未知参数多变量线性系统自适应模糊广义预测控制

对未知参数多变量线性系统提出了自适应模糊广义预测控制方法.该方法直接用模糊逻辑系统组成的向量设计广义预测控制器,并基于广义误差向量估计值对控制器中的未知向量和广义误差估计值中的未知矩阵进行自适应调整.该方法不但能保证闭环系统所有信号有界,而且可使广义误差向量收敛到原点的一个邻域内.

     

一类严格反馈非线性系统的间接自适应模糊控制

针对一类不确定严格反馈非线性系统,设计了间接自适应模糊控制方法．该方法用模糊逻辑系统逼近设计过程中的未知函数,基于时变宽度死区对模糊逻辑系统中的未知参数进行自适应调节,并对时变死区宽度设计了自适应律．证明了该方法能使闭环系统的所有信号有界,且可使跟踪误差收敛到原点的小邻域内．仿真算例验证了该方法的有效性．     

一类具有未建模动态的非线性系统模糊自适应鲁棒控制

针对一类单输入单输出未建模动态不确定非线性系统,提出一种模糊自适应Backstepping控制方法.设计中利用模糊逻辑系统逼近系统的未知函数,应用非线性阻尼项抵消系统的非线性不确定项,通过引入一个动态信号克服未建模动态.该模糊自适应控制方法保证了整个闭环系统的有界性,输出信号可调节到零的小邻域内.仿真结果进一步验证了该方法的有效性.

     

多输入多输出非线性多时滞系统的直接自适应模糊跟踪控制

针对多输入多输出非线性多时滞系统,提出了一种直接自适应模糊跟踪控制方案．该方案有机综合了自适应控制和H∞ 控制,构建了一种自适应时滞模糊逻辑系统用来逼近有多重时滞的未知函数;设计了H∞ 补偿器来抵消模糊逼近误差和外部扰动．根据跟踪误差给出了参数调节规律,构造了包含时滞的李亚普诺夫函数,从而证明了误差闭环系统满足期望的H∞ 跟踪性能．仿真结果表明了该方案的可行性．

     

控制增益符号未知的MIMO 时滞系统自适应控制

针对一类带有死区模型并具有未知函数控制增益的不确定MIMO 非线性时滞系统,基于滑模控制原理和Nussbaum函数的性质,提出了一种稳定的自适应神经网络控制方案 .该方案放宽了对函数控制增益上界为未知常数的假设,并通过使用Lyapunov0Krasovski 泛函抵消了因未知时变时滞带来的系统不确定性. 理论分析证明,闭环系统是半全局一致终结有界.仿真结果表明了该方法的有效性.

     

基于ISS的非线性纯反馈系统的自适应动态面控制

研究一类具有未知死区的非线性纯反馈系统的自适应控制问题．基于输入状态稳定理论和小增益定理,提出一种自适应动态面控制方案．该方案有效地减少了可调参数的数目,避免了传统后推设计中由于需要对虚拟控制反复求导而导致的计算复杂性．理论分析证明了闭环系统是半全局一致终结有界的．

     

一种新的非线性离散时间系统的模糊辨识方法

对一类非线性离散时间系统提出一种新的模糊的辨识方法。该方法在假设逼近误差界已知的情况下,基于死区函数对模糊逻辑系统中的未知参数设计自适应学习律;在逼近误差界未知的情况下,基于时变死区函数对模糊逻辑系统中的未知参数设计自适应学习律,并对时变死区进行自适应调节。证明了所设计的自适应学习律均可使辨识误差收敛到原点的一个小邻域内。仿真结果表明了该算法的有效性。     

基于观测器的非线性时变时滞系统自适应重复控制

针对一类未知时变时滞非线性系统,提出一种基于观测器的重复控制方案．采用线性矩阵不等式设计非线性观测器,所设计的控制律含有ＰＩＤ 反馈项,常值参数自适应律是微分 差分型的,时变参数学习律是差分型的．在假设未知时变时滞、时变参数和参考输出的周期有已知的最小公倍数下,通过构造一个Ｌｙaｐｕｎｏｖ-Ｋｒａｓｏｖｓｋｉｉ型复合能量函数,证明了所有闭环信号有界且输出跟踪误差收敛．仿真实例表明了算法的有效性．

     

一类高阶非线性参数化系统自适应重复学习控制

针对一类高阶非线性参数化系统,利用参数重组技巧,提出了一种自适应重复学习控制方法 .该方法结合反馈线性化,可以处理参数在一个未知紧集内周期性,快时变的非线性系统. 通过引进微分 -差分参数自适应律,设计了一种自适应控制策略,使广义跟踪误差在误差平方范数意义下渐近收敛于零. 通过构造Lyapunov 泛函,给出了闭环系统收敛的一个充分条件.实例仿真结果说明了该方法的可行性和有效性.

