含未知系数和死区的非线性系统的自适应控制

针对一类单输入单输出的非线性严格反馈系统自适应模糊控制问题,本文提出了一种基于观测器的自适应模糊控制设计方案。针对虚拟控制系数未知且含有未知死区输入的受控系统,首先利用凸组合方法,设计了鲁棒观测器,估计未知的系统状态变量,并利用状态反馈对系统进行控制。将未知的死区输入等价成线性死区输入和有界非线性死区输入部分之和的形式,进而结合模糊自适应控制方法和Backstepping技术构造出理想的控制器。同时,根据Lyapunov稳定性理论,证明所提出的自适应模糊控制器能保证跟踪误差收敛到原点的一个小邻域,且自适应闭环系统的所有信号是有界的,并采用仿真算例验证该控制器的有效性。该研究解决了这类系统的状态估计问题,具有一定的实际应用价值。     

基于观测器的非线性严格反馈系统的模糊控制

基于模糊逻辑系统的性质,本文主要研究一类单输入单输出的非线性严格反馈系统的控制问题,提出了一种基于观测器的自适应模糊控制方法。在控制器设计过程中,采用模糊逻辑系统逼近未知的非线性函数,结合自适应模糊控制与Backstepping方法构造输出反馈控制器;在观测器设计过程中,用凸组合的方法处理不确定非线性函数,利用李雅普诺夫方法证明了闭环系统的稳定性,最后通过实际算例对本文结果的有效性进行仿真实验。仿真结果表明,在本文所提出的控制器的作用下,系统状态能够迅速收敛到原点的一个充分小的邻域内。该研究对控制理论的发展具有一定的实际应用价值。     

基于观测器的非线性时滞系统的自适应模糊控制

针对非线性严格反馈时滞系统的自适应模糊控制问题,给出了基于观测器的输出反馈模糊自适应控制方案,利用系统界函数的单调递增性质和模糊逻辑系统的性质,解决非线性严格反馈系统所产生的问题,并设计状态观测器估计系统中不可测的状态变量,用模糊逻辑系统逼近系统中未知的非线性函数,将自适应技术、Backstepping方法与模糊逻辑系统相结合构造自适应模糊控制器,并采用数值例子进行仿真验证。仿真结果表明,系统的所有状态都收敛到原点一个充分小的邻域内,而且在本文所提出的控制率的作用下,闭环系统是稳定的,保证所有信号在闭环系统有界。     

带有死区输入的非线性切换系统的自适应模糊控制

针对一类带有死区输入的严格反馈切换控制系统,提出了一个基于反步控制技巧的自适应模糊控制方案。在控制方案中设计了一个状态观测器来估计系统中的不可测状态变量,并利用模糊逻辑系统近似系统中的未知非线性函数,结合反步法技巧构造了恰当的李雅普诺夫函数,设计了合适的控制器,提出了一个自适应模糊输出反馈控制方案。该方案保证了闭路系统的所有信号半全局一致最终有界。     

带有未知系数的非线性系统的自适应模糊控制

针对具有未知虚拟控制增益的严格反馈系统的输出反馈控制问题,本文首次给出这类单输入单输出严格反馈系统鲁棒观测器的设计方法,进而提出一种基于观测器的自适应模糊输出反馈控制设计方案。利用凸组合方法建立系统的鲁棒观测器,进而结合模糊自适应控制方法和Backstepping技术构造出理想的控制器,同时基于李亚普诺夫稳定性理论证明了在所提出的输出反馈控制器作用下,闭环系统的所有信号是半全局一致最终有界的,并用实际例子进行验证。验证结果表明,本文设计的观测器能很好的估计系统的状态,表明闭环系统最终是有界的。该研究易于在实际工程中实施。     

非线性互联系统的自适应模糊分散控制

针对一类带有完全未知关联项的非线性严格反馈互联系统,本文提出一种自适应模糊输出反馈分散控制方案。在控制设计过程中,先设计状态观测器来估计系统中不可测的状态,将研究领域由状态反馈的系统扩展至状态未知的输出反馈系统,然后应用模糊逻辑系统逼近未知的光滑非线性函数,并结合Lyapunov方法和自适应Backstepping技术,设计出一个自适应控制方案,通过仿真算例验证所提控制方法的有效性。仿真结果表明,所设计的观测器较好地估计了未知的系统状态,确保在所提控制器的作用下,整个闭环系统具有良好性能。该方案保证了闭环系统的所有信号半全局一致终极有界。     

