰的控制方法，适用于解决传统控制方法很难解决的问题。

其特点有：1. 适应性强：由于鲁棒控制是基于模型不确定性的控制理论，因此它可以很好地适应环境的变化和控制系统的变化。

2. 抗干扰性强：鲁棒控制可以抵抗大部分外部环境因素和干扰因素的影响，确保控制系统的有效性。

3. 控制性能好：鲁棒控制可以在保证系统控制稳定的前提下，最大化控制系统的性能和控制输出的精度。

三、鲁棒控制理论在飞行器自主飞行中的应用在飞行器自主飞行中，鲁棒控制理论逐渐成为一种像传统控制理论一样被广泛应用的控制方法。

它具有很好的适应性和鲁棒性，可以保证飞行器在变化的环境下保持优良的控制性并实现高效、精准的自主飞行。

具体来说，鲁棒控制理论在以下方面得到了广泛应用：1. 飞行器导航控制：在飞行器自主飞行中，导航控制是一个非常重要的环节。

鲁棒控制可以很好地应用于飞行器的导航控制中，提高导航控制的精度、安全性和响应速度。

2. 飞行器降落控制：飞行器降落控制是飞行器的重要控制环节，关系到飞行器的安全降落。

航天器姿态机动的鲁棒自适应控制器设计

Ｇ＝ｄｉａｇ（０．０１，０．００１，０．０１，０．１，０．１，０．１）控制参数取为
ｆｉｔ＝０．２，ｋ＝０．３，ｅ＝０．５
采用式（３０）、（３４）的鲁棒自适应控制器进行仿
真试验，仿真结果如图１—５所示。指令四元数ｑ。
：矧三７—匡—三—三Ｉ三磊刍ｌ
鼍０‘２卜——１矿——矗Ｆ——高——盎
００．４ｒ————————，————————，————————，——————］
渐近稳定的。
Ⅱ＝一｛石ｌ—ｋｘ２一Ｉ＂０
（２９）
０’＝Ｇ—ｙｒｘｉ
（３０）
式中：ｋ为正常数；Ｇ，∈。劈妯为任意正定对角阵。
证明对式（２１）进行增广，得到系统的Ｌｙａ．
ｐｕｎｏｖ函数为
ｙ＝丢并：髫。＋丢（１一‰）２＋寻石；豇：＋寻舀７ｃ０
（３１）
对式（３１）求导，然后将式（２４）、（２７）与（２８）代
宇航学报
第２９卷
叫。＝巴ｊ３＿ｉｉＩ＿．］
口一＝丢且（ｇ。）甜
（３）
虽ｃｇ，，＝【ｇ。＿＋ｑｇｒ。厶】
ｃ４，
式中：，３表示３×３单位矩阵。
式（３）、（４）中，ｑ。垒｛ｑ。，ｑ｝∈．９５Ｘ劈表示Ｂ
相对于１１的单位四元数，且有
ｑｒｑ＋ｑ：＝１
（５）
指令姿态四元数ｑ。垒｛ｑ棚，ｑ。｝∈历×．穷满足
如下约束
器惯量参数目的估计值。
由于航天器惯量参数为未知的常量，因此有
矿＝一百１８｜Ｉ髫ｌ｜ｌ２一ｋｌｌ茗：ＩＩ２一ｅＩＩ茹２ＩＩ２＋茗；ｄ（３５）
下式成立
粕≤刨别１２＋半（３６）
０＝一０
（２８）
定理１对于存在未知惯量矩阵和外干扰力矩
的航天器姿态机动系统（１）、（１１），如果采用自适应

模型参考鲁棒控制及其应用研究

模型参考鲁棒控制及其应用研究模型参考鲁棒控制及其应用研究摘要：本文旨在探讨模型参考鲁棒控制（Model Reference Robust Control，MRRC）以及其应用的研究现状和发展趋势。

本文首先介绍了MRRC的基本概念、原理和特点，分析了其与传统控制方法的区别和优势。

其次，本文阐述了MRRC在控制系统中的应用及其实现方法，包括了多种控制结构和优化算法，并重点介绍了MRRC在航空、电力等领域中的应用和研究进展。

最后，本文提出了MRRC在未来的发展方向和应用前景，并指出其在工业控制、自动化领域中的应用前景十分广阔。

关键词：模型参考鲁棒控制，控制系统，优化算法，航空，电力。

1. 引言随着计算机控制技术和电子技术的发展，控制科学成为了一个独立的学科，各种新的控制方法和算法得到了广泛的研究和应用。

模型参考鲁棒控制（Model Reference Robust Control，MRRC）是其中一种重要的控制方法，以其精确的控制效果和对于各种不确定性因素的鲁棒性，被广泛应用于机械、航空、电力等领域。

2. MRRC的基本概念和原理MRRC是一种模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）的变体，其基本思想是将一个受控系统建模为一个参考模型和控制模型两部分，通过不断调整控制模型的参数，使其输出与参考模型的输出相同，从而实现对系统的控制。

MRRC可以有效地处理各种不确定性因素，包括模型不准确、外部扰动、不确定性、干扰等因素，提高了控制系统的稳定性和精度。

3. MRRC在控制系统中的应用在控制系统中，MRRC主要应用于非线性、多变量、时变等问题，可以有效地处理各种不确定性因素，提高系统的控制性能。

MRRC的具体实现方式包括传统的PID控制、模型预测控制（MPC）、自适应控制、鲁棒控制等多种结构和方法。

在航空、电力等领域中，MRRC可以有效地控制倾斜旋翼飞行器、非线性电力系统等复杂系统，具有广阔的应用前景。

鲁棒控制理论在飞行器控制系统中的应用研究

鲁棒控制理论在飞行器控制系统中的应用研究鲁棒控制理论是一种强大的控制理论，它可以帮助我们设计出对于不确定性和不稳定性有很高鲁棒性的控制系统。

这对于飞行器控制系统来说是至关重要的，因为它们必须在高度不稳定的环境中保持飞行安全。

在本文中，我们将探讨鲁棒控制理论在飞行器控制系统中的应用研究，并讨论其优缺点以及未来的发展趋势。

1. 鲁棒控制理论简介鲁棒控制理论是一种可以处理控制系统中的不确定因素和变化因素的理论，该理论的目的是使系统能够稳定地控制目标系统，即使在存在不稳定性或不确定性因素的情况下也能保证控制系统的稳定性和性能。

