基于双线性滤波器的自适应有源消声算法的研究

利用双线性滤波器对非线性信号处理方面的优势,同时结合李雅普诺夫稳定性理论,提出BF-LMS算法。该算法首先定义李雅普诺夫函数,然后对双线性滤波器的权系数进行自适应调整,并且根据李雅普诺夫稳定性理论,使误差渐近趋近于零,从而达到能够避免传统噪声控制方法中对噪声信号统计特性的依赖性,最终使系统达到渐近稳定。     

基于神经网络的非线性系统稳定自适应控制

本文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 ,提出了一种基于神经网络的稳定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稳定 ,并使输出跟踪误差随时间趋于无穷而收敛到零 .仿真算例证明了该算法的有效性     

输入饱和及输出受限的纯反馈非线性系统控制

针对具有输入饱和和输出受限的纯反馈非线性系统,设计了神经网络自适应控制器.首先利用隐函数定理和中值定理将非仿射形式的纯反馈非线性系统转换成有显式输入的非线性系统,基于李雅普诺夫第二方法以及反推法并采用障碍型李雅普诺夫函数进行控制器的设计,最后通过稳定性分析证明了闭环控制系统是半全局一致最终有界的,利用仿真例子验证了控制...     

光电平台低速自适应摩擦补偿的研究

关于优化光电平台的稳定性控制问题,由于摩擦干扰引起平台低速不稳定.针对系统非线性摩擦对光电平台伺服系统低速性能的影响,为了提高平台跟踪系统的性能和准确定位,提出根据自适应控制理论、李雅普诺夫稳定理论和库仑摩擦模型,用Stribeck摩擦模型的摩擦补偿方法进行了系统设计.对自适应控制算法进行补偿的效果,进行仿真,结果证明Stri-beck摩擦模型的摩擦补偿算法效果好,接近工程实际,平台伺服系统的低速性能得到了改善和提高,为设计提供了依据.     

基于分段多项式李雅普诺夫函数的模糊系统的稳定性分析

本文采用最大型分段多项式李雅普诺夫函数研究了多项式模糊系统的闭环稳定性问题.首先,本文设计了与分段李雅普诺夫函数对应的切换模糊控制器,提出了多项式模糊模型稳定的平方和条件,同时证明了最大型分段多项式李雅普诺夫函数在函数切换点的稳定性.然后,设计了相应的路径跟踪优化算法,对本文非凸的稳定条件进行迭代求解.最后,通过两个算例进行仿真与比较,说明并验证了本文所提出结论的可行有效性.     

带有输出约束条件的随机多智能体系统容错控制

在有向通讯拓扑图下,针对一类具有输出约束和执行器偏差增益故障的非严格反馈随机多智能体系统,提出一种自适应神经网络容错控制设计方案.采用神经网络逼近未知非线性函数,构造障碍李雅普诺夫函数处理系统的输出约束问题,以反步法和动态面技术为框架,结合Nussbaum函数设计自适应神经网络容错控制方法.基于李雅普诺夫稳定性理论,证明所有跟随者输出与领导者输出达到一致,闭环系统的所有信号依概率半全局一致最终有界且系统输出限制在给定紧集内.论文最后通过仿真实验验证所给出控制方案的有效性.     

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.     

具有未建模动态的互联大系统事件触发自适应模糊控制

针对一类具有未建模动态及执行器故障的非严格反馈非线性互联大系统, 提出一种基于事件触发机制的模糊分散自适应输出反馈控制算法. 首先, 通过设计模糊状态观测器估计系统中不可测的状态, 并引入李雅普诺夫函数约束未建模动态. 然后, 提出一种基于事件触发机制的自适应容错控制器补偿多个执行器故障产生的影响. 最后, 利用障碍李雅普诺夫函数实现对系统输出的约束, 并证明闭环系统中所有信号均是半全局一致最终有界的, 且设计的事件触发机制可以避免Zeno行为. 数值仿真结果验证所提出设计方案的可行性及有效性.     

