具有不确定噪声的随机非线性系统的鲁棒自适应跟踪

研究了一类随机非线性系统的鲁棒自适应跟踪问题.文中利用随机控制Lyapunov设计方法,对于受方差不确定Wiener噪声干扰的参数严格反馈形式的系统,给出了参数自适应律和控制律,使得跟踪误差在4次均方意义下收敛到一个小范围内.     

严格反馈随机非线性系统的鲁棒自适应逆最优跟踪

针对具有未知定常参数和标准Wiener噪声扰动的严格反馈非线性系统,结合参考信号,构造了误差系统,使用Backstepping算法设计了误差系统的自适应逆最优控制律和参数自适应律,进而解决了原系统的鲁棒自适应逆最优跟踪.     

输入受限机器人的鲁棒自适应输出反馈跟踪控制

在输入受限的情况下，通过一个线性一阶滤波器，实现机器人的鲁棒自适应输出反馈跟踪控制，解决了自适应控制算法的鲁棒性问题，即当满足持续激励条件及估计参数域包含参数真实值时，闭环系统能够实瑰渐近穗定跟踪，本算法简单有效，不仅提高了鲁棒性，改善了控制品质，同时对于参数域估计误差也具有很强的鲁棒性，仿真算饲验证了算法的有效性。     

宽带高精度鲁棒自适应位置跟踪系统研究

设计一宽带高精度鲁棒自适应位置跟踪系统，位置环采用二阶模型参考自适应控制，速度环采用一阶ＭＲＡＣ。采用可编程数字信号处理器ＴＭＳ３２０Ｃ２５作为控制器，实时实现了该系统。     

基于动态神经网络的鲁棒自适应跟踪

研究了一类基于两层动态神经网的仿射型鲁棒适应跟踪问题，对于未知的仿射非线性系统，提出了新的鲁棒学习算法，该算法不需要知道 理想权值的界。     

不确定性系统的自适应鲁棒跟踪控制

针对存在未知干扰和未建模动态等不确定性的系统的自适应鲁棒跟踪控制问题进行了探讨.首选将l1优化控制器的有限拍设计方法结合给出了最优鲁棒稳态跟踪控制器的设计方法．然后利用集员辨识的思想,将名义模型的参数和未建模动态及干扰的大小作为未知参数,提出了一种递推参数估计方法.最后将上述研究结果结合起来提出了一种自适应鲁棒跟踪控制策略,证明了自适应算法的全局收敛性并给出了鲁棒跟踪性能指标的一下较紧的上界.与现有的结果相比,本文提出的自适应控制具有非保守的鲁棒稳定性,具有渐近最优的鲁棒跟踪性能.     

雷达跟踪系统的随机干扰自适应

热噪声和阵风是雷达角跟踪系统中的两个主要随机干扰源.本文首先将问题公式化为一个以热噪声误差和阵风误差的平方和为指标的最优伺服过零频率的问题,然后将该过零频率表示为可测量的接收机自动增益控制电压和平均风速的函数,从而综合出拟增益排表自适应控制器.并通过数学分析和现场实验证实了这种拟增益排表自适应伺服系统的优越性.     

一类不确定非线性系统的输出反馈鲁棒自适应控制器的设计与分析

考虑一类具有三角形结构和参数未知的不确定性非线性系统 (1). 首先设计出一个稳定的滤波器, 从而获得状态的实时估计 ;然后依此设计出一种用于跟踪参考信号的输出反馈自适应控制器. 该控制器对系统的参数和状态的不确定性具有鲁棒性, 能保证所建立的闭环系统的全局稳定性, 并解决了ε 跟踪问题. 仿真结果表明, 所设计的自适应控制器具有良好的跟踪性能, 而且控制量在允许控制的范围之内.     

一类非线性系统输出反馈自适应扰动抑制

研究了一类依赖于不可量测状态增长非线性系统的输出反馈自适应扰动抑制问题. 与现有文献不同, 所研究的系统具有更多的未知参数, 尤其是不确定控制系数. 为了解决该 问题, 引入了动态高增益K-滤波器, 进而构造了基于K-滤波器的状态观测器. 在输出反馈控制器的设计过程中, 引入了待定设计参数, 增加了设计的自由度. 结果表明, K-滤 波器的动态增益和设计参数的恰当选择可以保证闭环系统的全局稳定性, 从而实现系统 L2-增益意义的扰动抑制.     

