基于死区吸引律的离散重复控制

针对周期参考信号下的不确定离散时间系统,提出一种离散重复控制方法,利用死区函数设计新型的吸引律,将干扰补偿、抑制措施“嵌入”吸引律,构造理想误差动态,并基于此导出重复控制器。为了进行具体的控制器参数整定和表征闭环系统的误差动态行为,推导出了稳态误差带、单调减区域和绝对吸引层边界的表达式。所设计的离散重复控制器能够完全抑制周期对称干扰信号,控制器设计方法也适用于常值调节问题的定位控制。数值仿真及在电机伺服系统上的实验结果验证了所提出控制方法的有效性。     

离散时间系统重复控制的理想误差动态方法

针对周期参考信号下的离散时间系统, 引入吸引律构造理想误差动态特性, 并基于理想误差动态设计重复控制器. 重复控制能够实现周期性扰动的完全抑制, 从而提高控制能.为了消除颤振现象, 以饱和函数替换重复控制器中的符号函数. 分别推导了理想误差动态方程的单调减区域、吸引层和稳态误差带的边界, 用于刻画误差动态行为, 并给出了数值仿真结果. 在逆变器装置上完成的实验进一步表明了所提出的重复控制方法的有效性.

     

无抖振离散重复控制器的设计与实现

针对周期参考/干扰信号下的不确定离散时间系统,提出一种基于吸引律的重复控制方法,在吸引律中"嵌入"干扰抑制措施,构造理想误差动态,并基于此设计重复控制器.文中推导出单调减区域、绝对吸引层和稳态误差带边界的表达式,用于整定控制器参数和表征闭环系统的跟踪性能,并给出了跟踪误差在无干扰时收敛于原点及在干扰存在时收敛进入稳态误差带内所需最多步数的表达式.设计的重复控制器不仅能够完全抑制周期干扰信号,而且可以消除系统抖振.在电机实验装置上的应用结果表明了所提出控制方法的有效性.     

非线性离散时间系统的自适应模糊补偿控制

针对一类非线性离散时间系统,提出一种自适应模糊逻辑补偿控制方案.控制律由跟踪控制律和逼近误差补偿控制律两部分组成,利用模糊逻辑系统对系统参数扰动和外界干扰进行自适应补偿,由模糊滑模控制律实现对模糊逻辑系统逼近误差的进一步补偿.所设计的控制器可保证闭环系统一致最终有界.将该控制器用于月球探测车动态转向系统中,仿真结果表明了该方法的有效性.     

线性连续时滞系统最优预见重复控制

针对一类线性连续时滞系统,提出一种最优预见重复控制设计方法.首先,通过一种等价变换,将被控时滞系统转化为无时滞系统.然后,利用L阶差分算子提升技巧,获得包含状态变量导数和跟踪误差的增广连续系统.在此基础上,通过定义一种新的性能指标,将预见重复控制设计问题转化为连续非自治系统的线性二次调节问题.进一步,基于最优控制理论,得到包含状态反馈、误差积分、重复控制、时滞补偿和预见补偿的最优预见重复控制器.该控制器包含了已有文献的多种控制器形式.最后,通过一个数值仿真实例,说明所提方法的有效性.     

基于约束输入变速吸引律的离散重复控制器设计

针对离散时间线性系统的周期跟踪问题, 提出一种能够约束控制输入变化速度的变速吸引律, 结合干扰抑制措施构造了理想误差动态, 并由此导出离散重复控制器. 分析表明, 该变速吸引律能使跟踪误差在有限时间内单调收敛至零, 且误差收敛速度可控. 为刻画误差动态行为, 推导了有界扰动下的误差单调收敛域、绝对值收敛域和稳态误差带, 并给出了收敛步数. 针对伺服电机系统的仿真与实验结果验证了所提出控制方案的有效性.

