引用本文

赵志甲, 陈志臻, 翁言, 马鸽, 何树德, 陈首彦. 基于有限时间扩展状态观测器的不确定二自由度直升机系统自适应规定性能控制. 自动化学报, 2026, 52(4): 865−878 doi: 10.16383/j.aas.c250494

Zhao Zhi-Jia, Chen Zhi-Zhen, Weng Yan, Ma Ge, He Shu-De, Chen Shou-Yan. Finite-time extended state observer-based adaptive prescribed performance control for an uncertain 2-DOF helicopter system. Acta Automatica Sinica, 2026, 52(4): 865−878 doi: 10.16383/j.aas.c250494

https://www.aas.net.cn/cn/article/doi/10.16383/j.aas.c250494

关键词

自适应规定性能控制，外部干扰，有限时间扩展状态观测器，二自由度直升机系统

摘要

针对具有外部干扰的不确定二自由度直升机系统, 提出一种基于有限时间扩展状态观测器的自适应规定性能控制方法. 设计的规定性能函数和基于切换模型的变换误差克服了传统性能控制的初始误差限制. 然后, 引入有限时间扩展状态观测器来估计总扰动. 将变换误差与自适应非奇异快速终端滑模控制相结合, 规避了奇异性问题, 保障系统的性能. 此外, 通过Lyapunov方法验证系统的稳定性. 仿真和实验验证了所提控制策略的可行性和有效性.

文章导读

无人驾驶飞行器近年来发展迅速, 已成为研究与应用的热点[1−2]. 然而, 直升机系统是一个具有模型不确定性和强耦合的多输入多输出非线性系统, 这对控制器的设计提出很大的挑战[5−6]. 因此, 迫切需要一种有效的控制策略来保证其可靠、安全的运行.

近几十年来, 研究人员针对直升机系统提出多种控制策略, 用于解决其复杂控制问题. 文献[7]提出一种比例积分微分控制器, 用于控制飞行器的姿态与位置, 仿真结果验证了该控制器的有效性. 此外, 针对非线性直升机系统, 文献[8]提出一种线性二次型调节方法. 然而, 线性化技术很难处理高度非线性系统. 因此, 学者们已经探索许多非线性控制方法[9−12]. 文献[9]为非线性直升机模型引入一种新的鲁棒方法, 确保了规定的系统性能, 并通过仿真和实验数据进行验证. 在文献[10]中, 针对不确定二自由度直升机系统的姿态跟踪问题, 研究人员设计一种自适应控制方法. 文献[12]提出一种串联旋翼直升机模型预测控制策略. 在过去的十年中, 神经网络已被研究人员愈发普遍地应用于直升机系统控制. 文献[13]提出一种基于自适应神经网络的控制方法, 并通过仿真和实验验证该控制方法的适用性和有效性. 文献[14]开发了一种自适应量化容错控制. 文献[15]提出的方法可以在有限时间内控制直升机系统. 值得注意的是, 上述方法只解决了直升机系统内部模型不确定性的问题, 而没有考虑外部干扰对系统的影响. 然而, 忽略外部干扰对直升机系统的影响可能会导致严重的性能下降和系统不稳定. 因此, 在制定控制策略时应考虑外部干扰的影响.

在直升机控制系统领域, 有许多方法可以应对外部干扰[16−19]. 滑模控制因其具有抵抗外部干扰和不确定性的能力而得到广泛应用. 针对无人直升机, 文献[20]提出一种新的多变量高阶滑模控制方法, 且具有良好的跟踪精度和鲁棒性. 文献[21]提出的结合自适应神经网络的自适应滑模控制方法提高了非线性二自由度直升机系统的性能. 此外, 文献[22]提出的反步滑模控制方法提升了无人直升机在受到外部扰动影响下的悬停精度. 文献[23]提出一种非奇异终端滑模控制, 用于控制具有不确定性和外部扰动的直升机系统. 然而, 上述方法在处理外部干扰对系统的影响时需要精确的系统动态模型和完整的状态信息, 而实际系统中往往存在未知的动态和不可测量的状态, 这给控制器的设计带来严峻的挑战.

