一类欠驱动机械系统的全局鲁棒控制

针对具有质心参数不确定性的Acrobot系统,提出一种全局的鲁棒控制方法.首先,给出系统具有质心参数不确定的系统模型;其次在摇起区,分析系统不确定性条件下的能量变化情况,基于能量不断增加的思想设计出摇起控制器;在平衡区,把系统的不确定性转化为模型状态矩阵的不确定性,引入H_∞标准设计方法,得出存在H_∞状态反馈控制器的充要条件,通过求解线性矩阵不等式使系统有效地克服不确定性的影响实现二次稳定;最后通过仿真实验验证了所提方法的有效性.

     

欠驱动两杆机器人的统一控制策略和全局稳定性分析

针对包括 Acrobot 和 Pendubot 在内的欠驱动两杆机器人, 提出了一种统一的运动控制策略. 欠驱动两杆机器人的整个运动空间分为两个区域: 摇起区和平衡区, 并对这两个区域分别设计控制律. 首先, 在摇起区, 应用一种基于弱控制 Lyapunov 函数 (Weak-control Lyapunov function, WCLF) 的控制方法, 来增加系统能量和控制驱动杆的姿势. 其次, 为了避免奇异值的出现, 选择弱控制 Lyapunov 函数中的一个参数为系统状态空间的非线性函数. 然后, 通过系统状态调节基于弱控制 Lyapunov 函数的控制律中的另一个设计参数, 来改进系统控制效果. 使用弱控制 Lyapunov 设计的摇起区控制律, 可基于最大不变集原理保证其稳定性; 而机器人离开摇起区后, 利用非光滑 Lyapunov 函数 (Non-smooth Lyapunov function, NSLF) 来保证其稳定. 最后, 结合 WCLF 和 NSLF 保证了控制系统的全局稳定.     

一类不确定Lurie时滞奇异系统的鲁棒H∞控制

研究一类具有不确定性的Lurie时滞奇异系统的鲁棒稳定性分析和H∞状态反馈控 制器设计方法.针对一类具有参数不确定性、未知时滞的奇异系统,得出了系统鲁棒稳定和 鲁棒H∞状态反馈控制器存在的充分条件,它能使得不确定Lurie时滞奇异系统的解在所容 许的范围内是正则的、无摄动的和稳定的;而且还得出了基于线性矩阵不等式(LMI)的鲁棒 H∞状态反馈控制器的设计方法,使得闭环系统具有鲁棒稳定性和H∞性能.     

不确定离散奇异系统的鲁棒 H∞控制及仿真

针对一类具有时不变且模有界参数不确定性的离散奇异系统,为了提高控制系统的稳定性,解决了系统的状态反馈鲁棒 H∞控制的难点问题.提出采用线性矩阵不等式(LMI)的方法,可得到问题求解的条件,并给出相应的状态反馈控制律.在一定条件下,所得的状态反馈鲁棒 H∞控制律不仅使离散奇异系统对所有容许的不确定性参数,能够保证闭环系统正则,形成因果关系并且渐进稳定,而且同时其传递函数矩阵能够满足给定的 H∞性能指标.定理深化与丰富了鲁棒 H∞控制理论.仿真验证了方法的正确性.     

广义连续系统的鲁棒H∞控制及仿真

针对一类具有时不变的、模有界参数不确定性的广义连续系统,为了解决系统的状态反馈鲁棒H∞控制的难点问题,利用线性矩阵不等式(LMI)的方法,得到了问题可解的条件,并给出了相应的状态反馈控制律.得出的定理不仅深化了鲁棒H∞控制理论,并简化了以往的方法.在一定条件下,所采用的状态反馈鲁棒H∞控制律不仅对广义连续系统对所有容许的不确定性参数,也能够保证闭环系统正则、具有因果关系并且控制稳定,同时对传递函数矩阵能够满足给定的H∞性能指标.经过实际工程算例仿真验证了定理的正确性.     

广义离散系统的状态反馈鲁棒H∞控制及仿真

针对一类范数有界参数不确定性的广义离散线性系统,研究了该系统的状态反馈鲁棒H∞控制问题.利用线性矩阵不等式(LMI)的方法,得到了问题可解的条件,并给出了相应的状态反馈控制律.在一定条件下,所得的状态反馈鲁棒H∞控制律使广义离散线性系统对所有容许的不确定性参数,能够保证闭环系统正则、具有因果关系并且渐进稳定,同时其传递函数矩阵能够满足给定的H∞性能指标.正常离散线性系统的相对应结果可作为论文结果的特殊形式.仿真例子验证了该方法的正确性.     

