基于不确定逼近的机械手自适应鲁棒预测控制

针对具有参数不确定性和未知外部干扰的机械手轨迹跟踪问题提出了一种多输入多输出自适应鲁棒预测控制方法. 首先根据机械手模型设计非线性鲁棒预测控制律, 并在控制律中引入监督控制项; 然后利用函数逼近的方法逼近控制律中因模型不确定性以及外部干扰引起的未知项. 理论证明了所设计的控制律能够使机械手无静差跟踪期望的关节角轨迹. 仿真验证了本文设计方法的有效性.     

未知时变惯量航天器自适应姿态跟踪容错控制

针对存在未知时变惯量不确定性、执行机构衰退故障和外部干扰力矩的非刚体航天器系统,研究了航天器自适应姿态跟踪容错控制问题,结合非线性鲁棒控制方法、自适应方法、容错控制理论和参数估计方法,提出了一种鲁棒自适应姿态跟踪容错控制器。所设计的控制器克服了执行器故障、惯量不确定性以及外界干扰对系统稳定性的影响,保证了航天器姿态及角速度能够跟踪上时变的期望状态,实现了跟踪误差系统最终一致有界稳定。最后通过数字仿真验证了所提方法的有效性,并且与已有方法进行了对比,说明了所提方法的优越性。     

农用拖拉机的自适应二阶滑模路径跟踪控制

针对农用拖拉机在未知扰动影响下的路径跟踪控制问题,本文提出了基于自适应二阶滑模和扰动观测技术的路径跟踪控制策略.首先,建立含有未知扰动项的路径跟踪偏差模型,通过利用自适应控制和改进的加幂积分技术,构造自适应二阶滑模路径跟踪控制方法,该控制方法削弱了滑模控制中存在的抖振影响.其次,为了解决大扰动下控制增益调整过度的问题,通过将鲁棒精确微分器和自适应二阶滑模控制结合,构造复合的路径跟踪控制方法.严格的Lyapunov分析表明横向偏差和航向偏差均在有限时间内稳定到原点.最后,仿真结果验证了本文设计的制导方法能够保证农用拖拉机快速且稳定地跟踪上任意弯曲的参考路径.     

不确定性系统的自适应鲁棒跟踪控制

针对存在未知干扰和未建模动态等不确定性的系统的自适应鲁棒跟踪控制问题进行了 探讨.首选将l1优化控制器的有限拍设计方法结合给出了最优鲁棒稳态跟踪控制器的设计方法． 然后利用集员辨识的思想,将名义模型的参数和未建模动态及干扰的大小作为未知参数,提出了 一种递推参数估计方法.最后将上述研究结果结合起来提出了一种自适应鲁棒跟踪控制策略,证 明了自适应算法的全局收敛性并给出了鲁棒跟踪性能指标的一下较紧的上界.与现有的结果相 比,本文提出的自适应控制具有非保守的鲁棒稳定性,具有渐近最优的鲁棒跟踪性能.     

具有非线性不确定性的高超声速飞行器的 分布式鲁棒反步跟踪控制

本文针对具有外部干扰,参数摄动和非连续未知非线性气动影响的一般高超声速飞行器纵向动力学问题,设计了分布式鲁棒反步跟踪控制器.为了处理复杂的系统,将标准反步控制和信号补偿方法结合起来构成一个"简单"的鲁棒控制器.该方法不仅可以保证闭环系统半全局鲁棒跟踪性能,也可保证系统跟踪误差以期望的收敛速度收敛到期望的误差范围内.最后,带有非线性不确定性,外部干扰和参数扰动的仿真系统说明了该方法的有效性.     

具有非线性不确定性的高超声速飞行器的分布式鲁棒反步跟踪控制（英文）

本文针对具有外部干扰,参数摄动和非连续未知非线性气动影响的一般高超声速飞行器纵向动力学问题,设计了分布式鲁棒反步跟踪控制器.为了处理复杂的系统,将标准反步控制和信号补偿方法结合起来构成一个"简单"的鲁棒控制器.该方法不仅可以保证闭环系统半全局鲁棒跟踪性能,也可保证系统跟踪误差以期望的收敛速度收敛到期望的误差范围内.最后,带有非线性不确定性,外部干扰和参数扰动的仿真系统说明了该方法的有效性.     