     

非线性离散时间系统的自适应模糊补偿控制

针对一类非线性离散时间系统，提出一种自适应模糊逻辑补偿控制新方法。其控制律由跟踪控制律和逼近误差补偿控制律两部分组成。利用模糊逻辑系统对系统参数扰动和外界干扰进行自适应补偿，由模糊滑模控制律来实现对模糊逻辑系统逼近误差的进一步补偿。所设计的控制器可保证闭环系统一致最终有界。     

基于迭代扩张状态观测器的数据驱动最优迭代学习控制

针对一类带扰动有限时间内重复运行的离散时间非线性非仿射不确定系统,本文提出了一种基于迭代扩张状态观测器的数据驱动最优迭代学习控制方法.首先,提出了改进的迭代动态线性化方法,将被控系统线性化为与控制输入有关的仿射形式,并将不确定性合并到一个非线性项中;然后,设计了迭代扩张状态观测器对非线性不确定项进行估计,作为对扰动的补偿;最后,设计了性能指标函数,通过最优技术,提出了参数迭代更新律和最优学习控制律.本文通过数学分析,证明了跟踪误差的有界收敛性.仿真结果验证了方法的有效性.所提出的新型迭代动态线性化方法可很大程度上降低线性化后的控制增益的动态复杂性,使其易于估计.所提出的迭代扩张状态观测器可以在重复中学习,对非重复扰动可进行有效的估计.此外,本文控制器的设计与分析是数据驱动的控制方法,除了被控系统的输入输出数据以外,不需要任何其他模型信息.     

一种两相幂次吸引律离散时间控制方法

针对一类不确定离散时间系统,提出一种新型两相幂次吸引律.在吸引律设计中,通过将跟踪误差收敛过程划分为两个不同阶段,增加误差收敛幅度并提高误差收敛速度.构造离散形式的扩张状态观测器有效补偿系统干扰,基于观测值设计两相幂次形式的离散时间控制器,提高系统鲁棒性并减小稳态误差.此外,推导出跟踪误差绝对吸引层和稳态误差带的具体表...     

以幂次趋近的离散变结构重复控制

本文提出一种离散变结构重复控制器设计方法,在趋近律中“嵌入”扰动抑制措施,构造理想切换动态,并据此导出重复控制器.为了进行控制器参数整定和刻画闭环系统的收敛性能,文中推导出准滑模带、单调收敛层和绝对收敛层边界的表达式.设计的离散变结构重复控制器能够完全抑制周期性扰动,控制器设计方法也适用于常值扰动下的定位控制.数值仿真及实验结果验证了所提出控制方案的有效性.     

基于椭圆吸引律的离散重复控制

针对离散时间系统的周期轨迹跟踪问题,提出一种基于椭圆吸引律的离散重复控制方法.该方法能有效减小抖振,并通过扰动扩张状态观测技术对系统的未知扰动进行有效抑制,采用重复控制技术对系统中存在的周期扰动完全消除.为了刻画系统误差动态性能,推导出单调减区域、绝对吸引层、稳态误差带的表达式以及系统跟踪误差进入稳态误差带的最大步长.通过数值仿真与直线伺服电机实验,验证所提出控制方法的有效性.     

以幂次吸引的离散多周期重复控制

针对一类多周期干扰的抑制问题,提出一种基于幂次吸引律的离散多周期重复控制方法.多周期干扰由多个周期已知的周期干扰叠加而成.根据周期干扰的对称特性,构造出具有干扰抑制项的幂次吸引律,据此设计出子重复控制器,并以并联方式组合成多周期重复控制器,在消除多周期干扰的同时,有效地抑制慢时变非周期干扰带来的影响,改善控制品质;推导出幂次绝对吸引层和稳态误差带的具体表达式,用于刻画系统跟踪性能.仿真结果验证了所提控制方法的有效性.     

