一种新的鲁棒自适应广义预测控制算法及鲁棒性分析

针对对象的不确定性干扰，提出一种新的鲁棒参数自适应算法，证明了这种算法具有自适应验后误差和对象参数估值的值渐近小性质；根据确定性等价原理，将这种鲁棒参数自适应算法和鲁棒广义预测控制律相结合，提出了一种鲁棒自适应广义预测控制方案，并建立了相应的鲁棒稳定性定理。     

同步发电机励磁的自适应控制

论述了一种最新的输电系统自适应控制新方案，通过采用多辨识器、最优综合器以及最优控制器三个部分非常方便地实现同步发电机的自适应控制，从而提高输电系统的稳定性，保证在最少投资下极大的增加输电系统的有功功率传输能力，避免了在一次部分采取如提高电压等级．串联电容、分裂导线等投资十分惊人的措施才能得以增加传输有功功率的方案．     

新型自适应控制算法及在电力系统中的应用

为了提高自适应控制算法的稳定性及抗干扰能力,分析并改进了递推最小二乘法的迭代环节,在每步迭代估计中都考虑了两个时刻点的估计误差,从而得出一种抗干扰能力更强的参数估计方法,结合加权的最优控制器得到一种新型的最优自适应控制算法.与另一种电力系统稳定器算法进行了仿真比较,结果显示,这种新型的最优自适应控制算法具有较强的控制稳定性和抗干扰能力.     

噪声有源变结构控制

研究有源噪声控制（ＡＮＣ）问题,将滑模变结构技术引入有源噪声控制领域。提出了一种基于滑模变结构技术的噪声有源自适应控制方法,给出了一种在线参数自适应学习算法,证明了闭环控制系统在Ｌｙａｐｕｎｏｖ意义下的稳定性。仿真结果表明,基于滑模变结构技术的噪声有源自适应控制比传统的Ｆｉｌｔｅｒ－Ｘ控制更为有效。     

带有死区非线性输入的挠性航天器姿态机动智能控制

针对反作用飞轮带有死区非线性输入特性的三轴稳定挠性航天器姿态机动控制问题,提出一种由变结构与神经网络自适应控制技术相结合的智能控制方法。首先,基于航天器非线性和低阶模态动力学模型设计了变结构输出反馈控制律,给出了滑模存在条件,保证闭环系统渐近稳定;其次,采用神经网络自适应控制技术对系统的不确定性因素进行补偿控制,并利用Lyapunov方法分析了系统的渐近稳定性。智能控制的引入使得控制器具有很强的自学习能力和自适应能力,可有效降低不确定因素对系统产生的影响。最后,将本文提出的控制策略应用于三轴稳定挠性航天器的姿态机动控制,仿真结果表明本文方法是行之有效的。     

专家-模糊自适应PID控制系统的设计

为了解决多容系统控制难度大的问题,设计了专家-模糊自适应PID控制器。这种控制器既具有模糊PID控制器的精度高、稳定性好、鲁棒性强的优点,又具有专家控制器进入稳定状态快的特点。对三容复杂系统的控制仿真结果表明,该方法的控制性能优于单独采用专家PID控制或模糊自适应PID控制的性能。     

具有重构功能的基于RBF神经网络直接自适应飞控系统

反馈线性化方法鲁棒性研究一直是近些年来的研究热点。针对基于反馈线性化方法的鲁棒控制，提出了一种将反馈线性化和RBF神经网络直接自适应控制相结合的综合控制方法，利用李亚普诺夫稳定性定理推导了神经网络权值的自适应规律，保证了闭环系统的稳定性。该方法应用于某型号飞机舵面故障状态仿真，结果表明RBF神经网络自适应控制方法补偿作用显著，相当于系统具有一定的重构功能。     

移动机器人的自适应模糊滑模动力学控制

针对非完整移动机器人轨迹跟踪控制问题,提出了一种基于自适应分流运动学控制与自适应模糊滑模动力学控制的混合控制算法.自适应分流运动学控制解决了由于大范围的初始位姿偏差变化而引起的速度跳变问题.利用滑模控制具有的稳定性和鲁棒性的优点,解决了机器人的参数与非参数不确定性问题.并通过带有自适应调节算法的模糊控制来调节滑模控制的...     

输入含有时滞的线性对象的模型参考自适应控制系统的大域稳定性

本文阐述了输入含有时滞的线性对象的模型参考自适应控制系统的大域稳定性,给出了自适应控制系统的设计以及大域稳定性的证明。     

基于Smith预估器的单神经元PSD自适应主汽温控制

针对电厂中主汽温控制系统具有大滞后、非线性的特点,提出了一种新的基于 Smith 预估器的单神经元 PSD 自适应控制算法,即由 Smith 预估器和单神经元 PSD 自适应控制器组合的复合控制。并且利用Lyapunov 稳定性理论证明了单神经元自适应控制器的稳定性。实验结果表明,这种控制方式具有较好的自适应性和鲁棒性。     

基于模糊干扰观测器的抗饱和自适应反步控制

针对一类输入受限的非匹配不确定非线性系统,提出了一种抗饱和自适应反步控制方法.利用模糊干扰观测器在线逼近系统的未知非匹配不确定及干扰,采用反步控制方法设计自适应控制器.控制系统设计中引入限幅滤波器,有效降低了控制输入饱和对系统稳定性的影响,并且控制器设计无需对虚拟控制律进行重复求导.利用李亚普诺夫稳定性定理,证明了闭环系统渐近稳定.仿真结果表明了该方法的有效性.     

