大型钢坯修磨机恒力加载系统神经网络自适应控制的研究

首次将神经网络非线性自适应控制方法应用于钢坯修磨机恒力加载系统，显著改善了系统的跟随特性。试验结果表明：该方法不仅能够提高系统输入阶跃的响应时间，而且对系统未知的外加干扰、系统参数时变特性和非线性有较强的自适应能力。     

基于BP网络的非线性系统无模型误差自学习控制

针对未知非线性系统提出了一种基于BP神经网络的无模型误差自学习控制方案，其控制思想是利用BP网络及其冲量BP算法实现对系统输入输出量的速度辨识，同时构造了误差控制器，并通过速度辨识学习器向误差控制器动态传递更新权阵，以实现对未知非线性系统的自学习、自适应无模型控制。作者在matlab6．0平台下进行了仿真实验，其仿真结果令人满意。     

基于时延估计的机器人有限时间跟踪控制

针对具有各种不确定性的工业机器人复杂系统,提出一种基于时延估计的连续有限时间轨迹跟踪控制方法。该方法不需要机器人系统复杂的动力学模型知识,从而避免了机器人逆动力学的在线实时计算;系统的未知不确定性和外界干扰利用时延估计在线获得,并对控制过程进行有效的补偿,因而算法简单,易于实际应用。引入非线性的分数幂误差项,实现了系统的有限时间跟踪控制,因而收敛速度快,跟踪精度高,鲁棒性强;利用有限时间稳定性相关理论证明该闭环系统是有限时间稳定的,通过2自度工业机器人的数值仿真说明了该算法的有效性。     

基于反演法的电液位置伺服系统的自适应鲁棒控制

本文研究了高性能电液位置伺服系统的鲁棒控制设计。这类系统，除了液压伺服系统的非线性动力学特性外，还包含大范围变化的不确定参数，其中既有不确定常数，也存在不确定的非线性干扰。为解决这一类非线性系统的控制问题，提出了基于反演控制设计和非连续自适应修正算法的自适应鲁棒控制器(ARC)设计方法，给出了基于Lyapunov稳定性理论的系统稳定性证明。跟踪误差可以通过控制器的设计参数加以调整。数字仿真结果表明，控制系统对给定位置的跟踪具有良好的动态特性，对系统的不确定性，具有较强的鲁棒性。     

基于改进自适应高阶滑模的液压缸位移跟踪控制

电液伺服系统具有高度非线性、模型参数不确定等特点，给液压缸位移跟踪控制造成了困难。高阶滑模是一种变结构非线性控制方法，它可以实现系统的鲁棒控制，同时抑制系统的抖动，非常适用于电液伺服系统的控制。但高阶滑模也存在控制器的参数难以设置、系统响应速度慢的问题。对此，提出在自适应高阶滑模的基础上加入比例反馈的复合控制策略。针对高阶滑模的控制参数难以设置的问题，提出基于时滞控制理论的参数自适应调整算法，既保证了系统稳定又降低了控制信号的抖动幅值。在自适高阶滑模的基础上加入比例控制以提高系统的响应速度。建立了电液伺服系统的仿真模型，仿真结果表明：自适应高阶滑模使控制信号的振幅进一步减小，有效抑制了液压缸的抖动；加入比例控制之后，系统的响应速度大幅提升，位移跟踪误差也显著减小。     

SMA驱动器的反步自适应NN控制

针对形状记忆合金(shape memory alloy, SMA)迟滞非线性特性下的轨迹跟踪问题，提出了一种反步自适应神经网络的控制方法。首先，根据所建立的Lyapunov函数，通过反步法设计出针对SMA驱动器的非线性控制器；然后，针对系统的非线性和参数的不确定性，采用自适应神经网络进行逼近，并且基于构造的Lyapunov函数，证明了闭环系统的稳定性。实验结果来看，所提出的控制方法成功地应用于SMA驱动器，并且几乎补偿了迟滞现象，并将实验控制结果与传统的PID控制器进行了比较。     

