非线性系统的神经网络自适应逆控制

提出了非线性系统的神经网络自适应逆控制方法。设计中使用了2个神经网络，经离线训练的NN1实现非线性系统的逆，在线网络NN2用于补偿逆误差和系统的动态特性变化，对一非线性系统的仿真结果表明，神经网络自适应逆控制能够提高系统的动态性能，并且具有较好的鲁棒性。     

电液系统位置压力非线性自适应双闭环控制

随着技术的不断发展电液伺服系统的用途越来越广泛,电液伺服系统在工业设备工程机械、冶金机械、机械制造等领域占据着举足轻重的地位.本文建立位置压力非线性自适应双闭环控制,通过李雅普诺夫函数算法的稳定性探索闭环系统的稳定性.通过李雅普诺夫函数逐步分析算法的半负定.根据半负定判定该算法的稳定性,若为半负定则此时的函数为渐近稳定的.若不是半负定则不是渐进稳定的.采用李雅普诺夫函数算法的稳定性的控制方法,可以使系统的误差逐渐减小,从而使系统趋于稳定状态.从结果分析可以看出采用非线性自适应双闭环控制对跟踪位置压力的期望值有明显的提高,并且误差值也越来越小.     

高速贴片机的非线性自适应逆控制

对SMT生产线的关键设备贴片机提出了自适应逆控制方案.该方案用一个非线性滤波器作为贴片机的建模和逆建模的辨识器和自适应逆控制器,在MATLAB/SIMULINK平台下进行了算法仿真检验.结果表明该方案收敛快,能有效控制该非线性对象.此方案首次为贴片机的控制提供了一个先进的、全新的思路.     

电力系统非线性控制的逆系统原理

在电力系统控制领域中,微分几何方法有效地解决了非线性控制的问题,被认为是最先进的控制器设计方法.但必须认识到,掌握这一方法需一定的数学基础,且使用过程中计算繁琐.作者将逆系统方法应用于电力系统的六个典型问题,发现使用逆系统方法求解的非线性控制律与使用微分几何方法所得结果完全一致.而使用逆系统方法仅需代数、求导运算,不必求解微分方程,具有物理意义直观、运算简洁的特点,极易为控制工程师掌握并应用.本文结论也适用于其它领域的非线性控制问题.     

一类非线性不确定系统的最优自适应控制

研究了一类含有系统扰动,并且状态项与控制项中同时含有未知参数的非线性系统的反馈稳定问题.在控制器的设计中,将原系统的自适应稳定问题转化为扩展系统的非自适应稳定问题,并利用扩展系统的鲁棒控制Lyapunov函数,设计出使原系统自适应稳定的控制律.进一步,利用逆最优的方法,证明了该控制律同时也是满足某种性能指标的最优控制。     

汽轮发电机主汽门开度非线性鲁棒控制

由于外界干扰以及各种故障的影响, 电力系统的结构并不是不变的, 因此其中的一些重要参数, 如输电线路电抗等, 总是包含某种不确定性. 针对含有参数不确定性的汽轮机调速系统, 使用自适应逆推方法及Lyapunov方法设计了非线性鲁棒汽门控制器, 基于该方法的设计, 设计过程系统、简明, 且不必对原系统进行线性化, 通过对单机无穷大系统的仿真表明了该控制器的有效性.     

感应电动机调速系统的自适应逆控制

针对电压源型逆变器供电的感应电动机调速系统,提出了一种自适应逆控制方法,实现了电磁转矩和定子磁链的解耦控制．应用得到的逆系统将多变量、非线性、强耦合的感应电动机调速系统解耦为电磁转矩和定子磁链两个一阶线性子系统,从而简化了各个闭环线性调节器的设计难度．为了提高系统的鲁棒性,利用递推最小二乘算法实时辨识电动机参数,降低了参数变化对系统性能的影响．使用MATLAB软件进行了仿真实验,实验结果验证了理论分析的正确性和控制方案的可行性．     

基于Lyapunov方法的一类非线性系统分段线性化自适应控制

非仿射非线性系统在非线性系统领域的研究中还不够成熟.本文针对一类非仿射单输入单输出的非线性系统,采用分段线性化方法来处理对象的非线性,基于Lyapunov第二方法对分段线性化后的系统进行了自适应律的设计,并旦证明了其渐近稳定性,这为使用分段线性化方法来处理一类非线性系统提供了理论支持,基于所设计的自适应律,以电弧炉电极调节系统的自适应控制为例,进行了数字仿真.仿真结果表明了该设计方法的有效性,为处理一类非线性系统提供有益的思路.     

