扰动抑制无模型自适应控制的鲁棒性分析

针对一类存在测量扰动的SISO非线性离散时间系统,研究无模型自适应控制算法的扰动作用问题.首先给出了系统输出误差与测量扰动的关系,分析了测量扰动对控制性能的影响.然后提出了一种带有滤波器的改进无模型自适应控制算法,该算法较常规无模型自适应控制算法可有效抑制测量扰动的作用.仿真结果验证了理论分析的正确性.     

具有积分作用的自适应控制算法及其应用

本文对存在有界扰动的CARIMA模型提出一种自适应控制算法,并进行了稳定性分析.该控制算法可用于非最小相位系统的控制,并能保证输出无稳态误差.文中还介绍了该算法在玻璃纤维拉丝炉漏板温度控制中的应用.     

扰动自适应模型预测控制的频域特性分析

扰动模型的准确性对模型预测控制算法的扰动抑制能力有重要影响,当前模型预测控制广泛采用的阶跃扰动模型不能准确描述进入系统的不可测扰动,扰动抑制能力有限.自适应扰动模型可以较好的描述不可测扰动,提高对扰动的预估和抑制能力.本文对采用自适应时间序列扰动模型的预测控制进行分析,研究了扰动自适应预测控制(DMCA)的闭环结构以及带宽、灵敏度函数等频域指标与控制器抗扰性能的关系.带宽大的系统抑制扰动的速度快,灵敏度函数幅值越小则对扰动的抑制能力越强.理论分析和仿真结果表明与动态矩阵控制(DMC)相比,采用自适应扰动模型的DMCA算法能够更好的预测和抑制扰动,被控变量偏离设定值的最大幅度降低60％,带宽是DMC的1.5倍、调节速度更快,在低频段有较小的灵敏度函数值.自适应扰动模型提升了DMCA控制器的扰动抑制性能,对保障系统安全平稳运行和增加效益有重要意义.     

基于扰动补偿的无微分模型参考自适应控制系统设计

针对一类含有参数不确定性和未知非线性扰动的系统,本文提出一种基于扰动补偿的无微分模型参考自适应控制方法,实现系统输出对参考模型输出信号的高精度跟踪.首先,利用被控对象模型信息设计扰动估计器,对系统非线性扰动进行在线估计;其次,基于非线性扰动估计值设计参考模型和无微分参数更新律,构建无微分模型参考自适应控制器,建立基于扰动补偿和状态反馈的自适应控制律,以消除参数不确定性和非线性扰动对系统输出的影响,保证系统输出对参考模型输出的准确跟踪;然后,给出闭环系统误差信号收敛条件和控制器参数整定方法;最后,通过数值仿真验证所提方法的有效性和优越性.     

基于有界扰动分区的多模型自适应控制

对于含有界扰动的离散时间系统,将有界扰动变化范围分割成若干小区间,针对这些区间建立多个自适应模型,并针对每一个自适应模型建立相应的控制器.给定一个指标切换函数,基于多个自适应模型控制器和给定的指标切换函数构成多模型自适应控制器.可以证明多模型自适应控制器能够保证闭环系统是输入输出有界稳定的.仿真实例表明,当被控对象的有界扰动随时间变化的时候,采用单一模型自适应控制,系统输出很难跟踪设定值,而多模型自适应控制器却极大地改善了控制品质.     

模型跟随自适应控制的直接状态法及其应用

本文对单输入单输出(SISO)系统,提出了一种直接利用系统的输入输出信号实现状态反馈的方法,并利用该方法推导出一种适用于 SISO 系统的模型跟随自适应控制(AMFC)算法,它对于参数未知、时变的被控对象,无需任何在线辨识,就能使系统具有较高的控制精度和较好的鲁棒性.该算法已在电液同步加载系统中,获得了成功的应用.     

含有界扰动系统的多模型自适应控制

对含有有界扰动和参数不确定性的离散时间被控对象建立多个辨识模型, 覆盖被控对象的参数不确定性. 给定指标切换函数, 构成多模型自适应控制器. 引入“局部化”技术, 在保持计算精度的同时, 提高了计算速度. 同时证明, 多模型自适应控制可以保证闭环系统输入输出稳定, 且保证对给定有界参考输入、被控对象输出可在一给定界范围内跟踪参考输入.     

