船舶航向反步自适应控制

针对反步控制算法控制参数多、难整定的问题,经过理论分析提出基于期望指标的二阶系统参数整定方法.将系统变换为二阶系统形式,在选取闭环系统的自然频率、阻尼、闭环系统调节时间与超调量后,确定系统闭环极点,由极点整定了两个关键控制参数,积分增益取值参考PID控制器中积分时间参数的方法整定.在海浪干扰和船舶模型参数出现很大摄动的情况下,对所设计控制器进行了仿真试验,结果表明,所设计的控制器具有很好的鲁棒性,提出的整定控制器参数方法是可行的.     

航天器自适应有限时间反步控制

针对存在转动惯量不确定以及外部干扰的航天器姿态跟踪问题,提出基于反步法的自适应有限时间控制方法。建立四元数描述的系统模型,设计有限时间命令滤波器用以逼近虚拟控制律导数,从而避免反步法设计中的复杂性爆炸和奇异值问题。采用神经网络估计未知非线性函数,设计自适应有限时间控制器,保证系统跟踪误差有限时间收敛。仿真结果验证所提方法的有效性。     

基于异步电机四象限运行系统的滑模与反步控制

针对背靠背变流器和异步电机的多变量和强耦合特性,本文将滑模控制与反步法相结合,对异步电机四象限运行和能量双向流动问题进行研究。网侧变流器采用滑模与反步法相结合的控制策略,提升了响应速度和抗干扰能力;机侧变流器采用反步法控制器,并在此基础上,使网侧输出的直流电压稳态后再启动机侧运行。为验证本文设计方案的正确性,采用Matlab软件对异步电机四象限运行系统进行仿真分析。仿真结果表明,本设计方案能够达到网侧单位功率因数、直流母线电压稳定、异步电机四象限运行等目标;异步电机的转子角速度可以迅速达到期望值,速度跟踪性能良好,说明本文提出的设计方案可靠有效。该研究具有良好的应用前景。     

柔性关节机器人的模糊反步自适应位置控制

为实现柔性关节机器人的高精度位置跟踪控制,本文提出了基于模糊逼近的反步自适应控制方法。该方法将隐极式永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)作为驱动系统,建立二自由度柔性关节机器人的系统模型,设计反步自适应位置控制器,并利用模糊逻辑系统,逼近虚拟控制器导数项,解决高阶系统反步控制器结构复杂的问题。考虑到无力矩传感器的情况,引入电机负载转矩观测器,结合电机矢量控制策略,设计了反步电流控制器,保证驱动电机有较快的动态响应。同时,利用Lyapunov稳定性定理,对柔性关节机器人控制系统进行稳定性分析,证明整个系统为渐近稳定。仿真结果表明,本文采用的模糊反步自适应位置控制器,能够实现柔性关节机器人高精度位置跟踪控制,响应速度快,驱动电机的转矩波动小,控制器结构简单。该研究在机器人驱动系统中具有广泛的应用前景。     

基于数据驱动的鲁棒反步自适应巡航控制

为了实现高精度的鲁棒自适应巡航控制（ACC）,提出基于数据驱动的鲁棒反步自适应巡航控制算法. 利用反步技术设计虚拟控制器,将车辆间距控制转化为速度控制,避免速度相关型间距策略带来的间距与速度控制耦合;构建基于数据的耦合滑模面并设计状态观测器,补偿车辆复杂的非线性动力学特性、离散误差及外部干扰,提升控制算法的鲁棒性;利用反馈控制及鲁棒控制技术设计数据驱动的ACC鲁棒控制算法;分别选取固定时间间距、变时间间距策略,利用所提ACC算法及基于比例积分（PI）的ACC算法进行车辆自适应巡航控制对比仿真验证. 对比实验结果表明,所提算法在控制精度、鲁棒性方面具有优越性.     

基于模糊干扰观测器的抗饱和自适应反步控制

针对一类输入受限的非匹配不确定非线性系统,提出了一种抗饱和自适应反步控制方法.利用模糊干扰观测器在线逼近系统的未知非匹配不确定及干扰,采用反步控制方法设计自适应控制器.控制系统设计中引入限幅滤波器,有效降低了控制输入饱和对系统稳定性的影响,并且控制器设计无需对虚拟控制律进行重复求导.利用李亚普诺夫稳定性定理,证明了闭环系统渐近稳定.仿真结果表明了该方法的有效性.     