一类非线性系统综合自适应模糊滑模控制

针对一类非线性系统把模糊控制,模糊逻辑逼近及模糊滑模控制相结合,提出一种综合自适应模糊滑模控制方法、直接和间接自适应模糊控制器只能利用模糊控制规则或模糊描述信息,而综合自适应模糊控制器能利用上述两种信息。理论证明闭环系统稳定,跟踪误差收敛到零或零的一个小邻域内。仿真结果表明了算法的有效性。     

一种基于RBF 网络的非线性自适应逆控制系统

改进了原有的ε-滤波自适应逆控制系统，引入自适应扰动消除器和反馈补偿，构成一种新的自适应逆控制系统．反馈补偿能消除自适应逆控制系统中的直流零频漂移，自适应扰动消除器能最大限度地消除扰动．将神经网络引入自适应逆控制系统，采用基于径向基函数网络的非线性滤波器，对非线性系统进行建模、逆建模、控制器及自适应扰动消除器的设计．仿真结果验证了该方法的有效性．     

船舶动力定位非线性自适应反步控制器设计

针对扰动不确定非线性船舶动力定位问题,提出了一种带观测器的不确定扰动非线性船舶动力定位自适应输出反馈控制.设计了一个非线性观测器,从附有噪声的输出中估计出船舶位置以及运动速度.用滤波后的位置信号,针对扰动不确定非线性船舶设计带观测器的自适应反步控制器,该控制在Backstepping设计方法的基础上引入积分环节,对存在未知参数和动态不确定扰动的船舶能有效的改善系统性能.根据Lyapunov稳定性理论证明所设计的控制器是全局渐近稳定的,仿真结果验证了该方法的有效性.     

Adaptive backstepping controller design for nonlinear uncertain systems using fuzzy neural systems

In this article, we propose an adaptive backstepping control scheme using fuzzy neural networks (FNNs), ABC_FNN, for a class of nonlinear non-affine systems in non-triangular form. The nonlinear non-affine system contains the uncertainty, external disturbance or parameters variations. Two kinds of FNN systems are used to estimate the unknown system functions. According to the FNN estimations, the adaptive backstepping control (ABC_FNN) signal can be generated by backstepping design procedure such that the system output follows the desired trajectory. To ensure robustness and performance, a proportional-integral-surface function and robust controller are designed to improve the control performance. Based on the Lyapunov stability theory, the stability of a closed-loop system is guaranteed and the adaptive laws of the FNN parameters are obtained. This approach is also valid for nonlinear affine system with uncertainty or disturbance. The uncertainty and disturbance terms are estimated by FNNs and treated by the ABC_FNN scheme. Finally, the effectiveness of the proposed ABC_FNN is demonstrated through the simulation of controlling a nonlinear non-affine system and the continuously stirred tank reactor plant to demonstrate the performances of our approach.     

Design of adaptive block backstepping controllers for uncertain nonlinear dynamic systems with n blocks

Based on the Lyapunov stability theorem, a design methodology of adaptive block backstepping control is proposed in this article for a class of multi-input systems with matched and mismatched perturbations to solve regulation problems. The systems to be controlled contain n blocks' dynamic equations, hence n???1 virtual input controllers are firstly designed so that the state variables of first n???1 blocks are asymptotically stable if each virtual control input is equal to the state variable of next block. Then the control input is designed in the last nth block to ensure asymptotic stability for the whole state variables even if the perturbations exist. In addition, adaptive mechanisms are embedded in each virtual input function and control input, so that the upper bound of perturbations is not required to be known beforehand. Finally, a numerical example is given for demonstrating the feasibility of the proposed control scheme.     

基于后推设计的直接自适应模糊控制

针对一类严格反馈不确定非线性动态系统，提出一种直接鲁棒自适应模糊控制新方案．利用模糊系统的逼近能力、后推设计方法和积分型李亚普诺夫函数，依次确定各虚拟控制及模糊系统中可调参数的自适应律，并最终确定出控制律．为改善控制系统的性能，引入逼近误差的自适应补偿项．通过李亚普诺夫方法，证明了闭环系统是一致终结有界的．仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于反步法非线性纯反馈系统的控制器设计