带有未知系数的非线性系统的自适应模糊跟踪控制

针对带有未知虚拟控制增益的严格反馈系统的输出反馈控制问题,给出一类单输入单输出严格反馈系统鲁棒观测器的设计方法,提出一种基于观测器的自适应模糊输出反馈跟踪控制设计方案。同时,利用模糊自适应控制方法和Backstepping技术,构造理想的控制器,并在李雅普诺夫稳定性理论的基础上,证明所提出的输出反馈控制策略能保证,闭环系统的所有信号是半全局一致最终有界,且使跟踪误差能够收敛到原点的一个小邻域内。并通过实际例子验证所提控制方法的有效性。验证结果表明,本文设计的观测器能很好的估计系统的状态,而且闭环系统的所有信号最终是有界的。本文所提出的控制方案,保证了闭环系统的稳定性,跟踪误差能够收敛到原点的一个小邻域内。本研究简单易行,在实际工程中具有广阔的应用前景。     

具有未知死区的SISO非仿射非线性系统间接自适应模糊控制

为了解决含有未知死区输入特性的SISO非仿射非线性系统的跟踪控制问题,提出了基于模糊自适应方法的控制器设计方案,把未知死区分解为一个线性项和一个扰动类似项,当系统状态可测时,利用模糊逻辑系统设计间接自适应模糊控制器,并结合跟踪误差信息设计自适应律;系统状态不可测时,通过引入误差观测器估计的状态变量,设计了间接自适应模糊输出反馈控制器．理论论证过程说明两种控制器能使系统的跟踪误差最终收敛到零的某一邻域,且闭环系统所有信号均有界. 仿真实验结果表明利用所设计控制方案可以使系统完成跟踪控制任务．     

带有扰动的非线性系统的自适应模糊控制

为了研究一类不确定带有未知扰动的非线性严格反馈系统的自适应模糊跟踪控制问题.文中通过模糊逻辑系统的逼近特性和Backstepping技术构造了一个新的自适应模糊跟踪控制器.该控制器保证闭环系统的所有信号半全局一致有界,并且跟踪误差收敛到原点的一个任意小邻域内.     

基于Razumikhin方法的非线性时滞系统的自适应模糊控制设计

【中文摘要】 为研究一类单输入单输出非线性时滞系统的自适应跟踪控制问题,基于Lyapunov Razumikhin泛函方法给出了一种新的自适应模糊控制器设计方法,利用模糊逻辑系统来估计系统中未知的非线性函数,用backstepping方法来设计跟踪控制器。所设计的自适应模糊控制器能确保所有的闭环信号有界,同时系统输出收敛到所期望轨线的一个小邻域中。仿真例子表明文中所提出的控制方案能够有效地跟踪给定的参考信号。     

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.     

基于Backstepping设计的非线性系统自适应模糊输出反馈控制

对一类单输入单输出动态不确定非线性系统,提出一种模糊自适应Backstepping和动态信号相结合的输出反馈控制方法。设计中,首先用模糊逻辑系统逼近未知非线性函数,然后引入模糊自适应观测器估计系统的状态。其次把模糊自适应控制和Backstepping控制设计技术相结合,给出了基于观测器的模糊自适应输出反馈控制设计方法。最后基于Lyapunov函数和动态信号证明了整个闭环系统的稳定性,同时使得输出收敛到原点的一个较小区域内。仿真实例进一步验证了所提方法的有效性。     

一类非严格反馈切换系统的自适应神经网络控制

针对具有非严格反馈的非线性系统的控制问题,本文主要研究非严格反馈形式的单输入单输出非线性切换系统的控制问题。运用自适应神经网络控制方法,逼近系统的组合非线性函数;同时,结合Backstepping方法设计神经网络控制方案,利用神经网络的结构性质简化设计过程,成功的将神经网络自适应Backstepping设计方法拓展到该类非严格反馈系统上,最后通过仿真例子验证本文所提控制方法的有效性。仿真结果表明,在任意切换信号及所给控制器的作用下,保证了良好的跟踪性能,并保证闭环系统所有状态是半全局一致最终有界的,跟踪误差收敛到原点的一个残差集内。该研究具有一定的实用价值。     