基于模糊神经网络的电液比例恒排量调节轴向柱塞泵自学习控制

首次将神经网络自学习控制方法应用于电液比例恒排量调节轴向柱塞泵,明显改善了变量泵调节系统的跟随特性。实验结果表明：该方法与传统方法比,不仅能够缩短系统输入阶跃的响应时间,而且对系统未知的外加干扰、系统参数时变特性和非线性有较强的自适应能力     

转台伺服系统扰动估计与补偿控制

针对转台伺服系统负载转矩和系统参数变化大的特点,建立了伺服系统状态方程,设计了基于非线性PID控制器和非线性扩张状态观测器的系统模型。基于观测器估计系统输出角度、角速度及系统未知扰动,并用估计的系统未建模动态和未知外扰对系统进行补偿。仿真结果表明:基于该方法的补偿控制能提高转台伺服系统跟踪精度,在负载转矩变化大和较强外界干扰条件下系统具有良好的控制效果。     

一种自适应扰动观测器的机械手滑模控制研究

针对在未知载荷下的机械手控制不确定性问题,基于非线性扰动观测器与滑模控制方法,提出一种非线性观测器增益的通用设计方法.通过设计一种自适应算法的非线性扰动观测器,逼近机械手的未知载荷引起的不确定性,来估计由未知恒定载荷所引起的外力,扩大了观测器扰动的适用范围.在一定条件下,利用Lyapunov方法证明了观测器的稳定性.通...     

变结构力控制方法在油气悬架加载系统中的应用

针对油气悬架的非线性和不确定性特性采取变结构的控制方法,选取含有位置、速度和加速度状态的滑模函数,利用指数趋近方式,使系统能够快速地稳定于平衡位置.基于Lyapunov稳定理论,设计了参数摄动和不确定量两种非线性环节的自适应律,结合自适应控制方式减小了滑模带的宽度,从而减小由于开关控制而引起的系统振动.通过仿真分析和实验验证了负载刚度变化时,变结构滑模力加载控制对比常规PID控制的优势,为具有状态反馈的力加载控制系统提供了实用的控制方法.     

基于多层前馈BP网络的非线性逆系统自学习控制

提出的基于神经网络的非线性逆系统自学习控制方案运用逆动力学的基本思想，在系统模型未知的情况下，构造了神经网络一致的控制器和辨识器。运用自适应变步长冲量BP学习算法实现了网络辨识器对系统逆动力学模型的动态辨识，并通过网络辨识器向网络控制器在线动态传递更新权值的方法使神经网络控制器产生期望控制量。使得整个神经网络控制系统具有了自学习、自适应的控制能力。     

液压位置跟踪系统的多级反演自适应控制

本文在液压系统的位置跟踪控制中，提出了基于逆向递推（backstepping)技术的多级反演自适应控制方法，给出了控制器的设计方法及稳定性分析。仿真实验结果表明，该控制方法能有设地克服液压系统的非线性特性，具有较强的鲁棒性以及良好的跟踪性能。     

气液联控伺服系统的滑模位置控制研究

提出了基于PWM控制气液联控位置系统的建模方法,应用非线性平均方法建立了PWM气压伺服系统的数学模型,不仅解决了开关的不连续性问题,还把原来不连续的非仿射输入形式变成一个等效具有可控规范型的非线性仿射输入形式。然后运用滑动模态变结构理论中的经典非线性设计方法,设计了三阶滑模面变结构控制器。对固定阻尼式气液联控系统进行了位置控制仿真实验。实验结果表明,滑模变结构控制使得系统快速性能比较好。     