针对由于非线性纯反馈系统存在非仿射性结构使得用以往的坐标变换难以设计出控制器的问题,提出了一种新的坐标变换,并引入了一阶控制输入的辅助系统来处理非线性纯反馈系统。首先,结合新提出的坐标变换,计算出新状态方程;然后,基于反步法在每一步中设计出正定的Lyapunov函数;最后,通过设计虚拟控制器和实际的辅助控制器使得Lyapunov的导数负定,这样从理论上解决了非线性纯反馈系统的跟踪问题。仿真实验表明所设计的辅助控制器能使得纯反馈闭环系统所有状态信号有界,控制输出能跟踪到给定信号,跟踪误差渐近地趋于稳定,从而达到要求。     

Observer-based adaptive fuzzy backstepping control of uncertain nonlinear pure-feedback systems

In this paper,a new fuzzy adaptive control approach is developed for a class of SISO uncertain pure-feedback nonlinear systems with immeasurable states.Fuzzy logic systems are utilized to approximate the unknown nonlinear functions;and the filtered signals are introduced to circumvent algebraic loop systems encountered in the implementation of the controller,and a fuzzy state adaptive observer is designed to estimate the immeasurable states.By combining the adaptive backstepping technique,an adaptive fuzzy output feedback control scheme is developed.It is proven that the proposed control approach can guarantee that all the signals of the resulting closed-loop system are semi-globally uniformly ultimately bounded(SGUUB),and the observer and tracking errors converge to a small neighborhood of the origin by appropriate choice of the design parameters.Simulation studies are included to illustrate the efectiveness of the proposed approach.     

Robust adaptive fuzzy backstepping output feedback tracking control for nonlinear system with dynamic uncertainties

In this paper, an adaptive fuzzy output feedback control approach based on backstepping design is proposed for a class of SISO strict feedback nonlinear systems with unmeasured states, nonlinear uncertainties, unmodeled dynamics, and dynamical disturbances. Fuzzy logic systems are employed to approximate the nonlinear uncertainties, and an adaptive fuzzy state observer is designed for the states estimation. By combining backstepping technique with the fuzzy adaptive control approach, a stable adaptive fuzzy...     

Dynamical adaptive integral backstepping variable structure controller design for uncertain systems and experimental application

In this study, a dynamical adaptive integral backstepping variable structure control (DAIBVSC) system based on the Lyapunov stability theorem is proposed for the trajectory tracking control of a nonlinear uncertain mechatronic system with disturbances. In this control scheme, no prior knowledge is required on the uncertain parameters and disturbances because it is estimated by two types of dynamical adaptive laws. These adaptive laws are integrated into the dynamical adaptive integral backstepping control and variable structure control (VSC) parts of the DAIBVSC. The dynamical adaptive law in the dynamical adaptive integral backstepping control part updates parametric uncertainties, while the other in the VSC part adapts upper bounds of non‐parametric uncertainties and disturbances. In order to achieve a more robust output tracking and better parameter adaptation, the control system is extended by one integrator and sliding surface is augmented by an integral action. Experimental evaluation of the DAIBVSC is conducted with respect to performance and robustness to parametric uncertainties. Experimental results of the DAIBVSC are compared with those of a traditional VSC. The proposed DAIBVSC exhibits satisfactory output tracking performance, good estimation of the uncertain parameters and can reject disturbances with a chattering free control law. Copyright © 2017 John Wiley & Sons, Ltd.     

动态不确定非线性系统直接自适应模糊backstepping控制

对一类单输入单输出动态不确定非线性系统,提出一种直接自适应模糊backstepping和小增益相结合的控制方法.设计中,首先用模糊逻辑系统逼近虚拟控制器:其次把自适应模糊控制和backstepping控制设计技术相结合.给出了直接自适应模糊控制设计方法.最后基于Lyapunov函数和小增益方法证明了整个闭环系统的稳定性.仿真实例进一步验证了所提方法的有效性.     

虚拟同步发电机参数自适应调节

虚拟同步发电机技术借由控制器设计达到模拟同步发电机外特性的效果, 改善了含有新能源的电网系统 的稳定性. 根据虚拟同步发电机参数可调的特点, 可采用参数自适应调节优化系统动态性能. 但传统虚拟同步发电 机参数自适应调节仍存在两方面不足: 一方面, 大范围调整阻尼下垂系数和虚拟转动惯量, 对系统储能裕量要求高; 另一方面, 暂态调节过程中存在功率超调现象, 对电力设备不利. 本文引入输出速度反馈调节系统阻尼, 为改善系 统暂态稳定性提供了方便的调节手段; 其次, 根据系统暂态功角特性, 提出了参数自适应控制策略, 缩短了调节时 间, 将频率偏差减小至允许范围内, 改善了电网频率调节的暂态性能, 同时抑制了功率超调. 最后, 对比实验结果表 明本文控制策略优于现有的自适应控制策略.