一种用于非线性系统的神经网络自适应控制系统结构

本文提出一种用于非线性神经网络自适应控制结构。仿真计算表明它具有较好的跟阴性和抗干扰性指标，对系统参数的变化具有较强的鲁棒性，在系统结构和寻优方法上，它不依赖于控对象的数学模型，所以本文提出的系统结构对于非线性系统的设计，综合具有比较普遍性意义。     

基于Lyapunov函数的直流功率变换器设计

考虑直流功率变换器的非线性特性,研究它的非线性控制。应用Ｋｒａｓｏｖｓｋｉ方法,引入反映变换器非线性特性的函数量反馈,构造Ｌｙａｐｕｎｏｖ函数,推导出非线性控制律,通过对负载调节和电源调节情况下直流变换器闭环性能的计算机数字仿真,说明了提出的控制方法在直流功率变换器控制中可获得全局稳定性能和满意的暂态响应。     

两级级联自适应杂波虑波器的设计

本从雷达信号处理的角度探讨了级联情况下自适应杂波抑制器权值的确定,着重分析了参差重复频率时权值确定的方法。     

PID自适应控制器设计

基于遗传算法设计自适应ＰＩＤ控制器。交叉互换率与突变率随基因的适应度值而变化,因而增强了算法的性能。     

不确定非线性系统的状态参考自适应与L2—增益混合控制

针对一类不确定非线性系统，首次提出了一种状态参考自适应与L2-增益混合控制器。该控制器大大拓宽了递推（backstepping）自适应控制方法的适用范围，且对非匹配的未知参数和有界干扰具有强鲁棒性。理论分析和仿结果说明了该控制器的可行性和有效性。     

量子细胞神经网络超混沌系统自适应函数投影同步的研究

本文研究了不确定参数的三细胞量子细胞神经网络超混沌系统的自适应函数投影同步,提出了该超混沌系统自适应控制规则与参数变化规律。通过李亚普诺夫稳定理论,证明该混沌系统是渐进同步的。利用数值仿真实验验证了三细胞量子细胞神经网络超混沌系统自适应同步模型的有效性。     

非线性系统的一种变结构自适应控制设计

本文研究了一种含有未知参数非线性系统的变结构自适应控制设计方法,作者首先通过状态反馈和坐标变换将非线性系统变成线性系统,然后将变结构控制与自适应控制结合起来,给出了具有滑动模态的模型参考自适应控制设计方法,从而解决了一类非线性系统的模型跟踪问题。最后应用简单算例证实了该设计方法的可行性。     

基于动态递归神经网络的自适应控制非线性系统研究

提出一种基于动态递归神经网络的自适应控制器,该控制器能通过自学习进行适应性控制,且结构简单,易于实现。其主要特点是能够提供一个跟踪网络来辩识系统模型,进而确定控制器的网络参数,实现间接自适应神经网络控制。经过对大量非线性系统的仿真研究,证明其具有良好的控制性能。     

MIMO非线性自适应模糊滑模控制

为了解决传统的自适应模糊滑模控制方法需经无穷长时间才能达到平衡点，不能对系统进行精确地跟踪控制的问题。提出一种具有快速收敛性的自适应模糊滑模控制方法。控制器用具有快速收敛性和稳定性的最终吸引子做自适应模糊调节率代替传统自适应模糊调节率，不仅具有稳定性且具有快速收敛性，从而使控制系统的输出能在有限时间内精确地跟踪参考信号。证明了所设计控制器是全局稳定的。并用该方法控制了二自由度机器手系统，仿真结构表明该方法能使机器手在有限时间内达到精确的位置和速度，从而证实了其快速性。     

非线性时滞系统自适应backstepping输出反馈控制

针对一类参数化非线性时滞系统,采用时滞滤波器,结合backstepping的设计方法,提出了一种自适应输出反馈控制器的设计方案．放松了对非线性时滞项的要求,实现了对给定目标轨线的全局渐近跟踪,并保证闭环系统所有信号一致有界．基于Lyapunov-Krasoviskii泛函方法证明了整个闭环系统的稳定性．实例仿真说明了该方案的可行性．     

一类混沌系统的输入状态稳定控制器设计

针对一类混沌系统中平衡点不稳定的问题,提出一种新型自适应控制器的设计方法。该方法基于输入到状态稳定性理论及小增益定理,采用线性反馈控制与非线性自适应控制相结合的设计思想,在所设计线性反馈增益满足一定取值条件,且非线性控制器部分中的参数满足所设计的自适应律时,使得一类混沌系统的所有平衡点快速实现全局渐进稳定。算例数值仿真验证了该设计方法的有效性。     