一种变论域模糊控制自适应算法

针对受控系统非线性、时变性、复杂性和不确定性的特点, 文中采用一种基于模糊控制的变论域自适应控制算法, 将变论域引入模糊控制的隶属函数中, 设计了输入函数的自适应律, 并通过李雅普诺夫函数进行了稳定性分析. 仿真结果表明在有干扰的情况下, 算法能很好的跟踪系统输入, 使系统跟踪误差小且能够保证系统的稳定性.该算法结构简单, 具有良好的鲁棒性和动态性能, 同时克服了系统参数变化对稳定性造成的不利影响. 仿真实例表明了本算法的正确性和有效性.     

基于积分型切换函数的自适应神经网络控制

针对一类具有未知函数控制增益的非线性系统,利用RBF神经网络的逼近能力,依据滑模控制原理,提出了一种直接自适应神经网络控制器设计新方案。通过引入积分型切换函数及逼近误差自适应补偿项,监督控制用饱和函数代替符号函数,根据李雅普诺夫稳定性理论,证明了闭环系统是全局稳定的,跟踪误差收敛到零。该算法应用于连续搅拌型化学反应器CSTR（Continuous Stirred Tank Reactor）,仿真结果显示,该算法能很好地使CSTR跟踪给定的温度信号,表明了该控制策略的有效性。     

Adaptive integral backstepping sliding mode control for opto-electronic tracking system based on modified LuGre friction model

In order to improve the control accuracy and stability of opto-electronic tracking system fixed on reef or airport under friction and external disturbance conditions, adaptive integral backstepping sliding mode control approach with friction compensation is developed to achieve accurate and stable tracking for fast moving target. The nonlinear observer and slide mode controller based on modified LuGre model with friction compensation can effectively reduce the influence of nonlinear friction and disturbance of this servo system. The stability of the closed-loop system is guaranteed by Lyapunov theory. The steady-state error of the system is eliminated by integral action. The adaptive integral backstepping sliding mode controller and its performance are validated by a nonlinear modified LuGre dynamic model of the opto-electronic tracking system in simulation and practical experiments. The experiment results demonstrate that the proposed controller can effectively realise the accuracy and stability control of opto-electronic tracking system.     

含齿隙弹载舵机的全局反步模糊自适应控制

针对制导弹药电动舵机伺服系统中存在的齿隙、不确定参数及外部干扰,提出一种基于反步法的全局模糊自适应控制方法.首先,综合考虑上述非线性因素,分析描述齿隙的近似死区模型,建立含齿隙弹载舵机的双惯量机电模型,并将其引入采用"三闭环"结构的伺服系统中,构建非线性系统的状态空间;然后,采用模糊逻辑系统对齿隙等非线性因素进行自适应逼近与补偿控制,通过反步递推构造全系统Lyapunov函数,并运用Lyapunov第二法证明了整个闭环系统最终一致有界.仿真实验表明:较经典PID控制,该方法能更有效地削弱齿隙引起的传动力矩抖振与振荡冲击,既保证了系统的跟踪速度与控制精度,对不确定参数与外部干扰也具有较强的鲁棒性.     

Data-driven asymptotic stabilization for discrete-time nonlinear systems

In this paper, we propose a data-driven feedback controller design method based on Lyapunov approach, which can guarantee the asymptotic stability of the closed-loop and enlarge the estimate of domain of attraction (DOA) for the closed-loop. First, sufficient conditions for a feedback controller asymptotically stabilizing the discrete-time nonlinear plant are proposed. That is, if a feedback controller belongs to an open set consisting of pairs of control input and state, whose elements can make the difference of a control Lyapunov function (CLF) to be negative-definite, then the controller asymptotically stabilizes the plant. Then, for a given CLF candidate, an algorithm, to estimate the open set only using data, is proposed. With the estimate, it is checked whether the candidate is or is not a CLF. If it is, a feedback controller is designed just using data, which satisfies sufficient conditions mentioned above. Finally, the estimate of DOA for closed-loop is enlarged by finding an appropriate CLF from a CLF candidate set based on data. Because the controller is designed directly from data, complexity in building the model and modeling error are avoided.     

