模型参考自适应控制在自动导向车中的应用

运用波波夫（POPOV）超稳定性理论，对自动导向车（AGV）的速度控制设计模型参考自适应控制系统。此控制系统可以抑制干扰，减小自动导向车运行偏差，使其沿着预定的轨迹运行。并通过仿真实验验证所设计系统的可行性。     

基于虚拟模型的自适应解耦抗扰控制

针对一类多变量非线性耦合系统,提出了一种基于虚拟模型的非线性自适应控制器.首先将非线性系统线性化处理并将其作为虚拟模型,对该模型设计线性自适应控制律.然后将线性控制律分别应用在虚拟系统和受控的实际非线性系统上,根据两者的输出误差设计补偿控制律,以达到对实际被控对象进行自适应解耦抗扰的目的.利用李雅普诺夫稳定理论给出了控制系统稳定性条件.实验仿真验证了控制算法的有效性.     

非最小相位系统的MRAC方案及应用

基于POPOV超稳定理论，设计了一种适合非最小相位系统的模型参考自适应控制（MRAC）方案。采用从模型取状态技术，增加系统对噪声的鲁棒性。采用可调线性补偿器，不需系统参数变化范围已知的假定条件。在模型中增加了可调零点，抵消对象的非最小相零点的作用，保证了MRAC系统的全局渐近超稳定性。     

一类不确定非线性系统基于特征模型的复合自适应控制

针对一类不确定非线性系统的跟踪控制问题,提出一种基于特征模型的复合自适应控制方法.该方法的创新性在于基于系统的误差特征模型,构建一种综合跟踪控制误差和模型估计误差的特征参量复合自适应律,该自适应律用于控制器设计和分析,可同时实现跟踪控制误差和模型估计误差的收敛.此外,为便于特征参量自适应律的设计和分析,根据特征参量的慢时变特性,将其视为未知标称常数项和时变误差项之和,并且选用其中常数项的估计量作为自适应控制参数.进一步,为抑制特征参量中时变误差项对系统稳定性和模型估计误差收敛性的影响,在控制器及复合自适应律设计中引入带饱和函数的非线性环节.理论分析证明闭环控制系统稳定,且跟踪控制误差和模型估计误差收敛到原点的一个邻域内.仿真结果表明,与现有仅根据模型估计误差调节的基于特征模型的自适应控制方法相比,所提出的复合自适应控制方法具有更好的控制性能.     

卫星姿态直接自适应模糊预测控制

对具有模型不确定性和未知外干扰的卫星姿态系统提出了多输入多输出直接自适应模糊预测跟踪控制设计方法. 此方法先基于卫星姿态动力学模型设计出非线性广义预测控制律, 再构造直接自适应模糊控制器逼近预测控制律中因模型不确定性引起的未知项. 文中证明了所设计的控制律能使卫星跟踪给定的期望姿态轨迹, 跟踪误差收敛到原点的小邻域内. 仿真结果验证了此方法的有效性.     

带有未知参数的惯性轮摆系统的自适应控制

针对带有未知参数的惯性轮摆系统,提出了一种自适应控制律设计方法。首先利用坐标变换将惯性轮摆系统的动力学模型转化为级联系统的形式。然后,针对系统参数未知的问题,在已有的惯性轮摆系统反馈控制律的基础上,利用控制器迭代设计思想,设计了惯性轮摆系统的自适应控制律,并利用李雅普诺夫稳定性理论证明了所得自适应控制律可以使得带有未知参数的惯性轮摆系统保持在摆杆垂直向上的平衡状态。最后以一个实际的惯性轮摆系统为例,采用该系统的物理参数进行仿真,分析了不同自适应参数下惯性轮摆系统各状态的收敛速度及摆起和稳定时间。仿真结果验证了所设计自适应控制器能够使惯性轮摆系统从垂直向下的平衡位置摆起并稳定在垂直向上的平衡位置。     

BTT导弹的自适应模糊反演控制律设计

结合反演控制、自适应控制和模糊控制方法,针对具有非匹配不确定性的BTT导弹非线性动力学模型,设计了一种基于自适应模糊控制的BTT导弹反演控制律.针对传统反演控制律设计的不足,采用模糊控制法逼近BTT导弹控制系统中带有未知成分的非线性函数,实现了无需精确数学模型的全新控制律,避免了因建模误差对控制带来的不良影响.设计了自适应控制律以调整设计参数的变化,利用李亚普诺夫方法证明了系统的稳定性和收敛性.仿真结果表明,所设计的控制律对导弹控制系统中存在的非匹配不确定因素具有较强的鲁棒性和自适应性.     

