带有控制受限的卫星编队飞行六自由度自适应协同控制

针对存在参数不确定性以及干扰的卫星编队飞行六自由度协同控制问题,提出了一种满足控制输入有界的自适应L2增益干扰抑制控制方法.该方法首先在不考虑干扰的条件下,针对卫星编队六自由度协同运动模型存在参数不确定性提出了一种自适应协同控制器;接着,考虑到系统存在干扰,进一步设计了具有L2增益干扰抑制能力且满足输入有界条件的自适应...     

不确定串联非线性系统H∞鲁棒自适应控制

针对一类含有未知参数和干扰的非最小相位串联非线性系统,结合H∞控制和自适应控制方法并利用李雅普诺夫函数递推设计方法设计了状态反馈H∞自适应控制器,避免了求解Hamilton-Jacobi-Isaacs不等式设计控制器的困难.该控制器不仅保证闭环系统ISS(input-to-state)稳定,而且使得系统对于所有允许的参数不确定从干扰输入到可控输出的 L 2增益不大于给定的值.最后,给出了一个仿真例子,仿真结果充分表明了所设计的控制器的可行性和有效性.     

一类不确定非线性系统的鲁棒自适应控制

针对一类MIMO不确定非线性系统的输出跟踪问题, 基于自适应反步法和滑模控制为其设计了鲁棒自适应控制器. 模型包含3种不确定性: 1) 参数不确定性; 2) 输入增益的不确定性; 3) 代表系统未建模动态和干扰的不确定函数, 该函数有界. 以非完整移动机械臂的输出跟踪控制为目标, 对其进行仿真实验, 实验结果表明所提出的控制算法是正确有效的.     

基于系统浸入和流形不变自适应方法的静止无功补偿器非线性鲁棒自适应控制方法

本文提出一种将系统浸入和流形不变(I&I)自适应控制方法与L2-增益抑制鲁棒控制方法相结合的静止无功补偿器(SVC)的非线性鲁棒自适应控制方法.所提方法首先通过参数估计误差和鲁棒控制律的设计,使得所构造的表示参数估计误差函数的流形不变且吸引,从而使参数估计误差在这一流形上收敛于零.然后,通过所设计的可调参数对参数估计误差的收敛性能进行控制,以此来保证参数估计器对不确定参数的自适应估计能力.最后,采用自适应逆推算法推导鲁棒控制律,并通过使不确定外部扰动满足从输入到输出的耗散性来保证系统对不确定扰动的鲁棒性.仿真结果表明,利用所提方法设计的SVC控制器和参数替换律在参数估计、发电机功角动态响应方面优于传统自适应逆推算法,从而提高了输电系统的稳定水平.     

MIMO非仿射非线性系统的自适应模糊控制

针对一类多输入多输出非仿射非线性系统,设计了一种自适应模糊H∞控制方案,该方案把自适应模糊控制和高增益观测器结合起来.利用多变量的隐函数定理,证明了非仿射系统控制器的存在性.通过设计高增益观测器,解决了系统的状态不可测量问题,实现系统的输出反馈控制,模糊自适应控制增强了系统在线逼近干扰及处理系统不确定的能力.仿真结果表明了控制方案的有效性及优越性.     

模糊输出反馈实现动态不确定非线性系统的几乎干扰解耦

研究一类单输入单输出动态不确定非线性系统的几乎干扰解耦问题. 首先设计一类新型的模糊高增益观测器估计非线性系统的未知状态; 然后结合自适应模糊backstepping 控制、小增益定理和改变供能函数方法, 给出鲁棒自适应模糊控制器的设计. 所设计的控制器不仅可以保证整个闭环系统在输入到状态实际稳定意义下稳定, 同时抑制了干扰对输出的影响. 仿真结果表明了所提出控制方法的有效性.