轮式移动机器人的双强化学习自适应模糊控制

针对包含执行器动力学模型的三阶不确定非完整轮式移动机器人系统,提出了一种基于反演设计和双强化学习自适应模糊系统的轨迹跟踪控制方法。该控制方法对运动学控制器采用分流控制技术,防止系统运行初期的速度跳变。对本体动力学和执行器动力学分别使用强化学习自适应模糊控制,优化补偿常规方法难以解决的系统未知参数和非参数不确定性,并利用鲁棒项来消除未知外部扰动和模糊控制逼近误差对系统的影响,提高了系统的控制性能。Lyapunov理论证明:控制系统是稳定且最终有界收敛的,仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于高增益观测器的SISO非线性系统模糊自适应输出反馈控制

针对一类状态不可测的SISO非线性不确定系统,提出一种新的模糊自适应Backstepping输出反馈控制,利用模糊逻辑系统逼近未知非线性函数,设计模糊自适应高增益观测器对系统未知状态进行观测,利用模糊自适应Backstepping控制方法设计模糊自适应输出反馈控制器。通过理论分析证明了闭环系统是半全局一致最终有界的;观测误差和跟踪误差都分别收敛到零的一个小邻域内。     

非线性不确定系统的自适应模糊跟踪控制

针对一类带有未知非线性函数的非线性不确定系统,提出了一种新的自适应模糊跟踪控制方案。模糊逻辑系统用于系统中的未知的非线性函数建模,然后基于backstepping方法和自适应技术设计模糊自适应控制器。所设计的模糊自适应控制器确保闭环系统的所有信号是一致有界的,同时跟踪误差收敛到原点的一个充分小的邻域内。另外所设计的控制器不涉及模糊基向量函数,因此所提出的控制器用于控制系统时,将极大地降低系统的在线计算负担。仿真算例验证了所提出方法的有效性。     

一类纯反馈系统Backstepping控制设计

针对一类非线性纯反馈系统的自适应神经网络控制问题,本文提出基于径向基函数神经网络结构特征的控制设计方案。在控制设计过程中,首先设计状态观测器,估计系统中未知状态变量,通过神经网络近似未知非线性函数,结合自适应Backsteeping方法及神经网络基函数向量的范数性质,设计了一种自适应神经网络输出反馈控制方案,最后通过Lyapunov稳定性理论对系统进行分析,从而证实在所提出方案的作用下闭环系统的所有信号有界,跟踪误差收敛到原点的一个足够的小领域。数值仿真验证了本文方法的有效性。该研究解决了这类系统的状态控制问题,具有一定的实际应用价值。     

基于观测器的混合直接自适应模糊辨识与控制

针对一类状态不可测的单输入单输出非线性不确定系统,提出了一种基于观测器的混合直接自适应模糊辨识与控制方法。设计中,将观测器、直接自适应模糊控制器与白适应模糊辨识模型相结合,用跟踪误差估计和辨识误差去调整系统的参数,以取得更好的逼近和跟踪效果。基于Lyapunov方法,证明了闭环系统的稳定性,跟踪误差渐近收敛剑零点的一个小邻域内,仿真结果验证了该方法的有效性。     

一类随机非线性时变滞系统的输出反馈自适应控制

针对随机噪声具有未知协方差的一类随机非线性时变滞系统,研究了输出反馈自适应控制问题.利用反推设计技术,构造性的给出了一个基于观测器的控制器和仅与输出相关的自适应律,保证了闭环系统是概率意义下全局渐近稳定的,所设计的观测器和自适应控制器是不依赖于时滞的.仿真例子验证了该控制方案的有效性.     

异步电动机的单神经元模糊自适应控制

针对异步电动机矢量控制中PI控制器自适应能力较弱的问题,提出了用单神经元模糊自适应控制器代替转速PI调节器和磁链PI调节器的方法,并基于梯度下降法和单神经元自适应模糊控制原理,将增量式PI控制算法和单神经元自适应学习规则相结合,通过模糊控制修正单神经元的比例系数,提高单神经元模糊自适应控制器参数在线调整能力。为验证单神经元模糊自适应控制器的性能,对系统进行仿真实验。仿真结果表明,采用单神经元模糊自适应控制策略,其控制效果优于传统矢量控制,系统的动态和静态性能比较好,而且控制器对电动机转子电阻变化有较好的鲁棒性。该控制方法具有较好的控制性能,使异步电动机控制系统具有较强的自适应能力。