在鲁棒控制理论中，主要思想是通过增强系统的稳定性和鲁棒性，来增强系统的性能。

为了达到这个目标，鲁棒控制理论着重关注两个方面，即控制器的设计和控制系统的建模。

在控制器的设计中，方法包括适应性控制、鲁棒控制和非线性控制等。

在控制系统的建模方面，方法包括基于物理模型或数据驱动的建模。

2. 飞行器控制系统的挑战在控制飞行器的复杂系统中，快速而稳定地响应和控制是至关重要的。

不幸的是，飞行器面临的环境因素包括空气湍流、大气扰动、姿态变化等，使得系统变得不稳定。

此外，这些因素还会使系统变得复杂而难以建模。

由此可见，飞行器控制系统面临着很多挑战。

为了克服这些挑战，鲁棒控制理论在飞行器控制系统中得到了广泛应用。

3. 鲁棒控制理论在飞行器控制系统中的应用在飞行器控制系统中，鲁棒控制理论被广泛应用于姿态控制和高度控制等方面。

例如，利用鲁棒控制理论，可以实现对于飞行器的姿态变化、质量分布变化和外部干扰的鲁棒控制，从而确保飞行器能够保持稳定飞行。

此外，鲁棒控制理论还可以用于飞行器的自适应控制。

该方法允许控制器在控制过程中进行实时调整，以适应系统对于环境和其他不确定因素的变化。

这样一来，系统能够不断地调整自己，以保证在不断变化的环境中保持稳定，并且同时确保系统的最佳性能。

4. 鲁棒控制理论的优缺点鲁棒控制理论在飞行器控制系统中有很多优点。

自动化控制系统中的自适应与鲁棒性研究

自动化控制系统中的自适应与鲁棒性研究自动化控制系统在现代工业中扮演着重要角色，它们能够实现对生产过程的监控和控制，提高效率和质量。

然而，由于外界环境的不确定性以及内部参数变化等因素的存在，控制系统的性能往往会受到影响。

因此，为了提高自动化控制系统的性能和稳定性，人们开始研究自适应控制和鲁棒控制技术。

自适应控制是指控制系统能够根据实际环境和参数变化自动调整其参数或结构，以确保系统能够适应不断变化的工作条件。

自适应控制技术的核心思想是利用多种算法和模型来对系统进行建模和识别，从而实现对系统动态特性的准确掌握。

通过实时地更新模型参数，自适应控制系统可以根据实际工况来调整控制策略，从而保持系统性能的稳定。

鲁棒控制技术则是指控制系统能够在存在参数不确定性或外界扰动等问题的情况下依然保持性能的稳定和鲁棒性。

鲁棒控制技术通过设计合适的控制算法和结构来抵抗不确定性的影响，确保系统的性能在一定范围内变化不大。

与自适应控制不同的是，鲁棒控制系统通常对系统的建模和识别要求较低，更注重对不确定性的处理。

自适应控制和鲁棒控制技术在自动化控制系统中常常结合应用，以提高系统的性能和稳定性。

通过自适应控制的能力，系统可以针对不确定性和参数变化进行实时调整，从而提高控制效果。

同时，鲁棒控制技术可以确保系统在面对不确定性时依然保持稳定，不会发生不可预测的失控情况。

在实际应用中，自适应控制和鲁棒控制技术通常需要根据具体的系统和工况进行调优和优化。

例如，针对某些特定的系统，在设计自适应控制算法时需要考虑参数收敛速度和抗噪声能力；而对于某些存在较大不确定性的系统，则需要使用更加鲁棒的控制策略来抵抗外界扰动。

总之，自适应控制和鲁棒控制是自动化控制系统中重要的研究课题。

它们通过不同的思路和方法来提高系统的性能和稳定性，为工业生产和控制提供了有效的解决方案。

随着科学技术的不断发展，相信自适应控制和鲁棒控制技术在自动化领域中会得到更加广泛的应用和深入的研究。

控制系统中的自适应性与鲁棒性研究

控制系统中的自适应性与鲁棒性研究自适应性和鲁棒性是现代控制系统中关键的研究方向之一。

在现实世界中，控制系统必须能够应对各种不确定性和变化，以便准确、稳定地实现所需的控制目标。

因此，研究控制系统自适应性和鲁棒性对于提高控制系统的性能和稳定性至关重要。

自适应控制是指控制系统能够根据系统的动态变化和外部环境的改变自动调整控制策略和参数。

自适应控制算法可以通过对系统状态和输入的实时测量，实时计算并调整控制器的参数，从而适应各种工况条件下的控制要求。

自适应控制算法的核心是参数估计和参数调整。

参数估计一般是通过观测系统输出和输入之间的关系，从而推测出系统的动态特性和参数。

参数调整则是根据估计的参数和控制误差，通过合适的算法和规则来更新控制器的参数，以实现控制目标。

自适应控制算法有许多不同的方法和技术，包括模型参考自适应控制、模型预测控制和基于神经网络的自适应控制等。

这些方法都基于控制系统的数学模型和统计特性，利用现代控制理论和工程技术，通过计算和优化来实现自适应性。

其中，模型参考自适应控制是一种常用的方法，它依赖于一个参考模型来描述控制器应该达到的性能指标，通过比较实际输出与参考模型输出之间的误差，调整控制器参数以减小误差。

