一类输入受限的不确定非仿射非线性系统二阶动态terminal 滑模控制

针对一类输入受限的不确定非仿射非线性系统跟踪控制问题, 提出一种二阶动态terminal 滑模控制策略. 在不损失模型精度, 并考虑系统输入饱和受限的前提下, 给出一种适用于全局的不确定非仿射非线性系统近似方法. 提出小波小脑模型干扰观测器设计方法, 实现复合扰动的有效逼近. 构造辅助系统分析输入饱和对跟踪误差的影响. 通过构造基于PI 滑模面的terminal 二阶滑模面, 给出二阶动态terminal 滑模控制器设计过程, 克服了传统滑模的抖振问题. 仿真结果验证了所提出方法的有效性.

     

基于动态面的高超声速飞行器模糊自适应非线性控制

针对高超声速飞行器模型非线性、多变量和参数不确定特性, 并考虑控制增益变化可能导致控制奇异值问 题, 提出一种基于动态面的模糊自适应非线性控制方法. 根据动态面和动态逆策略, 分别设计了高度和速度跟踪控制 器. 利用模糊自适应方法在线逼近不确定函数项, 并采用Nussbaum 增益技术抑制虚拟控制增益不确定影响, 以减少 在线学习量, 保证系统的半全局一致最终有界性. 仿真结果表明, 所提出的方法可实现飞行器对高度和速度的准确跟 踪控制.

     

具有输入及状态未建模动态系统的输出反馈自适应控制

针对一类具有输入及状态未建模动态的非线性系统, 设计K滤波器来估计系统不可量测状态, 基于动态面控制技术并利用径向基函数神经网络的逼近能力, 提出一种输出反馈自适应跟踪控制方案. 利用Nussbaum 函数性质, 有效地解决了高频增益符号未知问题. 在控制器设计中引入规范化信号来约束输入未建模动态, 从而有效地抑制其产生的扰动. 通过理论分析证明了闭环控制系统是半全局一致终结有界的.

     

四旋翼无人机SO(3) 滑模变结构姿态控制器设计

为了提高四旋翼无人机SO(3) 控制的动态性能, 对滑模变结构控制在四旋翼无人机SO(3) 姿态控制中的应用进行研究. 首先, 通过对两种四旋翼SO(3) 姿态控制模型进行分析, 确定一种奇异点较少的模型为控制对象; 随后,针对可能出现的控制奇异问题, 设计一种引入调节函数的无奇异积分型滑模面, 得到了滑模稳定性引理; 最后, 利用这种滑模面进行控制器设计和Lyapunov 稳定性分析, 证明了系统全局指数渐近稳定. 仿真结果验证了所提出的设计方案的正确性.

     

并联混合有源电力滤波器自适应L2增益鲁棒控制

为了抑制外界未知扰动和参数摄动对并联混合有源电力滤波器(SHAPF) 系统性能的影响, 提出一种新型的自适应L₂ 增益鲁棒控制策略. 首先建立含有扰动和参数摄动的SHAPF 欧拉-拉格朗日(EL) 数学模型, 得到了SHAPF 在dq 坐标系下的误差动态模型; 然后通过构造适当的Lyapunov 函数设计参数自适应控制率, 实现了对系统参数摄动的补偿, 进而利用阻尼注入方法设计系统的L₂增益鲁棒控制器, 以保证闭环系统的 gamma  耗散性. 仿真实验验证了所提出策略的正确性和有效性.

     

无需相对速度信息的多Euler-Lagrange 系统自适应神经网络包含控制

对含有模型非线性不确定性和外部扰动的多Euler-Lagrange 系统的分布式协调包含控制问题进行研究. 考虑通讯拓扑为有向图, 所有领航者均为动态, 且各智能体间相对速度信息不可测情况. 首先, 选取相对速度作为辅助变量, 引入低通滤波器进行估计; 然后, 采用神经网络方法逼近并补偿非线性不确定性, 提出一种分布式自适应包含控制律, 并应用Lyapunov 稳定性理论证明闭环系统的包含误差一致最终有界; 最后, 通过仿真算例验证了所提出的控制律的有效性.

     

基于自抗扰技术的网络化无刷直流电机控制系统时延补偿

采用自抗扰控制技术解决网络化无刷直流电机转速控制系统的时延补偿问题. 首先, 建立含有时变网络诱导时延的无刷直流电机控制系统模型, 并将时变时延引起的不确定动态描述为系统模型的不确定性; 然后, 设计自抗扰控制器, 对时延引起的不确定动态进行动态线性化补偿, 从而消除时变时延对系统性能的影响; 最后, 通过仿真研究表明了所设计的自抗扰补偿方法的有效性和优越性.

     

基于预估观测器的二自由度速度控制器设计

高速高精度伺服控制系统中, 预估观测器可以消除反馈信号的相位延迟和采样噪声. 但由于伺服控制系统通常采用比例-积分-微分(PID) 控制器进行反馈调节, 即使与预估观测器结合使用, 仍不能满足高速高精度系统环路性能的需要. 针对此问题, 引入一种基于预估器观测器的二自由度控制器算法, 并给出其在焊线机??-?? 平台直线电机速度控制器中的设计方法. 仿真和实验结果表明, 所提出的算法不仅可以保证系统控制的精度, 而且能够提高系统的速度和位置跟随特性.