基于鲁棒自适应的无人直升机悬停控制

小型无人直升机凭借良好的机动特性,在军事和民用方面有着广泛的用途。针对小型无人直升机悬停模型,考虑模型参数不确定对无人机控制的影响,提出一种鲁棒自适应控制律,实现无人机控制系统对不确定扰动的抑制。首先,基于无人直升机线性化悬停模型设计滑模面,并结合标称系统控制的反馈增益,获得滑模面的设计参数;在此基础上,利用传统滑模趋近律设计方法设计控制器;为改善系统控制性能,设计基于自适应增益的趋近律,实现系统鲁棒自适应控制。其次,利用Lyapunov稳定理论对所设计的鲁棒自适应控制策略的稳定性进行分析说明。最后,通过与基于指数趋近律以及变速趋近律的两种滑模控制方法仿真对比,验证了所设计的控制方法的有效性和优越性。     

一类非线性不确定系统的自适应积分滑模控制

针对一类具有不确定参数的复杂非线性系统,提出了一种自适应积分滑模控制方法。控制器的设计分两步进行：首先,基于被控对象模型构造一个简化子系统,设计出该子系统的一个全局渐近稳定控制律;然后构造一个积分滑模面,设计自适应积分滑模补偿器以处理系统中含有不确定参数的部分,保证了滑模面的可达性和原系统的闭环稳定性。补偿后,系统的完整自适应控制律由简化子系统的控制律加补偿控制器两部分组成。所提设计方法简单,便于工程实现。最后,通过仿真结果验证了设计方案的有效性。     

一类直接模型参考Backstepping自适应控制

提出一种新的直接模型参考Backstepping自适应控制系统结构:谈系统在直接模型参考卓适应控制(MRAC)结构的基础上,增加了Beckstepping控制信号发生器,通过Backstepping方法的灵活设计获得良好的过渡过程品质,得到直接MRAC在稳定性和鲁棒性设计等方面的优点.采用高阶调节器设计了未具规范化的直接模型参考Backstepping自适应律,克服了传统自适应律引入规范化信号后使系统过渡过程品质下降的缺点.     

模型参考自适应控制系统的两种简化方案

基于波波夫超稳定理论进行模型参考自适应控制系统设计,分别采用参考模型极点和零点做滤波器,设计出了两种不用线性补偿器的简化模型参考自适应控制方案,避免了分解系统的繁琐工作,仿真验证本方案能实现渐进跟踪,且控制效果令人满意     

对建模误差具有鲁棒性的MRAC方案

研究了模型参考自适应控制系统存在未建模动态的鲁棒性问题。基于Popov超稳定理论,采用从模型取状态技术,并将系统的建模误差转化为已知干扰,设计出一种对建模误差具有鲁棒性的MRAC方案。     

一种神经元控制模型参考自适应伺服系统

针对存在于摩擦非线性和负载转动惯量时变的伺服系统,提出一种神经元模型参考自适应控制设计方法。导出了控制对象离散数学模型,介绍了伺服系统结构和控制器设计,并用波波夫超稳定性理论证明该系统是渐近超稳定的。仿真结果表明系统具有良好的动态性能、稳态精度和鲁棒性。     

Comparison of two novel MRAS based strategies for identifying parameters in permanent magnet synchronous motors

Two model reference adaptive system (MRAS) estimators are developed for identifying the parameters of permanent magnet synchronous motors (PMSM) based on the Lyapunov stability theorem and the Popov stability criterion, respectively. The proposed estimators only need online measurement of currents, voltages, and rotor speed to effectively estimate stator resistance, inductance, and rotor flux-linkage simultaneously. The performance of the estimators is compared and verified through simulations and experiments, which show that the two estimators are simple, have good robustness against parameter variation, and are accurate in parameter tracking. However, the estimator based on the Popov stability criterion, which can overcome parameter variation in a practical system, is superior in terms of response speed and convergence speed since there are both proportional and integral units in the estimator, in contrast to only one integral unit in the estimator based on the Lyapunov stability theorem. In addition, the estimator based on the Popov stability criterion does not need the expertise that is required in designing a Lyapunov function.     