另一方面，鲁棒性控制是指控制系统能够抵御各种干扰和不确定性的能力。

鲁棒控制算法可以使控制系统对参数变化、外部扰动或测量误差具有较强的稳定性和鲁棒性。

鲁棒控制通常采用针对不确定性的设计方法，如H∞控制、μ合成控制和滑模控制等。

这些方法通过对系统模型的鲁棒稳定性和性能进行优化，设计出能够抵御各种不确定性和干扰的控制器。

与自适应控制不同，鲁棒控制是一种基于系统模型的设计方法。

它通常通过数学分析和优化方法，充分考虑参数变化和外部干扰对系统稳定性和性能的影响，并通过合适的控制策略和调整参数来提高系统的鲁棒性。

自适应性和鲁棒性在实际控制系统中都具有重要意义。

自适应控制能够使系统在面对各种变化和不确定性的情况下保持稳定性和性能。

鲁棒控制技术在航天科技中的应用

鲁棒控制技术在航天科技中的应用1.引言航天技术作为现代科技的代表，涉及领域极为广泛且技术含量高，而鲁棒控制技术作为航天控制领域的一项重要技术，其应用也越来越广泛，这篇文章的目的就是探究鲁棒控制技术在航天科技中的应用。

2.鲁棒控制技术概述鲁棒控制技术是一种能够从控制系统中各种意外情况的影响中保持或恢复系统控制能力的方法。

该技术主要基于不确定性模型处理方法，可以应对各种外界干扰、不确定性及内部可变性对控制系统造成的影响，确保系统稳定性及鲁棒性。

3.航天控制领域的鲁棒控制技术应用航天控制系统依赖于高精度、高可靠性的控制器、传感器及执行器以实现飞行任务，而在应对复杂的环境及飞行任务时，鲁棒控制技术则得到了广泛的应用。

3.1 姿态控制领域空间运行器在飞行过程中需要保持稳定的姿态，并维持对地的朝向，这就要求控制系统具有非常强的鲁棒性能。

在姿态控制领域中，经典的PID控制器往往难以应对复杂的动态特性，特别是控制系统降落过程中出现的不确定性和干扰。

因此，鲁棒控制技术在这方面具有更好的控制性能和应用价值。

3.2 导航控制领域天体探测器和星载导航系统需要在高度的不确定性环境下执行导航任务。

因此，鲁棒控制技术被广泛应用于导航和指向控制领域，包括利用鲁棒控制技术应对星载导航系统中可能出现的时变参数和干扰问题，保证导航控制系统的稳定。

3.3 空间机器人技术空间机器人技术是实现多任务航天目标的理想工具，在执行任务时，必须具有较强的鲁棒控制能力以处理各种不确定因素，如计算误差、传感器噪声和不确定机械特性等。

因此，鲁棒控制技术在该领域也被广泛应用。

4.鲁棒控制技术在航天科技中的优势在航天科技中，作为控制系统的实现方式，鲁棒控制技术具有以下几个方面的优势：4.1 在对各种干扰和不确定性情况下，依然可以保持控制精度和系统鲁棒性。

4.2 鲁棒控制技术能够控制系统变异性，以应对控制系统的动态变化，因此更加适应航天飞行任务的复杂性和多目标特性。

高速开关阀控气动位置伺服系统的自适应鲁棒控制

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｓｔａｎｄａｒｄｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎｍａｐｐｉｎｇ — ｂａｓｅｄａｄａｐｔｉｖｅｒｏｂｕｓｔｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｔｏａｃｈｉｅｖｅｈｉｇｈ－ａｃｃｕｒａｃｙｍｏｉｔｏｎｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ
Ｓｗｉｔｃｈｉｎｇｏｎ／ｏｆＳｏｌｅｎｏｉｄＶａｌｖｅｓ
ＭＥＮＧＤｅｙｕａｎ・ＴＡＯＧｕｏｌｉａｎｇＬＩＡｉｍｉｎＬＩＷｅｉ
（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＭｅｃｈａｔｒｏｎｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＣｈｉｎａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＭｉｎｉｎｇ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｘｕｚｈｏｕ２２１１１６；２．ＳｔａｔｅＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＦｌｕｉｄＰｏｗｅｒＴａｎｒｓｍｉｓｓｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ，ＺｈｅｊｉｉａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｙｔ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ３１００２７）
摘要：针对高速开关阀控气动位置伺服系统所具有的模型参数不确定性、不确定非线性以及外干扰，为实现气缸的高精度运动轨迹跟踪控制，设计了基于标准投影映射的自适应鲁棒控制器。该控制器通过在线最ｄｘ－乘参数估计来减小模型中参数不确定性，利用基于反步法设计的非线性鲁棒控制来抑制参数估计误差、不确定非线性以及外干扰的影响，从而保证一定的瞬态性能和高的气缸运动轨迹控制精度。由于运用了标准投影映射以保证在线参数估计有界，控制器的两个部分可以独立进行设计。试验表明，所设计的控制器能获得良好的轨迹跟踪控制性能，对干扰具有较强的性能鲁棒性，系统跟踪幅值为０．０９ｍ，

