柔性关节微操作机器人自适应模糊预测控制

对一种柔性关节微操作机器人系统提出了多输入多输出直接自适应模糊广义预测控制方法,此方法先基于机器人理论模型设计出广义预测控制器,再构造直接自适应模糊控制器逼近广义预测控制器,并用机器人视觉误差信息对控制器参数和广义误差向量估计值中的未知向量进行自适应调整,以增强对建模误差的鲁棒性,并证明了所设计的控制器可使微操作机器人跟踪时变参考轨迹时的广义误差估计值收敛到原点的小邻域内,以达到控制要求,仿真结果验证了此方法的有效性.     

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.     

未知多变量非线性系统自适应模糊预测控制

对一类未知多变量非线性系统提出了直接自适应模糊预测控制方法,此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,然后直接用模糊逻辑系统组成的向量来设计预测控制器,并基于时变死区函数对控制器中的未知向量和广义误差估计值中的未知矩阵进行自适应调整．文中证明了此方法可使广义误差向量估计值收敛到原点的一个邻域内．     

未知参数多变量线性系统自适应模糊广义预测控制

对未知参数多变量线性系统提出了自适应模糊广义预测控制方法.该方法直接用模糊逻辑系统组成的向量设计广义预测控制器,并基于广义误差向量估计值对控制器中的未知向量和广义误差估计值中的未知矩阵进行白适应调整.该方法不但能保证闭环系统所有信号有界,而且可使广义误差向量收敛到原点的一个邻域内.     

未知参数多变量线性系统自适应模糊广义预测控制

对未知参数多变量线性系统提出了自适应模糊广义预测控制方法.该方法直接用模糊逻辑系统组成的向量设计广义预测控制器,并基于广义误差向量估计值对控制器中的未知向量和广义误差估计值中的未知矩阵进行自适应调整.该方法不但能保证闭环系统所有信号有界,而且可使广义误差向量收敛到原点的一个邻域内.

     

参数未知线性系统的直接自适应模糊广义预测控制

将自适应模糊逻辑系统引入广义预测控制，对参数未知线性系统提出一种直接自适应模糊广义预测控制方法。该方法直接利用模糊逻辑系统设计广义预测控制器，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。证明了该方法不仅能保证闭环系统输入输出有界，而且可使广义误差收敛到原点的一个小领域内。     

卫星姿态直接自适应模糊预测控制

对具有模型不确定性和未知外干扰的卫星姿态系统提出了多输入多输出直接自适应模糊预测跟踪控制设计方法. 此方法先基于卫星姿态动力学模型设计出非线性广义预测控制律, 再构造直接自适应模糊控制器逼近预测控制律中因模型不确定性引起的未知项. 文中证明了所设计的控制律能使卫星跟踪给定的期望姿态轨迹, 跟踪误差收敛到原点的小邻域内. 仿真结果验证了此方法的有效性.     

参数未知系统直接广义预测控制

传统的广义预测控制(GPC)算法需要在线递推求解Diophantine方程及矩阵求逆,因此计算量很大,不适合对实时性要求高的控制系统.文中对参数未知线性系统提出一种直接广义预测控制(DGPC)方法.该方法直接辨识广义预测控制器参数θu,即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θu进行自适应调整.理论证明了该方法可使广义误差收敛到原点的一个小邻域内.仿真结果验证了此方法的有效性.由于实时性提高,并且不需要被控对象模型,该方法更利于实际应用.     

非线性系统参数自适应直接广义预测控制

针对广义预测控制 (Generalized predictive control, GPC) 计算量大的缺陷, 本文对参数未知非线性系统提出一种直接广义预测控制 (Direct generalized predictive control, DGPC) 方法. 该方法直接辨识广义预测控制器参数, 即基于广义误差估计值对控制器参数 θu 和广义误差估计值中的未知向量 θe 进行自适应辨识. 理论证明了该方法可使广义误差估值收敛到原点的一个小邻域内.     

