带有时变输出约束的机械臂自适应轨迹跟踪控制

针对带有输出约束和动力学模型参数未知的机械臂系统，提出一种基于时变tan型障碍李雅普诺夫函数的自适应控制方法.首先，通过设置时变约束边界，给出了一个时变tan型障碍李雅普诺夫函数，保证系统在初始误差较大情况下的瞬态性能和稳态性能，拓展了传统对数型障碍李雅普诺夫函数的适用范围.其次，为了处理机械臂动力学模型的不确定性，采用径向基神经网络(RBFNN)拟合未知的动力学模型，设计了基于RBFNN的自适应控制器，在满足约束的情况下提高了系统的鲁棒性.最后，通过二自由度机械臂轨迹跟踪的仿真，验证了所提方法的控制性能优于传统的PD控制器.     

航天器全状态约束输出反馈控制

针对无角速度测量的刚性航天器姿态跟踪问题,提出一种全状态约束输出反馈控制方法.建立修正罗德里格参数描述的系统模型,提出能够适用于约束与非约束情况的改进型障碍李雅普诺夫函数(MBLF),拓展传统对数型障碍李雅普诺夫函数的适用范围.构造二阶辅助系统,将控制输入和饱和输入之间的差作为构造系统的输入,进而产生信号以补偿饱和的影响.设计状态观测器估计未知状态量,并结合反步法设计输出反馈控制律,保证系统全状态约束性能和姿态跟踪精度.通过李雅普诺夫稳定性分析证明姿态观测误差和跟踪误差能够达到一致最终有界.仿真结果验证所提方法的有效性.     

严格反馈系统约束迭代学习控制

针对一类含有状态约束和任意初态的严格反馈非线性系统,本文提出了基于二次分式型障碍李雅普诺夫函数的误差跟踪学习控制算法.二次分式型障碍李雅普诺夫函数保证了系统跟踪误差在迭代过程中限制于预设的界内,进而保持状态在约束区间内.引入一级数收敛序列用于处理扰动对系统跟踪性能的影响.构造期望误差轨迹解决了系统的初值问题.经迭代学习后,所设计的学习控制器能够实现系统输出在预指定作业区间上精确跟踪参考信号.最后的仿真结果验证了所提控制算法的有效性.     

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.     

输出约束条件下一类热传导方程的边界控制

约束问题普遍存在于物理系统中,如何解决分布参数系统的约束问题还没有有效的方法.本文以一类非齐次的热传导方程作为研究对象,设计了一种新型的边界控制方法来稳定系统状态并解决热传导方程的约束问题.为此首先简要地介绍了由偏微分方程和常微分方程共同描述的热传导方程.然后,在未知的分布式外界扰动的影响下,设计一种新型的基于障碍-积分型李雅普诺夫函数的边界控制方法.此方法是基于原始的分布参数系统模型,没有任何的模型简化,因此有效地避免了溢出不稳定问题.本文采用李雅普诺夫方法证明系统稳定性并保证系统的边界输出约束在一定的范围内.最后采用有限差分法进行仿真验证,仿真结果进一步证明了所提出的边界控制方法的有效性.     

基于时变输出约束的机器人遥操作有限时间控制方法

受操作时间窗口和工作空间的限制,空间遥操作任务需要在有限时间内完成,同时确保末端执行器满足物理约束。此外,时延和外部扰动使不确定遥操作系统的稳定性和控制性能受到严重影响。为此,本文提出了一种基于时变输出约束的机器人遥操作有限时间控制方法。首先,利用积分障碍李雅普诺夫函数处理操作空间的时变约束问题,实用有限时间李雅普诺夫稳定定理保证了系统的快速稳定性。然后,利用神经网络估计环境力以及消解模型不确定性带来的影响,利用鲁棒项补偿神经网络的估计偏差和消解未知外部扰动的影响。最后,在Matlab/Simulink环境下同其他算法进行仿真对比,并在地面实验平台上验证了该算法,理论仿真和实验结果表明该方法进一步提高了误差收敛速率和收敛精度,且系统的输出不会超出预先设定的时变边界。     

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.     