参数不确定性奇异系统的鲁棒H∞控制

利用线性矩阵不等式,通过引入广义二次可镇定且具有H∞性能指标的概念,得到 了在状态反馈作用下,参数不确定性奇异系统鲁棒H∞控制律的存在条件.所得的状态反馈 控制律保证闭环系统正则、无脉冲、稳定且满足给定的H∞性能指标.     

参数服从马尔可夫切换中立型时滞系统鲁棒H∞控制

研究参数服从马尔可夫切换及具有仿射不确定性的中立型时滞系统H∞状态反馈控制器设计问题.通过将系统表示为等价的奇异系统,并利用Moon不等式放大向量积,基于线性矩阵不等式,得到了使系统存在无记忆H∞状态反馈控制器与时滞相关的新的充分条件.     

不确定离散时滞奇异系统的弹性H∞控制

针对一类状态和输入同时具有时滞的不确定离散时滞奇异系统,研究了该类系统的弹性H∞控制器的设计问题,其中不确定性存在于系统的状态矩阵和输入矩阵当中,且满足范数有界条件.利用Lyapunov函数理论,以线性矩阵不等式(LMI)形式给出了系统弹性H∞控制器存在的充分条件及设计方法,所设计的H∞控制器既保证了闭环系统对所有允许的不确定性,又能保证系统具有一定的H∞性能γ.最后,通过数值算例说明该方法的实效性.     

基于啤酒发酵过程的时变轨迹输出反馈鲁棒模糊预测控制

考虑到实际生产中状态不易测量和设定值变化的情况以及系统本身的非线性特性,针对啤酒发酵过程温度控制系统提出了一种时变轨迹下输出反馈鲁棒模糊预测控制方法。在啤酒发酵罐温度系统的机理模型的基础上,建立包括不确定性和未知干扰的状态空间模型;通过设计模糊集,建立为具有加权系数的T-S模糊状态空间模型;并在状态变量的中引入输出跟踪误差,建立新型多自由度状态空间模型;并运用鲁棒模型预测控制方法优化参数不确定性问题,结合李雅普诺夫稳定性理论推导出线性矩阵不等式形式的稳定性条件,通过求解线性矩阵不等式中参数来计算对应子模型控制律,并对所设计的输出反馈控制器给定权值。通过仿真结果验证了提出方法的有效性和可行性。     

Second-order sliding-mode control of container cranes

Moving a suspended load along a pre-specified path is not an easy task when strict specifications on the swing angle and on the transfer time need to be satisfied. Intuitively, minimizing the cycle time and the load swing are conflicting requirements, and their satisfaction requires proper control actions, especially if some uncertainties in the system dynamics are present. In this paper we propose a simple control scheme, based on second-order sliding modes, which guarantees a fast and precise load transfer and the swing suppression during the load movement, despite of model uncertainties and unmodeled dynamic actuators. Such controller has been tested on a laboratory-size model of the crane, and some experimental results are reported.     

针对输入时滞的桥式起重机鲁棒控制

针对工业桥式起重机输入信号存在时滞的问题,本文设计了一种鲁棒跟踪控制器.具体而言,本文通过分析欠驱动桥式起重机的特性,引入辅助系统,将时滞模型等效为不存在时滞的模型.在此基础上,考虑系统参数的不确定性,设计了一种鲁棒跟踪控制器.本文使用基于Lyapunov理论的稳定性分析及证明方法,通过建立Lyapunov-Krasovskii（LK）方程证明了位置跟踪误差以及摆角可以在有限时间内收敛到一个界内,且界的大小与控制增益负相关.完成控制器设计后,将其与工业上常用的比例-积分-微分（Proportion-integration-differentiation,PID）控制方法进行比较.仿真及实验结果表明,本文所设计的控制器优于PID控制器,具有良好的控制性能.     

A novel trajectory planning-based adaptive control method for 3-D overhead cranes

A three-dimensional (3-D) overhead crane is a complicated nonlinear underactuated mechanical system, for which high-speed positioning and anti-sway control are the kernel objective. Existing trajectory-based methods for 3-D overhead cranes focus on combining efficient and smooth trajectories with anti-sway tracking controllers without regard for payload motion; moreover, the exact value of plant parameters is required for accurate compensation during the control process. Motivated by these facts, we present a two-step design tracking strategy which consists of a trajectory planning stage and an adaptive tracking control design stage for 3-D overhead cranes. As shown by Lyapunov techniques and Barbalat's Lemma, the proposed controller guarantees asymptotic swing elimination and trolley positioning result in the presence of system uncertainties including unknown parameters and external disturbances. Simulation results also showed the applicability of the proposed method with good robustness against parameter uncertainties and external disturbances.     

