基于模型参考自适应滑模技术的姿态跟踪控制.pdf

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1、第31卷2014年第4期上海航天AEROSPACESHANGHAI文章编号：1006—1630(2014)04—0001—05基于模型参考自适应滑模技术的姿态跟踪控制李黎1，丛炳龙2，吕高见3，刘向东2，陈振2(1．航天东方红卫星有限公司，北京100094；2．北京理工大学自动化学院，北京100081；3．北京控制工程研究所，北京100094)摘要：在外部干扰和惯量阵不确定性上界未知条件下，对基于自适应滑模控制(ASMC)的刚体航天器的姿态跟踪控制进行了研究。由自适应机制对切换增益进行调节，使姿态控制器的设计无需切换增益的先

2、验信息。为解决现ASMC对切换增益的过度适应问题，将积分滑模控制的全局滑模扩展到模型参考控制策略中，在此框架内设计了姿态跟踪ASMC算法。仿真结果表明：该方法的设计较自适应积分滑模更灵活，并能有效减少切换增益。关键词：姿态跟踪控制；自适应滑模；过度适应；模型参考；积分滑模中图分类号：V448文献标志码：AModelReferenceBasedAdaptiveSlidingModeControlforAttitudeTrackingManeuversLILil，CONGBing—lon92，LVGao—jian3，LIUXia

3、ng—don92，CHENZhen2(1．DFHSatelliteCoLtd，Beijing100094，China；2．AutomationSchool，BeijingInstituteofTechnology，Beijing100081，China；3．BeijingInstituteofControlEngineering，Beijing100094，China)Abstract：Theattitudetrackingcontrolforarigidspacecraftwasstudiedbasedonadaptive

4、slidingmodecontrol(ASMC)techniquewhentheupperboundsorlexternaldisturbanceandinertiamatrixuncertaintywereunknowninadvanceinthispaper．Theswitchinggainwasadjustedbyanadaptationscheme．Toaddresstheover—adaptationproblemincurrentASMCdesign，theglobalslidingmodefeatureofin

5、tegralslidingmodewasextendedtOmodelreferencestrategyandanASMCalgorithmforattitudetrackingwaspresentedwithinsuchaframework．Theoreticalanalysisandsimulationresultsshowedthattheproposedstrategywasmoreflexiblethanadaptiveintegralslidingmodecontroldesignandcouldeffectiv

6、elyreducethegeneratedswitchinggain．Keywords：Attitudetrackingcontrol；Adaptiveslidingmode；0ver_adaptation；Modelreference；IntegralslidingmodeO引言滑模控制(SMC)是一种鲁棒性强且简单易行的非线性控制技术，近年来被广泛用于刚体航天器的姿态控制系统设计[1。4]。在滑模姿态控制器设计中，切换增益的选择需事先知道外部干扰和惯量阵不确定性的上界信息。但在实际应用中，这些上界信息常难以获得。为去除该

7、限制，提出了ASMC方法[5_6]。与传统SMC事先确定的常值切换增益不同，ASMC中的切换增益通过自适应机制进行实时收稿日期：2013-06—12；修回日期：2013-07-18作者简介：李黎(1982一)，女，博士，主要从事小卫星总体技术研究。更新。但对大角度姿态跟踪来说，现有ASMC方法会出现切换增益过度适应问题，即自适应算法产生的切换增益值远大于控制所需值。因非连续ASMC的抖振程度与切换增益值成正比，故过度适应的切换增益会加剧抖振问题。另对采用边界层法连续化后的ASMC，过度适应问题则会导致控制力矩的大幅值跳变，不

8、利于执行结构伺服系统对力矩的实现。导致ASMC过度适应问题的原因是切换增益的自适应律中未考虑初始跟踪误差的影响。为消除初始跟踪误差对切换增益自适应过程的影响，本文将积分滑模的全局滑模扩展至模型参考策略中，对上海航天AEROSPACESHANGHAI第31卷2014年第4期基于模型参考自适应