离散多自主体系统输出时变编队-合围控制

针对存在时变时延的离散异构多自主体系统,提出了输出时变编队-合围控制协议.通过合理的假设和状态分解,将输出时变编队控制问题转变为子系统的渐近稳定问题.为减小保守型,对系统进行了可观测性分解,然后利用李雅普诺夫稳定理论给出了系统实现输出时变编队-合围控制的充分条件,并且对时变编队参考函数进行了详细叙述.最后,仿真实例证明...     

带有输出约束的水面船舶实际有限时间控制

考虑带有输出约束的水面船舶系统,提出一种自适应神经网络航迹跟踪实际有限时间控制算法.基于反步法设计有限时间控制律,构造障碍李雅普诺夫函数处理输出约束问题,采用神经网络逼近船舶模型中的不确定信息.在控制算法递推过程中,通过设计一个关于跟踪误差的可微幂函数来避免控制器中的奇异问题.借助李雅普诺夫稳定性分析理论,证明了航迹跟踪误差在有限时间内收敛到有界的邻域内.最后,以一艘1:70的比例模型船作为仿真对象,来验证所提出的航迹跟踪实际有限时间控制算法的有效性.     

大型控制系数参数稳定域之扩大（2）

本文应用Riccati矩阵微分方程的对称正定解做出了二次型的李雅普诺夫函数,并应用向量李雅普诺夫函数法与比较原理,扩大了线性时变控制大系统的参数稳定域。     

Nussbaum gain adaptive fuzzy control for switched nonlinear systems with predefined output and full time-varying states constraints

In this paper, the problem of adaptive fuzzy tracking control for a class of uncertain switched nonlinear systems with unknown control direction is studied. Aiming at the problem, an adaptive control scheme with Nussbaum gain technology is constructed by using the average dwell time (ADT) method and the backstepping method to overcome the unknown control direction, and time-varying asymmetric barrier Lyapunov functions (ABLFs) are adopted to ensure the full-state constraints satisfaction. The proposed control scheme guarantees that all closed-loop signals remain bounded under a class of switching signals with ADT, while the output tracking error converges to a small neighborhood of the zero. An important innovation of this design method is that the unknown control direction, asymmetric time-varying full state constraints, and predefined time-varying output requirements are simultaneously considered in uncertain switched nonlinear systems for the first time. We set a moment in advance, and make the systems comply with the constraint conditions before running the moment by the shift function nested in the first time-varying ABLF. Finally, a simulation example verifies the effectiveness of the proposed scheme.     

具有有限时间输出约束的切换非线性时滞系统的多维泰勒网自适应控制

研究一类具有有限时间输出约束的切换非线性时滞系统的控制器设计问题.为了在有限时间将输出跟踪误差限制在预定边界内,引入一种改进的有限时间性能函数(FTPF).在控制器的设计过程中,利用障碍Lyapunov函数来解决输出约束问题.然后,将多维泰勒网(MTN)的逼近特性与自适应反步技术相结合,提出一种新的自适应MTN控制方法.在该方法中,通过设计Lyapunov-Krasovskii泛函,使得存在时滞的情况下,仍然能够保证切换系统的稳定性.最后,通过仿真实例表明所提出设计方案的有效性和实用性.     

Adaptive Neural Network-Based Control for a Class of Nonlinear Pure-Feedback Systems With Time-Varying Full State Constraints

In this paper, an adaptive neural network (NN) control approach is proposed for nonlinear pure-feedback systems with time-varying full state constraints. The pure-feedback systems of this paper are assumed to possess nonlinear function uncertainties. By using the mean value theorem, pure-feedback systems can be transformed into strict feedback forms. For the newly generated systems, NNs are employed to approximate unknown items. Based on the adaptive control scheme and backstepping algorithm, an intelligent controller is designed. At the same time, time-varying Barrier Lyapunov functions (BLFs) with error variables are adopted to avoid violating full state constraints in every step of the backstepping design. All closedloop signals are uniformly ultimately bounded and the output tracking error converges to the neighborhood of zero, which can be verified by using the Lyapunov stability theorem. Two simulation examples reveal the performance of the adaptive NN control approach.      

