带有未知死区模型的鲁棒自适应模糊控制

针对一类带有死区模型并具有未知函数控制增益的SISO非线性系统,根据滑模控制原理。利用Nussbaum函数的性质,提出一种自适应模糊控制器的设计方案．该方案取消了函数控制增益符号已知和死区模型参数上界、下界已知的条件．通过引入最优逼近误差的自适应补偿项来消除建模误差和参数估计误差的影响．理论分析证明了闭环系统的稳定性和跟踪误差收敛到零．仿真结果表明了该方法的有效性．     

具有未知非线性死区的自适应模糊控制

基于滑模控制原理,利用模糊系统的逼近能力,提出一种自适应模糊控制方法．该方法提出一种简化非线性死区输入模型,取消了非线性死区输入模型的倾斜度相等以及死区边界对称的条件,还取消了非线性死区输入模型各种参数已知的条件．该方法通过引入逼近误差的自适应补偿项来消除建模误差和参数估计误差的影响．理论分析证明了闭环系统是半全局一致终结有界,跟踪误差收敛到零．仿真结果表明了该方案的有效性．     

一类非线性系统的自适应滑模模糊控制

针对一类具有多个子系统的欠驱动非线性系统提出了一种自适应滑模模糊控制方法.首先通过分析模糊控制与边界层滑模控制的相似性,提出了滑模模糊控制方法;然后根据滑模面斜率和各子系统控制对于系统动态性能的影响,分别采用模糊推理根据系统状态自动地实时调节滑模面斜率和各子系统在系统控制中的作用;最后通过简单的滑模模糊控制器实现对具有多个子系统的欠驱动非线性系统的控制.将该方法应用于吊车的运输控制中,仿真结果证明了其有效性和鲁棒性.     

一类死区非线性系统的自适应模糊控制设计

为了实现对具有时变摄动死区非线性系统的跟踪控制,本文提出了一种基于自适应模糊逼近器的Backstepping控制方法。该方法通过将死区特性合理分解,并将自适应模糊逼近器嵌入到Backstepping设计步骤中,逐步递推得到控制律。所提出的控制方法适用于高阶非线性系统,并且不要求被控系统满足匹配条件;所采用的模糊逼近器是非线性参数化的,亦即不要求其模糊基函数是完全确定已知的,从而降低了对先验知识的依赖性。为了得到未知参数的自适应律,本文先应用Taylor级数展开式将具有非线性关系的未知参数相互分离,使其呈现线性关系,然后根据Lyapunov稳定性定理给出在线可调参数的自适应律。此外,所设计的自适应律是对与未知参数向量的范数相关的变量进行在线调节,这样可以有效减少需要在线调节的参数数量,从而降低了控制器的在线计算负担,提高了系统的响应速度和控制精度。本文给出的控制设计能够有效地克服死区特性对系统性能的影响,使得闭环系统所有信号均指数收敛到原点的指定邻域内,系统输出可以按给定的精度跟踪参考信号。最后,本文用一个仿真实例验证了所给控制方法的有效性。     

一类带死区输入的非线性不确定系统滑模自适应控制

研究一类参数不确定和带有未知死区的非线性系统滑模自适应控制问题。将死区分解为两部分,被控系统中有两类不确定性的系统参数,一类是常值的未知系统参数;另一类是时变的未知系统参数和部分未知的死区。采用滑模控制和自适应控制相结合的方式,第一类不确定性可以由自适应控制来处理,而第二类不确定性可以由滑模控制来处理,即滑模自适应控制器。为了消除滑模控制所带来的抖振,引入边界层。采用’Lyapunov函数证明了系统的稳定性。仿真实验表明方法的可行性。     

带有摄动死区输入的未知非线性系统自适应模糊控制

用自适应模糊控制来实现对带有摄动死区输入的一类未知非线性系统的控制. 文中给出了一种新的死区执行器模型, 该模型含有时变并且摄动的执行增益. 通过将死区非线性分解为一个线性类似项, 一个非线性项和一个扰动类似项降低了扰动类似项的上界, 从而可以用更小的控制力度来实现系统的鲁棒性. 利用反步后推技术与非线性参数化的模糊逼近器结合导出控制器, 该设计取消了模糊基函数须事先已知的限制. 本文不仅从理论上证明了所给控制器能够保证闭环系统的稳定性和预期的跟踪性能, 还用仿真实验验证了控制器的有效性.     

一类MIMO非线性系统的直接自适应模糊滑模控制

针对一类具有下三角形函数控制增益矩阵的非线性系统, 基于滑模控制原理, 并利用Ⅱ型模糊系统的逼近能力, 提出了一种直接自适应模糊滑模控制器设计的新方案. 通过引入积分型李雅普诺夫函数及逼近误差自适应补偿项, 证明了闭环系统是全局稳定的, 跟踪误差收敛到零. 仿真结果表明了该方法的有效性.     