基于神经网络的模型跟随鲁棒自适应控制

针对一类复杂非线性动力学系统,提出一种基于神经网络动态补偿的模型跟随非线性鲁棒自适应控制策略.采用神经网络在线补偿控制器以克服系统的未建模动力学和非线性耦合因素的影响,从而提高了模型跟随控制的动态性能和稳态精度;当系统存在模型不确定性和外部扰动时,其输出仍能精确地跟踪期望参考模型的输出.同时给出了闭环误差系统鲁棒稳定性的证明.应用示例表明,所提方法可保证闭环系统具有良好的跟踪性能和鲁棒性,且算法简单,易于在线控制.     

带有海浪滤波器的船舶航向反步自适应输出反馈控制

针对复杂海况下船舶航向控制中的模型非线性、参数不确定和海浪扰动问题,提出了一种基于反步法的非线性自适应输出反馈控制算法.首先基于无源理论设计了一种状态观测器以实现海浪滤波和状态估计,这种观测器无需海浪扰动的方差信息从而减少了观测器参数数量.然后假定系统模型参数未知,基于反步法给出了非线性控制律和参数自适应律.利用Lyapunov理论证明了这种自适应输出反馈控制系统的稳定性.仿真结果表明本文所提控制器具有较好的控制性能,对不确定性模型参数具有良好的自适应性.     

基于自适应滑模的不确定Euler-Lagrange多智能体系统抗扰动蜂拥控制

针对具有参数不确定性和未知外部扰动的Euler-Lagrange多智能体系统,设计一种基于自适应滑模控制的分布式蜂拥算法.该算法使用自适应滑模控制和自适应控制律分别补偿未知的外部扰动与模型中可线性参数化回归的不确定项,从而在实现蜂拥控制的同时,避免智能体对外部扰动先验知识的要求.理论分析表明,在多智能体达成蜂拥的同时,算法保证滑模的自适应增益有界.此外,所提出的算法同时考虑虚拟领导者追踪与基于目标区域的跟踪问题,并给出碰撞避免的条件.最后,通过算例仿真验证所提出算法的有效性.     

非线性零和微分对策的事件触发自适应动态规划算法

针对一类非线性零和微分对策问题,本文提出了一种事件触发自适应动态规划(event-triggered adaptive dynamic programming,ET--ADP)算法在线求解其鞍点.首先,提出一个新的自适应事件触发条件.然后,利用一个输入为采样数据的神经网络(评价网络)近似最优值函数,并设计了新型的神经网络权值更新律使得值函数、控制策略及扰动策略仅在事件触发时刻同步更新.进一步地,利用Lyapunov稳定性理论证明了所提出的算法能够在线获得非线性零和微分对策的鞍点且不会引起Zeno行为.所提出的ET--ADP算法仅在事件触发条件满足时才更新值函数、控制策略和扰动策略,因而可有效减少计算量和降低网络负荷.最后,两个仿真例子验证了所提出的ET--ADP算法的有效性.     

A disturbance rejection self-tuning controller for a class of MIMO non-minimum phase systems

This paper is concerned with the problem of disturbance rejection in an adaptive controller design. A new adaptive control algorithm is derived to obtain the complete measurable disturbance rejection both in dynamic and static states for a class of non-minimum phase MIMO systems by reassigning the system zeros to the stable region     

未知时变惯量航天器自适应姿态跟踪容错控制

针对存在未知时变惯量不确定性、执行机构衰退故障和外部干扰力矩的非刚体航天器系统,研究了航天器自适应姿态跟踪容错控制问题,结合非线性鲁棒控制方法、自适应方法、容错控制理论和参数估计方法,提出了一种鲁棒自适应姿态跟踪容错控制器。所设计的控制器克服了执行器故障、惯量不确定性以及外界干扰对系统稳定性的影响,保证了航天器姿态及角速度能够跟踪上时变的期望状态,实现了跟踪误差系统最终一致有界稳定。最后通过数字仿真验证了所提方法的有效性,并且与已有方法进行了对比,说明了所提方法的优越性。     

Adaptive sliding mode control of chaotic dynamical systems with application to synchronization

We address the problem of control and synchronization of a class of uncertain chaotic systems. Our approach follows techniques of sliding mode control and adaptive estimation law. The adaptive algorithm is constructed based on the sliding mode control to ensure perfect tracking and synchronization in presence of system uncertainty and external disturbance. Stability of the closed-loop system is proved using Lyapunov stability theory. Our theoretical findings are supported by simulation results.     

