具有磁滞输入的可调金属切削系统鲁棒自适应动态面控制

针对既有时滞环节又存在磁滞输入的可调金属切削系统,提出了一种改进的自适应动态面控制方法,其特点为:1)设计了带有跟踪误差性能指标函数的鲁棒自适应动态面控制算法,并结合神经网络,使其能够保证系统的跟踪误差及其过渡过程在预先任意给定的范围内;2)克服了反推控制方案中的\"微分爆炸\"问题,简化控制器结构;3)估计神经网络权值向量的范数而不是估计权值向量,极大地减少系统的计算负担,便于实时控制.仿真结果验证了该控制方法的有效性.     

具有Preisach类型磁滞输入的不确定非线性系统 自适应神经网络控制

本文针对一类执行器受Preisach磁滞约束的不确定非线性系统, 提出一种基于神经网络的直接自适应控制方案, 旨在解决系统的预定精度轨迹跟踪问题. 由于Preisach算子与系统动态发生耦合, 导致算子输出信号不可测量, 给磁滞的逆补偿造成了困难. 为解决此问题, 本文首先将Preisach模型进行分解, 以提取出控制命令信号用于Backstepping递归设计, 并在此基础上融合一类降阶光滑函数与直接自适应神经网络控制策略, 形成对磁滞非线性和被控对象非线性的强鲁棒性能, 且所设计方案仅包含一个需要在线更新的自适应参数, 同时可保证Lyapunov函数时间导数的半负定性. 通过严格数学分析, 已证明该方案不仅保证闭环系统所有信号均有界, 而且输出跟踪误差随时间渐近收敛到用户预定区间. 基于压电定位平台的半物理仿真实验进一步验证了所提出控制方案的有效性.     

基于S函数调节的非线性自适应动态面控制

针对一类控制增益未知的多输入多输出（MIMO）非线性系统,提出了一种基于神经网络的鲁棒自适应动态面控制方法．利用动态面控制解决反推法的计算膨胀问题;同时在参数自适应律中引入S（Sigmoid）函数,动态调节神经网络的收敛速度,解决了自适应初始阶段的抖振现象．利用李亚普诺夫稳定性定理,证明了闭环系统所有信号最终有界,系统的跟踪误差最终收敛到有界紧集内．仿真结果表明了该方法的有效性．     

控制增益符号未知的不确定非线性系统鲁棒自适应控制

针对一类控制增益函数及符号均未知的不确定非线性系统,基于反推滑模设计方法,提出一种鲁棒自适应神经网络控制方案.结合Nussbaum增益设计技术和神经网络逼近能力,取消了控制增益函数及符号已知的条件,应用积分型Lyapunov函数避免了控制器奇异性问题,并通过引入神经网络逼近误差和不确定干扰上界的自适应补偿项消除了建模误差和不确定干扰的影响.理论分析证明了闭环系统所有信号半全局一致终结有界,仿真结果验证了该方法的有效性.     

改进的非线性鲁棒自适应动态面控制

针对不确定多输入多输出严格反馈块控非线性系统,提出一种鲁棒自适应动态面控制方法.该方法在反推自适应神经网络控制中引入动态面控制简化控制律,同时对自适应律进行改进以改善系统的过渡过程动态品质,保证了系统在简化的控制律下仍具有良好的动态特性.通过Lyapunov方法证明了闭环系统所有信号均有界,系统的跟踪误差指数收敛到有界紧集内.最后给出的某新型战斗机六自由度仿真结果表明了该方法的有效性.     

双电极电弧焊系统的非线性鲁棒自适应控制

本文针对可消耗双电极熔化极气体保护电弧焊接(DE-GMAW)系统,建立了一个双输入双输出非线性模型,并基于此提出了一种鲁棒自适应控制器的设计方法,可用于系统存在未建模动态和未知有界扰动的情况.应用Lyapunov稳定性理论证明,该鲁棒自适应控制器可保证整个系统的稳定性,且通过适当选择设计参数,可满足高精度的跟踪.仿真结果表明此控制器对DE-GMAW具有良好的控制效果.     

基于DSC后推法的非线性系统的鲁棒自适应NN控制

针对一类具有不确定系统函数和方向未知的不确定增益函数的非线性系统, 提出了一种鲁棒自适应神经网络控制算法. 本算法采用RBF神经网络(Radial based function neural network, RBF NN)逼近模型不确定性, 外界干扰和建模误差采用非线性阻尼项进行补偿, 将动态面控制(Dynamic surface control, DSC)与后推方法结合, 消除了反推法的计算膨胀问题, 降低了控制器的复杂性; 尤其是采用Nussbaum函数处理系统中方向未知的不确定虚拟控制增益函数, 不仅可以避免可能存在的控制器奇异值问题, 而且还能使得整个系统的在线学习参数显著减少, 与DSC方法优点结合, 使得控制算法的计算量大为减少, 便于计算机实现. 稳定性分析证明了所得闭环系统是半全局一致最终有界(Semi-global uniformly ultimately bounded, SGUUB)的, 并且跟踪误差可以收敛到原点的一个较小邻域. 最后, 计算机仿真结果表明了本文所提出控制器的有效性.     

