广义预测鲁棒自适应控制

本文指出自校正控制中广泛采用的CARMA模型会导致控制系统对确定性扰动和非平稳随机扰动缺乏鲁棒性;在CARMA模型中引入相应于上述扰动的不可控模态,给出了一种广义的CARMA模型;基于内模原理,提出一种新的广义预测鲁棒自适应控制器;并从理论上揭示其鲁棒性机理;给出了数字仿真。理论分析和数字仿真结果表明:这种广义预测自适应控制器对各类扰动和对象参数变化具有很强的鲁棒性。     

非线性非最小相位船舶舵减摇系统的滑模控制

建立了从舵到横摇角的非最小相位非线性船舶模型,利用滑模控制方法设计同步横摇阻尼和航向保持的稳定控制器。船舶减摇建模时假设模型误差的数量级和扰动已知,且设计的滑模控制器可实现对一阶波浪扰动的稳定调节。基于李亚普诺夫稳定性理论证明了整个闭环系统的稳定性,仿真实验的结果验证了所设计的控制器的优良跟踪性能和鲁棒性。     

基于神经动力学的非完整移动机器人跟踪控制

主要研究了非完整移动机器人轨迹跟踪问题。基于后退控制和神经动力学生物激励模型，采用自适应参数调节的方法提出了一种新的跟踪控制器。该控制器能够生成平稳合理的速度，解决了以往大部分跟踪控制器所产生的速度突变问题，并且具有很好的鲁棒性。运用李雅普诺夫稳定性理论证明控制系统的稳定性。对连续、离散轨迹的仿真及与传统后退方法的比较分析验证了该方法的有效性。     

基于广义预测控制和扩展状态观测器的永磁同步电机控制

在电动汽车等工况复杂的系统中,实现永磁同步电机驱动系统的快响应和强鲁棒性控制历来是研究的重点和难题.预测控制策略可实现快速的动态响应,但依赖电机的数学模型.本文结合广义预测控制理论和扩展状态观测器,提出了一种新型的永磁同步电机转速跟踪控制方法.首先基于连续时间非线性系统的广义预测控制方法,设计了速度跟踪控制器;然后针对外部扰动引起的电机性能下降问题,设计了扩展状态观测器估计系统扰动,通过对扰动量的补偿,提高了鲁棒性;而且控制器参数容易调节.试验结果表明,电机从静止到1000 r/min,与PI控制相比,超调量小,响应速度快.特别是在电机运行过程中外加负载扰动时,转速跌落更小,且更快的恢复到给定值.     

控制大时滞积分过程

提出了一种包含三个控制器的大时滞积分过程控制方案,给出了简单的设计和整定方法,该方案能分离闭环设定值响应和扰动响应,从而能独立优化这些响应,仿真表明,所提出的控制方案具有快速的设定值跟踪和良好的抗扰动功能,同时系统鲁棒性也比现有的控制方案大为增强。     

基于阶跃跟踪响应的内模控制器性能评价、诊断与调节

对阶跃跟踪扰动下内模控制器(Internal Model Controller, IMC) 的性能评价、诊断与调节方法进行 了研究．采用绝对值误差积分(Integral of Absolute Error, IAE) 和灵敏度(Ms) 作为衡量系统跟踪性能和鲁棒性的 指标,提出一种对IMC 系统跟踪—鲁棒综合性能进行评价的方法．当系统性能不佳时,给出一种性能诊断方 法,对参数调节不当和模型失配两种影响控制器性能的原因进行诊断．针对模型失配的情况,给出一种利用 常规阶跃跟踪响应数据辨识模型参数的方法．     

区域极点约束非脆弱鲁棒飞行控制器设计

研究飞行控制系统性能优化问题,针对区域极点约束条件下飞行控制系统非脆弱鲁棒控制器设计,飞控系统含有外部扰动,为了保证飞控系统的鲁棒性和响应品质,提出用模型参数摄动和加性控制器增益摄动的鲁棒控制,根据线性矩阵不等式理论,给出了非脆弱鲁棒控制器的可解性条件.同时为保证系统具有良好的动态特性,将闭环极点配置在复平面上指定的圆盘区域内.并用鲁棒控制和极点配置结合,给出满足鲁棒性、非脆弱性、干扰抑制性能和动态响应特性的控制器进行仿真.仿真结果表明控制器系统满足多目标控制要求,证明方法的可行性和有效性.     

