首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 109 毫秒
1.
沈智鹏  曹晓明 《控制与决策》2019,34(7):1401-1408
针对输入受限条件下四旋翼飞行器的轨迹跟踪控制问题,考虑系统存在模型动态不确定和未知外界干扰的情况,提出一种模糊自适应动态面轨迹跟踪控制方法.该方法设计干扰观测器估计位置模型中复合扰动项,利用模糊系统逼近姿态模型中不确定项和外界干扰,并引入双曲正切函数和辅助系统处理输入受限问题,结合反演法和动态面技术设计轨迹跟踪控制器,以降低控制算法的复杂性,最后选取李雅普诺夫函数证明闭环系统所有信号一致最终有界.应用大疆M100飞行器模型进行仿真验证,结果表明所设计的控制器能够有效处理模型动态不确定和未知外界干扰问题,避免飞行器工作过程中因输入饱和导致执行器失效现象,精确地完成轨迹跟踪控制任务.  相似文献   

2.
针对超空泡航行体动态中的非线性项和未建模动态,以及由空泡形状改变引起的扰动问题,提出了一种基于自适应模糊滑模的纵平面运动控制器设计方法。该方法利用自适应模糊系统逼近超空泡航行体模型中的非线性不确定项;利用滑模控制对干扰的鲁棒性,克服逼近误差和干扰;最后用Lyapunov定理证明了闭环系统的稳定性。仿真结果表明,设计的控制器可有效克服滑行力的计算误差以及水动力参数的不确定性。  相似文献   

3.
一类非线性系统的自适应模型控制   总被引:3,自引:0,他引:3  
对一类非线性不确定连续系统,提出了一种新的自适应控制方法。此方法用T-S模糊系统对未知函数进行逼近,引入H^∞控制减弱外部干扰及逼近误差对输出跟踪误差的影响,证明了该方法可保证闭环系统稳定。仿真结果验证了此算法的有效性。  相似文献   

4.
利用广义模糊双曲正切模型的全局逼近特点,设计一种模糊自适应控制器用于机器人轨迹跟踪控制.广义双曲正切模型利用输入变量的平移能以任意精度逼近系统的不确定动态.对于系统不确定外界干扰和模糊系统的逼近误差,通过求解一个线性矩阵不等式来保证闭环系统的鲁棒稳定性.对比传统的模糊基函数,在保证系统跟踪精度的前提下,双曲正切模糊基函数的自适应调整参数大大减少,仿真表明该控制算法具有较强的鲁棒性能和较好的跟踪性能.  相似文献   

5.
针对不确定滞后系统,提出一种基于曲线拟合预测模型的自适应逆控制方法.该方法将预测思想引入自适应逆控制中,采用四阶龙格库塔法与GM(2,1)灰色模型相结合作为预测模型,用模糊神经网络作为自适应逆控制器,并由预测误差进行参数的在线自适应寻优.仿真结果表明,该方法具有很好的跟踪效果和较强的鲁棒性.  相似文献   

6.
含齿隙弹载舵机的全局反步模糊自适应控制   总被引:1,自引:1,他引:0  
田福庆  姜尚  梁伟阁 《自动化学报》2019,45(6):1177-1185
针对制导弹药电动舵机伺服系统中存在的齿隙、不确定参数及外部干扰,提出一种基于反步法的全局模糊自适应控制方法.首先,综合考虑上述非线性因素,分析描述齿隙的近似死区模型,建立含齿隙弹载舵机的双惯量机电模型,并将其引入采用"三闭环"结构的伺服系统中,构建非线性系统的状态空间;然后,采用模糊逻辑系统对齿隙等非线性因素进行自适应逼近与补偿控制,通过反步递推构造全系统Lyapunov函数,并运用Lyapunov第二法证明了整个闭环系统最终一致有界.仿真实验表明:较经典PID控制,该方法能更有效地削弱齿隙引起的传动力矩抖振与振荡冲击,既保证了系统的跟踪速度与控制精度,对不确定参数与外部干扰也具有较强的鲁棒性.  相似文献   

7.
提出一种不确定T-S模型的模糊滑模自适应控制方法。通过变换将该模型转换成3个组成部分:线性标称系统,已知非线性部分和未知不确定部分。针对它们设计3个控制器,其作用分别为:强迫系统沿着滑模面运动,消除已知扰动对线性标称系统的影响,克服不确定扰动(采用模糊滑模自适应控制,无需知道不确定的界限)。该方法无需求正定矩阵就能保证系统全局稳定。  相似文献   

8.