非线性系统的鲁棒自适应控制

非线性系统的鲁棒自适应控制非线性系统的控制一直是自动控制领域的一个重要研究方向。

由于非线性系统具有复杂的动态特性和参数变化的不确定性，传统的线性控制方法在面对非线性系统时往往无法取得满意的控制效果。

因此，研究非线性系统的鲁棒自适应控制方法具有重要的意义。

1. 非线性系统的特点非线性系统广泛存在于工程实践中，如机械系统、电力系统、化工系统等。

与线性系统相比，非线性系统具有以下特点：1.1 非线性函数关系非线性系统的状态方程和输出方程往往包含非线性函数关系，例如指数函数、对数函数、幂函数等。

这导致非线性系统的动态特性十分复杂，使得控制设计变得困难。

1.2 参数不确定性非线性系统的参数受到多种因素的影响，例如环境条件、工作状态等因素的变化。

这使得系统的参数具有不确定性，给控制设计带来了挑战。

1.3 多模态行为非线性系统的输出往往呈现出多模态行为，即同一输入条件下系统的输出可能具有多个不同的稳定状态。

这种多模态行为增加了控制的难度，需要研究设计能够适应不同工作模式的控制策略。

2. 鲁棒自适应控制的基本原理鲁棒自适应控制是一种能够应对非线性系统不确定性的控制方法。

其基本原理是通过自适应控制器对系统进行在线参数估计和补偿，从而提高控制系统的鲁棒性和适应性。

2.1 参数估计与补偿鲁棒自适应控制通过对系统的参数进行在线估计，并根据估计结果对系统进行参数补偿。

常用的参数估计方法包括最小二乘法、最小均方误差法等。

通过不断更新参数估计值，控制系统能够实时适应非线性系统动态特性的变化。

2.2 鲁棒性设计鲁棒自适应控制中的控制器设计需要考虑非线性系统的不确定性和干扰。

常用的鲁棒控制设计方法包括H∞控制、滑模控制等。

这些控制方法能够有效地抑制非线性系统的不确定性，提高系统的稳定性和鲁棒性。

3. 鲁棒自适应控制的应用鲁棒自适应控制在工程实践中已经得到广泛应用。

以下为几个典型的应用场景：3.1 机械系统控制鲁棒自适应控制可应用于机械系统的位置控制、轨迹跟踪等问题。

航天器姿态机动的自适应鲁棒控制及主动振动抑制

摘要：针对航天器在进行姿态机动时挠性附件的主动振动控制问题，提出一种基于自适应鲁棒方法和圩理论
相结合的控制方案。为有效地进行振动抑制，主动振动控制器采用日状态反馈理论，并且设计时充分考虑由于忽略挠性附件模型高阶模态所带来的结构不确定性，保证振动的快速衰减和方法的鲁棒性。同时，采用自适应鲁棒方法设计姿态控制器，有效地降低干扰和转动惯量不确定性对系统性能的影响，并采用Ｌｙａｐｕｎｏｖ方法分析系统的稳定性。最后，数字仿真结果说明，所提的方法是合理和有效的。
关键词：挠性航天器；姿态机动；自适应鲁棒；振动控制中图分类号：Ｖ４４８．２文献标识码：Ａ
Ａｄａｐｔｉｖｅｒｏｂｕｓｔａｔｔｉｔｕｄｅｍａｎｅｕｖｅｒｃｏｎｔｒｏｌｏｆａｌｅｆｘｉｂｌｅｓｐａｃｅｃｒａｆｔｗｉｔｈａｃｔｉｖｅｖｉｂｒａｔｉｏｎｓｕｐｐｒｅｓｓｉｏｎ
振第３２卷第１２期动与冲击
Ｊ０ＵＲＮＡＬＯＦＶＩＢＲＡＴＩＯＮＡＮＤＳＨＯＣＫ
航天器姿态机动的自适应鲁棒控制及主动振动抑制
袁国平，史小平，李隆
（哈尔滨工业大学航天学院控制与仿真中心，哈尔滨１５０００１）
ＹＵＡＮＧｕｏ－ｐｉｎｇ，ＳＨＩＸｉａｏ－ｐｉｎｇ，ＬＩＬｏｎｇ
（ＣｏｎｔｒｏｌａｎｄＳｉｍｕｌａｔｉｏｎＣｅｎｔｅｒ，ＨａｒｂｉｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｈａｒｂｉｎ１５０００１，Ｃｈｉｎａ）

卫星姿态容错控制系统的鲁棒自适应逆最优控制

棒稳定的自适应逆最优控制器并给出了详细的证明。最后进行了数学仿真，仿真结果表明
文中设计的容错控制方法合理有效。关键词逆最优积分反推鲁棒容错控制自适应控制卫星姿态控制
１引言
在轨卫星长时间工作在真空、失重、高低温和强辐射的环境下，虽然任务多样化和复杂程度的
维普资讯
２００８年４月
中国空间科学技术
ＣＨＩＥＳＥＮＳＰＡＣＥＣＩＳＥＮＣＥＡＮＤＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ
第
２期
卫星姿态容错控制系统的鲁棒自适应逆最优控制
陈雪芹耿云海王峰张迎春
日益增加使得对于卫星控制系统可靠性和精度的要求越来越高，但是受质量和成本的限制，出现的故障并不能完全依靠硬件冗余解决。因此，如何最大限度利用解析冗余来保证卫星在轨运行的可靠
性，一直是国内外专家致力于解决的问题。容错控制能够自主地适应系统故障，维持系统稳定，并
适应控制中，通过求解ＨＪＢ方程求得ＡＣＦ而带来的庞大计算量问题Ｌ。Ｌ５］
９３国家安全重大基础研究（１１０）６７５３２１、８３国家高技术支持（０２２０ＡＡ７５２）１０１资助项目
收稿日期：２０ —３１，收修改稿日期：２０ —５１０７０—４０７０—４

相对论束流聚焦鲁棒自适应控制策略优化

相对论束流聚焦鲁棒自适应控制策略优化为了更好地研究相对论束流聚焦鲁棒自适应控制策略的优化方法，本文将介绍该策略的基本原理和现有的优化方法，以及可能的改进和发展方向。

一、相对论束流聚焦鲁棒自适应控制策略概述相对论束流聚焦是一种基于相对论物理理论的控制方法，用于在运动相对论束流中实现束流的聚焦。

鲁棒自适应控制则是一种能够适应系统变化和外部扰动的控制策略。

相对论束流聚焦鲁棒自适应控制策略的目标是提高束流的聚束效果，并使束流尽可能稳定。

二、相对论束流聚焦鲁棒自适应控制策略的基本原理相对论束流聚焦鲁棒自适应控制策略基于相对论束流的特性和控制系统的特点，通过实时监测束流的状态和环境参数，采取相应的控制策略来调节束流的聚焦效果。

