具有未建模动态的自适应神经网络动态面控制

对一类具有未建模动态的严格反馈非线性系统,提出一种自适应神经网络动态面控制方案.该方案将动态面控制方法扩展到具有未建模动态的严格反馈非线性系统的控制器设计中,拓展了动态面控制方法的应用范围.利用动态面控制方法引入的紧集来处理未建模动态对于系统的影响.利用Young's不等式,提出两种自适应参数调节方案.与现有研究结果相比,有效地减少了可调参数的数目,放宽了动态不确定性的假设,无需虚拟控制增益系数导数的信息.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,且跟踪误差收敛到原点的一个小邻域内.     

一类非线性时滞系统的自适应动态面控制

本文对于一类含不确定输入时滞和干扰的非线性系统的跟踪控制问题提出了一种自适应动态面控制方案. 利用动态面控制方法避免了传统的后推设计中存在的复杂度爆炸问题. 分别构造了一个滤波器和一个虚拟观测器来产生辅助信号. 采用神经网络来逼近未知的连续函数. 跟踪误差被证明最终收敛到一个足够小的紧集. 给出了一个数字仿真示例验证了理论结果.     

一类纯反馈非线性系统的简化自适应神经网络动态面控制

针对一类完全非仿射纯反馈非线性系统,提出一种简化的自适应神经网络动态面控制方法.基于隐函数定理和中值定理将未知非仿射输入函数进行分解,使其含有显式的控制输入;利用简化的神经网络逼近未知非线性函数,对于阶SISO纯反馈系统,仅一个参数需要更新;动态面控制可消除反推设计中由于对虚拟控制反复求导而导致的复杂性问题.通过Lyapunov稳定性定理证明了闭环系统的半全局稳定性,数值仿真验证了方法的有效性.     

时延系统的自抗扰动态面控制

本文针对高阶时延系统同时存在系统不确定性和未知输入时延的情况,考虑控制器信号的复杂性问题,在动态面控制方法的基础上,引入自抗扰控制技术设计了自抗扰动态面控制器.利用反步法设计动态面控制信号,采用跟踪微分器对虚拟控制信号滤波,避免了由于对虚拟控制信号重复微分产生的"复杂性爆炸"问题;在控制信号的基础上叠加扰动补偿项,补偿项由扩张状态观测器实时在线估计产生,保证了控制信号的实时性,同时简化了控制器结构以便于实际应用.在闭环系统稳定性判别中运用李雅普诺夫理论做出详细分析.最后,数值仿真结果验证了所提出方法的有效性.     

一类非线性时滞系统的自适应模糊动态面控制

针对一类具有未知方向增益函数的严格反馈非线性时滞系统, 提出了一种自适应模糊动态面控制(Dynamic surface control, DSC)算法. 通过利用DSC设计技术和Lyapunov-Krasovskii函数, 该算法不仅克服了计算膨胀的问题, 而且补偿了未知的时滞. 采用Nussbaum函数解决了虚拟控制增益的符号问题, 并且避免了控制器的奇异性. 所设计的控制器保证了闭环系统所有的状态和信号是半全局有界的, 并且通过选择合适的设计参数可使跟踪误差为任意小. 仿真结果表明了所提出控制器的有效性.     

虚拟现实对象的动态行为控制研究

虚拟现实中对象动态行为控制是虚拟现实技术研究的重要内容。分析了虚拟场景对象的控制方法，研究了基于Java程序和VRML语言的核心交互技术。利用EAI实现从虚拟场景中获得对象的位置坐标、得到对象参数信息、向对象发送控制参数、控制对象动态行为等功能。     

基于动态面的未知常数增益自适应间接控制

讨论具有未知常数虚拟控制增益及扰动的非线性系统的自适应动态面控制。针对一类具有外界扰动的常增益非线性系统,基于神经网络的逼近能力,结合动态面控制技术,引入一阶滤波器,提出间接自适应控制方案。该方案有效消除了后推设计中由于对虚拟控制反复求导而导致的复杂性问题。     

具有动态不确定性的自适应动态面控制

针对一类具有未建模动态的纯反馈非线性系统,提出一种自适应动态面控制方法。利用神经网络逼近未知连续函数,通过引入一种动态信号克服未建模动态。与现有结果相比,提出的设计方案简化了对未建模动态的处理过程,取消了神经网络逼近误差有界的假设。理论分析证明了该自适应控制方法能够保证闭环系统是半全局一致终结有界的,仿真结果验证了该方案的有效性。     

一类纯反馈非线性系统的自适应动态面控制

针对一类完全非仿射纯反馈非线性系统,提出了一种新的自适应动态面控制方法.应用中值定理将未知非仿射输入函数进行分解,使其含有显式的可控制输入参数;引入Nussbaum增益函数,解决了虚拟控制增益符号未知的问题,同时避免了反馈线性化方法中可能出现的控制器奇异性问题;动态面控制消除了传统反推设计中的"微分爆炸"问题.采用解耦反推方法,基于李亚普诺夫稳定性定理证明了闭环系统的半全局稳定性,数值仿真验证了方法的有效性.     

具有动态不确定性互联大系统的分散自适应控制

对一类具有未建模动态结构相似形的严格反馈非线性互联大系统,提出一种基于神经网络的分散自适应动态面控制方案.该方案引入Lyapunov函数来约束未建模动态,利用神经网络逼近理论分析中所产生的未知非线性连续函数.通过Young’s不等式和三重求和项的分解,有效地处理了耦合作用项,并利用动态面控制技术,实现了系统的分散控制.与现有研究结果相比,所设计的分散控制律中不含有控制增益下界常数.通过构造的方法,利用动态面控制设计中引入的紧集有效地处理了未建模动态和分析中产生的不确定连续函数.理论分析证明了闭环控制系统中所有信号半全局一致终结有界,且跟踪误差收敛到原点的一个小邻域内.两个数值算例的仿真结果表明所提控制方案的有效性.     

