一类非线性系统的神经网络L2鲁棒自适应控制

对于一类具有三角结构的单输入单输出不确定非线性系统的跟踪控制问题,用反步法和动态面控制方法设计了一种神经网络L2鲁棒自适应控制器.控制器设计中没有直接解HJI(Hamilton-Jacobi-Isaac)不等式,而是合理地选择了L2增益性能指标,将被控系统各个状态变量的跟踪误差和神经网络各权值的跟踪误差看作整个控制系统的各个状态变量,并用李亚普诺夫定理和HJI不等式证明了使用提出的摔制器后,这些状态变量具有小于等于事先规定的正实数y的L2增益,并且当所考虑的干扰向量为零向量时,提出的控制器在原点大范围渐近稳定.仿真研究结果表明所提出的控制器具有很好的跟踪性能和很强的鲁棒性.     

具有不确定性的非线性系统自适应神经网络L2增益控制

针对存在不确定性的非线性系统,提出了自适应神经网络L2增益控制器设计方法,将基于Hamilton—Jacobi—Issacs（HJI）不等式和自适应神经网络策略相结合,有效地克服了需要被控对象精确建模的局限性．神经网络对系统模型的偏差进行拟合;为了补偿拟合误差,引入补偿控制器和神经网络权值自适应调节律,通过在线自适应修正神经网络权值,来保证闭环系统满足相应的L2性能准则．仿真结果表明提出的控制器设计方法是有效的,克服了一般方法需要被控对象精确建模的局限性．     

挠性卫星姿态跟踪自适应L2增益控制

针对在轨挠性卫星姿态跟踪时存在参数不确定、外部干扰以及控制输入受限等问题,提出了一种自适应L2增益控制方法.首先利用神经网络来逼近系统中的未知非线性动态特性,设计自适应控制律来处理系统中的不确定参数:其次设计了一鲁棒控制器使得干扰力矩对系统性能输出具有L2增益,从而实现对干扰的抑制控制.最后通过引入附加的输入误差系统,...     

船舶航向非线性系统鲁棒跟踪控制

对船舶航向非线性系统, 提出了一种基于神经网络方法的鲁棒跟踪控制器. 系统由船舶运动非线性响应模型和舵机伺服系统串联构成, 其中运动响应模型考虑了建模误差和外界干扰力等非匹配不确定性. 对建模误差和期望舵角的一阶导数项应用在线二层神经网络予以辨识和补偿, 不确定性干扰项处理应用L2增益设计. 采用Lyapunov函数递推法, 得到包括神经网络权值算法在内的跟踪控制器. 跟踪误差和神经网络权值误差的一致终值有界性保证了系统的鲁棒稳定性, 合理的控制器参数选择保证了控制精度. 仿真结果验证了控制器的有效性.     

基于神经网络MIMO非线性系统自适应输出反馈控制

针对一类具有对象不确定和外部干扰的MIMO(多输入多输出)非线性系统提出了自适应鲁棒输出跟踪控制方案.使用了高斯径向基神经网络自适应补偿对象非线性,高增益观测器被用来估计不能直接测量的输出导数.此方法所设计的控制器不仅保证闭环系统稳定,而且所有状态有界以及跟踪误差一致终值有界.仿真结果充分表明了该方案的有效性和可行性.     

欠驱动AUV模糊神经网络L2增益鲁棒跟踪控制

提出基于模糊神经网络欠驱动水下自主机器人(AUV)的L2增益鲁棒跟踪控制方法,该方法通过在线学习逼近动力学模型的不确定项.控制器克服了由于缺少横向推力对跟踪误差的影响,在考虑未知海流干扰情况下,实现了系统对模糊神经网络逼近误差的L2增益小于γ.利用Lyapunov稳定性理论证明了闭环控制系统误差信号一致最终有界.最后,通过精确模型参数和参数扰动仿真实验验证了该控制方法具有很好的跟踪效果和较强的鲁棒性.     

非线性增益递归滑模动态面自适应NN控制

针对一类严反馈非线性不确定系统的跟踪控制问题,提出一种非线性增益递归滑模动态面 (Dynamic surface control, DSC)自适应控制方法. 通过设计一个新的非线性增益函数,并构造递归滑模动态面的控制策略和新的Lyapunov函数,同时利用神经网络在线逼近系统不确定项, 该方法有效解决了具有输入饱和约束条件下系统控制精度与动态品质间的矛盾,增强了控制器对其自身参数摄动的非脆弱性. 理论证明了闭环系统所有状态是半全局一致最终有界的,且跟踪误差可收敛至任意小.     

执行器故障下不确定非线性系统的鲁棒保成本控制

对一类执行器故障的非线性不确定系统,研究了具有L2增益扰动衰减性能指标约束的鲁棒保成本控制器的设计问题.提出了更实际、更一般的执行器故障模型；给出了具有L2增益扰动衰减性能的鲁棒保成本控制系统的概念和属性.采用HJI不等式方法,导出了故障闭环系统渐近稳定、具有给定的抗干扰能力和成本函数有上界的充分条件.仿真实例验证了结论的有效性.     

不同阶混沌系统缩阶混合函数投影同步

以3阶单模激光洛伦兹(Lorenz)系统与2阶达芬(Duffing)系统为例,研究两混沌系统之间的缩阶混合函数投影同步.选用不同的时变函数作为尺度因子,通过构造非线性控制器使得2阶达芬系统的状态变量按照时变尺度因子跟踪由3阶单模激光洛伦兹系统前两个状态方程所构成的投影子系统状态变量的变化.证明了非线性控制器增益强度大于0时,同步误差系统在原点处是指数稳定的.仿真实验表明,文中提出的缩阶混合函数投影同步方案是可行的、有效的,且在高斯白噪声干扰下具有一定的鲁棒性.     