     

可重构模块机器人分散容错控制

针对可重构模块机器人的执行器故障,提出一种基于自适应模糊系统的分散被动容错控制方法．该方法不需要机器人动力学模型与模块之间的信息交换,模块控制器分别采用间接和直接自适应方法设计,自适应参数的更新律基于Ｌｙａｐｕｎｏｖ稳定性理论设计,保证了系统的稳定性和H_∞ 跟踪性能．数值仿真结果表明了所提出方法的有效性．

     

不确定非线性多智能体系统的分布式模糊自适应镇定控制

针对一类具有未知非线性和未知参数摄动的非线性多智能体系统, 提出一种分布式模糊自适应镇定控制方法. 基于邻接智能体信息和部分智能体的自身信息, 分别设计静态耦合和动态耦合的分布式模糊自适应控制律. 基于Lyapunov 稳定性理论, 证明了所提出的控制器能使得系统状态最终稳定于原点的邻域内. 仿真实例验证了所提出方法的有效性.

     

异步电机的非线性自适应反步控制器设计

针对描述异步电机的动态特性方程,在一些系统参数未知的情况下,应用分离子系统的方法和反向递推技术,设计了非线性自适应控制器.实现了电机对给定转速信号和磁通量信号的输出渐近跟踪控制,保证了整个系统的全局有界稳定性.仿真结果验证了该自适应控制策略的有效性.

     

模糊输出反馈实现动态不确定非线性系统的几乎干扰解耦

研究一类单输入单输出动态不确定非线性系统的几乎干扰解耦问题. 首先设计一类新型的模糊高增益观测器估计非线性系统的未知状态; 然后结合自适应模糊backstepping 控制、小增益定理和改变供能函数方法, 给出鲁棒自适应模糊控制器的设计. 所设计的控制器不仅可以保证整个闭环系统在输入到状态实际稳定意义下稳定, 同时抑制了干扰对输出的影响. 仿真结果表明了所提出控制方法的有效性.

     

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.

     

非线性时滞系统的抖振削弱自适应滑模控制

针对一类非线性时滞系统的鲁棒自适应滑模控制器设计问题,提出了一种基于偏微分变换的自适应滑模控制方法,该方法能够有效地削弱系统的输入抖动．基于自适应滑模控制技术和Ｌｙａｐｕｎｏｖ稳定方法,克服了时滞影响,不但保证系统状态可以在有限的时间内到达滑模面,而且保证了系统的渐近稳定特性．最后给出的仿真结果验证了该控制方案的有效性．

     

一种基于滑动库的多模型在线建模方法

针对未知边界的复杂非线性系统,提出一种基于滑动库的多模型在线建模方法．该方法首先结合滑动库思想,利用系统输入输出数据在线确定输入空间的边界,使其不需要准确知道系统输入空间的边界,减小了对先验信息的依赖性;然后,基于模糊划分的方法对输入数据在线聚类;最后,基于最小二乘法建立局部模型,并根据数据对局部模型的参数进行更新．仿真结果表明了该方法处理未知边界非线性系统在线建模问题的有效性．

     

移动机械手运动／力鲁棒自适应轨迹跟踪

针对移动机械手控制器设计中用隐函数定理进行模型降阶时存在的一些问题,把完整和非完整约束的统一形式引入到系统的动力学模型降阶中．基于该降阶模型设计了不确定移动机械手稳定的运动／力鲁棒自适应线性参数模糊控制器．理论分析和仿真结果表明,设计的控制器简单有效．

     

全局自适应神经网络跟踪控制及逼近域确定

针对自适应神经网络跟踪控制问题,提出一种确定逼近域的方法.采用参考信号取代未知非线性函数中的系统输出,神经网络用于逼近以参考信号为输入的未知不确定项.可以利用参考信号的界预先确定神经网络逼近域,再采用自适应鲁棒方法处理由于函数输入置换所引起的另一类不确定项.所得到的闭环系统是全局稳定的.仿真实例说明了该控制方法的有效性.

     

存在未知时延和Markov 丢包的网络控制系统故障检测与优化

将网络控制系统(NCSs) 的未知短时延处理成范数有界不确定性, 结合Markov 丢包影响将NCSs 建模为不确定Markov 跳变系统, 设计模态依赖的鲁棒故障检测滤波器. 为了提高检测系统性能, 采用后置滤波器对残差信号进行时域优化, 并以Moore-Penrose 逆形式给出其最优解. 同时, 设计自适应检测阈值, 并给出时变参数阵的迭代方法,降低了计算量. 数值仿真表明, 所提出的方法能够有效地抑制时延和丢包影响, 提高故障检测系统的检测能力和检测速度.

     

基于最小二乘支持向量机的非线性广义预测控制

通过中值定理将一类非线性系统近似为时变线性系统,然后将提出的在线最小二乘支持向量机回归(OLS-SVMR)与广义预测控制相结合,提出了一种基于OLS-SVMR的自适应直接广义预测控制.利用OLS-SVMR直接设计预测控制器,并基于广义误差估计对控制器参数和广义误差估计中的未知向量进行自适应调整.理论证明了该方法可使广义误差估计值收敛到原点的一个小邻域内.仿真算例也验证了该方法的有效性.