重复学习控制及其在一类非线性系统中的应用

为跟踪或抑制仅周期已知的未知周期参考或扰动信号,提出一种新的重复学习控制方法,利用系统的稳态误差并通过迭代学习构造前馈补偿,实现了误差的渐近收敛,将所提出方法应用于一类常见的扰动信号和系统输出具有未知非线性关系的非线性系统,假设其满足连续里普希斯条件,利用重复学习控制器,系统的稳态误差可以减小到极低的程度,该方法控制精度高,实现简单,与传统的基于时延内模的重复控制方法相比,具有对非重复性干扰不敏感的优点,仿真结果验证了该方法的有效性。     

Neural networks stabilization and disturbance attenuation for nonlinear switched impulsive systems

In this paper, we address the problem of neural networks (NNs) stabilization and disturbance rejection for a class of nonlinear switched impulsive systems. An adaptive NN feedback control scheme and an impulsive controller for output tracking error disturbance attenuation of nonlinear switched impulsive systems are given under all admissible switched strategy based on NN. The NN is used to compensate for the nonlinear uncertainties of switched impulsive systems, and the approximation error of NN is introduced to the adaptive law in order to improve the tracking attenuation quality of the switched impulsive systems. Impulsive controller is designed to attenuate effect of switching impulse. Under all admissible switching law, impulsive controller and adaptive NN feedback controller can guarantee asymptotic stability of tracking error and improve disturbance attenuation level of tracking error for the overall nonlinear switched impulsive system. Finally, a numerical example is given to demonstrate the effectiveness of the proposed control and stabilization methods.     

基于反馈控制的迭代学习控制器设计

针对具有不确定项或干扰项的重复非线性时变系统,提出了基于反馈控制的迭代学习控制器,其中迭代学习控制器设计为高阶PD型,它以前馈的形式作用于对象,在满足一定的收敛性条件下,证明了该控制器的跟踪误差界是系统初始状态误差界和系统输出干扰项界的线性函数,同时改变反馈增益可以调整系统的最终跟踪误差界,仿真与实验均表明了该方法的有效性。     

Generalized extended state observer–based repetitive control for systems with mismatched disturbances

A generalized extended state observer (GESO) is devised to improve the disturbances rejection performance in a repetitive‐control system (RCS) for a class of single‐input, single‐output nonlinear plants with nonintegral chain form and mismatched disturbances. By appropriately choosing a disturbance compensation gain and incorporating the disturbance estimate into a repetitive control law, a GESO‐based RCS is established. In this system, the repetitive controller ensures tracking of a periodic reference input, and the incorporation of the disturbance compensation into the control input enables attenuating the lumped disturbance from the system output. Stability criteria and design algorithms have been developed for the system. A case study on the speed control of a rotational control system exhibits that the GESO‐based RCS delivers not only a promising disturbance rejection performance but also a superior property of tracking performance.     

姿态变化一致有界的姿态稳定控制器设计

针对航天器姿态稳定控制问题, 设计一种迭代学习姿态控制器. 将连续非周期运动的姿态跟踪过程分解为队列重复运动, 采用前一周期的姿态跟踪误差修正后一周期的控制输入, 分别对未知参数和干扰构建有界迭代学习律, 给出航天器姿态稳定控制器, 并从理论上分析了闭环系统的渐近稳定性和姿态跟踪误差的一致有界性. 通过在轨捕获非合作目标过程中航天器姿态跟踪控制问题的数值仿真, 验证了迭代学习控制器的鲁棒性和强抗干扰性.

     

Disturbance observer-based tracking control with prescribed performance specifications for a class of nonlinear systems subject to mismatched disturbances

This work investigates simultaneous prescribed performance tracking control and mismatched disturbance rejection problems for a class of strict-feedback nonlinear systems. A novel control scheme combining prescribed performance control, disturbance observer technique, and backstepping method is proposed. The disturbance estimations are introduced into the design of virtual control law design in each step to compensate the mismatched disturbances. To further improve the control performance, a prescribed performance function characterizing the error convergence rate, maximum overshoot, and steady-state error is used to construct the composite controller. The proposed controller guarantees transient and steady-state performance specifications of tracking error and provides much better disturbance attenuation ability simultaneously. Rigorous stability analysis for the closed-loop system is established by direct Lyapunov function method. It is shown that all the states in the resulting closed-loop system are stable, and the tracking error evolves within the prescribed performance boundaries and asymptotically converges to zero even in the presence of mismatched external disturbances. Finally, theoretical results are illustrated and demonstrated by two simulation examples.