状态与输入受限的二阶多输入多输出非线性系统自适应控制

针对含有状态和输入受限的二阶多输入多输出非线性系统的控制问题,提出了一种自适应控制策略.通过综合利用障碍Lyapunov函数和动态面控制方法的特性,使得系统的状态满足约束条件而且能够减少计算量.此外,为了处理输入约束和系统中的不确定性的影响,分别设计了辅助系统和自适应算法.通过理论分析表明,闭环系统的所有状态都是有界的,而且系统的状态和输入都满足约束条件.最后,通过一个数值仿真算例和一个实际的航天器姿态控制系统的仿真来验证所提出的自适应控制策略的有效性.     

考虑量化输入和输出约束的互联系统自适应分散跟踪控制

本文考虑具有量化输入和输出约束的一类非线性互联系统的自适应分散跟踪控制设计. 分别针对量化参数已知和未知两种情况, 基于反推(Backstepping)设计法, 利用神经网络逼近特性, 设计自适应分散跟踪控制策略. 通过定义新的未知常量和非线性光滑函数, 设计自适应参数估计项来消除未知互联项对系统的影响. 进一步考虑量化参数未知的情形, 引入一个新的不等式来转化输入信号, 并构建新的自适应补偿项来处理量化影响. 同时, 障碍李雅普诺夫函数的引入, 确保了系统输出不违反约束条件. 与现有量化输入设计相比, 本文所提方法不要求未知非线性项满足李普希兹条件, 并且允许量化参数未知. 该设计方法保证了闭环系统所有信号最终一致有界, 而且跟踪误差能够收敛到原点的小邻域内, 同时保证输出不违反约束条件. 最后, 仿真算例验证了所提方法具备良好的跟踪控制性能.     

有界扰动多变量Hammerstein系统输入到 状态稳定模型预测控制

考虑具有状态和控制约束的有界未知扰动多变量Hammerstein系统,提出一种具有输入到状态稳定和有限L_2增益性能的鲁棒非线性模型预测控制策略.基于多变量线性子系统H_∞控制律,滚动预测非线性代数方程的解算误差,继而在线优化计算满足系统约束条件的预测控制量.利用输入到状态稳定性概念和L_2增益思想,建立闭环系统关于该扰动信号具有鲁棒稳定性和L_2增益的充分条件,使闭环系统不仅满足系统约束,而且对不确定扰动输入和解算误差具有鲁棒性.最后以工业聚丙烯多牌号切换过程控制为例,仿真验证本文算法的有效性.     

一种新型的输入受约束的自适应控制

在系统输入受约束时,采用一般的广义预测控制有可能会造成算法的不可行,从而使系统的控制质量变坏,甚至造成系统的不稳定。针对输入受约束系统,采用简化的三角化脉冲响应模型,提出一种输入受约束的自适应模型算法控制。该算法只需在线辨识一个参数。不必求逆矩阵,极大地减少了计算量。而且,在输入和输入增量约束条件下,通过调整参考输出,使得约束条件的个数简化为一个,并可保证闭环系统的渐近稳定和全局收敛性。仿真结果进一步证实了该算法的有效性。     

一类切换系统的输入-状态稳定性分析与优化控制

利用驻留时间法和 Gronwall-Bellman不等式研究了一类切换系统的输入一状态稳定性分析与优化控制问题.在保证切换系统输入-状态稳定的前提下,将切换时刻和切换次数约束条件转化为线性约束,提出了一种新的切换系统优化问题目标函数的形式.与已有的方法相比,该方法无需引入新的状态变量,无需同时满足构造输入-状态稳定控制李亚普诺夫函数和所有子系统都是输入-状态稳定的条件,为控制器的优化设计提供了便利.最后,通过算例仿真证实了文中所提方法的可行性.     

输入有界的自由漂浮柔性空间机器人轨迹跟踪控制

针对自由漂浮柔性空间机器人轨迹跟踪控制问题, 首先利用拉格朗日和假设模态法建立了动力学模型. 分析系统动力学模型, 综合考虑欠驱动、柔性振动等特点, 将其简化为一种带有柔性振动扰动完全可控的动力学模型; 在此基础上, 考虑控制输入受限, 提出一种自适应状态反馈控制策略. 该策略采用自适应技术实时在线学习柔性振动扰动参数, 从而保证控制律对柔性振动扰动具有良好的鲁棒性; 最后, 基于Lyapunov方法证明了该控制策略能够实现关节期望轨迹的跟踪. 仿真验证了该控制策略对控制输入受限系统轨迹跟踪控制的有效性和可靠性.     