基于最小二乘支持向量机的非线性广义预测控制

通过中值定理将一类非线性系统近似为时变线性系统,然后将提出的在线最小二乘支持向量机回归(OLSSVMR)与广义预测控制相结合,提出了一种基于OLS-SVMR的自适应直接广义预测控制.利用OLS-SVMR直接设计预测控制器,并基于广义误差估计对控制器参数和广义误差估计中的未知向量进行自适应调整.理论证明了该方法可使广义误差估计值收敛到原点的一个小邻域内.仿真算例也验证了该方法的有效性.     

基于跟踪误差调节的非线性自适应模糊预测控制

将模糊逻辑系统引入预测控制,对一类非线性离散系统提出了直接自适应模糊预测控制的方法,此方法首先建立被控对象的预测模型;然后基于此模型直接利用模糊逻辑系统设计预测控制器,并基于跟踪误差对控制器参数中的未知向量进行自适应调整;最后证明了此方法可使跟踪误差收敛到原点的一个小邻域内。     

多输入–多输出非线性系统的特征模型及在挠性卫星姿态控制中的应用

研究多输入–多输出（MIMO）高阶非仿射非线性系统的特征建模问题.首先证明了MIMO高阶非仿射非线性系统的特征模型可用二阶时变差分方程组描述,并给出了特征模型的建模误差.然后设计了基于特征模型的自适应模糊广义预测控制器,利用Lyapunov方法分析了闭环系统的稳定性.由于控制结构中使用了分层模糊逻辑系统,从而极大减少了模糊规则和可调参数的个数,提高了控制的实时性.通过对挠性卫星姿态控制的仿真研究验证了所给控制方案的有效性,可实现高精度的姿态控制,且该方法具有较强的鲁棒性.     

基于模糊控制与预测控制切换的翼伞系统航迹跟踪控制

以翼伞系统的六自由度模型为基础,针对翼伞系统的平面航迹跟踪问题,对已有的预测控制器进行改进,提出模糊控制和广义预测控制相互切换的控制模式．利用横向轨迹误差法,在翼伞偏航角误差较大的情况下,采用模糊控制,直至偏航角误差达到设定的较小范围内,切换为广义预测控制,对翼伞航迹进行精确的制导,在一定程度上减少了处理器的运算量．采用真实的翼伞参数建立仿真模型,结果验证了这一控制方法的有效性．     

Simultaneous fault estimation and fault-tolerant tracking control for uncertain nonlinear discrete-time systems

This paper deals with simultaneous fault estimation and control for a class of nonlinear systems with parameter uncertainty, which is described by Takagi–Sugeno (T–S) fuzzy model with parameter uncertainties and unknown disturbance. In this paper, a fuzzy reference model is used to generate error dynamic for tracking control. By considering actuator fault as an auxiliary state vector, we construct an augmented error system and propose a fault estimator/controller to achieve simultaneous fault estimation and fault-tolerant tracking control. H_∞ approach is used in the design of estimator/controller to attenuate the effect of the unknown disturbance and parameter uncertainties. The design conditions are formulated into a set of linear matrix inequalities (LMIs), which can be efficiently solved. Finally, a pitch-axis nonlinear missile model is used to illustrate the effectiveness of the proposed method.     

基于RBF神经网络的直接广义预测控制

针对广义预测控制算法需要在线递推求解 Diophantine 方程及矩阵求逆等计算量大的缺陷,对参数未知多变量非线性系统提出一种径向基函数神经网络的直接广义预测控制算法.该算法将多变量非线性系统转化为多变量时变线性系统,用三次样条基函数逼近系统广义误差向量中的时变系数,然后利用径向基神经网络来逼近控制增量表达式,并基于广义误差估计值对控制器参数向量即网络权值向量θu和广义误差估计值中的未知向量θe进行自适应调整.仿真结果验证了此算法的有效性.