该策略主要包括以下几个关键步骤：1. 状态和环境参数的测量：通过各种传感器和仪器对束流的状态和环境参数进行实时测量，并将数据传输给控制系统。

2. 控制策略的选择：根据实时测量的数据和事先设定的控制策略，选择合适的控制方法来调节束流的聚焦效果。

3. 控制信号的生成：根据选定的控制策略，将测量数据转化为相应的控制信号，输出给束流聚焦系统。

4. 控制效果的评估：通过实时监测束流的聚焦效果，对控制策略的有效性和鲁棒性进行评估，以便调整控制参数和优化控制策略。

三、相对论束流聚焦鲁棒自适应控制策略的优化方法目前，针对相对论束流聚焦鲁棒自适应控制策略的优化方法主要包括以下几个方面：1. 优化控制策略的设计：通过数学建模和优化算法，设计出更加有效和鲁棒的控制策略，从而提高束流的聚焦效果和稳定性。

2. 调节控制参数：通过对控制参数的调节和优化，使得束流聚焦系统在不同工况下都能够获得较好的控制效果。

3. 引入自适应算法：结合自适应控制理论，使用自适应算法和算法参数的在线调整，提高系统对不确定性和扰动的鲁棒性。

4. 多目标优化策略：考虑到相对论束流聚焦系统可能存在多个性能指标的需求，采用多目标优化策略，优化不同指标之间的权衡关系。

交会对接技术获国家专利

交会对接技术获国家专利
佚名
【期刊名称】《太空探索》
【年(卷),期】2012(000)001
【摘要】2011年11月22日，国家知识产权局局长田力普在上海向圆满完成我
国首次空间交会对接任务的上海航天技术研究院各研制单位颁发了15项专利证书。

【总页数】1页(P4-4)
【正文语种】中文
【中图分类】V526
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4.神舟八号和天宫一号交会对接技术获15项中国专利 [J],
5.天宫一号和神舟八号交会对接技术获15项国家专利 [J],
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航天器椭圆轨道自主交会的鲁棒参数化设计