电加热微型反应器的串级自适应预估控制

电加热微型反应器是化学和化工实验室中常用的设备 ,它的主要控制参数是反应器内部温度。要求升温快、超调小、稳定精度高 ,而且根据不同的实验要求 ,其温度设定值经常变化。这类被控对象的主要特点是时间常数特别大 ,用常规控制方法很难满足要求。针对电加热反应器这类大惯性对象 ,设计了一种基于参考模型的串级自适应预估控制方案 ,采用串级控制结构 ,用反应器壁温作为内回路 ,但是主回路的被控参数不是取自反应器内温 ,而是用响应更快的反应器壁温来预估反应器内温 ,并通过自适应律消除预估误差。实验表明 ,这种算法可以很好地克服对象的惯性 ,对于串级大惯性对象具有很好的控制作用。     

非周期时变非线性系统自适应迭代学习控制

对一类含有非周期时变不确定性的非线性系统的控制问题进行了研究。该系统具有严格反馈形式且控制增益未知。在控制器设计中,用一种具有迭代特性的神经网络消除了非周期时变不确定性的影响,并综合应用反演技术和鲁棒自适应控制技术消除了严格反馈结构和未知控制增益带来的设计问题。稳定性分析结果表明:系统所有状态量有界且输出量在积分意义下收敛到期望轨迹。仿真试验证明了所设计控制器的有效性。     

一类不确定非线性系统基于Backstepping的自适应跟踪控制

研究了一类非匹配不确定性非线性系统自适应跟踪问题,在假设系统模型不确定参数未知时,结合Backstepping的递推方法和鲁棒控制技术,经过多步递推设计了输出反馈控制器和参数自适应控制律.通过控制参数调节,对存在非匹配不确定性和未知干扰的非线性系统实现了输出跟踪.基于Lyapunov稳定性理论所设计的控制器不仅使系统的输出跟踪给定的期望输出,而且使得系统对于所允许的不确定系统状态全局一致有界.与经典反演设计相比,本方案允许非参数化不确定性,增强了控制系统的鲁棒性.最后的仿真算例验证所设计控制方法的有效性.     

Adaptive fuzzy tracking control for a class of switched MIMO nonlinear systems

An adaptive fuzzy tracking control scheme is presented for a class of switched multi-input-multi-output (MIMO) nonlinear systems with disturbances under arbitrary switching.Adaptive fuzzy systems are e...     

模型不确定非线性系统的自适应模糊Backstepping预测控制

为解决一类模型不确定严格反馈非线性系统的跟踪控制问题,提出一种使闭环系统稳定且滚动时域性能指标在线最小化的自适应模糊反步预测控制策略。模糊系统用来逼近该设计过程中的未知非线性项,自适应参数直接用来估计最优逼近权值向量范数的平方,从而只有一个自适应参数需要在线调节;同时考虑模糊基函数的性质,所设计的控制律与自适应律均不含模糊基函数项,理论证明该方法设计的控制器保证闭环系统所有信号是半全局有界的,并且跟踪误差收敛于零的某一邻域。该方法所设计的控制器形式简单,计算量小,更易于实际应用,仿真算例验证提出算法的有效性。     

基于事件触发机制的一类非严格反馈非线性系统的自适应神经网络追踪控制

基于事件触发机制,研究了一类非严格反馈非线性系统的自适应神经网络追踪控制问题.结合反步技术、神经网络和事件触发机制,提出了一种自适应神经网络控制方案,减少了数据传输量并减轻了控制器和执行器之间的传递负担,保证了输出信号尽可能地追踪到参考信号,同时使得闭环系统的所有信号有界.此外,通过避免芝诺现象保证了所提事件触发机制的...     

鲁棒自适应控制的远程网络控制器设计

针对一类具有广义不确定性的非线性网络控制系统,提出了一种基于鲁棒自适应控制与远程状态反馈控制相结合的控制策略。该控制方法首先通过引入一种鲁棒函数η1在线补偿系统的广义不确定项和非线性项,并基于李亚普诺夫（Lyapunov）稳定性理论设计出参数自适应调节律,保证了闭环误差系统指数收敛且一致有界稳定;然后运用状态反馈控制解决时延条件下的网络控制问题,并通过Lyapunov稳定性理论给出了具有时延的闭环NCS的稳定性定理;最后通过仿真结果对比验证了此方法的有效性。     

Adaptive control using interval Type-2 fuzzy logic for uncertain nonlinear systems

A new adaptive Type-2 (T2) fuzzy controller was developed and its potential performance advantage over adaptive Type-1 (T1) fuzzy control was also quantified in computer simulation.Base on the Lyapunov method,the adaptive laws with guaranteed system stability and convergence were developed.The controller updates its parameters online using the laws to control a system and tracks its output command trajectory.The simulation study involving the popular inverted pendulum control problem shows theoretically pre...