模型不确定非线性系统的自适应模糊Backstepping预测控制

为解决一类模型不确定严格反馈非线性系统的跟踪控制问题,提出一种使闭环系统稳定且滚动时域性能指标在线最小化的自适应模糊反步预测控制策略。模糊系统用来逼近该设计过程中的未知非线性项,自适应参数直接用来估计最优逼近权值向量范数的平方,从而只有一个自适应参数需要在线调节;同时考虑模糊基函数的性质,所设计的控制律与自适应律均不含模糊基函数项,理论证明该方法设计的控制器保证闭环系统所有信号是半全局有界的,并且跟踪误差收敛于零的某一邻域。该方法所设计的控制器形式简单,计算量小,更易于实际应用,仿真算例验证提出算法的有效性。     

基于观测器的永磁同步电机模糊自适应混沌控制

针对混沌现象能够影响永磁同步电动机驱动系统稳定性的问题,本文根据模糊自适应控制和反步设计法的原理,研究了具有不确定参数的永磁同步电动机混沌系统位置跟踪控制,设计了一种新型的降维观测器来估计系统的转子角速度,并利用模糊逻辑系统对永磁同步电动机混沌系统中的非线性函数进行逼近,同时采用反步设计方法,构造了模糊自适应控制器,并在Matlab环境下进行仿真。仿真结果表明,该控制方法能够避免永磁同步电动机出现混沌现象,确保系统可以快速跟踪期望的信号,并对永磁同步电动机混沌系统进行有效控制,该控制策略能够克服永磁同步电动机参数不确定性的影响,实现了对永磁同步电动机的位置跟踪控制。该研究具有实际应用价值。     

非线性纯反馈时滞系统的自适应模糊跟踪控制

针对一类不确定非线性纯反馈时滞系统的自适应模糊跟踪控制问题,本文采用模糊逻辑系统来逼近系统中未知的非线性函数,利用自适应方法和Backstepping方法构造出一种自适应模糊控制器,并给出了非线性纯反馈时滞系统跟踪控制问题可解的充分条件.仿真结果表明,所设计的自适应模糊控制器,保证闭环系统的所有变量有界,并确保系统输出有效跟踪给定的参考信号,跟踪误差收敛到原点的一个充分小的邻域之内,同时其他闭环信号保持有界.该控制方法可以有效地减少系统在线计算负担.     

基于事件触发机制的一类非严格反馈非线性系统的自适应神经网络追踪控制

基于事件触发机制,研究了一类非严格反馈非线性系统的自适应神经网络追踪控制问题.结合反步技术、神经网络和事件触发机制,提出了一种自适应神经网络控制方案,减少了数据传输量并减轻了控制器和执行器之间的传递负担,保证了输出信号尽可能地追踪到参考信号,同时使得闭环系统的所有信号有界.此外,通过避免芝诺现象保证了所提事件触发机制的可行性.最后,给出一个例子验证了所提出策略的有效性.     

非线性时滞系统的自适应模糊跟踪控制

针对一类带有未知非线性函数和时滞项的非线性不确定系统,提出了一种新的自适应模糊跟踪控制。用模糊逻辑系统来逼近系统中未知的非线性不确定函数,基于自适应方法和Backstepping设计模糊自适应控制器。设计的模糊自适应控制器确保了闭环系统的所有信号是一致有界的,也保证了跟踪误差收敛到原点的一个充分小的邻域内;另外设计的模糊跟踪控制器不涉及模糊基向量函数的计算,使其在系统的控制过程中将极大地降低系统的在线计算负担。仿真算例验证了所提出方法的有效性。     

基于模糊逼近和动态面技术的异步电动机位置控制

针对异步电动机参数不确定性和外部负载产生扰动的现象,本文提出了一种新型的模糊自适应动态面反步控制方法。该方法通过引入一阶低通滤波器,避免了传统反步控制中对虚拟控制函数进行连续求导引起的计算爆炸问题,模糊逻辑系统被用来逼近异步电动机系统中复杂的非线性函数,同时基于反步法的设计原理,构造了异步电动机的模糊自适应控制器,并在Matlab环境下进行仿真实验。仿真结果表明,所设计的控制方法可以确保系统快速跟踪期望信号,实现了对异步电动机的高性能位置跟踪控制。该研究具有实际应用价值。     