不确定非线性系统的自适应反推高阶终端滑模控制

针对一类非匹配不确定非线性系统,提出一种神经网络自适应反推高阶终端滑模控制方案.反推设计的前1步利用神经网络逼近未知非线性函数,结合动态面控制设计虚拟控制律,避免传统反推设计存在的计算复杂性问题,并抑制非匹配不确定性的影响;第步结合非奇异终端滑模设计高阶滑模控制律,去除控制抖振,使系统对于匹配和非匹配不确定性均具有鲁棒性.理论分析证明了闭环系统状态半全局一致终结有界,仿真结果表明了所提出方法的有效性.     

近空间飞行器纵向抗干扰轨迹控制研究

针对近空间飞行器( nearspace vehicle,NSV) 在高超音速飞行时,气动参数变化剧烈且容易受到外界干扰的特点,研究了NSV 纵向轨迹系统的干扰问题,提出了鲁棒自适应动态面的回馈递推控制方法。首先对高度非线性、高度复杂的NSV 的纵向运动的模型进行坐标变换,采用输入－输出反馈线性化方法,将其转化为仿射非线性模型; 然后通过一阶低通滤波器对控制器设计中的虚拟控制律进行估计,从而避免了对其求导带来的计算膨胀问题; 再结合神经网络逼近理论以及虚拟控制器中的鲁棒项,一起消除近空间飞行器的纵向系统中存在的参数摄动不确定和外界干扰。最后通过稳定性分析,表明了该方法在降低系统控制器复杂性的同时仍具有很好的鲁棒性。     

基于ISS的非线性纯反馈系统的自适应动态面控制

研究一类具有未知死区的非线性纯反馈系统的自适应控制问题．基于输入状态稳定理论和小增益定理,提出一种自适应动态面控制方案．该方案有效地减少了可调参数的数目,避免了传统后推设计中由于需要对虚拟控制反复求导而导致的计算复杂性．理论分析证明了闭环系统是半全局一致终结有界的．     

非线性系统的神经网络鲁棒自适应跟踪控制

针对一类具有未知非线性函数和未知虚拟系数非线性函数的二阶非线性系统,提出了一种神经网络鲁棒自适应输出跟踪控制方法.用李雅普诺夫稳定性分析方法证明了本文的神经网络自适应控制器能够使受控系统内的所有信号均为有界.选择的神经网络权值调整规律可以防止自适应控制中的参数漂移.     

基于动态面控制的超混沌自适应同步

提出了一种基于动态面控制(dynamic surface control, DSC)的超混沌同步方法．在DSC方法中,每一步中虚拟控制器都通过一阶滤波器,从而避免了对一些非线性项的重复求导,使得所设计的控制器克服了backstepping方法的复杂性激增缺点．针对系统中存在未知参数的情况,在控制器的设计中引入自适应方法．最后,利用仿真结果验证了方法的有效性．     

Reconfigurable predictive control for redundantly actuated systems with parameterised input constraints

A method is proposed for on-line reconfiguration of the terminal constraint used to provide theoretical nominal stability guarantees in linear model predictive control (MPC). By parameterising the terminal constraint, its complete reconstruction is avoided when input constraints are modified to accommodate faults. To enlarge the region of feasibility of the terminal control law for a certain class of input faults with redundantly actuated plants, the linear terminal controller is defined in terms of virtual commands. A suitable terminal cost weighting for the reconfigurable MPC is obtained by means of an upper bound on the cost for all feasible realisations of the virtual commands from the terminal controller. Conditions are proposed that guarantee feasibility recovery for a defined subset of faults. The proposed method is demonstrated by means of a numerical example.     

时变时滞非线性系统自适应神经网络控制

对于一类具有未知时变时滞和虚拟控制系数的不确定严格反馈非线性系统,基于后推设计提出一种自适应神经网络控制方案.选取适当的Lyapunov-Krasovskii泛函补偿未知时变时滞不确定项.通过构造连续的待逼近函数来解决利用神经网络对未知非线性函数进行逼近时出现的奇异问题.通过引入一个新的中间变量,保证了虚拟控制求导的正确性.仿真算例表明,所设计的控制器能保证闭环系统所有信号是半全局一致终结有界的,且跟踪误差收敛到零的一个邻域内.     

一类非线性系统的输出反馈模糊控制

针对一类具有不确定性的非线性系统，提出一种模糊控制方案，控制中只利用系统输出信号和一些辅助信号。利用李亚鲁诺夫方法证明了闭环模糊控制系统全局稳定．仿真表明该控制方案可回避通常滑模控制中不可避免的颤动，且系统具有很强的鲁棒性。     

任意相对阶下非线性切换系统的事件触发漏斗控制

针对一类具有任意相对阶且带有部分非输入到状态稳定逆动态的非线性切换系统, 提出一种动态事件触 发漏斗跟踪控制方案. 首先, 引入一个虚拟输出将任意相对阶的非线性切换系统转换为相对阶为一的非线性切换系 统. 其次, 设计各子系统的事件触发漏斗控制器和切换的动态事件触发机制, 解决候选事件触发漏斗控制器和子系 统之间的异步切换问题, 所提方案消除已有文献中为所有子系统设计共同控制器带来的保守性. 在一类具有平均驻 留时间切换信号的作用下, 保证切换闭环系统的所有信号都是有界的, 且跟踪误差一直在预设的漏斗内演化, 并排 除采样中的奇诺现象. 最后, 一个仿真例子验证方案的实用性和有效性.