具有未知死区的SISO非仿射非线性系统间接自适应模糊控制

为了解决含有未知死区输入特性的SISO非仿射非线性系统的跟踪控制问题,提出了基于模糊自适应方法的控制器设计方案,把未知死区分解为一个线性项和一个扰动类似项,当系统状态可测时,利用模糊逻辑系统设计间接自适应模糊控制器,并结合跟踪误差信息设计自适应律;系统状态不可测时,通过引入误差观测器估计的状态变量,设计了间接自适应模糊输出反馈控制器．理论论证过程说明两种控制器能使系统的跟踪误差最终收敛到零的某一邻域,且闭环系统所有信号均有界. 仿真实验结果表明利用所设计控制方案可以使系统完成跟踪控制任务．     

非线性纯反馈时滞系统的自适应模糊跟踪控制

针对一类不确定非线性纯反馈时滞系统的自适应模糊跟踪控制问题,本文采用模糊逻辑系统来逼近系统中未知的非线性函数,利用自适应方法和Backstepping方法构造出一种自适应模糊控制器,并给出了非线性纯反馈时滞系统跟踪控制问题可解的充分条件.仿真结果表明,所设计的自适应模糊控制器,保证闭环系统的所有变量有界,并确保系统输出有效跟踪给定的参考信号,跟踪误差收敛到原点的一个充分小的邻域之内,同时其他闭环信号保持有界.该控制方法可以有效地减少系统在线计算负担.     

基于自适应动态控制的无人车轨迹跟踪控制器设计

针对无人车系统存在干扰和故障影响的问题,文中设计一种基于滑模观测器的自适应轨迹跟踪控制方法。考虑无人车在运行过程中存在系统参数摄动和执行器传动机构加性故障的情况,同时结合系统非线性结构特性,设计自适应滑模观测器估计故障信号,并在此基础上设计自适应控制律对系统时变参数进行在线估计,保证闭环系统稳定且满足给定路径跟踪性能要求。仿真结果表明,在系统时变参数和执行器加性故障影响下,应用文中设计的控制方法可以取得期望的轨迹跟踪性能且鲁棒性较好。     

基于迭代学习控制的混合误差轮廓控制

针对永磁直线同步电动机直接驱动XY平台系统中存在不确定扰动的问题,单轴上设计了基于干扰观测器的迭代学习控制器.迭代学习控制器可以抑制重复扰动,干扰观测器可以消除非重复扰动的影响,两者结合起来可增强系统对重复和非重复扰动的抑制能力.由于轮廓误差计算模型要求跟踪误差远小于期望轮廓曲率半径,所以设计了混合误差轮廓控制器,跟踪误差较大时只控制各轴位置,跟踪误差足够小时进行轮廓控制.仿真结果表明,该控制方法使直接驱动XY平台具有较强的鲁棒性和较高的轮廓精度.     

一类非线性系统的鲁棒自适应跟踪控制

针对一类带有有界扰动的非线性系统,设计了一种鲁棒自适应控制器,该控制器既能保证闭环系统所有信号的全局有界性,又能使输出跟踪误差以指数速度收敛到零的一个小邻域内.仿真结果证明了所提控制方案的有效性.     

一类具有输入量化和未知扰动的非线性系统的自适应有限时间动态面控制

本文研究了具有量化输入信号和未知扰动的非线性系统的有限时间自适应输出反馈动态面控制问题.在控制设计过程中,利用模糊逻辑系统对系统中的非线性项进行逼近.然后引入一种滞回量化器来避免量化信号中的抖振,并且构造模糊观测器来估计系统中不可测的状态.为了提出一种有限时间控制策略,首先给出了半全局实际有限时间稳定的判据.在此基础上,将动态面控制技术与反步法相结合,设计了自适应模糊控制器.该控制器不仅能保证跟踪误差在有限时间内收敛到原点的一个小邻域,而且可以保证闭环系统中所有信号的有界性.最后通过一个仿真实例验证了该控制方法的有效性和可行性.     

基于鲁棒跟踪控制的飞控系统自适应重构技术研究

应用多模型自适应控制技术可以有效地抑制作动器故障引起的参数大范围跳变。基于多模型自适应控制思想,提出了一种基于鲁棒跟踪控制的飞控系统作动器故障重构设计方法。首先建立作动器故障参数模型;然后根据故障的随机性,设计一系列并行的辨识模型,每个模型对应一种故障,同时对应于每个辨识模型建立一个控制器;最后根据飞行品质的要求,设计鲁棒跟踪控制器,由于控制器采用了积分项,可很好地抑制扰动。用该方法对某型飞机纵向控制系统进行仿真,结果表明在升降舵严重受损的情况下,飞机仍能保持良好的性能。     

一类非线性不确定系统未知执行器故障的自适应控制

在系统运行过程中,执行器不可避免的会卡死,然而由于故障发生的时间及卡死值均未知,因此如何设计控制器在执行器卡死的状态下保持系统稳定变得非常困难.本文针对一类非线性不确定系统,通过将执行器卡死所带来的不确定性看成系统的有界扰动,提出一种新的控制方案,设计自适应控制器保持系统稳定的同时实现对参考信号的跟踪.与现有结果相比该控制器结构简单,设计方便.仿真结果进一步验证了自适应控制器的有效性.     

欠驱动USV神经网络自适应轨迹跟踪控制

为解决欠驱动USV系统在模型不确定性和未知海流干扰下的水平面轨迹跟踪问题,基于反步法与自适应技术,提出一种非线性鲁棒轨迹跟踪控制策略. 针对欠驱动USV参数不确定问题,运用神经网络自适应方法对欠驱动USV系统未知函数进行估计和逼近;然后,运用动态面方法获取虚拟变量的导数,不仅控制律结构简单,易于工程实现,而且有效地减小了传统反步法中虚拟变量直接求导的复杂性;针对未知时变海流的干扰,设计了一种指数收敛海流观测器,有效估计未知缓慢时变海流速度;其次,基于李雅普诺夫理论证明了所设计的控制器能够保证运动轨迹收敛于期望值,并且保证了该轨迹跟踪闭环控制系统所有信号最终一致有界;最后,在控制输入受限条件下,为检验该控制器的跟踪性能,选取圆轨迹作为参考轨迹,仿真实验表明,该控制器能够有效地实现预期轨迹,神经网络自适应方法对系统未知函数可有效估计和逼近,对未知时变海流干扰具有较强的鲁棒性,轨迹跟踪误差和速度跟踪误差均收敛到零附近的一个邻域内,从而验证了所提出控制器的有效性.     

基于自适应反推补偿的PMLSM位置跟踪控制

针对永磁直线同步电机(PMLSM)伺服系统,在分析影响伺服跟踪精度因素的基础上,采用反推控制策略进行有效补偿控制。考虑参数变化、外部负载扰动等不确定因素对系统伺服性能的影响,从位置跟踪误差开始设计虚拟控制器,然后选择虚拟误差、位置误差构成新的子系统,设计新的虚拟控制器,通过递推依次对得到的虚拟控制器逐步修正算法,最终设计出实际控制器。仿真结果表明,和PI控制相比,该控制器明显降低不确定因素对系统性能的影响,能很好地跟踪周期性参考指令,削弱了时变外力扰动对系统性能的影响。