非线性不确定系统的自适应模糊跟踪控制

针对一类带有未知非线性函数的非线性不确定系统,提出了一种新的自适应模糊跟踪控制方案。模糊逻辑系统用于系统中的未知的非线性函数建模,然后基于backstepping方法和自适应技术设计模糊自适应控制器。所设计的模糊自适应控制器确保闭环系统的所有信号是一致有界的,同时跟踪误差收敛到原点的一个充分小的邻域内。另外所设计的控制器不涉及模糊基向量函数,因此所提出的控制器用于控制系统时,将极大地降低系统的在线计算负担。仿真算例验证了所提出方法的有效性。     

具有参数不确定被动力伺服系统的反步控制

针对被动式力伺服系统的参数变化和多余力矩问题,在建立系统非线性模型的基础上,设计一种自适应反步控制器.并利用Lyapunov稳定性定理证明了设计控制器的稳定性.该控制器考虑了系统主要参数变化和承载系统的扰动,将系统方程重组成多个虚拟子系统,利用反步控制思想对每个虚拟系统设计虚拟控制量,通过反步递推得到含有参数变化与承载系统扰动的非线性控制器.仿真结果表明:与传统控制器相比,该自适应反步控制器能更好地抑制多余力矩,证明了所设计控制器的有效性.     

基于Razumikhin方法的非线性时滞系统的自适应模糊控制设计

【中文摘要】 为研究一类单输入单输出非线性时滞系统的自适应跟踪控制问题,基于Lyapunov Razumikhin泛函方法给出了一种新的自适应模糊控制器设计方法,利用模糊逻辑系统来估计系统中未知的非线性函数,用backstepping方法来设计跟踪控制器。所设计的自适应模糊控制器能确保所有的闭环信号有界,同时系统输出收敛到所期望轨线的一个小邻域中。仿真例子表明文中所提出的控制方案能够有效地跟踪给定的参考信号。     

Buck 型直流变换器的自适应动态面控制研究

基于脉冲宽度调制(PWM)原理工作的Buck 型直流变换器的平均模型, 利用非线性自适应动态面控 制方法设计控制器, 用来驱动一类Buck 型直流变换器工作, 使其输出电压能准确地跟踪参考电压, 以及对负载参数 的不确定性具有很强的鲁棒性和自适应性。非线性自适应动态面控制是非线性系统自适应反步控制的一种简化算 法, 设计过程中引入n - 1 个一阶滤波器, 克服了反步方法对虚拟控制求导而引起的方程项数的膨胀问题和对模型 非线性求导的问题。只要滤波时间足够小(现代的计算机完全能够满足), 选择合适的表面增益, 该方法设计的控制 器, 简单且易于实现, 并可保证系统是半全局稳定的, 完全能够满足工程上的要求。该控制器的有效性, 通过仿真实 例获得验证。     

基于区间二型模糊逻辑系统的非线性大系统模糊自适应分散控制

针对一类状态可测的非线性大系统,提出了基于二型模糊逻辑系统的模糊自适应分散控制方法。在设计中,应用二型模糊逻辑系统逼近系统中的未知函数,结合模糊自适应和非线性分散控制设计理论,给出了一种新的二型模糊自适应分散控制方法,基于李亚普诺夫函数方法证明了整个闭环系统的稳定性,而且取得很好的控制跟踪性能。仿真实例进一步验证了所提方法的有效性。     

一类非仿射非线性大系统的结构在线扩展

研究一类非仿射非线性互联大系统的结构在线扩展问题。基于backstepping技术提出一种大系统在线结构扩展的自适应神经分散关联镇定控制方法。在原结构系统控制器保持不变的前提下,利用神经网络自适应技术设计新加入子系统的分散控制律和自适应律,将新加入子系统后原结构系统产生的互联部分放在新子系统的控制器中处理,从而获得新扩展子系统的自适应分散关联镇定控制器。该控制器可以保证新加入的闭环非仿射非线性子系统及整个扩展后的闭环大系统中所有信号是一致最终关联有界的。仿真结果验证了所提控制方法的有效性。     