基于模型参考自适应的四旋翼飞行器反步控制

针对四旋翼飞行器易受干扰的问题,本文提出了一种基于模型参考自适应的反步控制方法,在外界气流干扰和内部参数不确定的情况下,保证四旋翼飞行器稳定平滑地跟踪参考信号。将四旋翼飞行器的飞行控制系统分解为水平位置控制子系统与高度和姿态控制子系统,并对两个子系统分别设计反步控制器,然后在高度和姿态控制子系统应用模型参考自适应控制,提高该子系统的抗干扰性能,从而进一步改善水平位置控制性能,同时采用Lyapunov稳定性理论,证明整个闭环系统渐近稳定。仿真结果表明,该算法能够有效抑制外界气流干扰,对负载不确定性具有较强的自适应能力,有效提高系统的稳定性和抗干扰性能。该研究具有一定的理论和实际应用价值。     

具有输入饱和的环形永磁力矩电动机伺服系统自适应反步控制

针对环形永磁力矩电动机伺服系统,考虑系统具有输入饱和,基于自适应反步法设计了自适应控制器.考虑系统中含有线性化未知参数及未知的外界扰动,通过引入辅助信号对输入饱和做出补偿.与现有结果相比,控制器设计中并不要求未知参数的界已知.该自适应控制器可以保证系统稳定.仿真结果进一步验证了控制器的有效性.     

一种基于RBFNN的变体飞机高精度自适应反步控制方法

针对变体飞机非线性模型的不确定性问题,提出了一种基于径向基神经网络(radial basis function neural networks,RBFNN)的高精度自适应反步控制方法。首先,在变体飞机静态和动态气动参数分析的基础上,运用传统反步法设计了非线性控制律,并引入径向基神经网络在线逼近系统的不确定项,提高系统鲁棒性;并设计鲁棒项消除径向基神经网络带来的逼近误差。其次,通过对虚拟控制变量进行求导项设计微分跟踪器,解决了传统反步法中存在的"微分膨胀"问题。通过Lyapunov稳定性分析,证明该方法能保证闭环系统跟踪误差最终收敛且一致有界。最后,基于Matlab/Simulink搭建了变体飞机的数字仿真模型,并与常规反步法进行了对比分析,仿真结果表明该方法具有控制精度高、鲁棒性强的特点。     

异步电机定子电流内模自适应控制及实现

针对转子磁场定向下的异步电机定子电压方程中存在着励磁电流和转矩电流分量的交叉耦合,使得转矩电流的调节受到励磁电流的影响,提出了异步电机定子电流的内模自适应控制及其在转子磁场定向矢量控制中的实现方法.根据内模控制(IMC)原理设计异步电机电流调节器,用矩阵奇异值分析了IMC电流调节器的鲁棒性;用最小二乘法对模型参数进行辨识;将其应用于异步电机转子磁场定向的矢量控制中.通过对电流调节器传递矩阵函数的仿真及用DSP实现的异步电机矢量控制,验证了自适应IMC电流调节器的良好性能.     

考虑输入饱和的异步电机自适应位置跟踪控制

针对异步电动机驱动系统存在着参数不确定性、外部负载扰动以及输入饱和限制等问题,本文根据自适应反步法的原理,研究了异步电动机驱动系统的位置跟踪控制策略。在同步旋转坐标(d-q)下,建立异步电动机驱动系统的数学模型,考虑异步电动机驱动系统存在输入饱和,利用神经网络逼近系统中未知的非线性函数,并采用自适应反步控制技术构造位置跟踪控制器,同时利用Matlab软件进行仿真试验。仿真结果表明,异步电动机驱动系统的位置信号可以快速跟踪给定的期望位置信号,当电压过大时能够进行限制,能够克服参数不确定、负载扰动以及输入饱和限制的影响;当t=5s时,改变负载扰动,电机仍能快速地跟踪期望的信号,说明该自适应位置跟踪控制器能够有效地克服负载扰动发生变化而引起的影响,能够实现对异步电动机的有效控制。该研究具有一定的实际应用价值。     

异步电机DTC系统的负载转矩观测与滑模控制

为改善常规直接转矩控制中磁链和转矩脉动大的问题,本文提出了带负载转矩观测器的异步电动机DTC系统的滑模控制方法。内环根据异步电动机在dq坐标系下的数学模型和滑模控制理论,设计了一种基于转矩和磁链误差的滑模控制器;外环选取比例-积分滑模控制器取代PI控制器,利用获得的参考电压矢量,通过SVM技术得到逆变器开关控制信号。利用电压重构获取逆变器输出电压,可以减少系统的硬件成本。为验证所设计的控制系统的性能,使用Matlab/Simulink进行仿真验证。仿真结果表明,基于滑模控制的直接转矩控制策略系统响应更迅速,设计的控制方案鲁棒性强,且明显减弱了转矩和磁链脉动,抗干扰能力更强。该研究在异步电机调速系统中具有很好的控制效果和应用前景。     