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.

  相似文献   

9.
污水处理智能优化控制方法研究   总被引:6,自引:0,他引:6  
针对污水处理过程的特点,在保证出水质量和节能前提下,建立获取控制参数溶解氧(DO)的优化模型;在此基础上,为有效跟踪控制DO,克服由于干扰等不确定因素对DO控制的影响,建立了基于自适应模糊神经网络(ANFIS)的DO跟踪控制模型,可自适应地调节模糊推理规则,为实时DO优化控制提供依据。通过实验测试验证了该方法可满足污水处理的精度及要求。  相似文献   

10.
基于模糊神经网络水下机器人直接自适应控制   总被引:5,自引:0,他引:5  
提出了基于广义动态模糊神经网络的水下机器人直接自适应控制方法, 该控制方法既不需要预先知道模糊神经结构, 也不需要预先的训练阶段, 完全通过在线自适应学习算法构建水下机器人的逆动力学模型. 首先, 本文提出了基于这种网络结构的水下机器人直接自适应控制器, 然后, 利用 Lyapunov 稳定理论, 证明了基于该控制器的水下机器人控制系统闭环稳定性, 最后, 采用某水下机器人模型仿真验证了该控制方法的有效性.  相似文献   

11.
利用模糊系统的自适应模糊控制器   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对非线性系统控制,设计了利用TSK(Takagi-Sugeno-Kang)模糊系统的自适应模糊控制器。所设计的自适应控制方法是参考模型自适应控制方法,而且利用Lyapunov函数保证了闭环系统的稳定性,同时推导了最优的自适应控制规律。首先,根据控制对象的输入输出数据建立TSK模糊模型,然后,由TSK模糊模型设计初期的TSK模糊控制器,并根据自适应规律随时调整模糊控制器参数。倒立摆系统的仿真实验验证了所设计的自适应模糊控制器的有效性。  相似文献   

12.
一种新的自适应模糊滑模控制器设计方法   总被引:4,自引:0,他引:4  
对一类非线性系统提出一种新的自适应模糊滑模控制器设计方法。将自适应模糊控制与滑模控制有效地结合在一起,先用滑模控制使跟踪误差进入边界层内,然后启动自适应模糊控制器。该控制器可消除滑模控制器中出现的抖振,并可在存在模糊逻辑系统逼近误差情况下使系统跟踪误差小于预先给定的任意常数。仿真算例验证了所提出方法的有效性。  相似文献   

13.
基于自适应神经网络的不确定非线性系统的模糊跟踪控制   总被引:6,自引:1,他引:6  
提出了一种基于模糊模型和自适应神经网络的跟踪控制方法.在系统具有未知不确定非线性特性的情况下,首先利用T_S模糊模型对系统的已知特性进行近似建模,对基于模糊模型的模糊H∞跟踪控制律进行输出跟踪控制.并在此基础上,进一步采用RBF神经网络完全自适应控制,通过在线自适应调整RBF神经网络的权重、函数中心和宽度,从而有效地消除系统的未知不确定性和模糊建模误差的影响,保证了非线性闭环系统的稳定性和系统的H∞跟踪性能,而不要求系统的不确定项和模糊建模误差满足任何匹配条件或约束.最后,将所提出的方法应用到一非线性混沌系统,仿真结果表明了所提出的方案不仅能够有效地稳定该混沌系统,而且能使系统输出跟踪期望输出.  相似文献   