航天器椭圆轨道自主交会的鲁棒参数化设计顾大可;段广仁【摘要】提出了一种在缺少绝对轨道信息时航天器椭圆轨道自主交会的鲁棒参数化设计方法.利用带有时变参数的Lawden方程描述椭圆轨道下追踪航天器与目标航天器的相对运动关系.在假设时变参数无法获得的情况下,将方程中的时变参数单独归类建立椭圆交会的不确定模型,然后基于鲁棒参数化方法,采用特征结构配置和模型参考跟踪理论设计航天器椭圆轨道自主交会的鲁棒控制律.本文所设计的鲁棒控制律是一个不随时变参数变化的定常反馈控制律,结构简单,便于工程实现.仿真结果表明,在只有相对运动信息的情况下,所设计的控制律能够实现椭圆轨道下航天器的自主交会.【期刊名称】《哈尔滨工业大学学报》【年(卷),期】2011(043)001【总页数】6页(P1-6)【关键词】空间自主交会;鲁棒参数化方法;特征结构配置;模型参考跟踪;控制器优化【作者】顾大可;段广仁【作者单位】哈尔滨工业大学,控制理论与制导技术研究中心,150001,哈尔滨;哈尔滨工业大学,控制理论与制导技术研究中心,150001,哈尔滨【正文语种】中文【中图分类】V448.2自主交会技术是众多空间任务中的一项关键技术.例如大型航天器的装配任务，空间站的航天员接送、物资补给、设备更新和维护，航天器的在轨燃料加注、救援、修复和回收任务，废弃航天器的轨道清理任务，月球探测和行星探测的取样返回任务，以及一些空间攻防任务.在这些任务中，自主交会都是关系成败的一项关键技术.因此，航天器的自主交会对接成为现今各国研究的热点.早期的交会对接控制多是基于C-W方程设计控制律.最成熟的方法是R-bar、V-bar、二脉冲和多脉冲制导法［1-3］.为了更加接近工程应用，文献［4-6］给出了有限推力下基于C-W 方程的最优燃料解.然而，上述的最优制导方法都是开环的，鲁棒性和精度不高，因此不适合航天器的自主交会.适合用于自主交会的C-W方程闭环制导纷纷展开，包括人工势函数法［7］、LQR反馈控制法［8］、智能控制法［9-11］、滑移算法［12］等.但上述的制导方法仅局限于圆轨道交会的情况.目前对于目标航天器运行在椭圆轨道上的交会制导问题有了一定研究［13-16］，但对于自主交会问题仍显不足.由于椭圆轨道的相对运动方程存在时变的参数，需要依靠航天器自身的轨道信息得到.而在实际的自主交会过程中，获得实时惯性信息通常是困难的.这种情况就需要设计不依赖这些轨道参数的自主交会控制律.本文根据目标航天器运行在椭圆轨道下的两航天器的相对运动方程，只依赖于相对运动信息的条件下建立不确定模型，基于鲁棒参数化方法，采用特征结构配置和模型参考跟踪理论设计追踪航天器自主交会的鲁棒控制律，以实现轨道时变参数未知情况下的自主交会.1 椭圆轨道自主交会的问题描述1.1 椭圆轨道下的相对运动方程图1表示空间交会中，追踪航天器与目标航天器相对位置关系.图中C(Chase Spacecraft)和T(Target Spacecraft)分别表示追踪航天器和目标航天器.建立以目标航天器质心为坐标原点的LVLH(当地水平/当地垂直)坐标系oxyz.z轴(径向)从目标航天器指向地心，x轴(横向)垂直z轴且沿速度方向，y轴(副法向)由右手定则确定.图1 相对位置矢量两星的相对运动方程的矢量表示形式为式中:rC和rT分别为追踪航天器和目标航天器相对地球的位置矢量;Δr为追踪航天器相对于目标航天器的位置矢量;u为追踪航天器的控制加速度矢量.将式(1)在目标航天器的轨道坐标系中展开，可得到完整的两星相对动力学方程为式中:为目标航天器真近角的角速度，为其角加速度;μ为地球引力常数;x、y和z为追踪航天器相对于目标航天器的位置坐标.当目标航天器运行在椭圆轨道上，都是实时缓慢变化的，将式(2)保留一阶小量得到椭圆轨道下的相对运动方程，即Lawden方程［17］其中.1.2 问题描述选取追踪航天器相对位置和速度的状态向量为输出向量和控制向量为则系统的状态方程为式中说明:I3×3为3×3阶的单位矩阵;矩阵ΔA中的为目标航天器轨道慢时变参数，并且其模具有上界，即式中:e为目标航天器的轨道偏心率;rp为近地点的地心距;βi(i=1，2，3，4)为上界常值.式(3)是一个带有时变参数的系统，要设计自主交会的控制律，必然需要获得目标航天器轨道参数的相关信息，但在目标航天器的惯性信息无法实时获得情况下，将系统矩阵中这3个量作为不确定性，这更增加了系统设计的复杂性.鉴于上述特性，根据线性系统的鲁棒参数化设计方法进行设计，设计的控制器需要同时具有对于目标航天轨道参数变化的鲁棒稳定性.2 控制器设计对椭圆轨道的自主交会的基本要求是闭环系统稳定并使追踪航天器到达指定位置，即可实现对参考信号的跟踪.考虑一般的情形这一问题可以分为两部分，即反馈控制器和跟踪控制器设计.首先基于模型参考方案设计跟踪控制器.对于线性系统的模型跟踪问题，有下述引理.引理1［18］对于形如式(3)的系统，若存在镇定反馈控制律K，则如下形式的控制律:使得系统的输出y跟踪给定的信号ve，即有其中，前馈控制器G由下式给出:Z，U由下式计算得到:根据上述引理，按式(4)设计的前馈跟踪控制器可以实现对给定位置信号的跟踪.故而此处设计的关键是寻找系统的鲁棒反馈控制律K.基于线性系统特征结构配置理论有如下结果.引理2［18］设A∈Rn×n，B∈Rn×r，(A，B)能控;si(i=1，2，…，n)为一组共轭封闭复数(不必互异)，则满足关系的矩阵K∈Rr×n由下述公式给出:其中N(s)和D(s)为右互素多项式矩阵，满足fi∈Cr(i=1，2，…，n)为参数向量，满足约束:1)fi=¯fj(当si=¯sj时);2)det(V)≠0.引理2给出了状态反馈律K的非常简洁的完全参数化公式，其中显含闭环系统的极点，不但可以保证系统的稳定性，而且还可以通过合适地选取极点或在一定区域内优化极点来把握系统的性能;另外，该方法给出了自由参向量fi(i=1，2，…，n)表征的控制系统设计中的全部自由度.在实际应用中，可以通过优化这些自由参数来使系统满足希望的各种性能，并使得各种性能得到综合优化.上述状态反馈控制律K是基于确定的系统状态矩阵A，进一步考虑将其应用到实际系统中的鲁棒稳定性.令将上述定常控制律K代入模型(3)得到如下闭环系统:假设Ac为非亏损，且闭环系统具有所要求的极点si(i=1，2，…，n)，则系统在参数摄动ΔAc下能保持稳定的充分条件［19］:其中P为满足下述Lyapunov方程的对称正定矩阵:为了获得更好的鲁棒稳定性，希望‖P‖2尽量小，因而问题可以转化为使Lyapunov方程(8)的解P具有最小的L2范数.基于线性系统的特征结构配置理论，有如下结果.引理3［19］若Lyapunov方程(8)存在正定对称的解P，则P中的元素具有下述参数化表示:其中式中各符号定义如引理2中所述.从而，本文中的控制器求解问题又可以转化为下述非线性规划问题:其中:ai、bi、ci和di给出了系统闭环极点的限制区域，其数值由系统性能要求决定，如快速性和超调等;J为优化指标，可以根据对象的特性和工作要求选定.本文中主要考虑航天器对于给定指令的鲁棒跟踪性能，因此选取式中，右边第一项主要是基于节省能量角度考虑，第二项主要是基于鲁棒性指标考虑，q、p为加权系数.利用Matlab提供的优化工具箱，可以方便的求解上述问题，得到系统闭环极点si 和自由参量fi的值，从而计算得到符合设计指标要求的反馈矩阵K.3 仿真分析以追踪航天器针对椭圆轨道上的目标航天器进行自主接近为例，初始时刻目标航天器和追踪航天器的轨道要素如表1所示.表1 航天器初始轨道要素轨道要素a/km e i/(°) Ω/(°) ω/(°) M/(°)目标航天器8 000.00 0.100 0 50.00 10.00 30.00 110.00追踪航天器7 999.00 0.100 2 50.01 10.01 30.15 109.86初始时刻，相对状态初值为［-6 951.81 m，1690.33m，-1933.54m，-3.0826m/s，-0.450 1 m/s，1.9570 m/s］.相对运动状态期望到达［-300 m，0 m，0 m，0 m/s，0 m/s，0 m/s］，即追踪航天器转移到目标航天器前方300 m处.仿真步长为1 s，仿真要求当前相对位置与期望相对位置距离小于0.01 m. 优化指标J中取p=103，q=1.利用MATLAB工具箱优化得到，系统闭环极点si 和自由参量fi的值如下:进而根据式(5)和(6)得从而计算得到符合设计指标要求的反馈增益矩阵K和前馈增益阵G如下:将反馈增益矩阵K和前馈增益阵G应用到系统(3)，图2和图3分别为两星相对位置和相对速度的变化情况，从图中可以看出相对位置和相对速度最终都达到了要求的大小，从仿真结果可以看出自主交会过程是稳定的.图4为追踪航天器的控制加速度，实际应用可以采用有限推力发动机实现整个自主交会过程.为了比较，给出了采用保性能控制［20］实现追踪航天器椭圆自主交会的仿真结果，得到的保性能反馈控制律K为图2 两星的相对位置变化图3 两星的相对速度变化图4 追踪航天器控制加速度图5和图6是采用保性能控制时的两星相对位置和速度变化曲线，图7为此时的控制输入.与本文所提出的鲁棒参数化设计方法比较，整个交会过程中本文方法所设计的轨迹更平滑，交会所需要的时间更短.说明本文提出的方法是简单、有效的. 图5 两星的相对位置变化图6 两星的相对速度变化图7 追踪航天器的控制加速度4 结论本文针对航天器椭圆轨道自主交会过程中，缺少航天器绝对轨道信息时，基于鲁棒参数化方法，采用特征结构配置和模型参考跟踪理论设计航天器椭圆轨道自主交会的鲁棒控制律.仿真结果表明，本文所设计的定常鲁棒控制律能够有效地实现预期的交会目标，可以用于缺少航天器实时惯性轨道信息时的椭圆轨道自主交会任务. 参考文献:［1］YAMANAK K，YOKOTA K，YAMADA K，et al.Guidance and navigation system design of R-bar approach for rendezvous and docking ［R］.［S.l.］:AIAA，1998.［2］PRUSSING J E.Optimal four-impulse fixed-time rendezvous in thevicinity of a circular orbit［J］.AIAA Journal，1969，7(5):928-935.［3］PRUSSING J E.Optimal two and three-impulse fixedtime rendezvous in the vicinity of a circular orbit［J］. AIAA Journal，1970，8(7):1221-1228. ［4］Marinescu A.Optimal low-thrust orbital rendezvous［J］. Journal of Spacecraft and Rockets，1976，13(7): 385-392.［5］荆武兴，吴瑶华，杨涤.基于交会概念的最省燃料共面有限推力轨道方法［J］.哈尔滨工业大学学报，1997，29(4):132-135.［6］荆武兴，吴瑶华.基于交会概念的最省燃料异面有限推力轨道转移研究［J］.哈尔滨工业大学学报，1998，30(2):124-128.［7］LOPEZ I，MCINNES C R.Autonomous rendezvous using artificial potential function guidance［J］.Journal of Guidance，Control，and Dynamic，1995，18(2): 231-241.［8］KLUVER C A，TANCK G S.A feedback guidance scheme for orbital rendezvous［J］.The Journal of the Astronautical Sciences，1999，47(3/4):229-237.［9］ORTEGA G.Fuzzy logic techniques for rendezvous and docking of two geostationary satellites［J］.Telematics and Informatics，1995，12(3/4):213-227.［10］BENNIS R J，CHU Q P，MULDER J A.Adaptive fuzzy control for rendezvous and docking by reinforcement learning［C］//Proceedings International ICSC Congress on Intelligent Systems And Applications ISA' 2000.Wollongong:AIAA，2001:151-177.［11］KARR C L，FREEMAN L M.Genetic algorithm based fuzzy control of spacecraft autonomous rendezvous［J］. EngineeringApplicationsofArtificialIntelligence，1997，10(3):293-300.［12］刘鲁华，汤国建，余梦伦.圆轨道近程自主交会轨道设计［J］.宇航学报，2007，28(3):653-658.［13］卢山，徐世杰.航天器椭圆轨道自主交会的自适应学习控制策略［J］.航空学报，2009，30(1): 127-131.［14］王颖，吴宏鑫.基于椭圆轨道的空间交会停靠全系数自适应控制方法研究［J］.宇航学报，2001，22(5):15-19.［15］陈统，徐世杰.椭圆轨道航天器自主接近的制导律研究［J］.宇航学报，2008，29(6):1786-1791.［16］陈统，徐世杰.非合作式自主交会对接的终端接近模糊控制［J］.宇航学报，2006，27(3):416-421.［17］TSCHAUNER J F A，HEMPEL P R，Rendezvous zu einemin elliptischer bahn umlaufenden ziel［J］.Astronautica Acta，1965，11(2):104-109.［18］DUAN G R，LIU W Q，LIU G P.Robust model reference control for multivariable linear systems:a parametric approach［J］.Journal of Systems and Control Engineering，Part I of The Transaction the Institute of Mechanical Engineers，2001，215:599-610.［19］DUAN G R，IRWIN G W，LIU G P.Disturbance attenuation in linear systems via dynamical compensators:a parametric eigenstructure assignment approach［J］.IEE Proceedings Control Theory Application，2000，146(2):129-135.［20］YU L.Optimal guaranteed cost control of linear uncertain system:anLMI approach［J］.Control Theory and Application，2000，17(3):423-428.。

