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Docking control for probe-drogue refueling: An additive-state-decomposition-based output feedback iterative learning control method

引用

Chinese Journal of Aeronautics 2020年第3期33卷 1016-1025页

作者： Jinrui REN Quan QUAN Cunjia LIU Kai-Yuan CAI School of Automation Science and Electrical Engineering Beihang UniversityBeijing 100083China Department of Aeronautical and Automotive Engineering Loughborough UniversityLeicestershire LE113TUUnited Kingdom

Designing a controller for the docking maneuver in probe-drogue refueling(PDR) is an important but challenging task, due to the complex system model and the high precision *** order to overcome the disadvantage of only feedback control, a feedforward control scheme known as Iterative Learning Control(ILC) is adopted in this ***, Additive State Decomposition(ASD) is used to address the tight coupling of input saturation, nonlinearity and the property of Non Minimum Phase(NMP) by separating these features into two subsystems(a primary system and a secondary system).After system decomposition, an adjoint-type ILC is applied to the Linear Time-Invariant(LTI) primary system with NMP to achieve entire output trajectory tracking, whereas state feedback is used to stabilize the secondary system with input *** two controllers designed for the two subsystems can be combined to achieve the original control goal of the PDR ***, to compensate for the receiverindependent uncertainties, a correction action is proposed by using the terminal docking error,which can lead to a smaller docking error at the docking *** tests have been carried out to demonstrate the performance of the proposed control method, which has some advantages over the traditional derivative-type ILC and adjoint-type ILC in the docking control of PDR.

关键词： Additive state decomposition Adjoint operator Docking control Iterative learning control probe-drogue refueling Stable inversion

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