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1.
针对一类具有参数跳变特性的离散时间系统,设计一类基于切换策略的新型多模型二阶段自适应控制器.该控制器首先将系统不确定参数的变化空间划分为多个子空间,在每个空间内建立多个自适应模型.为了克服多模型退化,保持模型的多样性以应对参数跳变,采用带约束的二阶段自适应方法对未知参数进行实时估计,并据此设计相应的子控制器;然后基于切换策略,选取该时刻的最优子控制器作为系统的控制器,从而减小系统暂态误差,提高系统动态性能;最后进行数值仿真研究,仿真结果表明该控制器结合了切换机制和二阶段自适应的优点,在相同模型数量的情况下,能够快速逼近参数跳变以后系统新的工作点,显著地缩短系统的过渡过程,提高暂态性能. 相似文献
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多模型二阶段自适应(Multiple Model Second Level Adaptive, MMSLA)控制器,可以提高控制系统的暂态性能,快速收敛到系统未知参数的真值等优良特性,在线性系统与非线性系统上已取得了部分成果,但是在带有量化输入的非线性系统上没有应用。为此,针对一类带有输入量化的参数严格反馈非线性连续时间系统,设计了一类基于多模型二阶段自适应思想的量化控制器。该控制器首先在系统未知参数集合上建立n+1个并行的辨识模型,基于此设计二阶段虚拟模型,根据Lyapunov理论分析建立了量化控制器。经过理论论证分析,该控制器可以保证系统的量化输入稳定性。最后通过数值仿真实例,验证了该控制器的优良特性,可以显著的提供控制系统的暂态性能。 相似文献
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《计算机测量与控制》2014,(3):720-722
针对非线性不确定机械手系统的轨迹跟踪控制问题,提出一种具有H∞性能的神经自适应控制算法;该算法为机械手系统分别设计了主控制器和监督控制器;主控制器由神经网络控制为基础,基于滑模控制原理得到神经网络权值的自适应律;基于李亚普诺夫稳定性理论和鲁棒控制设计的监督控制器,补偿自适应神经网络对系统不确定项学习的误差,同时使系统具有H∞性能;通过二自由度机械手模型进行仿真实验,仿真结果验证了方法的有效性。 相似文献
4.
随机系统的多模型直接自适应解耦控制器 总被引:1,自引:0,他引:1
针对多变量离散时间随机系统, 提出了一种采用广义最小方差性能指标的多模型直接自适应解耦控制器. 该多模型控制器由多个固定控制器和两个自适应控制器构成. 固定控制器用以覆盖系统参数的可能变化范围, 自适应控制器用以保证系统的稳定性和提高暂态性能. 该多模型控制器利用矩阵的伪交换性和拟Diophantine方程性质, 基于广义最小方差性能指标, 将随机系统辨识算法和最优控制器设计相结合, 直接辨识出控制器的参数, 通过广义最小方差性能指标中加权多项式的选取,不但实现了多变量系统的动态解耦控制, 而且消除了稳态误差、配置了闭环极点. 文末给出了全局收敛性分析. 仿真结果表明该方法明显优于常规自适应控制器. 相似文献
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天地大时延严重破坏具有力反馈的空间遥操作机器人系统的稳定性和透明性;针对天地大时延和未知的从手操作环境,基于内模控制和自适应控制思想设计一种自适应内模控制器;推导从手环境参数辨识模型,基于带遗忘因子的递推最小二乘滤波辨识环境模型,并利用辨识信息构建自适应内模控制器;基于单参数SNPIDC算法分别设计主手和从手自适应控制器;大量的仿真结果证明,在设计的主从双边自适应内模控制器作用下,空间遥操作机器人系统稳定性好,对未知环境适应能力强,系统透明性好,阻抗匹配程度高,且操作人员临场感强。 相似文献
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基于向量形式的非线性Backstepping方法,对多变量模型参考自适应控制(MRAC)系
统设计出新的自适应控制器.该设计机制减弱了现有研究中对高频增益矩阵的假定条件,使某些
系统关于高频增益矩阵的假定条件便于检验,从而该控制器的实用范围更广.该控制器能保证系
统的全局稳定性,跟踪误差趋于零并且是平方可积的. 相似文献
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在非完整移动机器人轨迹跟踪问题中,针对机器人运动学与动力学模型的参数和非参数不确定性,提出了一种混合神经网络鲁棒自适应轨迹跟踪控制器,该控制器由运动学控制器和动力学控制器两部分组成;其中,采用了参数自适应的径向基神经网络对运动学模型的未知部分进行了建模,并采用权值在线调整的单层神经网络和自适应鲁棒控制项构成了动力学控制器;基于Lyapunov方法的设计过程保证了系统的稳定性和收敛性,仿真结果证明了算法的有效性。 相似文献
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研究了分数阶模型参考自适应控制系统.引入了分数阶微积分的概念,利用系统的输入输出,通过构造辅助信号设计了分数阶的自适应控制器和一类新的有界干扰系统的变结构分数阶鲁棒自适应控制器.基于分数阶微积分和Lyapunov稳定性理论,证明了所设计的闭环系统的稳定性.最后,仿真实验验证了此方法的有效性. 相似文献
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基于不同加权因子的随机多模型自适应控制 总被引:1,自引:1,他引:0
针对一类噪声方差未知的随机系统,基于不同加权因子设计多个参数辨识器辨识模型参数,在此基础上,构成多模型自适应控制器.在每个采样时刻基于指标切换函数选择最佳辨识模型.并将基于此最佳模型设计的控制器切换为当前控制器.同时,证明了多个模型控制器之间相互切换时整个闭环系统是全局收敛的.仿真结果表明,同单一自适应模型控制器相比,这种基于多个不同加权因子的多模型自适应控制器在模型参数发生跳变时可很好地改善被控对象的控制品质. 相似文献
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一种参数自适应模糊PID控制器 总被引:25,自引:0,他引:25
基于Tagagi和Sugeno的确定性模糊模型,提出了一种参数自适应模糊PID控制器。该控制器的参数调整也采用确定性模糊调整规则,从而使控制器的设计简易、容易,同时与一般的参数自适应相具有很强的适应性和鲁棒性。仿真结果表明,该控制器明显地改善了控制系统的动态性能。 相似文献
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基于自组织模糊CMAC神经网络的不确定系统的H∞鲁棒自适应控制 总被引:2,自引:0,他引:2
针对一类不确定系统,提出一种基于自组织模糊小脑模型(SOFCMAC)神经网络的H∞鲁棒自适应控制方法,通过设计标称系统的H∞控制器,并采用SOFCMAC神经网络在线对消系统的建模不确定性产生的误差,可保证不确定闭环稳定并具有H∞性能,证明了SOFCMAC神经网络H∞鲁棒自适应控制系统的稳定性,仿真算例表明了该方法的有效性。 相似文献