永磁同步电机伺服系统高精度自适应鲁棒控制

针对具有参数和负载转矩不确定性以及其它不确定项的永磁同步电机(PMSM)伺服系统,利用非线性反步法设计了自适应鲁棒控制器.在系统模型中考虑了包含建模误差和外界干扰的其它不确定项,引入了鲁棒反馈控制,可以有效减小各种不确定性对系统性能的影响,实现了PMSM伺服系统高精度的位置跟踪.理论分析证明了位置跟踪误差按指数收敛.通过仿真验证了该方法比传统的自适应反步控制具有更好的鲁棒性和控制精度.     

基于自组织小波小脑模型关节控制器的不确定非线性系统鲁棒自适应终端滑模控制

针对一类不确定非线性系统的跟踪控制问题,在考虑建模误差、参数不确定和外部干扰情况下,以良好的跟踪性能及强鲁棒性为目标,提出基于自组织小脑模型(self-organizing wavelet cerebellar model articulation controller,SOWCMAC)的鲁棒自适应积分末端(terminal)滑模控制策略.首先,将小脑模型、自组织神经网络和小波函数各自优势相结合,给出一种SOWCMAC,以保证干扰估计方法具有快速学习能力和更好的泛化能力.其次,设计两种改进的terminal滑模面构造方法,并分别给出各自的收敛时间.然后,基于SOWCMAC和改进的积分terminal滑模面,给出不确定非线性系统鲁棒自适应非奇异terminal控制器的设计过程,其中通过构造自适应鲁棒项抑制干扰估计误差对系统跟踪性能的影响,并利用Lyapunov理论证明闭环系统的稳定性.最后,将该方法应用于近空间飞行器姿态的控制仿真实验,结果表明所提出方法有效性.     

基于反推法的永磁同步电机全局自适应控制

针对永磁同步电机运行中存在的参数及负载不确定性,研究了基于反推法的非线性全局自适应控制设计方法,分析了闭环系统的稳定性能．仿真结果表明,该控制方法能有效地克服电机运行中参数变化和负载干扰引起的跟踪误差,具有较强的鲁棒性能以及良好的跟踪性能．     

智能车辆视觉导航横向模糊控制策略仿真研究

针对智能车辆视觉导航横向控制中存在的适应性问题,提出了一种基于横摆角速度与横向偏差的智能车辆横向模糊控制策略。根据车辆于车道内的位置状态信息,建立了横摆角速度预测模型、7自由度车辆操纵动力学模型以及横向模糊推理模型。仿真结果表明,与常规位置偏差控制策略相比较,采用横向模糊控制策略不仅能提高智能车辆横向控制的精确性,并且具有很好的鲁棒性和自适应性。     

电液伺服系统的多滑模鲁棒自适应控制

针对一类参数与外负载非匹配不确定的非线性高阶系统,提出了一种基于逐步递推方法的多滑模鲁棒自适应控制策略.应用逐步递推的多滑模控制方法简化了高阶系统的控制问题,同时在自适应控制中加入鲁棒控制的方法,以消除不确定性对控制性能的影响.首先利用逐步递推方法与状态反馈精确线性化理论,得出确定系统的多滑模控制器设计方法;然后基于Lyapunov稳定性分析方法,给出不确定系统的参数自适应律,及鲁棒自适应控制器的设计方法.本文把该控制策略应用到电液伺服系统的位置跟踪控制中,仿真结果显示,该控制方法具有较强的鲁棒性及良好的跟踪效果.     

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,...     

高超飞行器的再入非线性鲁棒控制

针对再入段高超飞行器非线性动力学模型存在不确定性和干扰,基于奇异摄动理论提出了鲁棒变结构+动态逆内外环解耦控制方法.为避免在线实时求逆,控制系统的外环基于简化的模型设计自适应滑模变结构控制律,通过反馈干扰观测器在线估计广义干扰量,实现角度的跟踪和闭环系统的稳定,抑止外来干扰.强耦合的姿态动力学内环采用动态逆跟踪角速度指...     

化工不稳定时滞过程鲁棒控制的解析设计

针对化工不稳定时滞过程,提出一种两自由度控制结构.首先基于鲁棒H2最优性能指标,设计给定值跟踪控制器;然后根据系统稳态运行时的抗负载干扰要求,在过程输入与输出端之间设计控制闭环,利用其反馈通道上的扰动观测器抑制负载干扰,通过提出期望的闭环余灵敏度函数的方法,反向确定扰动观测器,同时给出了该控制闭环保证鲁棒稳定性的充要条件.仿真实例验证了该控制结构的优越性.     

