汽车电子节气门的模型参考-扰动观测复合控制

为了提高电子节气门在外界扰动和参数不确定情况下的控制精度，提出了模型参考自适应控制与扰动观测器结合的复合控制方法。分析了电子节气门控制系统的工作原理，建立了电子节气门数学模型。以典型二阶系统为参考模型，给出了控制律构造方法，使用Lyapunov稳定性推导了控制律参数的自适应律，因而设计了模型参考自适应控制器。为了消除外界扰动和系统参数不确定性，设计了扰动观测器对扰动和参数进行实时估计。将模型参考自适应控制器与扰动观测器结合，提出了复合控制器的构造方法。经仿真和实验验证，存在外界扰动和参数不确定性时，复合控制器的控制精度和控制速度均优于模型参考自适应控制器，说明了复合控制器在电子节气门控制中的有效性，且复合控制器具有较强的鲁棒性。     

基于自适应控制的四旋翼飞行器控制系统研究

四旋翼飞行器的模型参数具有不确定性和时变性,在复杂环境下执行任务时容易受到外界环境的干扰,导致常规控制器很难使四旋翼按照期望的轨迹稳定飞行。针对这一问题,基于Lyapunov稳定理论设计了一种性能优越的模型参考自适应控制方法。首先对四旋翼飞行器进行动力学建模,然后基于模型设计了自适应控制律。仿真结果表明,与常规PID控制方法相比,自适应控制方法能有效改善飞行过程中的漂移和震动,提高飞行器的抗干扰能力和自我调节能力。     

具有状态约束的电液伺服系统模型参考鲁棒自适应控制

针对电液伺服系统中的模型不确定性和状态约束问题,设计了一种模型参考鲁棒自适应控制(MRRAC)方法。将电液伺服系统的近似模型作为模型预测控制(MPC)的设计对象,在设计过程中考虑状态约束,并生成受约束的状态期望,作为后续伺服控制方法的参考指令。为了克服液压系统中的模型不确定性,基于反步法设计了鲁棒自适应控制器(RAC),实现了兼顾模型不确定性和状态约束的伺服控制。基于Lyapunov稳定性理论证明了所设计控制策略的闭环渐近稳定性,且系统所有信号均有界。仿真结果表明,控制器对于系统模型不确定性具有较强的鲁棒性,且可实现对指定状态的有效约束,充分验证了该控制策略的有效性。     

汽车悬架系统混沌运动的自适应反演滑模控制

从存在干扰作用的不确定性汽车悬架系统出发,结合反演设计理论,提出悬架系统混沌运动的自适应滑模控制方法。该方法利用自适应律对系统所受不确定性因素进行估计,采用Lyapunov函数理论证明该控制器的渐进稳定性。仿真结果表明：即使存在悬架系统参数时变、模型不确定以及不同等级路面激励干扰情况,该控制方法也能对悬架系统混沌运动进行有效控制,使无序的振动位移和速度向稳定状态转变,且其数值大幅降低,同时悬架系统的垂直振动加速度也明显减小,车辆行驶的平顺性和安全性提高。由于控制器不依赖汽车悬架系统模型中的非线性项,且控制器中的自适应干扰估计能有效抵消不确定性因素所带来的影响,具有良好的自适应性和鲁棒性,因此研究结果可望为设计汽车可控悬架系统、提高乘坐舒适性,提供有用的控制方法参考。     

电力系统非线性自适应励磁控制设计

考虑了发电机参数的不确定性,根据滤波后的线性参数化模型,通过使参数更新的方向与关于参数的预测误差平方的梯度方向相反,提出了一种在线自适应参数估计非线性励磁控制方法。数字仿真试验表明,设计的非线性自适应控制律具有较强的参数自适应能力,控制器以发电机端电压为输出,保证了系统内动态的稳定。     

电液位置伺服系统的自适应滑模鲁棒跟踪控制

针对存在参数不确定性的电液位置伺服系统的跟踪控制问题，基于滑模控制理论，提出了一种具有参数自适应能力的自适应滑模控制方法。通过自适应方法，来消除参数不确定性对系统控制性能的影响，进而实现鲁棒控制。基于李雅普诺夫稳定性理论证明了自适应滑模控制系统的渐近稳定性。将该方法应用于某疲劳试验机电液伺服系统的跟踪控制，仿真和实时控制结果证明了该方法的有效性。     

四旋翼飞行器的自适应鲁棒滑模控制器设计

针对四旋翼欠驱动系统的姿态控制问题,提出一种自适应鲁棒滑模控制方法。对四旋翼系统实现了双环控制,内环为姿态控制,外环为位置控制。根据牛顿-欧拉方程建立了四旋翼系统的动力学模型,针对系统中的外部扰动和参数摄动等不确定性因素,设计了基于Lyapunov稳定控制算法,内环使用自适应鲁棒滑模控制;外环使用鲁棒控制。仿真和实验表明所提控制策略对外界扰动和模型的不确定性具有较强的鲁棒性。     

基于高功率密度磁悬浮高速电机的全参数自适应控制

高功率密度磁悬浮高速电机运行过程中会受到外来扰动，影响磁悬浮轴承稳定悬浮，且磁悬浮轴承系统模型本身也具有一定的不确定性。因此，寻求一种能够解决外来扰动和系统模型不确定性的控制算法具有实际意义。全参数自适应控制(All Coefficient Adaptive Control, ACAC)是一种智能控制方法，它的设计不依赖于事先设定的被控对象的数学模型，而是识别被控对象的特征模型，能够很好的应对外来扰动和模型不确定性问题。文中分析了传统PID控制理论与自适应控制的优缺点，研究了ACAC对于高功率密度磁悬浮高速电机受外来扰动的控制作用，实现了磁悬浮轴承的稳定悬浮。     

导电聚合物驱动器的自适应滑模控制研究

针对多层弯曲型导电聚合物驱动器的建模和动态精确控制问题,通过搭建实验系统对其进行了自适应滑模控制研究,通过系统在线辨识方法获取驱动器系统模型参数,建立了具有动态参数的线性系统传递函数的机电模型。采用自适应滑模控制方法补偿了驱动器模型的不确定性与未建模动态的影响,基于二阶线性系统模型,提出了滑模变结构控制方法实现对驱动器弯曲位移的有效控制,并通过Lyapunov理论证明了滑模变结构控制的自适应控制规律的稳定性。实验结果表明:未建模动态对导电聚合物驱动器系统扰动有限,驱动器输出位移的跟踪误差均方根在0.032 mm内,自适应滑模控制方法能稳定有效地控制弯曲型导电聚合物驱动器的弯曲位移。     

基于神经网络的通用模型自适应控制

应用复合正交神经网络来实现过程的自适应逆控制方法,和通用模型控制器策略相结合,提出了一种基于神经网络的通用模型自适应控制方法,将非线性过程模型应用逆系统的方法可以在控制算法中直接嵌入过程模型,从而保证通用模型控制策略的可实现性.另一方面,在自适应逆控制中采用复合正交神经网络具有算法简单、学习收敛速度快等优点,可以克服常用的BP和RBF神经网络一些缺点.基于神经网络的通用模型自适应控制方法中的参考轨迹是一条典型的二阶曲线,该控制器参数具有明显的物理意义,参数整定方便.仿真验证了该控制策略的有效性.