机器人操作手的神经跟踪控制

针对机器人轨迹跟踪问题,提出了一种自适应神经控制器.该控制方案利用RBF神经网络自适应学习机器人系统的未知非线性动态,然后,通过一个基于滑模控制技术的补偿器消除网络逼近误差和外部干扰的影响.网络权重的自适应修正规则基于Lyapunov函数方法得到.这种新的控制器能够保证闭环系统的稳定性和跟踪误差的渐近收敛性.     

不确定机械手的自适应神经滑模控制

针对不确定机械手的跟踪控制 ,提出了一种基于神经网络的自适应鲁棒控制器。该控制方案利用一个 Radial basis function神经网络逼近系统非线性不确定性 ,然后 ,通过一个滑模控制项消除网络逼近误差和外部干扰的影响 ,从而能保证闭环系统的稳定性和系统跟踪误差的渐近收敛     

地空通信测控系统伺服环路数字控制器

作为地空通信测控系统伺服分系统的核心部件,数字控制器需要满足不同角度范围的跟踪需求。针对小角度范围,采用自适应二阶无静差PID控制器实现;针对大角度范围,采用开关控制实现;并从方位支路和俯仰支路2个方面讨论了系统跟踪误差。分析结果表明:该控制器实现了对速度输入量的误差跟踪和快速最优控制,并保证天线的稳态性能和动态性能,足以满足系统跟踪的精度需求。     

基于滑模变结构的无人直升机着舰控制研究

针对无人直升机着舰的特殊性,克服系统摄动、未建模动态及大气紊流的影响,提高舰载无人直升机着 舰的安全性和精度,基于滑模控制的方法分别设计了着舰控制系统的轨迹跟踪控制律和姿态控制律。采用基于输出 有界的twisting 控制器,通过轨迹跟踪算法保证生成有界的期望姿态角和总距;姿态部分采用小扰动线性化后的姿 态回路控制方程,设计了模型参考自适应滑模控制器,通过自适应项抵消外界干扰造成的误差,利用Lyapunov 稳定 性理论证明了系统的稳定性和跟踪误差收敛;通过仿真进行了实验验证。验证结果表明：所设计的控制器能够满足 无人直升机抗扰动和模型参数摄动的要求,并且设计方法简单,鲁棒性强,易于工程实现。     

临近空间高超声速飞行器自适应反演滑模控制

针对飞行器非线性动力学系统中存在的高度非线性、多变量耦合及参数不确定等特点,基于反演思想和滑模变结构控制方法,提出了一种飞行器自适应反演滑模控制器设计方法。该方法在反演设计的每一步都采用自适应滑模控制对各种不确定项及外界干扰进行补偿,避免了累积误差,实现对制导指令的鲁棒输出跟踪,并证明了跟踪误差收敛于原点附近任意小邻域。仿真结果验证了该方法满足跟踪性能要求。     

基于模型参考方法的车辆非线性主动悬架反推控制

针对车辆悬架系统存在的参数不确定性,提出一种基于模型参考控制的车辆非线性主动悬架反推控制器设计方法。建立悬架系统非线性模型,引入高低通滤波器,根据悬架动行程改变高低通滤波器的通频带宽,设计一种理想的模型参考系统。在此基础上,构造被控悬架系统与模型参考系统之间的车身位移和速度跟踪误差,基于反推控制方法和Lypaunov理论设计了误差跟踪反推控制器。通过仿真实验验证了所提出的误差跟踪反推控制器的有效性和跟踪精度。     

人工神经网络在运动控制中的应用

介绍了人工神经元模型与神经网络基本结构。阐述了多层前向网络的工作原理及误差反转（BP）算法，探讨了用于运动控制的单神经元PID控制器的结构与基于BP网络的模糊自适应PID控制，给出了由传统PID控制器，模糊量化处理，系统辨识神经网络NNM和系统控制网络NNC组成的基于BP网络的模糊自适应PID控制器结构，并讨论了人工神经网络在运动控制领域中应用的发展趋势。     

基于非线性函数的高超声速飞行器容错控制

本文针对存在外部扰动、模型参数不确定性和执行器故障情形下的高超声速飞行器跟踪问题进行了研究分析。首先,引入辅助误差变量,将反馈线性模型转为带干扰的一般多变量二阶系统。其次,基于被动容错思想,通过引入一个新型的连续可微的非线性函数,采用自适应技术估计执行器故障信息,设计了自适应非线性故障容错控制器,并借助于Barbalat引理和李雅普诺夫理论对闭环系统的稳定性进行了证明。最后,对所设计的控制器进行模拟仿真,结果表明所设计的控制器具有强鲁棒性和容错能力。     

基于RBF神经网络的火箭速度自适应控制

针对一类非线性不确定连续系统,提出了一种基于径向基(RBF)神经网络的模型参考自适应控制方案.控制器的非线性部分由RBF神经网络实现,根据系统输出与参考模型输出之间的误差调整神经网络的权值,以补偿系统中的非线性因素.引入权值学习误差的概念,以此为基础利用李雅普诺夫原理分析推导了网络权值的调整规律,并证明了系统的稳定性.在单级火箭速度控制中应用该方案进行了设计,仿真结果表明,火箭速度3s后即能完全跟踪参考模型的输出; RBF神经网络在2s后即能逼近非线性项,网络权值收敛.     

一类碟式飞行器的线性-自适应Terminal滑模混合控制

提出了一种新的线性-自适应Terminal滑模混合控制，把线性状态反馈控制和自适应Terminal滑模控制结合在一起。Terminal滑模控制能够使误差在有限时间内快速收敛到零。在介绍Terminal滑模概念和自适应Terminal滑模方法的基础上，设计了基于质量控制的飞碟的相应控制器。基于质量控制的飞碟是一个多输入多输出的高阶非线性系统。本文的方法保证了输出跟踪误差在有限时间内快速收敛到零，并且有比传统滑模控制更好的动态性能，最后仿真说明了本方法的有效性。