陀螺仪系统同步控制的参数自适应滑模控制

针对带有内部不确定性及外部扰动的陀螺仪混沌系统的同步问题,提出了一种参数自适应滑模控制方法,并给出参数自适应律.该方法不依赖被控混沌系统的数学模型,可以快速跟踪主混沌系统.时域及复频域理论分析表明,由参数自适应滑模控制器组成的闭环控制系统是全局渐近稳定的,而且参数自适应滑模控制器具有良好的抗扰动鲁棒性.仿真结果表明该控制方法计算量小、响应速度快、控制精度高、抗扰动鲁棒性强,在非线性不确定系统控制领域具有广泛的应用价值.     

一种三自由度串级控制的仿真研究

关于优化控制系统性能问题,由于控制系统中存在非线性滞后各种干扰因素,严重影响响应和稳定性。为实现在线独立调节副回路设定响应与扰动抑制响应,增强主回路的抗干扰能力,改善系统性能,提出一种新的三自由度串级控制方法。在副回路中采用两自由度内模控制,主回路采用单位反馈控制结构,并根据闭环最优灵敏度函数方法确定主控制器,从而保证系统的整体性能。对各个控制器的解析建模设计,对每个控制器都可以进行单参数调节和优化,并对主回路和副回路存在的乘性不确定性进行仿真。仿真结果表明,新的控制方法具有较好的设定值跟踪性能和抗干扰能力,提高了系统的鲁棒稳定性。     

一类受扰旋转单摆系统的建模与跟踪控制设计

本文考虑一类受扰旋转单摆系统的建模与跟踪控制问题. 首先, 利用动静法和相对运动原理建立受扰情形下空间旋转摆系统的动力学模型. 然后, 分别以实际跟踪和渐近跟踪为控制目标, 给出相应的控制设计方法. 具体地,利用向量式的反推控制设计方法与不确定性动态补偿机制, 给出自适应实际跟踪控制器, 保证闭环系统所有状态都有界且在有限时间内系统输出到达并保持在参考信号给定的邻域内. 利用反推设计方法, 并结合扰动的学习、切换补偿机制设计自适应切换渐近跟踪控制器, 通过在线调节控制器参数, 保证闭环系统所有状态都有界且系统输出渐近跟踪到给定的参考信号. 最后, 仿真实验验证所提理论结果的有效性. 值得指出的是, 与相关文献相比, 本文所给出的控制设计方法允许系统同时含有未知参数和扰动, 并且扰动不必有已知上界, 因而具有更强的抑制不确定性的能力.     

指令跟踪自适应广义预测控制及其应用

现有的广义预测控制系统其闭环性能受可调参数影响较大,它的目标函数无法直接规定 闭环性能.该文提出一种具有独立跟踪和调节目标的新型自适应广义预测控制算法,并将其 应用于快速时变的导弹控制系统设计中.这种算法利用参考模型规定对指令信号的跟踪性 能,减少了可调参数对闭环性能的影响.仿真结果证实了该算法的有效性.     

Adaptive inverse dynamics control of robots with uncertain kinematics and dynamics

It has been about two decades since the first globally convergent adaptive tracking controller was derived for robots with dynamic uncertainties. However, not until recently has the problem of concurrent adaptation to both the kinematic and dynamic uncertainties found its solution. This adaptive controller belongs to passivity-based control. Though passivity-based controllers have many attractive properties, in general, they are not able to guarantee the uniform performance of the robot over the entire workspace. Even in the ideal case of perfect knowledge of the manipulator parameters, the closed-loop system remains nonlinear and coupled. Thus the closed-loop tracking performance is difficult to quantify, while the inverse dynamics controllers can overcome these deficiencies. Therefore, in this work, we will develop a new adaptive Jacobian tracking controller based on the inverse manipulator dynamics. Using the Lyapunov approach, we have proved that the end-effector motion tracking errors converge asymptotically to zero. Simulation results are presented to show the performance of the proposed controller.     

欠驱动桥式吊车消摆跟踪控制

对于桥式吊车系统而言,其控制目标是将货物快速、精确、摆动尽可能小地运送到目标位置.为此,本文提出了一种新型的轨迹跟踪控制策略,可在保证负载快速平稳运送的同时,有效地抑制并消除整个过程中负载的摆动.具体而言,通过对吊车动力学模型进行一系列的变换,设计了一种新颖的跟踪控制器,并对闭环系统信号的有界性与收敛性进行了理论分析.与调节控制方法相比,本文方法可保证台车的平滑启动与运行;此外,本方法放宽了已有轨迹跟踪控制方法对参考轨迹的约束条件,更具实用性与一般性.实验结果表明,本文设计的控制器能取得优于已有方法的控制效果,并对外界干扰具有很强的鲁棒性.     