基本积分型李亚普诺夫函数的直接自适应神经网络控制

针对一类具有下三角形函数控制增益矩阵的非线性系统,基于滑模控制原理,并利用 多层神经网络的逼近能力,提出了一种直接自适应神经网络控制器设计的新方案.通过引入积 分型李亚普诺夫函数及残差与逼近误差和的上界函数的自适应补偿项,证明了闭环系统是全局 稳定的,跟踪误差收敛到零.     

智能厂房温湿度控制系统

首先分析了厂房温湿度控制与一般建筑物空调系统的区别,指出现在流行的空调控制方法不适合厂房温湿度控制;接着提出一种智能温度控制方法,它不需要确定系统的数学模型,用专控制的方法,在不同控制阶段分别采用开关控制,模糊控制和智能ＰＩＤ控制;最后介绍了实行结果。     

A three-loop model-following control structure: theory and implementation

This article presents a novel three-loop control system, which supplements control structures known from the literature as model following control (MFC). The major advantage of the proposed system is its high robustness to process parameter variations; it is much higher than that offered by single-loop or two-loop control systems. Features of the new structure are revealed by a theoretical analysis that has been carried out from the viewpoint of requirements for a force/pose controller of a Stäubli RX60 manipulator. This article shows how the proposed control structure responds to such strong process parameter variations and makes a comparison to results yielded by single-loop control structures.     

模型跟踪广义预测鲁棒自适应控制器

本文采用滤波CARMA模型,基于内模原理,提出了一种新的广义预测鲁棒自适应控制器,并分析了闭环系统性能,在新的控制器中,引入适当的前馈作用,使得跟踪和调节问题解耦,利用部分状态跟踪、模型参考以及极点配置方法解决跟踪问题,利用多步预测滚动优化方法解决调节问题;适当选择滤波器可以保证对平稳随机扰动有满意的响应,减少可调参数对闭环系统响应的影响,增强系统对未建模动态的鲁棒性,仿真结果表明:该控制器对确定性和非平稳随机扰动具有不变性,对系统时延和阶次变化具有鲁棒性,适用于非最小相位和开环不稳定系统。     

Networked Control Systems: A Survey of Trends and Techniques

Networked control systems are spatially distributed systems in which the communication between sensors, actuators,and controllers occurs through a shared band-limited digital communication network. Several advantages of the network architectures include reduced system wiring, plug and play devices,increased system agility, and ease of system diagnosis and maintenance. Consequently, networked control is the current trend for industrial automation and has ever-increasing applications in a wide range of areas, such as smart grids, manufacturing systems,process control, automobiles, automated highway systems, and unmanned aerial vehicles. The modelling, analysis, and control of networked control systems have received considerable attention in the last two decades. The ‘control over networks’ is one of the key research directions for networked control systems. This paper aims at presenting a survey of trends and techniques in networked control systems from the perspective of ‘control over networks’, providing a snapshot of five control issues: sampled-data control, quantization control, networked control, event-triggered control, and security control. Some challenging issues are suggested to direct the future research.     

自动化技术专题讲座(Ⅳ)──智能控制技术与应用

主要介绍智能控制的原理、结构、类型和应用。     

Stabilization of robot motion and contact force interaction for third-order motor dynamics

An approach to the synthesis of control laws stabilizing motion and force in contact tasks, based on the exponential stability of the closed-loop control system, is described. When using the synthesized control laws, simultaneous stabilization of both motion and force is achieved with a preset quality of the transient responses. The task is solved in a most general form, taking into account the constraints on robot control, its position and the force of interaction of the robot and the environment, and the external perturbations and inaccuracies of the measuring sensors, when the environment dynamics is being described by nonlinear second-order differential equation, and the robot dynamics includes the third-order equations of the robot actuators dynamics.     

专家PID控制在印染过程温度控制中的应用

对于具有较大时滞,非线性和时变性特点的打样机对象(它是印染行业中的一种小型设备),常规PID控制方法往往难以达到良好的控制效果.本文将专家控制器与常规PID控制器相结合,提出了一种智能控制器结构.试验表明,与常规PID控制器相比,该控制器的控制精度有了明显的提高.     

Robust containment control in a leader–follower network of uncertain Euler–Lagrange systems

A distributed controller is developed that yields cooperative containment control of a network of autonomous dynamical systems. The networked agents are modeled with uncertain nonlinear Euler–Lagrange dynamics affected by an unknown time‐varying exogenous disturbance. The developed continuous controller is robust to input disturbances and uncertain dynamics such that asymptotic convergence of the follower agents' states to the dynamic convex hull formed by the leaders' time‐varying states is achieved. Simulation results are provided to demonstrate the effectiveness of the developed controller. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.     

解耦控制的现状及发展

通过对多变量系统解耦设计的必要性分析,介绍了传统解耦、自适应解耦、鲁棒解耦、智能解耦等各种解耦方法,并叙述了各种方法的研究现状和应用情况,同时分析了各种方法局限性。指出解耦控制领域的研究已成为控制理论和控制工程界共同关注的热点。自适应解耦与智能解耦,侧重于控制器的研究,它们更多采用试探、优化方法来设计控制器．理论研究还尚待完善。因此,寻求一种有效的、简单易行的控制方法,即寻求理论与实际结合点,是今后研究的方向。     

一种专家智能控制器的仿真研究

该文提出一种专家智能控制器（简称为ＥＩ控制器）．该控制器的参数可基于专家知识和过程参数的变化实时进行调整。仿真结果表明对于工业过程中的大纯滞后、非线性、变参数特性能获得较为满意的调节效果。