具有任意非线性输入的鲁棒模型参考自适应控制

提出了一种分析具有任意非线性输入的模型参考自适应(MRAC)的新方法,它不要求对象是稳定的,允许系统存在未建模动态和有界扰动.同时给出了一种提高非线性输入自适应系统特性的补偿方案,它通过在控制律中引入跟踪误差,可以提高系统的暂态及稳态精度,而又不破坏MRAC系统的收敛特性.     

一类非线性不确定系统的鲁棒自适应控制

针对一类含有未知参数和动态不确定的非线性系统,基于Lyapunov递推设计方法设计了状态反馈控制器,并提出了鲁棒自适应控制算法。所设计的控制器不仅可保证闭环系统的全局稳定性。而且使得系统对于所有允许的不确定系统状态全局一致终值有界。仿真结果表明了本文方法所设计的控制器的有效性和可行性。     

非线性系统鲁棒无模型学习自适应控制

给出了ＭＩＳＯ非线性系统的无模型学习自适应控制方案，它具有极其简单的递推形式，可以处理传统ＰＩＤ控制器不能处理的ＭＩＳＯ非线性系统、时变系统等。并且讨论了控制系统的收敛性；稳定笥及鲁棒性。仿真结果说明这种理论的优越性。     

Adaptive Dynamic Surface control of An electrohydraulic Actuator with Friction Compensation

In this paper, an adaptive nonlinear control scheme with a friction observer for position control of an electrohydraulic actuator is proposed. The observer based on the LuGre friction model is employed to compensate for the friction. Adaptation laws are used to handle parameter uncertainties in the actuator and friction model. The control law including dynamics of the observer is developed through a backstepping‐like dynamic surface control (DSC) technique. Experimental results have illustrated the success of the control scheme. The results also show that the adaptive DSC controller has better tracking performance than an adaptive backstepping and conventional PI controllers.     

Adaptive dynamic surface-based differential games for a class of pure-feedback nonlinear systems with output constraints

ABSTRACT

This paper investigates the zero-sum differential game problem for a class of uncertain nonlinear pure-feedback systems with output constraints and unknown external disturbances. A barrier Lyapunov function is introduced to tackle the output constraints. By constructing an affine variable at each dynamic surface control design step rather than utilising the mean-value theorem, the tracking control problem for pure-feedback systems can be transformed into an equivalent zero-sum differential game problem for affine systems. Then, the solution of associated Hamilton–Jacobi–Isaacs equation can be obtained online by using the adaptive dynamic programming technique. Finally, the whole control scheme that is composed of a feedforward dynamic surface controller and a feedback differential game control strategy guarantees the stability of the closed-loop system, and the tracking error is remained in a bounded compact set. The simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed control scheme.     

输入受限的非仿射纯反馈不确定系统自适应动态面容错控制

针对存在执行器故障和输入饱和受限的非仿射纯反馈不确定动态系统,提出了一种自适应动态面容错控制策略.在不损失模型精度和考虑系统输入饱和受限的前提下,基于中值定理将非仿射系统转化为具有线性结构的时变不确定系统,在此基础上,再利用参数自适应投影技术对有界不确定时变参数进行在线估计,参数估计误差和外界扰动采用非线性动态阻尼技术进行补偿,并利用双曲正切函数和Nussbaum函数处理系统输入饱和受限和控制增益函数方向未知的问题,同时将反演法和动态面法相结合设计鲁棒自适应控制器,消除了反演法的计算膨胀问题,并且在系统出现执行器失效故障的情况下可确保稳定跟踪.最后,根据解耦反推法,基于Lyapunov稳定性定理证明了闭环系统的半全局一致最终有界.仿真结果验证了所设计控制方案的可行性与有效性.     

非线性增益递归滑模动态面自适应NN控制

针对一类严反馈非线性不确定系统的跟踪控制问题,提出一种非线性增益递归滑模动态面 (Dynamic surface control, DSC)自适应控制方法. 通过设计一个新的非线性增益函数,并构造递归滑模动态面的控制策略和新的Lyapunov函数,同时利用神经网络在线逼近系统不确定项, 该方法有效解决了具有输入饱和约束条件下系统控制精度与动态品质间的矛盾,增强了控制器对其自身参数摄动的非脆弱性. 理论证明了闭环系统所有状态是半全局一致最终有界的,且跟踪误差可收敛至任意小.     

一类非仿射非线性不确定系统自适应鲁棒控制

针对一类结构和参数均未知且控制方向未知的不确定非仿射非线性系统,提出了一种鲁棒自适应控制算法.基于中值定理将非仿射系统转化为具有线性结构的时变系统,在此基础上,利用参数投影估计算法对有界时变参数进行辨识,参数辨识误差和外界干扰采用非线性阻尼项进行补偿.同时将动态面控制(DSC)和反推法相结合,消除了反推法的计算膨胀问题,并采用Nussbaum型函数处理系统中方向未知的不确定控制增益函数,避免了可能存在的控制器奇异值问题.最后,采用解耦反推,基于李雅普诺夫稳定性定理证明了闭环系统的半全局一致最终有界.仿真结果验证了所设计控制方案的可行性与有效性.