基于精确线性化的液压伺服系统滑模控制

本文基于非线性系统的微分几何理论和滑模控制方法提出了液压伺服系统的精确线性化滑模控制律,仿真表明该方法有较好的控制特性。     

基于布谷鸟算法的工业机器人轨迹跟踪控制

研究SCARA工业机器人在关节空间内的轨迹跟踪控制问题。实际应用中,系统的未建模特性、关节摩擦间隙和未知负载等因素将引起机器人动力学性能的变化,从而影响其轨迹跟踪控制;并且外界扰动也会增加机器人轨迹跟踪控制的难度。针对上述问题,提出一种基于布谷鸟算法优化的快速连续非奇异终端滑模控制策略。该方法利用布谷鸟算法寻优机制规划机器人的参考轨迹;控制策略在李亚普诺夫稳定性理论的支撑下,采用连续非奇异终端滑模面来补偿与抑制系统的不确定性与外界扰动,引入快速终端滑模趋近律来加快系统的响应速度,并结合Anti-Windup技术来补偿系统中死区等其他非线性因素。通过李亚普诺夫稳定性理论,证明机器人系统的轨迹跟踪误差全局稳定。最后,通过轨迹跟踪试验验证了此方法的有效性。     

基于模糊PID控制的电液比例阀控缸系统泄漏补偿研究

为解决电液比例阀控缸系统存在的系统死区非线性因素、液压缸泄漏的问题，搭建了基于AMESim和Simulink联合仿真的电液比例阀控缸系统模型，对是否考虑泄漏的阀控缸系统影响其动态特性的主要因素进行联合仿真分析；针对阀控缸系统存在的问题设计了模糊PID控制器，得到液压缸活塞位移与泄漏量之间的关系以及对系统性能的影响规律，与传统PID控制器进行仿真实验对比。结果表明：模糊PID控制器在解决系统非线性影响因素、液压缸泄漏等问题中具有良好的效果，控制响应速度更理想，且系统无超调、无振荡、鲁棒性强。     

永磁直线同步电机智能分数阶动态面控制

针对永磁直线同步电机(PMLSM)存在的参数变化、外界扰动等不确定因素影响位置跟踪精度的问题，提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络的分数阶动态面控制方法。在反步控制器设计的基础上，引入动态面控制技术，避免了反步控制存在的“微分爆炸”问题；在虚拟控制量中加入分数阶微积分项，增加了系统的参数自由度；利用RBF神经网络逼近补偿系统的不确定因素。基于Lyapunov稳定性理论，对所控制的系统进行稳定性分析证明。仿真结果表明，所提出的控制方法能减小系统的跟踪误差，提升鲁棒性，加快系统的响应速度。     

非线性不确定液压伺服系统的H∞控制研究

以含非线性不确定特性和时滞特性的液压伺服控制系统为研究对象,推导了具有非线性不确定时滞系统鲁棒渐进稳定的充分条件,提出了以LMI表示的H∞控制器设计方法,并对此系统进行了仿真,仿真结果表明:所设计的H∞控制器使得系统具有很强的鲁棒性,并且对外部干扰信号具有很强的抑制能力.     

基于数字孪生的物流拣选虚拟调试系统设计

为降低调试周期和成本，提前预知系统级风险，基于数字孪生的虚实一致特性，提出一种基于数字孪生的固定轨物流拣选虚拟调试系统设计方法。根据固定轨物流拣选系统的特性和调试需求，建立虚拟物理模型、虚拟执行系统和虚拟控制系统，同时对控制器-虚拟模型接口进行设计，实现虚实之间的通信。通过物流拣选系统实例，验证了基于此数字孪生模型进行虚拟调试的有效性与实用性，基于数字孪生的固定轨物流拣选虚拟调试系统能够降低物流拣选系统的调试周期和成本，进而提高调试效率。     

倒立摆系统的非线性稳定控制及起摆问题的研究

对一维倒立摆系统的稳定和起摆进行了深入研究。通过Lie理论对系统进行坐标和输入量的变换，实现了系统的局部线性化，使得倒立摆系统的稳定控制不再需要对数学模型中的非线性项取近似值，同时采用能量反馈的方法进行倒立摆的起摆控制，仿真和实验结果表明本文提出的方法对倒立摆的稳定控制及起摆控制具有很好的效果。