风力发电系统最大功率跟踪自适应鲁棒控制

风力发电系统最大功率跟踪自适应鲁棒控制茅靖峰;吴博文;吴爱华;张旭东【期刊名称】《电力系统保护与控制》【年(卷),期】2018(046)022【摘要】为了提高风力发电系统最大功率跟踪(MPPT)运行的工作性能,针对系统未知建模误差和外部扰动等不确定问题,提出了一种MPPT自适应鲁棒控制方法.该方法建立在基于广义扰动的风力发电系统角速度跟踪动态模型基础上,不依赖于系统模型参数和外部扰动辨识.利用MPPT跟踪偏差的非线性状态反馈和扰动边界值的在线实时估计,自适应地调整切换控制项增益,以加快系统收敛的速度.实际控制律经过一阶积分输出,进一步削弱控制输出信号幅值的抖振,平滑发电转矩,提高跟踪精度.通过构造Lyapunov函数,验证了闭环系统的全局稳定性.通过与常规线性PID控制和非线性动态状态反馈控制(SFC)进行仿真比较,验证了该控制器实现最大功率跟踪控制的良好效果,具有较强的鲁棒性和自适应性.【总页数】7页(P80-86)【作者】茅靖峰;吴博文;吴爱华;张旭东【作者单位】南通大学电气工程学院,江苏南通226019;南通大学电气工程学院,江苏南通226019;南通大学电气工程学院,江苏南通226019;南通大学电气工程学院,江苏南通226019【正文语种】中文【相关文献】1.风力发电系统最大功率跟踪自适应鲁棒控制 [J], 李强;谭涛;王永亮;2.永磁直驱风力发电系统最大功率跟踪改进型积分滑模控制 [J], FANG Yunyi;ZENG Zhezhao;WANG Keyu;LIU Qing3.永磁直驱风力发电系统最大功率跟踪非线性抗扰控制 [J], 方云熠; 曾喆昭; 刘晴; 王可煜4.考虑损耗的无刷双馈风力发电系统功率反馈法最大功率点跟踪控制 [J], 许利通; 程明; 魏新迟; 宁新福5.基于18相风力发电系统的最大功率跟踪控制策略研究 [J], 周诗嘉;杨光源;彭光强;武霁阳;辛清明因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