PMSM伺服系统的自适应反步滑模控制器设计

针对负载转矩未知的永磁同步电机伺服系统的控制问题,本文提出了一种改进的自适应反步滑模位置跟踪控制方法。根据反步递推原理,选取合理的Lyapunov函数和虚拟控制变量,得到一个新的负载转矩自适应估计方法。该方法采用负载转矩自适应律近似一个非线性的降阶扰动观测器,使负载转矩估计值能够快速准确地收敛到期望值。通过将自适应反步法与自适应滑模控制结合,增强了系统的抗干扰性能,采用的自适应滑模趋近律很好地削弱了系统抖振。利用Lyapunov稳定性定理,证明了系统的全局渐近稳定性,最后在LINKS-RT实验平台上对本文提出的控制方案进行实验验证。实验结果表明,该方法很好地实现了永磁同步电机控制系统的快速渐近位置跟踪控制,具有良好的抗负载扰动性能,控制方案有效实用。     

有界不确定性非线性系统的自适应滑模控制

研究有界不确定性非线性系统的鲁棒跟踪问题,考虑了在同时存在参数、结构及干扰的不确定性条件下,控制系统的鲁棒性。采用自适应滑模控制律,证明了所设计的控制系统满足滑动条件,能保证系统输出全局稳定,并对系统的动态不确定性具有鲁棒性。最后,给出了计算机仿真算例,仿真结果表明,本文提出的控制方法是有效的。     

一类具有不确定性的线性系统的模糊自适应控制

针对一类具有不确定性和干扰的线性系统,首先将系统不确定性进行归一化处理,然后利用模糊逻辑系统对系统不确定性进行逼近估计。同时对模糊逻辑系统的未知参数进行估计合成相应的自适应律,由此提出了一种模糊自适应控制设计方法。这种模糊自适应控制不仅能够减少自适应律的数目,而且也能够保证被控系统的状态及参数估计误差一致终极有界。最后的仿真结果表明了该方法的有效性。     

不确定性空间机器人自适应Terminal滑模控制方法

分析了空间机器人本体质量变化和负载情况变化对系统动力学不确定性的影响,并针对空间机器人操作负载变化显著的特点,设计了一种自适应Terminal滑模控制方法。利用RBF神经网络在线学习系统的不确定性上界,系统状态始终保持在滑模面上,并能保证系统控制误差在有限时间内收敛。以两自由度空间机器人为对象,对不同负载情况的运动进行了仿真,结果表明这种滑模控制方法对系统负载变化不敏感,并能保证期望控制精度。     

一类不确定性二阶振动系统的自适应滑模控制

针对一类典型的二阶振动系统,基于滑模控制理论研究了系统的控制问题。考虑系统存在不确定性的情况下,考虑不确定性上界已知和未知,分别设计了滑模控制器和自适应滑模控制器,并引入模糊控制消除滑模抖振的影响。最后通过仿真试验研究,验证了所设计控制方法的有效性。     

时变不确定性关联系统的分散鲁棒自适应控制

研究了时变不确定性关联系统的分散鲁棒自适应控制方法，考虑了包括参数不确定性、输入扰动和关联不确定性的系统，系统的不确定性假设为有界，但其界未知．系统的控制分为不确定项界的自适应估计和鲁棒控制两部分．对一互耦双倒立摆系统进行了仿真，结果证实了算法的有效性．     

一类具有多种不确定性机器人系统的自适应控制

机器人系统含有不同类型的不确定性因素,这些因素的存在可能会影响系统的控制精度,甚至引起系统不稳定。针对具有外部干扰、内部动力学参数不确定性以及未知死区特性的一类不确定性机器人系统,提出了一种基于干扰观测器的自适应控制器。首先建立具有外部干扰的机器人系统非线性数学模型,并对模型中内部动力学参数不确定性和未知死区特性进行了分析。采用非线性干扰观测器对系统所受到的外部干扰进行估计和补偿,在干扰观测器的基础上设计自适应控制器用来处理内部动力学参数的不确定性以及未知的死区特性。最后采用李雅谱诺夫函数法从理论上证明了系统的稳定性和位置跟踪误差的收敛性,并采用数值仿真验证了所设计方法的有效性。     

气垫船航迹反步控制方法研究

针对全垫升气垫船运动,建立了航迹非线性运动方程,在此基础上进行了航迹反步控制方法研究.反步控制方法首先针对所建立的气垫船四阶航迹非线性系统,将系统分为4个子系统,每个子系统定义了1个误差变量和1个控制量,4个控制量中有3个控制为虚拟控制,并针对每个子系统定义了Lyapunov函数,基于Lyapunov稳定性定理和指数稳定性定理,推导出4阶运动方程,最后得到气垫船航迹控制律.将得到的控制律应用到气垫船运动半实物仿真系统中,根据控制台设定的航迹进行了航迹跟踪仿真研究.仿真结果表明,所研究的航迹自适应反步控制器,在较高航速下,能很好地跟踪所设定的航迹,取得了良好控制效果.