     

基于自适应重复学习的不确定多涡卷混沌系统同步控制

基于滞环函数提出一种参数可调的多涡卷混沌系统构造方法. 针对复杂不确定性系统, 综合利用自适应神经网络和重复学习控制方法设计一种自适应重复学习同步控制器; 利用自适应重复学习控制方法对周期时变参数化不确定性进行处理; 对函数型不确定性利用神经网络逼近技术进行补偿; 设计鲁棒学习项对神经网络逼近误差和扰动上界进行估计; 通过构造类Lyapunov 复合能量函数证明了同步误差学习的收敛性. 仿真结果验证了所提出方法的有效性.

     

非线性系统RBF神经网络多步预测控制

针对较强非线性的控制问题, 提出一种以RBF 神经网络为模型的多步预测控制方法. 构建多步预测模型, 并给出预测误差关于控制序列的雅可比矩阵的计算方法. 利用Levenberg-Marquardt(L-M) 算法设计滚动优化策略, 过误差修正参考输入的方法实现了反馈校正, 证明了控制系统的稳定性. 仿真结果表明所提出的控制方法效果较好.

     

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.     

轨迹跟踪级联机器人编队控制方法

提出一种轨迹跟踪级联机器人编队控制方法. 该方法有效结合距离-角度(??-??) 控制和距离-距离(??-??) 控制方案, 并利用无迹卡尔曼滤波算法对Leader-Follower 级联机器人系统的状态进行估计; 根据状态估计结果设计输入-输出动态反馈控制规律, 使得跟随机器人(Follower) 准确跟踪领航机器人(Leader), 确保编队的稳定性和较快的收敛性, 并达到理想的编队控制效果. 仿真实验验证了所提出方法的可行性.

     

不确定移动机器人编队间接自适应模糊动力学控制

研究不确定非完整移动机器人Leader/Follower编队动力学控制问题,对Follower提出了自适应队形跟踪控制方法.首先,基于队形方程设计了运动学队形跟踪控制器,使用Backstepping技术扩展出队形跟踪误差动力学方程;然后,利用自适应模糊系统逼近其不确定项,构造了间接自适应模糊动力学队形跟踪控制器;最后,证明了队形跟踪误差可收敛到原点的小邻域内.仿真结果验证了所提出控制策略的有效性.     

基于迭代滑模增量反馈的欠驱动AUV地形跟踪控制

为实现欠驱动自治水下机器人(AUV)在未知海流干扰作用下的地形跟踪控制,提出一种基于非线性迭代滑模增量反馈的航迹跟踪控制器.基于虚拟向导的方法,建立AUV垂直面航迹跟踪误差方程.采用迭代方法,设计滑模增量反馈控制器,无需对AUV模型参数不确定部分和海流干扰进行估计,这样避免了AUV俯仰舵的抖振现象,并且减小了输出反馈控制的稳态误差与超调问题.仿真实验表明,所设计的控制器对AUV系统的模型参数摄动及海流干扰变化不敏感,所设计的参数易于调节.     

基于MLD模型的预测控制可行性与约束优先级研究

混合逻辑动态(MLD)框架为处理约束预测控制不可行和优先级问题提供了新的方法,但其优化算法求解计算量大,求解时间长.通过在目标函数中引入新的惩罚项改进优化算法,将混合整数二次规划(MIQP)问题转化为二次规划(QP)进行求解,减少了计算工作量,提高了求解效率.通过在Wood-Berry塔上的仿真分析,获得了良好的控制性能,分析结果表明了该方法的有效性.     

带ESO 的自适应滑模调节的SPMSM自抗扰-无源控制

设计了一种新颖的由非线性综合控制方法实现的表面式永磁同步电机调速系统.首先构造了基于扩张状态观测器(ESO)的自适应滑模速度调节器,采用ESO估计系统的部分扰动项并进行前馈补偿,参数的不确定项由新的自适应控制律估计得到;然后设计了自抗扰-无源电流调节器,简化了控制器的设计,在稳定性的基础上增强了鲁棒性和快速性.仿真结果表明,该方法对负载的自适应性、抗扰动性和鲁棒性均较强,系统具有优良的动、静态性能.     

非线性扩展结构大系统自适应神经网络跟踪控制

针对一类非线性关联大系统在结构扩展时的跟踪控制问题, 提出一种采用自适应神经网络的控制方法. 该方法要求在不改变原结构系统控制律的前提下设计新加入子系统的控制律和自适应律, 使扩展后所有子系统都具有很好的跟踪性能. 这里主要利用神经网络的逼近功能以及Backstepping 技术来设计自适应律和控制律, 通过Lyapunov 理论证明在该控制器的作用下闭环系统的所有信号均是有界的, 并可使系统准确跟踪. 仿真结果验证了所提出方法的有效性.

     

基于前景理论的应急方案动态调整方法

针对突发事件的动态性及信息的不确定性等特征, 提出基于前景理论的应急方案动态调整方法. 首先, 对突发事件的问题进行描述, 并提出需要解决的问题; 然后, 根据前景理论中价值函数及权重函数的思想, 对方案动态调整的方法及过程进行阐述; 最后, 通过案例分析, 验证了所提出方法的可行性和有效性.