考虑输入约束的半主动悬架非线性自适应控制

针对具有输入约束及参数不确定性问题的汽车半主动悬架系统,提出一种考虑输入饱和的非线性自适应Backstepping控制器.该方法引入一个辅助系统,通过设计新的误差变量,实现对控制饱和的补偿,解决控制输入的幅值约束问题.同时,考虑到悬架系统的参数不确定性问题,采用映射自适应算法设计自适应律,通过构造适当的Lyapunov函数,保证悬架系统的稳定性.仿真结果表明,所设计的控制器具有良好的隔振性能,而且能够有效降低输入约束和不确定参数对系统性能的影响.     

基于仿射控制输入的输入状态稳定非线性预测控制

针对有扰动的约束非线性系统,提出了一种基于仿射控制输入的反馈预测控制策略.采用无穷范数定义有限时域代价函数,对其进行极大极小优化得到预测控制律,并应用输入状态稳定分析了闭环系统的鲁棒稳定性,同时还给出了确定容许扰动上界的方法.最后,数值仿真说明本文的预测控制策略是有效的.     

具有角速度和输入约束的航天器姿态协同控制

提出了基于有向图的航天器姿态协同控制算法, 并且系统的角速度和控制输入满足有界性的约束. 当外部扰动存在时, 设计了自适应算法估计扰动的上界, 采用滤波器补偿的方法处理控制输入饱和问题, 并且设计了新的自适应姿态协同控制算法. 对于所设计的控制算法, 给出了稳定性分析, 证明了系统具有几乎全局渐近稳定性. 进一步把控制算法推广到时变通信时滞情况, 当控制器参数满足一定条件时, 仍然能够保证编队系统的几乎全局渐近稳定性. 通过数值仿真, 验证了所提出的控制方案的有效性.     

虚拟控制系数未知的非完整系统的自适应神经网络控制

针对一类虚拟控制系数未知的多输入链式非完整控制系统,提出了一种自适应神经网络控制策略.在控制策略的设计中,采用了State-scaling与Backstepping技术相结合的方法.Nussbaum-type增益技术用来解决系统的控制方向完全未知的问题.所提出的自适应神经网络控制策略解决了由复杂系统所引起的奇异问题,并通过选择适当的控制参数,使闭环系统半全局一致有界,且系统的状态渐近收敛到包含原点的任意小的一个收敛域.一种基于切换策略的自适应控制方法解决了当x0(t0)=0时所引起的系统不可控问题.仿真结果验证了算法的有效性.     

具有输入饱和的不确定非线性系统自适应渐近跟踪控制

将一类具有输入饱和的严格反馈单输入单输出非线性系统作为研究对象,解决其自适应渐近跟踪控制问题.与已有结果不同,所考虑的虚拟控制参数可以是未知且增益函数的上界信息也是未知的,这给控制器的设计带来了挑战.通过结合光滑函数及有界估计方法,设计一种新颖的自适应渐近跟踪控制策略;其次,通过引入Nassbaum函数解决由输入饱和不确定参数以及未知虚拟控制参数带来的影响;此外,通过利用未知增益的下界信息巧妙地构造一个特殊的李雅普诺夫函数并结合不等式技巧,可以消除对控制增益函数上界信息的需要,并保证系统的全局稳定性和跟踪性能;最后,通过实例仿真及对比仿真表明所提出自适应渐近跟踪控制算法的有效性.     

一类状态/输入受限的不确定非仿射非线性系统 鲁棒自适应backstepping控制

针对一类状态/输入受限的不确定严格反馈非仿射非线性系统跟踪控制问题,提出一种鲁棒自适应backstepping控制策略.在保证系统精度的前提下,对状态/输入受限的非仿射系统进行Taylor级数在线展开,得到其仿射形式;为保证系统复合扰动在线准确逼近,提出基于投影算子的递归扰动模糊神经网络干扰观测器(RPFNNDO);在考虑不确定系统存在状态受限和输入饱和等因素下,结合障碍Lyapunov函数、tanh函数及Nussbaum函数,利用backstepping方法设计控制器,并采用Lyapunov稳定理论分析闭环系统稳定性.应用于无人机航迹控制的仿真结果验证了所提方法的有效性.     

带输入饱和的欠驱动吊车非线性信息融合控制

针对欠驱动吊车系统的控制问题,提出了一种非线性信息融合控制方法. 通过融合二次型性能指标函数中包含的未来参考轨迹和控制能量的软约束信息,以及吊车系统状态方程和输出方程的硬约束信息,获得协状态和控制量的最优估计. 针对控制量输入饱和的问题,提出了一种控制能量软约束信息自适应调节算法,使求出的控制量满足限制要求. 信息融合控制方法基于被控对象的离散模型设计,具有易于实现的特点. 仿真结果表明了该方法的有效性.     