14.
A new indirect adaptive switching fuzzy control method for fuzzy dynamical systems, based on Takagi–Sugeno (T–S) multiple models is proposed in this article. Motivated by the fact that indirect adaptive control techniques suffer from poor transient response, especially when the initialisation of the estimation model is highly inaccurate and the region of uncertainty for the plant parameters is very large, we present a fuzzy control method that utilises the advantages of multiple models strategy. The dynamical system is expressed using the T–S method in order to cope with the nonlinearities. T–S adaptive multiple models of the system to be controlled are constructed using different initial estimations for the parameters while one feedback linearisation controller corresponds to each model according to a specified reference model. The controller to be applied is determined at every time instant by the model which best approximates the plant using a switching rule with a suitable performance index. Lyapunov stability theory is used in order to obtain the adaptive law for the multiple models parameters, ensuring the asymptotic stability of the system while a modification in this law keeps the control input away from singularities. Also, by introducing the next best controller logic, we avoid possible infeasibilities in the control signal. Simulation results are presented, indicating the effectiveness and the advantages of the proposed method.  相似文献   

15.
The paper presents a general methodology of adaptive control based on fuzzy model to deal with unknown plants. The problem of parameter estimation is solved using a direct approach, i.e. the controller parameters are adapted without explicitly estimating plant parameters. Thus, very simple adaptive and control laws are obtained using Lyapunov stability criterion. The generality of the approach is substantiated by Stone-Weierstrass theorem, which indicates that any continuous function can be approximated by fuzzy basis function expansion. In the sense of adaptive control, this implies the adaptive law with fuzzified adaptive control parameters. The proposed control algorithm may be viewed as an extension of classical adaptive control for linear plants, but compared to the latter it provides higher adaptation ability and consequently better performance if the plant is nonlinear. The global stability of the control system is assured and the tracking error converges to the residual set that depends on fuzzification properties. The main advantage of the approach is simplicity that suits control engineers since wide range of industrial processes can be controlled by the proposed method. In the paper, the control of heat exchanger is performed.  相似文献   

16.
管萍  李明辉  刘小河  刘向杰 《控制工程》2012,19(2):221-224,228
电弧炉是具有三相强耦合、高度非线性和不确定性的复杂被控对象,并且目前对电弧炉的控制要求越来越严格,为此将反步控制与自适应模糊控制相结合,应用于电弧炉电极调节系统中.给出了反步自适应模糊控制系统的详细设计过程.用递推法设计反步控制量,用自适应模糊控制逼近反步控制量中的不确定项,设计出自适应模糊控制律.通过李亚普诺夫函数推导了模糊规则参数调整的自适应律.最后引入监督控制以减少模糊逼近误差.仿真结果表明:所提出的控制算法能有效地抑制弧长的扰动,具有较强的鲁棒性,从而使电弧炉电极调节系统拥有较好的动静态性能.  相似文献   

17.
裴鑫  李平  孙丽敏 《控制工程》2006,13(4):361-363
针对过程控制中被控对象常具有非线性、不确定性及参数时变等复杂因素,而难以建立精确的数学模型的情况,提出了一种基于快速学习算法的模糊神经网络自适应预测控制方案。该方案用神经网络作辨识器,模糊神经网络作控制器来实现非线性系统的自适应预测控制。为了克服传统的梯度下降法收敛速度慢、容易陷入局部极小值的缺点,该方案采用递推最小二乘法训练模糊神经网络。仿真结果表明,该方案可以实现模糊控制和神经网络的优势互补,对不确定非线性系统具有很好的控制效果。  相似文献   

18.
基于模糊参考模型机制的网络自适应拥塞控制   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
刘治  章云 《计算机工程》2008,34(7):89-91
在高速通信网络的发展过程中,业务流呈现出的突发性和多样性为提高网络服务质量制造了更多的困难。该文提出的网络自适应拥塞控制方法以模糊参考模型机制的核心来提高主动队列管理算法在突发性网络状况中的适应能力,以2条信息通道分别实现主动队列管理的控制与学习功能,并结合参考模型机制实现模糊反向推理算法,针对网络突发性状况自适应调整主控制通道的控制行为。仿真研究表明,该控制方法提高了拥塞控制机制的自适应性能,并在自适应性能和实时性能上获得了较好的平衡。  相似文献   

19.
In this paper, a fuzzy dynamic characteristic modeling and adaptive control method is proposed for a class of nonlinear systems. By employing fuzzy dynamic characteristic model, the controlled plant is described as a slowly time-varying fuzzy system, wherein the parameters are estimated online by using recursive Least-Squares algorithm. Under this framework, a fuzzy adaptive controller is constructed, and the stability condition of the closed-loop system is also derived. The main advantage of the proposed m...  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号