新型的Smith自适应辨识控制算法

针对参数缓慢变化的时滞对象,按照模型参考辨识的设计思想,将时滞对象看作一个被辨识过程,用广义误差e经过自适应辨识器在线调整smith预估器,使其与时滞对象的动态过程尽可能一致。利用超稳定性理论,设计出了在较大范围内被控对象参数可变的Smith自适应辨识器,并进行了仿真。结果表明,该控制算法取得了良好的控制效果,并且对于任何参数缓慢变化的时滞对象,均可用Smith自适应辨识控制算法加以控制。     

大时滞不确定过程对象参考自适应时滞补偿器 --基于Popov超稳定理论的参数自适应律设计

给出了大时滞不确定过程的一种新型描述方式.提出了采用一族模型拟合大时滞不确定过程的对象参考参数自适应时滞补偿器.以大时滞不确定被控过程为参考对象,给出了基于Popov超稳定理论综合自适应律的方法.自适应律使时滞补偿器的参数逐渐逼近被控过程的参数,从而克服了Smith预估补偿器对模型偏差的敏感问题,大大提高了系统的抗扰动能力.仿真结果表明,参数自适应时滞补偿器对大时滞不确定过程及复杂高阶过程均有良好的自适应跟踪及预估补偿能力.     

PMSM无速度传感器最优转矩系统的复合控制

针对PMSM的数学模型和最优转矩矢量控制方案,提出了一种在同步旋转坐标系下的永磁同步电机滑模变结构速度调节策略结合模型参考自适应无速度传感器速度辨识方案,应用于PMSM最优转矩矢量控制系统中。取代了传统PI调节器,保证了系统对参数摄动和不确定因素有很强的鲁棒性,Popov超稳定性理论保证了系统的稳定性。理论分析和仿真结果表明,所提出的速度调节策略和辨识方案使最优转矩矢量控制系统具有较强的鲁棒性和较好的动静态性能。     

Backstepping control with speed estimation of PMSM based on MRAS

This paper presents a backstepping control method with speed estimation of permanent magnet synchronous motor (PMSM) based on model reference adaptive system (MRAS). First, a comprehensive dynamical model of PMSM in d–q axis and its space state equations are established. Next, using Lyapunov stability theorem, based on the backstepping control theory, the PMSM rotor speed and current backstepping controllers are designed. Furthermore, using Popov stability theory, based on MRAS, the PMSM rotor speed observer is designed. Finally, Matlab/Simulink simulation results show that the backstepping control and speed observer are effective and feasible.     

改进的MRAS无速度传感器VC控制系统仿真研究

针对交流传动系统中异步电机的精确控制和速度辨识等问题,在Simulink软件环境中,对基于模型参考自适应系统(MRAS)无速度传感器的异步电机的矢量控制(VC)系统进行了研究。系统采用按转子磁场定向的VC对异步电机进行控制,通过MRAS辨识算法估算电机转速,由Popov超稳定定理对磁链偏差进行收敛。由于速度辨识算法中电压模型的纯积分环节会引起误差积累和漂移问题,故采用改进积分型转子磁链估算模型来解决这一问题。仿真结果表明,速度辨识方法能够准确推算出电机转速,控制系统动态响应快、稳态静差小、抗负载扰动能力强,具有良好的动静态控制性能。     

基于改进模型参考自适应系统的永磁同步电机参数辨识

针对永磁同步电机多参数辨识时, 数学模型存在的欠秩问题, 提出一种改进模型参考自适应系统的分步在 线辨识方法. 该方法采用Popov超稳定性理论设置自适应律, 可以保证辨识时系统的稳定性; 在改进的模型参考自 适应系统中, 首先辨识定子电阻、转子磁链, 待两个参数辨识结果稳定后, 再辨识直交轴电感. 这样在同一个模型中 实现多个参数辨识, 克服了由于数学模型欠秩问题而导致辨识结果的不确定性. 仿真结果表明, 本文设计的方法辨 识速度较快, 辨识度高, 具有一定的实用性.