     

一类不确定非线性系统的鲁棒白适应控制

针对一类MIMO不确定非线性系统的输出跟踪问题,基于自适应反步法和滑模控制为其设计了鲁棒自适应控制器。模型包含3种不确定性：1）参数不确定性;2）输入增益的不确定性;3）代表系统未建模动态和干扰的不确定函数,该函数有界。以非完整移动机械臂的输出跟踪控制为目标,对其进行仿真实验,实验结果表明所提出的控制算法是正确有效的。     

基于Nussbaum增益滑模自适应控制的 导弹制导控制一体化设计

采用Nussbaum增益滑模自适应控制方法解决导弹制导控制一体化设计问题. 充分考虑一体化模型具有通道间耦合、气动建模不确定性、气动参数摄动和目标机动引起的干扰等特点, 基于自适应控制对未知量的辨识能力和滑模控制的抗干扰能力, 以及Nussbaum增益控制对系数不确定系统所具有的较好的控制能力, 设计Nussbaum增益滑模自适应控制律, 并证明系统的稳定性. 仿真结果验证了所提出方法的有效性.     

一类带不确定输入动态非线性系统的鲁棒H∞控制

研究一类带不确定输入动态非线性系统的H∞控制问题.在输入动态存在的条件下, 利用反传设计方法构造了鲁棒状态反馈控制器,使得闭环系统在零初始状态下从干扰到输出的 L2增益任意小,同时在干扰输入恒为零时闭环系统是全局渐近稳定的.     

不确定串联非线性系统H∞鲁棒自适应控制

针对一类含有未知参数和干扰的非最小相位串联非线性系统,结合H_∞控制和自适应控制方法并利用李雅普诺夫函数递推设计方法设计了状态反馈H_∞自适应控制器,避免了求解Hamilton-Jacobi-Isaacs不等式设计控制器的困难.该控制器不仅保证闭环系统ISS(input-to-state)稳定,而且使得系统对于所有允许的参数不确定从干扰输入到可控输出的L₂增益不大于给定的值.最后,给出了一个仿真例子,仿真结果充分表明了所设计的控制器的可行性和有     

Adaptive control for a class of second-order nonlinear systems with unknown input nonlinearities

An adaptive controller is developed for a class of second-order nonlinear dynamic systems with input nonlinearities using artificial neural networks (ANN). The unknown input nonlinearities are continuous and monotone and satisfy a sector constraint. In contrast to conventional Lyapunov-based design techniques, an alternative Lyapunov function, which depends on both system states and control input variable, is used for the development of a control law and a learning algorithm. The proposed adaptive controller guarantees the stability of the closed-loop system and convergence of the output tracking error to an adjustable neighbour of the origin.     

Adaptive neural tracking control for nonstrict-feedback stochastic nonlinear time-delay systems with full-state constraints

An adaptive neural tracking control is investigated for a class of nonstrict-feedback stochastic nonlinear time-delay systems with full-state constraints and saturation input. First, the continuous differentiable saturation model is employed to ensure the input constraint, and a barrier Lyapunov function is designed to achieve the full-state constraint. Second, the appropriate Lyapunov–Krasovskii functional and the property of hyperbolic tangent functions are used to deal with the unknown time-delay terms, and neural networks are employed to approximate the unknown nonlinearities. Finally, based on Lyapunov stability theory, an adaptive controller is proposed to guarantee that all the signals in the closed-loop system are 4-Moment (or 2-Moment) semi-globally uniformly ultimately bounded and the tracking error converges to a small neighbourhood of the origin. Two examples are shown to further demonstrate the effectiveness of the proposed control scheme.     

一类约束条件下的跟踪保性能控制

本文研究了一类时变非线性系统在输入有位置约束条件下的跟踪保性能控制问题.首先对非线性对象选择合适的特征运行状况,采用瞬时线性化技术得到多个线性化控制模型,将之看作是一个线性不确定系统,提出应用基于线性矩阵不等式的跟踪保性能控制设计控制器,然后经过推导得到了满足控制约束的充分条件,以定理的形式给出了约束条件下跟踪保性能控制器存在的充分条件.最后给出了仿真算例,仿真结果表明了所提方法的有效性和可行性.     