具有未知死区的SISO非仿射非线性系统间接自适应模糊控制

为了解决含有未知死区输入特性的SISO非仿射非线性系统的跟踪控制问题,提出了基于模糊自适应方法的控制器设计方案,把未知死区分解为一个线性项和一个扰动类似项,当系统状态可测时,利用模糊逻辑系统设计间接自适应模糊控制器,并结合跟踪误差信息设计自适应律;系统状态不可测时,通过引入误差观测器估计的状态变量,设计了间接自适应模糊输出反馈控制器．理论论证过程说明两种控制器能使系统的跟踪误差最终收敛到零的某一邻域,且闭环系统所有信号均有界. 仿真实验结果表明利用所设计控制方案可以使系统完成跟踪控制任务．     

事件触发机制下的工业过程多速率模型预测控制方法

随着工业互联网的发展,为避免网络拥塞,控制系统正在由时间触发向事件触发控制方向发展。本文针对一类多速率工业过程,将模型预测控制与提升技术和事件触发技术相结合,提出了事件触发机制下的多速率模型预测控制方法。该方法首先采用提升技术解决多速率问题,进而采用模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)方法设计控制器以跟踪设定值;在此基础上,设计保证系统稳定的事件触发机制,使控制器仅在违反触发机制时更新。通过对典型工业磨矿过程仿真实验来验证本文所提方法的有效性,结果表明所提方法能够有效减少信道资源的占用和计算负载,为工业互联网环境下工业过程控制器设计提供了新的方法。     

非匹配不确定非线性系统的鲁棒输出跟踪

针对一类非匹配不确定非线性系统,提出一种鲁棒自适应渐近输出跟踪控制方法,该方法无须已知不确定性函数及其各阶导数上界。基于Lyapunov函数方法,给出了鲁棒自适应控制律以及GCMAC神经网络权值调整算法,通过后一个状态镇定前一个状态,最终达到了对期望输出的渐近跟踪,同时系统状态有界。应用于电液位置伺服系统的仿真结果表明该控制策略是有效的,对系统不确定性和未知干扰具有较强的鲁棒性。     

Adaptive fuzzy tracking control for a class of switched MIMO nonlinear systems

An adaptive fuzzy tracking control scheme is presented for a class of switched multi-input-multi-output (MIMO) nonlinear systems with disturbances under arbitrary switching.Adaptive fuzzy systems are e...     

基于区间二型模糊逻辑系统的非线性大系统模糊自适应输出反馈分散控制

针对一类状态不可测的非线性大系统,首先设计一种误差观测器,然后设计一种自适应输出反馈模糊控制器。在设计中,应用二型模糊逻辑系统逼近系统中的未知函数,结合模糊自适应和非线性分散控制设计理论,给出了一种新的二型模糊自适应分散控制方法,基于李亚普诺夫函数方法证明了整个闭环系统的稳定性,而且取得很好的控制跟踪性能。仿真实例进一步验证了所提方法的有效性。     

船舶航向保持的滑模变结构自适应模糊控制研究

针对船舶航向非线性控制系统中存在未知控制增益,参数不确定性和外界干扰的影响,通过引入Nussbaum函数,利用模糊逻辑系统的逼近能力,将多滑模控制与自适应模糊控制相结合,提出一种新的多滑模自适应模糊控制算法,实现了船舶航向的跟踪控制,并且在设计过程中,避免了控制器奇异值问题的发生。借助Lya-punov函数证明了所设计控制器使船舶运动非线性系统中所有信号有界,且跟踪误差收敛到零的某个邻域内。仿真结果表明,所设计的控制器能够快速准确地跟踪设定航向,对参数摄动和外界扰动具有较强的鲁棒性。     

随机多输入多输出系统的自适应神经网络控制

针对一类具有严格反馈形式的随机非线性多输入多输出系统的自适应神经跟踪控制问题,本文利用径向基函数神经网络的万能逼近性,结合自适应Backstepping设计方法,提出了一类新的自适应神经网络状态反馈控制器,并对该系统提出的控制器含有较少的参数问题,通过Lyapunov稳定性理论进行了稳定性分析和证明,并应用仿真算例进行验证,仿真结果表明,闭环系统的所有误差变量概率意义下有界,并使系统的输出收敛到参考信号的一个小的邻域范围之内。该研究对随机非线性多输入多输出系统的跟踪控制有一定的指导意义。