鲁棒自适应控制器的一种设计方法

鲁棒自适应控制器的一种设计方法
许向阳;祝和云;孙优贤
【期刊名称】《自动化学报》
【年(卷),期】2000(026)001
【摘要】针对鲁棒自适应控制器的鲁棒性和适应性,提出建立一个完整的鲁棒自适应控制器应克服的4个方面问题,论文就这4个问题进行讨论,建立了一种鲁棒自适应算法.该算法在保证控制系统鲁棒稳定的前提下,使模型逐步精确,同时逐步提高控制器的性能.仿真结果证明了控制器的性能.另外,算法较为简单,易于在线实现【总页数】6页(P79-84)
【作者】许向阳;祝和云;孙优贤
【作者单位】清华紫光英力化工技术有限责任公司,北京,100084;浙江大学工业控制研究所,杭州,310027;浙江大学工业控制研究所,杭州,310027
【正文语种】中文
【中图分类】TP2
【相关文献】
1.飞翼无人机的一种鲁棒自适应控制律设计方法 [J], 李卫星;李秀娟;李春涛;杨艺
2.一种高超声速飞行器鲁棒自适应控制方法 [J], 余朝军;江驹;肖东;郑亚龙
3.一种基于反推技术的鲁棒自适应控制器 [J], 解学军;张正强;张嗣瀛
4.鲁棒自适应控制器的一种实现方法 [J], 许向阳;祝和云;孙优贤
5.一种分散鲁棒自适应控制器的设计方法 [J], 张敏
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四旋翼飞行器鲁棒自适应姿态控制器设计

四旋翼飞行器鲁棒自适应姿态控制器设计
堵湘君;曹东;李春涛
【期刊名称】《兵工自动化》
【年(卷),期】2018(037)008
【摘要】为实现四旋翼飞行器姿态的稳定控制,针对该系统的非线性、易受外界干扰和参数摄动影响等问题,提出一种鲁棒自适应控制方法.首先通过分析四旋翼飞行器的工作原理,建立了动力学模型;其次在线性化飞行器模型的基础上,设计了基于最优二次型鲁棒伺服控制方法的姿态控制器;然后应用模型参考自适应控制方法设计了自适应补偿器消除系统不确定性的影响;最后对加入了鲁棒自适应控制的飞行器进行仿真.仿真结果表明:该控制器具有稳定精确的指令跟踪性能和强鲁棒性,能够在复杂环境下实现稳定良好的姿态控制.
【总页数】7页(P41-47)
【作者】堵湘君;曹东;李春涛
【作者单位】南京航空航天大学自动化学院,南京 211106;南京航空航天大学自动化学院,南京 211106;南京航空航天大学自动化学院,南京 211106
【正文语种】中文
【中图分类】TP368.1
【相关文献】
1.高超声速飞行器多约束鲁棒姿态控制器设计 [J], 冯振欣;郭建国;周军
2.四旋翼飞行器自适应反演姿态控制器设计 [J], 吴晓燕;黄佳奇;卜祥伟
3.航天器的自适应鲁棒姿态控制器设计 [J], 袁国平;史小平;李隆
4.鲁棒PD+卫星姿态快速机动控制器设计 [J], 李由;孙兆伟;叶东
5.四旋翼飞行器的自适应鲁棒滑模控制器设计 [J], 林旭梅;王婵
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航空发动机鲁棒自适应反演控制

航空发动机鲁棒自适应反演控制刘可;马静;鲁鹏【摘要】针对航空发动机非线性和不确定性的特点,提出了一种基于神经网络的多输入多输出反演控制方法.采用径向基神经网络逼近系统中的不确定性,在控制中引入自适应鲁棒项,以克服系统中不确定性的影响.在递推过程中,虚拟控制量和实际控制量的求取始终基于Lyapunov稳定性原理,从而保证了闭环系统的一致渐近有界.最后针对某型涡扇发动机非线性模型设计了转速控制器.仿真结果验证了该方法的有效性.%A multi-input/multi -output ( MIMO) backstepping control strategy based on neural network was presented in view of nonlinearity and uncertainty of aero-engine. Radial basis function (RBF) neural networks was used as approximation models for the uncertain of the system, and overcome the uncertainty by introduce a adaptive robustness. Using Lyapunov stability analysis, uniform boundedness of the MIMO nonlinear control system is proved, and simulation results for a certain type of turbofan engine further validate the effectiveness and performance of the proposed control method.【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2012(012)001【总页数】5页(P102-105,136)【关键词】航空发动机;反演;鲁棒性;自适应;神经网络【作者】刘可;马静;鲁鹏【作者单位】西北工业大学动力与能源学院,西安710072;西北工业大学动力与能源学院,西安710072;西北工业大学动力与能源学院,西安710072【正文语种】中文【中图分类】V233.71航空发动机是一个结构复杂、非线性强且具有时变不确定性的被控对象，随着对航空发动机性能要求的提高，对其控制的要求也越来越高，而以往采用基于小偏差线性化模型设计的控制系统已很难满足航空发动机的高精度控制要求。