A new impedance and robust adaptive inverse control approach for a teleoperation system with varying time delay

This paper presents a new robust adaptive inverse control approach for a force-reflecting teleoperation system with varying time delay. First, an impedance control is designed for the master robot. Second, an adaptive inverse control is proposed for the slave robot. Finally, the slave side controller is modified such that the robust stability and performance are achieved. In addition, robust stability analysis has been performed and optimal behavior is ensured by using standard characteristic polynomials. It is shown that despite of presence of randomly-varying time delay, the proposed control algorithm compensates the position drifts efficiently. Demonstrable simulation studies confirm the effectiveness of the proposed control system and its advantages over the existing sliding mode control strategies.     

Adaptive fuzzy sliding mode control for coordinated longitudinal and lateral motions of multiple autonomous vehicles in a platoon

In this paper, the platoon control problem of autonomous vehicles in highway is studied. Since the autonomous vehicles have the characteristics of nonlinearities, external disturbances and strong coupling, a novel adaptive fuzzy sliding coordinated control system is constructed to supervise the longitudinal and lateral motions of autonomous vehicles, in which the fuzzy system is employed to approximate the unknown nonlinear functions. Due to the low sensitivity to disturbances and plant parameter variations, the proposed control approach is an efficient way to handle with the complex dynamic plants operating under un-certainty conditions. The asymptotic stability of adaptive coordinated platoon close-loop control system is verified based on the Lyapunov stability theory. The results indicate that the presented adaptive coordinated platoon control approach can accurately achieve the tracking performance and ensures the stability and riding comfort of autonomous vehicles in a platoon. Finally, simulation test is exploited to demonstrate the effectiveness of the proposed control approach.     

反步法在非线性控制中的应用

针对一类严参数反馈系统或经过变换可化为该种类型的非线性系统,基于反步(backstepping)递推设计方法,进行了自适应控制的设计。在此过程中,获得了对参数进行修正的规则。应用Lyapunov稳定性理论证明,该自适应控制器可保证整个非线性系统的鲁棒稳定性。和有关文献中提出的设计自适应控制器所应用的方法相比,反步法引进了虚拟控制的概念,通过适当的引入虚拟控制,使得系统误差具有期望的渐近形态,从而实现整个系统的渐近镇定。     

反步法在非线性控制中的应用

针对一类严参数反馈系统或经过变换可化为该种类型的非线性系统，基于反步（backstepping）递推设计方法，进行了自适应控制的设计。在此过程中，获得了对参数进行修正的规则。应用Lyapunov稳定性理论证明，该自适应控制器可保证整个非线性系统的鲁棒稳定性。和有关文献中提出的设计自适应控制器所应用的方法相比，反步法引进了虚拟控制的概念，通过适当的引入虚拟控制，使得系统误差具有期望的渐近形态，从而实现整个系统的渐近镇定。     

Robust adaptive cross-coupling position control of biaxial motion system

The stability and synchronous performance are usually hard to be improved simultaneously in the biaxial cross-coupling position motion control system.Based on analyzing the characteristics of the cross-coupling control system,a robust adaptive cross-coupling control strategy is proposed.To restrict influences of destabilizing factors and improve both of stability and synchronous performance,the strategy forces dual axes to track the same reference model using Narendra adaptive control theory.And then,a robust parameters adaptive law is proposed.The stability analysis of the proposed strategy is conducted by applying Lyapunov stability theory.Related simulations and experiments indicate that the proposed strategy can improve synchronous performance and stability simultaneously.     

非线性动态系统的模糊神经网络自适应H∞鲁棒控制

针对非线性动态系统不稳定性,提出了一种基于模糊神经网络的H∞鲁棒直接自适应控制方法,通过设计非线性动态系统的H∞控制器,采用模糊神经网络在线学习对动态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,并证明了模糊神经网络H∞鲁棒直接自适应控制系统的稳定性,仿真算例也表明了该方法具有较好的抗干扰性能、鲁棒性较好.     

大型柔性空间结构的分散鲁棒自适应控制

提出了大型柔性空间结构的分散鲁棒自适应控制方法。基本思想是采用反馈控制其不确定性，而反馈控制中反馈系数由不确定项的果未而采用自适应算法估计得到。对大型柔性空间结构ＭａｓｔＦｌｉｇｈｔＳｙｓｔｅｍ的仿真证实了方法有有效性。     

一类非线性不确定中立型系统的鲁棒自适应滑模控制

针对一类匹配非线性不确定中立型时滞系统的鲁棒镇定问题,利用Lyapunov稳定性理论,提出了一种能渐近稳定系统的自适应滑模控制器。基于滑模控制技术,确保了该控制器能驱赶系统状态达到事先指定的滑动超平面,从而获得想要的动态性能。一但系统动态达到滑动运动阶段,系统对不确定是不敏感的。自适应技术的应用克服了不确定的未知上界,并能满足可达条件能。最后,给出的一个仿真例子证明了该自适应滑模控制器的有效性,从而保证了闭环系统的全局渐近稳定性。     

考虑非线性模型不确定性的航天器自主交会控制

考虑航天器交会模型不确定性的问题,提出基于一般非线性相对运动方程的自适应控制策略. 针对复杂非线性系统中由外部扰动及目标星轨道参数引起的线性与非线性不确定性问题,通过自适应神经网络对模型结构进行参数化近似. 结合自适应反推技术和李雅普诺夫稳定方法进行自适应控制器设计,能够实现控制目标,保证所得闭环系统的渐近稳定性. 为了探究同时存在模型不确定性和输入约束的情况下航天器相对运动的自适应控制设计,提出辅助控制系统来分析和解决输入约束的影响. 针对相对运动提出的自适应控制策略保证了闭环系统的稳定性,使得模型未知参数的自适应估计满足最终一致有界性. 对不同案例分析比较的数值仿真结果验证了提出控制方法的有效性.