Output Constrained Adaptive Controller Design for Nonlinear Saturation Systems

This paper considers the adaptive neuro-fuzzy control scheme to solve the output tracking problem for a class of strict-feedback nonlinear systems.Both asymmetric output constraints and input saturation are considered.An asymmetric barrier Lyapunov function with time-varying prescribed performance is presented to tackle the output-tracking error constraints.A high-gain observer is employed to relax the requirement of the Lipschitz continuity about the nonlinear dynamics.To avoid the"explosion of complexity",the dynamic surface control(DSC)technique is employed to filter the virtual control signal of each subsystem.To deal with the actuator saturation,an additional auxiliary dynamical system is designed.It is theoretically investigated that the parameter estimation and output tracking error are semi-global uniformly ultimately bounded.Two simulation examples are conducted to verify the presented adaptive fuzzy controller design.     

输入输出受限船舶的轨迹跟踪自适应递归滑模控制

针对输入输出受限, 模型部分不确定和受到未知海洋干扰的全驱动船舶的轨迹跟踪问题, 提出一种基于时 变非对称障碍李雅普诺夫函数的最小参数自适应递归滑模控制策略. 该策略首先设计障碍李雅普诺夫函数约束船 舶轨迹在有限区域内, 利用最小参数法神经网络逼近模型不确定项, 降低系统的计算复杂度, 然后采用指令滤波器 对输入信号进行幅值约束, 同时避免对因反步法导致的微分爆炸问题, 综合考虑船舶位置以及速度误差间的关系设 计递归滑模控制律, 提高系统的鲁棒性, 采用双曲正切函数和Nussbaum函数补偿由输入饱和引起的非线性项, 提高 系统稳定性. 最后通过Lyapunov理论分析证明了全驱动船舶闭环系统中所有信号是一致最终有界的. 仿真结果表 明, 本文所设计的船舶轨迹跟踪控制方案能有效处理船舶模型不确定部分以及未知外界干扰的问题, 能够实现船舶 在输入受限的情况下在有限区域内航行并准确的跟踪期望轨迹, 具有较强的鲁棒性.     

时变输出约束非线性系统的量化反馈 自适应终端滑模控制

针对一类复杂非线性系统,提出一种新型自适应快速非奇异终端滑模控制(IAFNTSMC)方法,用以解决其在输出时变约束及量化输入情形下的轨迹跟踪问题;利用鲁棒自适应方法处理扰动不确定性,并结合反演策略和终端滑模策略设计控制器;构造一种新型的时变约束障碍Lyapunov函数,用于实现对系统的输出误差进行随时间变化的幅值约束;为提高闭环系统的误差收敛速度,提出一种新型的滑模面构造方案.所提控制方法能够保证闭环系统的输出跟踪误差快速收敛到约束边界内,并确保闭环系统所有信号有界.数值仿真验证了所提方法的有效性.     

具有输入输出约束的无人直升机预设性能安全跟踪控制

针对无人直升机姿态与高度系统存在未知外部干扰、输入饱和、姿态与高度约束等问题, 本文提出一种具 有输入输出约束的预设性能安全跟踪控制方法. 首先, 针对无人直升机的姿态与高度约束, 通过设计一类边界保护 算法, 构建了新的安全期望跟踪信号. 为了保证系统对于安全期望跟踪信号的跟踪性能, 将预设性能函数与边界保 护算法进行结合, 并对跟踪误差进行转换. 针对系统的输入饱和现象, 使用Sigmoid函数进行逼近; 同时, 针对饱和函 数的逼近误差与未知外部干扰构成的复合干扰, 采用参数自适应方法对其上界进行逼近. 然后, 结合反步控制方法 设计了安全跟踪控制器, 并通过Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统所有信号的收敛性, 保证了无人直升机的安全 跟踪性能. 最终, 通过数值仿真验证了所提控制方法的有效性.     

Adaptive neural network dynamic event-triggered control for strong interconnected stochastic nonlinear systems with output constraint

This paper proposes a dynamic event-triggered mechanism based command filtered adaptive neural network (NN) tracking control scheme for strong interconnected stochastic nonlinear systems with time-varying output constraints. By designing a state observer, the unmeasured states of the systems can be estimated. The NNs are utilized to handle the unknown intermediate functions. In the controller design process, the asymmetric time-varying barrier Lyapunov functions are used to guarantee that the systems outputs do not violate the constraint regions. By integrating the command filter with variable separation technique, the controller design process is more simple, and the problem of algebraic-loop can be solved which caused by interconnected functions. According to the Lyapunov stability theory, it can be ensured that all signals of the systems are bounded in probability. Finally, the availability of the developed control scheme can be showed by the simulation example.