下肢负荷外骨骼的变负载控制研究

下肢负荷外骨骼需要在变负载情况下实现助力的功能,外骨骼应能准确地跟踪人体的期望运动轨迹。为此,基于系统的动力学模型,提出了鲁棒自适应PD控制方法。该方法将系统外界的干扰、关节摩擦和噪声统一为上确界已知的干扰项,在控制器设计时引入中间变量,计算出以关节变量为参数的回归矩阵和一个描述外骨骼质量特性的未知定常参数向量,利用回归矩阵和引入的中间变量设计自适应律。仿真结果表明,外骨骼能够准确跟踪上期望的运动轨迹,系统的鲁棒性得到改善,实现了系统变负载控制的目的。     

电液伺服系统自适应逆向递推控制器设计

针对电液伺服系统的精确位置跟踪控制问题,引入虚拟控制量的概念,提出了一种逆向递推控制器的设计方法;同时考虑到实际系统存在内部参数和外负载力的不确定性,采用Lyapunov稳定理论对系统的不确定性进行自适应控制律设计,最终得到了自适应Backstepping控制器,并进行了稳定性分析.仿真结果表明,设计的自适应Backstepping控制器不需要知道内部不确定性参数和外部负载力干扰的边界,与常规PID控制方法相比,具有较强的鲁棒性及良好的位置跟踪性能.     

考虑执行器动态和输入受限的近空间飞行器鲁棒可重构跟踪控制

针对多变量、不稳定的近空间飞行器姿态系统,在系统存在参数不确定和外部干扰的情况下,并考虑执行器动态和输入受限,提出一种鲁棒可重构跟踪控制策略.首先,利用二阶滑模干扰观测器分别重构姿态、角速率回路的复合干扰;其次,采用鲁棒二阶滑模积分滤波器的反推(backstepping)方法避免了控制器设计中微分项膨胀问题,利用鲁棒项抵消重构误差对系统的影响,以实现姿态控制器设计.然后,在考虑执行器动态、输入受限及舵面卡死故障下,给出一种线性矩阵不等式的在线优化舵面分配算法,以实现飞行器的姿态角渐近跟踪期望的制导指令.最后,仿真结果表明所提出的方法具有良好的跟踪控制性能.     

自治飞艇直接自适应模糊路径跟踪控制

针对具有模型不确定和未知外部干扰的自治飞艇, 提出了直接自适应模糊路径跟踪控制方法. 该方法由路径跟踪控制和自适应模糊控制两部分组成. 首先基于飞艇的平面运动模型设计路径跟踪控制律, 包括制导律计算、偏航角跟踪和速度控制3 部分; 然后构造直接自适应模糊控制器逼近路径跟踪控制律中的不确定项. 稳定性分析证明所设计的控制律能使飞艇跟踪给定的期望路径, 跟踪误差收敛到原点的小邻域内. 仿真结果验证了所提出方法的有效性.

     

基于神经网络的模型跟随鲁棒自适应控制

针对一类复杂非线性动力学系统,提出一种基于神经网络动态补偿的模型跟随非线 性鲁棒自适应控制策略.采用神经网络在线补偿控制器以克服系统的未建模动力学和非线性 耦合因素的影响,从而提高了模型跟随控制的动态性能和稳态精度;当系统存在模型不确定 性和外部扰动时,其输出仍能精确地跟踪期望参考模型的输出.同时给出了闭环误差系统鲁 棒稳定性的证明.应用示例表明,所提方法可保证闭环系统具有良好的跟踪性能和鲁棒性,且 算法简单,易于在线控制.     

基于不确定逼近的机械手间接自适应鲁棒预测控制

为了使机械手系统在含有模型不确定项时具有良好的跟踪性能和较强的抗干扰能力,提出了一种间接自适应鲁棒预测控制。首先,针对机械手模型设计出非线性鲁棒预测控制器;然后,基于三次样条函数逼近控制律中因模型不确定性产生的未知项,并在控制律中引入一个D-控制项抑制外部干扰。理论证明了所设计的控制器能够使跟踪误差收敛到原点。仿真验证了所提方法的有效性。