含齿隙非线性的双电机驱动伺服系统控制研究——基于反演积分自适应方法

针对存在齿隙非线性的双电机驱动伺服系统的控制问题,给出了双电机驱动伺服系统的模型,应用反演积分自适应控制方法,引入虚拟控制量和位置跟踪误差的积分,确保系统跟踪误差能够渐近稳定地趋于零。通过逐步递推选择Lyapunov函数,设计了基于状态反馈的自适应控制器,并进行了稳定性分析。通过与常规PID控制的仿真结果相比较,表明所提出的控制策略能较好地补偿齿隙非线性的影响,提高了系统的位置跟踪性能和鲁棒性。     

Stable adaptive control for a class of nonlinear systems using amodified Lyapunov function

Investigates the adaptive control design for a class of nonlinear systems using Lyapunov's stability theory. The proposed method is developed based on a novel Lyapunov function, which removes the possible controller singularity problem in some of the existing adaptive control schemes using feedback linearization techniques. The resulting closed-loop system is proven to be globally stable, and the output tracking error converges to an adjustable neighborhood of zero     

输出约束的有限时间自适应区间二型模糊输出反馈PMSM伺服控制

针对永磁同步电机驱动的伺服系统在不确定性摩擦和未知负载的影响下难以达到高精度的控制效果,提出一种基于区间二型模糊系统的带有输出约束的有限时间自适应输出反馈控制方案.首先,构建一个基于非线性扰动观测器的区间二型模糊状态观测器,分别完成对于未知扰动和速度的估计,区间二型模糊系统完成对于非线性摩擦的逼近;然后,在此基础上,结合滤波误差补偿机制和有限时间技术,引入障碍Lyapunov函数和反步控制技术设计输出约束的自适应区间二型模糊输出反馈控制器;最后,根据Lyapunov稳定性理论提出严格的稳定性分析,保证闭环系统的所有信号均是有限时间内有界的,并通过数值仿真和实验验证了所提出方法的有效性.     

约束非线性系统构造性模型预测控制

研究了连续时间约束非线性系统模型预测控制设计.利用控制Lyapunov函数离线构造单变量可调预测控制器,再根据性能指标在线优化可调参数,其中该参数近似于闭环系统的"衰减率".同时,控制Lyapunov函数保证了算法的可行性和闭环系统的稳定性.最后通过数值仿真验证了该算法的有效性.     

神经网络磁链估计的感应电机反步法研究

为实现感应电机的位置渐近跟踪,基于反步法并取转矩和磁链控制信号作为虚拟控制,设计了感应电机位置控制系统．采用多层前馈神经网络估计转子磁链,以Levenberg-Marquardt算法训练网络并调整权值．最后基于Lyapunov稳定性理论证明了系统的稳定性．仿真结果表明,所设计的神经网络磁链观测器具有良好的估计效果,位置跟踪误差迅速收敛,具有较优的伺服跟踪特性．     

基于串级PID和复合滤波算法板球控制系统设计

本文设计了一种基于串级PID算法和复合滤波的板球控制系统,通过多级错频获取速度差和位置差,并复合滑窗滤波和低通滤波算法,给出了以小球速度差为内环,位置偏差为外环的双闭环平衡控制策略,在simulink平台搭建了仿真模型并进行研究,同时利用J-Scope调试软件进行实际效果波形检测,结果表明本文设计应用的串级PID算法相对于经典单闭环位置式PID算法稳定性更强,系统稳态误差越小,添加复合滤波后,系统抖动明显减弱,位置控制更加精确,增强了板球控制系统实时控制动态响应效果。     

Stable adaptive fuzzy control of nonlinear systems preceded by unknown backlash-like hysteresis

This paper deals with adaptive control of nonlinear dynamic systems preceded by unknown backlash-like hysteresis nonlinearities, where the hysteresis is described by a dynamic equation. By utilizing this dynamic model and by combining a fuzzy universal function approximator with adaptive control techniques, a stable adaptive fuzzy control algorithm is developed without constructing a hysteresis inverse. The stability of the closed-loop system is shown using Lyapunov arguments. The effectiveness of the proposed method is demonstrated through simulations.