Robustification of the modular tracking control system for non-Standard N-Trailers of uncertain kinematics

The paper is devoted to the problem of control performance robustification for the modular cascade-like tracking controller, recently devised for the N-Trailer vehicles equipped solely with off-axle hitching (called the non-Standard N-Trailers). It has been shown that the control performance degradation due to parametric uncertainty of the N-Trailer kinematics can be treated as an effect of an external input-matched disturbance acting on the closed-loop system dynamics. One proposes to suppress this detrimental effect by redesigning of the original cascade-like tracking controller combining it with an additional disturbance observation-compensation loop. It is revealed under which conditions the new robustified control law guarantees uniform ultimate boundedness of tracking errors for arbitrarily small ultimate bounds. Forecasts of a theoretical analysis have been validated by numerical examples and practically verified with a laboratory-scale three-trailer robotic vehicle. The results illustrate control performance improvement achievable with the new robust controller, even in the case of substantial parametric uncertainty of a vehicle model.     

Linear active disturbance rejection control for a raceway photobioreactor

In this paper, the problem of pH regulation in photobioreactors has been addressed by using a robust Proportional–Integral controller in combination with a linear active disturbance rejection approach. This formulation is based on the Generalized Proportional–Integral (GPI) observers design to estimate online external disturbances and non-modeled dynamics. The methodology uses a model reference optimization procedure with tracking and regulatory target closed-loop transfer functions for first-order plus dead-time models. The proposed controller is validated on a full-scale Raceway photobioreactor, whose results show a significant improvement in the accuracy of pH regulation and, consequently, a positive influence on biomass production. Moreover, a classical feedforward approach has been used for comparison purposes. The performance of the robust technique is evaluated with different indexes, whose results confirm the good performance of the proposed active disturbance rejection control scheme.     

Universal stabilisation design for uncertain nonlinear system with sign-switching unknown control direction

A universal robust control approach is proposed to stabilise a class of nonlinear systems. The system contains both nonlinear dynamics uncertainty and an unknown control direction, which is the multiplier of the control term. Being different from most previous studies, the unknown control direction is allowed to switch its sign in this article. A new Nussbaum gain technique is designed and integrated with robust controller to tackle the sign-switching unknown control direction. It is proven that the proposed control approach can yield asymptotic stabilisation and guarantee the boundedness of the closed-loop signals. In addition, these results can be readily extended to tracking problems under a different assumption.     

基于模糊控制的双闭环直流可逆调速系统的设计

对于双闭环直流可逆调速系统,提出了一种将模糊控制与常规PI控制相结合应用在转速环调节器设计的方法。根据工程经验与专家知识所确定的模糊控制规则,进行模糊推理,实现转速环调节器参数的动态整定。应用Matlab软件构建了双闭环直流可逆调速系统的仿真模型,并对转速环分别采用模糊PI控制器和常规PI控制器的直流可逆调速系统分别进行仿真实验并对比结果。从仿真结果可以得出采用模糊控制可以对直流可逆调速系统的动态与静态特性、抗扰性能、恢复性能以及跟踪性能有比较明显的改善与提高。     

基于PD-ADRC的四旋翼控制器设计

针对四旋翼无人机强耦合、非线性的控制难点,研究设计了一种基于自抗扰控制和比例微分控制的双闭环控制器。首先,分析了小型四旋翼飞行器动力学模型,确定四旋翼无人机的六自由度方程。然后,利用自抗扰控制技术对强耦合、非线性的姿态模型进行了解耦,设计扩张状态观测器对其总扰动进行观测与补偿。其次,设计比例微分控制器对解耦后的系统进行位置跟踪,从而与姿态控制器组成双闭环系统。最后,通过仿真及试飞实验测试系统性能。仿真和试飞结果表明该系统能够完成对控制指令的实时跟踪,并且对干扰具有极强的抑制力。     

基于确定学习的机器人任务空间自适应神经网络控制

针对产生回归轨迹的连续非线性动态系统, 确定学习可实现未知闭环系统动态的局部准确逼近. 基于确定学习理论, 本文使用径向基函数(Radial basis function, RBF)神经网络为机器人任务空间跟踪控制设计了一种新的自适应神经网络控制算法, 不仅实现了闭环系统所有信号的最终一致有界, 而且在稳定的控制过程中, 沿着回归跟踪轨迹实现了部分神经网络权值收敛到最优值以及未知闭环系统动态的局部准确逼近. 学过的知识以时不变且空间分布的方式表达、以常值神经网络权值的方式存储, 可以用来改进系统的控制性能, 也可以应用到后续相同或相似的控制任务中, 节约时间和能量. 最后, 用仿真说明了所设计控制算法的正确性和有效性.