Adaptive sliding mode control of chaotic dynamical systems with application to synchronization

We address the problem of control and synchronization of a class of uncertain chaotic systems. Our approach follows techniques of sliding mode control and adaptive estimation law. The adaptive algorithm is constructed based on the sliding mode control to ensure perfect tracking and synchronization in presence of system uncertainty and external disturbance. Stability of the closed-loop system is proved using Lyapunov stability theory. Our theoretical findings are supported by simulation results.     

负荷扰动互联电力系统模糊自适应输出跟踪与干扰抗御

风电、光伏等新型发电设备并入传统大电网后,使互联电力系统日益复杂,给电力系统建模和运行控制带来了新挑战.基于此问题,本文提出基于模糊自适应控制的互联电力系统输出跟踪与干扰抗御算法.首先利用模糊控制理论对系统进行建模,然后利用非线性输出调节思想解决带有扰动的跟踪问题.但模糊逼近不可避免的存在逼近误差,为减小逼近误差与外部扰动对于控制系统的影响,利用Backstepping法设计自适应输出调节控制器.最后,仿真结果验证了该算法有效,实现了系统输出跟踪与干扰抗御.     

Finite‐time attitude control of multiple rigid spacecraft using terminal sliding mode

This paper investigates the control problem of finite‐time attitude synchronization and tracking for a group of rigid spacecraft in the presence of environmental disturbances. A new fast terminal sliding manifold is developed for multiple spacecraft formation flying under the undirected graph topology. On the basis of the finite‐time control and adaptive control strategies, two novel decentralized finite‐time control laws are proposed to force the spacecraft attitude error dynamics to converge to small regions in finite time, and adaptive control is applied to reject the disturbance. The finite‐time convergence and stability of the closed‐loop system can be guaranteed by Lyapunov theory. Simulation examples are provided to illustrate the feasibility of the control algorithm. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.     

Design and control of a novel variable stiffness soft arm

Soft robot arms possess such characteristics as light weight, simple structure and good adaptability to the environment, among others. On the other hand, robust control of soft robot arms presents many difficulties. Based on these reasons, this paper presents a novel design and modeling of a fuzzy active disturbance rejection control (FADRC) controller for a soft PAM arm. The soft arm comprises three contractile and one extensor PAMs, which can vary its stiffness independently of its position in space. Force analysis for the soft arm is conducted, and stiffness model of the arm is established based on the relational model of contractile and extensor PAM. The accuracy of stiffness model for the soft arm was verified through experiments. Associated to this, a controller based on the fuzzy adaptive theory and active disturbance rejection control (ADRC), FADRC, has been designed to control the arm. The fuzzy adaptive theory is used to adjust the parameters of the ADRC, the control algorithm has the ability to control stiffness and position of the soft arm. In this paper, FADRC was further verified through comparative experiments on the soft arm. This paper reinforces the hypothesis that FADRC control, as an algorithm, indeed possesses good robustness and adaptive abilities.     

Adaptive observer of an unknown sinusoidal output disturbance for linear plants

A new algorithm is proposed to the design of an adaptive observer for an unknown sinusoidal disturbance that affects the output of a non-minimum phase linear control plant.     

基于自适应扰动观测器的自主船舶协同路径跟踪控制

为实现未知环境扰动下不确定欠驱动自主船舶的协同路径跟踪控制,本文提出了一种基于自适应扰动观测器的鲁棒控制算法.该算法采用径向基函数神经网络(RBFNNs)逼近模型参数不确定,并利用最小学习参数化(MLP)技术对神经网络的权重及逼近误差进行压缩,所设计观测器不需要环境扰动上界的精确信息.进一步,基于代数图论对船间通信进行建模,设计了一种分散式协同控制律,有效地降低了通信负载.凭借Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统内信号的有界性,且能通过对设计参数的调节使跟踪误差的收敛界为任意小.最后采用数值仿真试验验证了所提出算法的有效性和优越性.