扩展状态观测器因其无需精确的系统模型即可实现高精度状态观测, 已被广泛应用于各类工程与科学领域[24−26]. 文献[27]介绍一种针对多智能体系统的非线性控制方法, 其使用扩展状态观测器来估计系统状态和外部扰动. 文献[28]提出一种基于扩展状态观测器技术的控制方法来控制四旋翼无人机的运动, 并通过仿真验证了扩展状态观测器在估计不确定性和未知状态方面的有效性. 扩展状态观测器将不确定性和干扰封装为附加状态变量, 从而提高系统的鲁棒性和控制精度[29−30]. 有限时间扩展状态观测器相比扩展状态观测器, 具有观测速度更快、精度更高等优点. 文献[31]针对永磁同步电机系统, 提出一种超螺旋滑模控制方案, 并利用有限时间扩展状态观测器来估计总扰动. 文献[32]提出一种无模型预测控制方法, 并通过有限时间扩展状态观测器来削弱参数不确定性的影响. 尽管扩展状态观测器技术在减轻干扰对直升机系统的影响方面取得重大进展, 但目前的研究很少考虑直升机系统稳定可靠运行所需的具体性能要求, 这启发了后续的研究.

规定性能控制是确保各类系统达到所需性能指标的一种有效方法[33−35]. 文献[36]提出一种考虑输入饱和和规定性能约束的自适应约束控制, 并将跟踪误差控制在规定范围内. 文献[37]提出一种基于规定时间规定性能的分布式编队控制, 以满足系统对跟踪误差精度的要求. 然而, 上述研究只有在初始误差在约束范围内的情况下才能有效地保证系统的性能. 在实际应用中, 初始误差通常是未知的, 并且可能超出约束边界, 这对控制设计提出新的挑战.

针对具有外部干扰的不确定二自由度直升机系统, 本文提出一种基于有限时间扩展状态观测器的自适应规定性能控制方案. 本研究的贡献如下:

1)所设计的性能函数保证跟踪误差在任何时候都能达到期望的精度, 基于切换模型的变换误差消除了初始误差的限制. 该方法在实际应用中比文献[36−37]更有优势.

2)引入的有限时间扩展状态观测器能够在有限时间内实现状态估计误差的收敛, 提供比文献[29−31]等观测器更准确的系统状态估计. 其生成的估计信号可用于实时补偿控制律, 使系统状态能更快地收敛至预设性能边界内, 并显著增强系统在总扰动影响下的稳定性和动态性能.

3)与文献[33−34]相比, 本研究将变换误差与自适应非奇异快速终端滑模控制相结合, 达到了规定的系统性能, 提高了鲁棒性. 利用严格的李雅普诺夫稳定性理论验证闭环系统的稳定性. 最后, 本研究通过仿真和实验验证了所提控制策略的有效性.

图1  二自由度直升机系统

图2  所设计控制器的框图

图3  不同切换时间下的性能函数

本文针对具有外部扰动的不确定二自由度直升机系统, 设计了一种基于有限时间扩展状态观测器的自适应规定性能控制. 所提出控制器使系统的跟踪误差在规定时间内收敛到规定精度, 并消除了初始误差的限制. 引入的有限时间扩展状态观测器对控制律进行前馈补偿, 从而实现了对总扰动的实时抑制. 系统的稳定性通过李雅普诺夫稳定性理论证明. 此外, 经仿真与实验的多方法对比检验, 所提控制算法的可靠性与优越性得到充分证明. 未来的研究工作将致力于进一步提升控制系统的自适应能力与鲁棒性能, 并着力解决在多约束耦合复杂环境下的控制问题.

作者简介

赵志甲

广州大学机械与电气工程学院教授. 主要研究方向为自适应控制, 学习控制, 柔性机械系统和机器人技术. E-mail: zhjzhaoscut@163.com

陈志臻

广州大学机械与电气工程学院硕士研究生. 主要研究方向为自适应控制, 规定性能控制和机器人. E-mail: 2112407027@e.gzhu.edu.cn

翁言

广州大学数学与信息科学学院博士研究生. 主要研究方向为自适应控制, 学习控制, 智能控制和机器人. E-mail: 2112207025@e.gzhu.edu.cn

马鸽

广州大学机械与电气工程学院副教授. 主要研究方向为计算机视觉, 机器人和自动控制. E-mail: m_ge@gzhu.edu.cn

何树德

广州大学机械与电气工程学院副教授. 主要研究方向为多智能体系统的合作学习与协调控制. 本文通信作者. E-mail: shude_he@gzhu.edu.cn

陈首彦

广州大学机械与电气工程学院副教授. 主要研究方向为机器人, 人机交互和智能控制. E-mail: maxcsy@gzhu.edu.cn

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