Linearized min‐max robust model predictive control: Application to the control of a bioprocess

This work deals with the problem of trajectory tracking for a nonlinear system with unknown but bounded model parameter uncertainties. First, this work focuses on the design of a robust nonlinear model predictive control (RNMPC) law subject to model parameter uncertainties implying solving a min‐max optimization problem. Secondly, a new approach is proposed, consisting in relating the min‐max problem to a more tractable optimization problem based on the use of linearization techniques to ensure a good trade‐off between tracking accuracy and computation time. The developed strategy is applied in simulation to a simplified macroscopic continuous photobioreactor model and is compared to the RNMPC and nonlinear model predictive controllers. Its efficiency and its robustness against parameter uncertainties and/or perturbations are illustrated through numerical results.     

基于DRFNN的共振频率自适应反推控制

针对共振破碎机频率控制系统的不确定性问题,提出基于动态递归模糊神经网络的自适应反推控制策略。建立了破碎机频率控制系统的数学模型,在忽略不确定性项的前提下,设计了基于自适应Back-stepping方法控制律。其次将电液系统中影响频率控制性能的不确定性因素定义为待估计项,采用动态递归模糊神经网络对其进行实时估计,给出了基于动态递归模糊神经网络的参数自适应律,并通过了Lyapunov的稳定性分析。仿真实验和车载测试结果表明,对于系统参数的不确定性,该方法具有较好地频率控制性能。     

基于扰动补偿的无微分模型参考自适应控制系统设计

针对一类含有参数不确定性和未知非线性扰动的系统,本文提出一种基于扰动补偿的无微分模型参考自适应控制方法,实现系统输出对参考模型输出信号的高精度跟踪.首先,利用被控对象模型信息设计扰动估计器,对系统非线性扰动进行在线估计;其次,基于非线性扰动估计值设计参考模型和无微分参数更新律,构建无微分模型参考自适应控制器,建立基于扰动补偿和状态反馈的自适应控制律,以消除参数不确定性和非线性扰动对系统输出的影响,保证系统输出对参考模型输出的准确跟踪;然后,给出闭环系统误差信号收敛条件和控制器参数整定方法;最后,通过数值仿真验证所提方法的有效性和优越性.     

多输入不确定离散时滞系统的灰色滑模控制

针对存在时变参数不确定性和随机干扰的多输入不确定离散时滞系统,设计了基于LMI的滑模控制器以消除时滞的影响,并使系统状态在有限时间内收敛到零,然后对系统的不确定部分建立灰色估计模型,并进一步设计了灰色补偿器。仿真结果表明,采用所设计的灰色滑模控制器,不仅有效地消除了时滞的影响,抑制了时变参数不确定因素和随机干扰,而且保证多输入不确定离散时滞系统具有良好的鲁棒稳定性。     

基于无源性的全方位移动机器人自抗扰控制

针对全方位移动机器人轨迹跟踪控制中存在的外界干扰和系统参数不确定性问题,提出基于无源性的自抗扰控制方法.该方法通过扩张状态观测器对系统扰动进行估计,并在基于无源性的控制器中加入扰动补偿项以减小外界干扰和参数不确定性对系统的影响;进而,利用系统的无源特性和Lyapunov 理论证明在该控制器作用下闭环系统有界输入有界输出稳定.仿真结果表明,所提出的控制方法响应速度较快,控制精度较高,对系统外扰和模型参数不确定性具有较强的鲁棒性     

智能假腿的CMAC控制与实例仿真

针对智能假腿系统模型的非线性与参数的不确定性等系统特性,提出了一种基于小脑模型神经网络控制器(CMAC)的假腿实时智能控制方法。该方法首先根据一种自制的假肢膝关节自适应结构,建立了智能假腿摆动相动力学数学模型,以描述智能假腿膝关节阻尼器控制参数与摆动运动参数之间的直接耦合关系。以此动力学模型为控制对象,设计了一种基于PD-CMAC的假腿系统智能控制器,并进行了实例仿真。仿真结果表明,假腿膝关节可以很快(约在0.5s时间内)跟踪好目标曲线,具有良好的实时性与精度;此外,膝关节阻尼器针阀开口位置与相应的假腿膝关节的角速度变化具有明显的负相关性;可以通过对假腿阻尼器针阀开口位置的调节,达到假腿跟踪健康腿摆动步态的目的。