具有饱和死区非线性输入的自适应滑模跟踪控制

针对一类具有非对称饱和死区的扇区非线性输入系统,研究了自适应滑模输出反馈跟踪控制问题．在假设系统数学模型已知或未知的情形下,分别基于自适应观测器和模糊观测器,提出了滑模控制器的综合设计方案,并通过定义一类李亚普诺夫函数给出了自适应控制器和模糊逻辑系统的参数调整律．所提方法不仅具有对系统模型依赖性小的优点,而且增强了对扰动的鲁棒性,并保证了整个闭环跟踪误差系统的稳定性．最后,仿真结果验证了本方法的有效性．     

一类多变量非线性系统的自适应模糊控制

针对一类具有干扰和不确定性的多变量非线性系统, 提出了一种自适应模糊控制方法. 该多变量系统由 m 个互连子系统组成, 每个互连子系统中的未知函数是非仿射的. 由于不确定非仿射函数的存在和互连子系统之间的耦合, 这类系统是很难控制的. 通过利用均值定理、模糊系统、Backstepping 设计方法以及引入 Nussbaum 类型函数, 克服了这个困难. 另外, 与大多数研究结果相比较, 提出的方法减少了在线调节参数的数量. 提出的控制方法能实现闭环系统的所有信号是有界的. 仿真实验表明该控制方法的有效性.     

一类非线性系统的模糊直接自适应控制

针对一类单输入单输出仿射非线性系统,利用模糊基函数网络的逼近能力,并根据滑模控制原理在控制器中加入逼近误差和外部干扰补偿控制器,提出了一种模糊直接自适应控制方法。该方法不但实现了系统的鲁棒控制,还同时考虑了误差状态的位置信息和运动信息,较大地改善了系统的控制性能。通过Matlab仿真,证明了所设计的模糊直接自适应控制器不但具有鲁棒性,而且可以保证系统具有很好的跟踪性能。     

一类非线性系统的自适应模糊滑模控制

对一类具有不确定性的非线性系统,根据滑模控制原理并利用模糊系统的逼近能力,提出了一种自适应模糊滑模控制系统的设计方法.控制结构中采用模糊系统自适应朴偿过程的不确定性.利用李雅普诺夫理论,证明了控制算法是全局稳定的,跟踪误差可收敛到零的一个邻域内.     

Adaptive Robust Control for a Class of Uncertain MIMO Non-affine Nonlinear Systems

In this paper, the adaptive robust tracking control scheme is proposed for a class of multi-input and multioutput (MIMO) non-affine systems with uncertain structure and parameters, unknown control direction and unknown external disturbance based on backstepping technique. The MIMO nonaffine system is first transformed into a time-varying system with strict feedback structure using the mean value theorem, and then the bounded time-varying parameters are estimated by adaptive algorithms with projection. To handle the possible "controller singularity" problem caused by unknown control direction, a Nussbaum function is employed, and the dynamic surface control (DSC) method is applied to solve the problem of "explosion of complexity" in backstepping control. It is proved that the proposed control scheme can guarantee that all signals of the closed-loop system are bounded through Lyapunov stability theorem and decoupled backstepping method. Simulation results are presented to illustrate the effectiveness of the proposed control scheme.      

基于模糊逻辑的一类非线性系统直接自适应控制

针对一类连续非线性不稳定系统,基于模糊逻辑提出了一种新的自适应跟踪控制方法,在此方法中,控制器由两部分组成：模糊逼近控制器（FAC）和模糊滑模补偿控制器（FSMCC）,其中,FAC利用模糊逻辑系统全局逼近理论控制器,FSMCC用于全局补偿逼近误差和系统的不确定性及消除外部干扰的影响,整个闭环控制系统在Lyapunov意义下全局渐进稳定踊跃误差收敛于零的某一领域内,最后通过示例验证了本方法的有效性。     

一类非线性互联系统的间接自适应模糊滑模跟踪控制

基于模糊逻辑逼近原理,针对非线性动态未知互联系统,设计一种新的模糊分散控制器.讨论了互联项满足或不满足一般性约束条件的两种情形,用不同方法来补偿其对大系统的影响.同时利用模式转换函数来实现间接自适应控制与模糊滑模控制之间的转换,使系统的状态在有界闭集内变化,并依据Lyapunov方法证明了闭环系统稳定,跟踪误差收敛到零的一个小邻域内.仿真结果证明所设计的模糊控制器的有效性.     

一类未知非线性离散系统的直接自适应模糊预测控制

将自适应模糊逻辑系统引入预测控制,对一类未知非线性离散系统提出了直接自适应模糊预测控制方法.首先对被控对象提出了线性时变子模型加非线性子模型的预测模型,然后直接利用模糊逻辑系统设计预测控制器,并基于广义误差估计值对控制器参数和广义误差估计值中的未知向量进行自适应调整.文中证明了此方法可使广义误差估计值收敛到原点的小邻域内.     

不确定多输入非线性系统自适应模糊滑模控制器设计

针对一类不确定多输入非线性系统提出一种新的自适应模糊滑模控制器,该控制器在存在模型逻辑系统逼近误差的情况下使闭环系统跟踪误差小于预先给定常数,消除滑模控制中的抖振,缓解因系统维数增高所致的模糊规则爆炸现象,最后用仿算例验证了所提出方法的有效性。     

虚拟控制增益函数未知的随机非线性系统模糊自适应控制

The problem of track control is studied for a class of strict-feedback stochastic nonlinear systems in which unknown virtual control gain function is the main feature. First, the so-called stochastic LaSalle theory is extended to some extent, and accordingly, the results of global ultimate boundedness for stochastic nonlinear systems are developed. Next, a new design scheme of fuzzy adaptive control is proposed. The advantage of it is that it does not require priori knowledge of virtual control gain function sign, which is usually demanded in many designs. At the same time, the track performance of closed-loop systems is improved by adaptive modifying the estimated error upper bound. By theoretical analysis, the signals of closed-loop systems are globally ultimately bounded in probability and the track error converges to a small residual set around the origin in 4th-power expectation.