一类时滞切换系统的输入-状态稳定性分析

利用多Lyapunov函数方法、驻留时间法和Gronwall-Bellman不等式研究了一类时滞切换系统的输入-状态稳定性分析问题．从系统输入-状态稳定定义出发,给出了使得一类时滞切换系统输入-状态稳定的充分条件．与已有的方法相比,无需同时满足构造输入-状态稳定控制Lyapunov函数和所有子系统都是输入-状态稳定的条件,为控制器的设计提供了便利．最后,通过算例仿真验证了所提出方法的可行性．     

输入饱和的充液航天器抗干扰有限时间滑模控制

研究三轴稳定充液航天器姿态控制过程中存在外部未知干扰、参数不确定和输入饱和的问题,提出一种抗干扰有限时间滑模控制的姿态机动控制方法.将部分充液贮箱内液体燃料晃动等效为球摆模型,采用动量矩守恒定律推导出充液航天器耦合动力学方程.首先,设计有限时间积分滑模干扰观测器,保证控制系统中集总干扰可以在有限时间内被估计;然后,基于所设计的干扰观测器,提出一种抗干扰有限时间快速终端滑模控制策略,并且证明在该控制律的作用下闭环系统的状态是有限时间稳定的,而且收敛到指定的快速终端滑模面上.此外,通过引入辅助变量补偿控制输入超调量,克服输入饱和的约束.仿真结果验证了该控制策略的有效性和鲁棒性.     

输入变量关联约束对约束优化控制的影响特性分析

过程工业控制中除了存在常见的输入变量和输出变量幅值高低限约束, 由于工艺或者控制的需要也可能具有关于输入变量线性函数的关联约束. 不同约束条件之间的矛盾可能会造成约束条件无法全部满足, 失去了实施预测控制的基础. 从凸体顶点角度, 将具有输入关联约束的约束优化控制的可行性判定转化为凸多面集是否非空的问题. 为保证具有输入关联约束预测控制的有效实施, 本文将输入关联约束纳入到预测控制控制律的求解当中. 基于Newton控制框架, 考虑具有输入关联约束条件下, 得到基于区间控制思想的预测控制律的解析表达式, 从而分析输入关联约束条件对控制的影响. 通过典型系统模型的控制仿真实验, 验证以上方法的有效性.     

分布式多输入系统的自律鲁棒自适应分散控制

为了实现一类分布式多输入系统的分散鲁棒自适应控制, 基于状态扩张和反演干扰抑制控制, 提出一种自律鲁棒自适应分散控制的新方法. 结合直接反馈线性化和最优控制, 给出了自律最优鲁棒自适应分散控制的设计方法. 仿真结果表明, 所提出方法能够有效实现各子系统的自律鲁棒稳定、全系统整体鲁棒稳定和不确定参数自适应, 同时通过求解LMI, 具备了最优干扰抑制的功能.

     

基于辅助输出的线性系统状态和未知输入同时估计方法

在未知输入观测器匹配条件不满足的情况下, 针对一类线性时不变系统, 研究了同时估计系统 状态和未知输入的问题. 首先, 基于可测输出对未知输入的相关度的概念, 给出了辅助输出 的构造方法, 使得匹配条件得以满足. 为了处理辅助输出中的未知信息, 提出了一种高增益 观测器设计方法, 它不仅能估计辅助输出, 而且还能估计辅助输出的导数. 然后, 基于辅助 输出的估计值, 提出了一种降维观测器设计方法, 可以在不受未知输入影响的情况下估计系统 的状态; 接下来, 基于状态和辅助输出及其导数的估计值, 给出了未知输入估计. 最后, 对一个五 阶系统进行了数字仿真, 仿真结果表明所提出的方法是有效的.     

输入受限约束下的汽车横摆力矩混合切换控制策略研究

目前在汽车横摆力矩控制器设计中,往往忽略了系统输入是有限的这一约束条件,因此所设计的控制器并不能总是工作在预先设定的反馈规律下。这在实际环境中将导致系统性能的不可靠。为此,在二次最优控制器的基础上,增加抗饱和控制器的设计,并通过混合切换控制策略来达到既保证良好的控制性能,同时又能适应系统输入有限这一约束条件。仿真实验表明,所设计的控制策略与这些控制器单独控制相比,不仅抗饱和性能得到提高,而且控制性能也同样令人满意。该方案的设计为更加合理的汽车稳定性控制策略提供参考。     

一类非线性时滞过程的自适应控制

通过结合非线性过程的一般模型控制(GMC)、强跟踪预测器(STP)和强跟踪滤波器(SIF),提出了一类具有输入时滞非线性时变过程的自适应一般模型控制(AGMC)方法.基于强跟踪预测器对未来状态的预测,传统的一般模型控制被扩展到一类具有输入时滞的非线性过程.通过强跟踪滤波器估计非线性过程的时变参数,对STP和GMC进行在线参数修正.对三容水箱系统DTS200进行计算机仿真,仿真结果表明,该自适应控制策略是令人满意的,其状态跟踪能力强,对于模型失配也具有较强的鲁棒性.