不确定非线性系统的鲁棒输出反馈自适应控制

针对一类具有一般不确定性的非线性系统,设计一种新的鲁棒输出反馈自适应控制器。在较弱条件下,该控制器不仅能保证闭环系统全局稳定,且能使跟踪误差以指数速度收敛到零的小领域内。仿真结果验证了所给控制方案的有效性。     

随机非线性系统鲁棒自适应反馈控制器的积分反推方法设计

考虑了一类随机非线性系统的鲁棒自适应控制问题.采用Ito随机微分方程描述系统,进而在概率意义下研究系统的鲁棒稳定性.应用积分反推(backstepping)方法,系统地给出了设计状态反馈及输出反馈鲁棒自适应控制器的方法.同时构造出了适当形式的四次型的自适应控制Lyapunov函数(CLF).     

Robust Adaptive Control of Uncertain Stochastic Hamiltonian Systems with Time Varying Delay

This paper investigates the robust adaptive control problem for a class of time‐delay stochastic Hamiltonian systems. The system under study involves stochastics, parameter uncertaintiess, and time varying delay. The aim of this study is to design an uncertainty‐independent adaptive control law such that, for all admissible uncertainties, as well as stochastics, the closed‐loop Hamiltonian system is robustly asymptotically stable in mean square. Sufficient conditions are proposed to guarantee the rationality and validity of the proposed control laws, which are derived based on Lyapunov functional method. The performance of the controllers is validated through digital simulations.     

一类Markov跳跃非线性系统的鲁棒自适应镇定

研究一类具有Markov 跳跃参数的随机非线性系统的鲁棒自适应镇定问题.利用随机控制的Lyapunov 设计方法,对受Wiener 噪声干扰的参数严格反馈形式的跳跃系统,利用backstepping 方法设计参数自适应律和控制律,使得闭环系统状态在4 阶矩意义下全局一致有界,并能收敛到平衡点的任意小邻域内.仿真结果表明了该设计方法的有效性.     

一类随机非线性系统自适应跟踪的模块化设计

对参数严格反馈形式的非线性系统,在含有未知方差Wiener噪声干扰下,为增进系统的稳定性,采用基于估计的模块化设计思想,研究了其跟踪问题。对方差不确定噪声抑制的控制机制,设计了具有鲁棒稳定特性的输入状态稳定控制器,确保系统满足控制器和辨识器的分离设计。应用Swapping技术,设计滤波器将动态参数模型转化为静态模型,并且运用梯度算法设计了参数自适应律。控制器与辨识器结合最终使跟踪误差在概率意义下收敛,试验证明采用方法有效。     

机械臂自适应鲁棒轨迹跟踪控制

针对具有外界干扰和不确定性的机械臂轨迹跟踪控制问题,提出了一种自适应鲁棒补偿控制算法,将计算转矩法用于系统标称模型,鲁棒控制用于消除系统不确定性的影响,并通过自适应算法自动调节不确定项,保证系统存在建模误差和外部干扰时的稳定性和动态性能。给出了具体的控制算法设计和系统稳定性、收敛性证明,最后通过仿真实验,表明系统具有跟踪误差快速收敛性以及良好的鲁棒性。     

一类分布式系统的自适应跟踪和扰动抑制

研究直接自适应状态反馈控制策略解决一类有故障和摄动关联链接的分布式大系统渐进跟踪和扰动抑制问题. 根据特殊的分布式结构, 在所有关联故障因子, 关联通道摄动和子系统外部干扰的上界都未知下, 提出自适应率在线升级控制器参数. 基于自适应策略信息, 构造一类分布式状态反馈控制器自动补偿故障和摄动影响, 同时抑制外部扰动. 在关联通道有故障摄动和外部扰动情况下, 所提出的自适应鲁棒跟踪控制器可以保证所得自适应闭环大系统稳定, 及每个子系统渐进输出跟踪所对应参考信号. 最后由一个仿真例子评估所提技术的有效性.     

含时变不确定线性系统的自适应鲁棒跟踪控制

针对系统的不确定性和扰动满足匹配条件,不确定性界和扰动界未知的情形,讨论含时变不确定性线性系统的鲁棒跟踪问题。自适应控制器的设计不涉及确定性界和扰动界,运用变结构方法,可使带扰系统实现渐近跟踪。该方法适合一类较广泛的不确定系统,鲁棒性较强。仿真例子表明了该方法的有效性。     

非线性系统的神经网络鲁棒自适应跟踪控制

针对一类具有未知非线性函数和未知虚拟系数非线性函数的二阶非线性系统,提出了一种神经网络鲁棒自适应输出跟踪控制方法.用李雅普诺夫稳定性分析方法证明了本文的神经网络自适应控制器能够使受控系统内的所有信号均为有界.选择的神经网络权值调整规律可以防止自适应控制中的参数漂移.