具有未建模动态及输入输出约束的单相全桥逆变器动态面事件触发控制

全桥逆变器是一类典型的开关型非线性系统,系统中存在很多非线性和不确定因素,易导致系统性能下降,甚至造成不稳定.对于具有未建模动态和时变输出约束的单相全桥逆变器系统,利用动态信号处理未建模动态,设计辅助动态系统补偿控制信号,提出一种事件触发的自适应动态面跟踪控制策略;引入跟踪误差变换,解决输出约束问题;对控制输入进行约束,使用模糊系统调节参数向量的欧氏范数作为自适应参数,设计事件触发控制,这些技术的采用可有效降低控制器计算量,保证实际系统的可实现性,完善了具有输入约束条件下动态面控制方法的稳定性分析和证明.逆变器精确模型无需已知,实际控制系统具有较好的稳定性和鲁棒性.理论分析表明,闭环系统的所有信号半全局一致终结有界,所提出方案的有效性通过仿真实验得到进一步验证.     

An indirect model reference robust fuzzy adaptive control for a class of SISO nonlinear systems

In this paper we are interested in robust adaptive fuzzy control of nonlinear SISO systems in the presence of parametric uncertainties. The plant model structure is represented by the Takagi-Sugeno (T-S) type fuzzy system. An indirect adaptive fuzzy controller based on model reference control scheme is proposed to provide asymptotic tracking of reference signal. The controller parameters are computed at each time. The plant state tracks asymptotically the state of the reference model for any bounded reference input signal. Inverted pendulum and mass spring damper are used to check the performance of the proposed controller.     

轮式移动机器人的数据驱动轨迹跟踪滑模约束控制

针对有输入饱和约束的轮式移动机器人(WMR)的轨迹跟踪问题,提出一种抗饱和无模型自适应积分终端滑模控制方案.该方案基于紧格式动态线性化技术,构建WMR系统的在线数据驱动模型.在积分终端滑模控制器设计过程中,引入动态抗饱和补偿器,以解决WMR系统轨迹跟踪过程中执行器饱和问题.控制器设计仅利用控制系统的输入输出数据,与WMR系统模型信息无关.因此,针对不同类型的WMR系统,该方案均可实现.最后,通过仿真实验将所提出的方法与PID方法的控制效果进行对比,仿真结果表明,所提出的控制算法的跟踪误差更小且响应速度更快.     

A Lyapunov-based adaptive control framework for discrete-time non-linear systems with exogenous disturbances

A direct adaptive non-linear control framework for discrete-time multivariable non-linear uncertain systems with exogenous bounded disturbances is developed. The adaptive non-linear controller addresses adaptive stabilization, disturbance rejection and adaptive tracking. The proposed framework is Lyapunov-based and guarantees partial asymptotic stability of the closed-loop system; that is, asymptotic stability with respect to part of the closed-loop system states associated with the plant. In the case of bounded energy ? ₂ disturbances the proposed approach guarantees a non-expansivity constraint on the closed-loop input–output map. Finally, three illustrative numerical examples are provided to demonstrate the efficacy of the proposed approach.     

一种非线性多环递归自适应跟踪控制

针对控制输入有界的变参数广义高阶非线性系统跟踪控制问题,给出一种多环递归跟踪的鲁棒控制方法.通过分层引入虚拟跟踪器,将高阶系统分解为多个独立子系统;内环虚拟跟踪器使内环输出指数收敛于外环虚拟输入,最内环设计自适应控制器补偿参数摄动和外部干扰,并保证输出指数收敛于外环虚拟输入;多环递归跟踪实现系统输出精确跟踪期望输入,理论证明闭环系统的全局渐近收敛性.数值仿真验证了多环跟踪控制器的可行性和合理性.     

Adaptive position/force control of robot manipulators withoutvelocity measurements: theory and experimentation

In this paper, we design an adaptive position/force controller for robot manipulators during constrained motion. The proposed controller can compensate for parametric uncertainty while only requiring measurements of link position and end-effector force. A filtering technique is utilized to produce a pseudo-velocity error signal and thus, eliminate the need for link velocity measurements. The control strategy provides semiglobal asymptotic tracking performance for the end-effector position and the interaction force between the constraint and the end-effector. An experimental implementation of the proposed controller on a two-link planar robot is also presented.