电液伺服系统的多滑模鲁棒自适应控制

针对一类参数与外负载非匹配不确定的非线性高阶系统,提出了一种基于逐步递推方法的多滑模鲁棒自适应控制策略.应用逐步递推的多滑模控制方法简化了高阶系统的控制问题,同时在自适应控制中加入鲁棒控制的方法,以消除不确定性对控制性能的影响.首先利用逐步递推方法与状态反馈精确线性化理论,得出确定系统的多滑模控制器设计方法;然后基于Lyapunov稳定性分析方法,给出不确定系统的参数自适应律,及鲁棒自适应控制器的设计方法.本文把该控制策略应用到电液伺服系统的位置跟踪控制中,仿真结果显示,该控制方法具有较强的鲁棒性及良好的跟踪效果.     

电液位置伺服系统内模鲁棒控制器的设计

针对电液位置伺服系统存在一定的参数不确定性和较大的负载扰动等问题,建立了电液位置伺服线性系统的数学模型,并将其转化为H∞性能准则问题.利用H∞鲁棒控制理论,设计了电液位置伺服控制系统的鲁棒状态反馈控制器;基于内模原理的设计方法,设计了跟踪控制器.仿真结果表明,该位置鲁棒跟踪控制系统不仅对于伺服系统的参数不确定性有较好的控制效果,而且可以有效地抑制位置伺服系统负载扰动的影响,并有效地提高系统的跟踪特性,使系统具有良好的动态性能.     

一类非线性系统鲁棒自适应控制器

反步设计法是针时不确定非线性系统的进行鲁棒自适应控制器设计的主要方法之一,它主要是靠递推来完成,方法简单,但存在过参数化问题.在反步设计法的基础上,通过引入调节函数,选取合适的虚拟控制律,设计一种鲁棒自适应控制器.然后,利用Lyapunov稳定性理论证明了该设计不仅能够克服过参数化的问题,而且能够保证所设计的系统具有鲁棒自适应稳定性.仿真实例证明了该方法的有效性.     

空间绳系机器人目标抓捕鲁棒自适应控制器设计

针对空间绳系机器人（Tethered space robot,TSR）目标抓捕过程中的稳定控制问题,建立空间绳系机器人系统模型,根据阻抗控制原理,设计基于位置的阻抗控制方法;针对空间绳系机器人系统的模型不确定性问题,利用神经网络对不确定性进行估计补偿,设计鲁棒项对空间系绳干扰和神经网络估计误差的影响进行抑制,在此基础上设计空间绳系机器人目标抓捕鲁棒自适应稳定控制器,并进行稳定性证明.最后对设计的控制器进行仿真验证.作为对比,对无鲁棒项自适应的稳定控制器进行仿真.仿真结果表明,设计的基于阻抗控制的鲁棒自适应控制可以实现对空间绳系机器人目标抓捕过程中的稳定控制,与无鲁棒项自适应的稳定控制器仿真结果相比,本文采用的鲁棒自适应控制方法可以有效地对不确定性进行补偿,控制过程中超调量更小,收敛时间更短,并且控制精度更高.     

基于DSP鲁棒PID控制器的电液位置伺服系统电模拟仿真研究

设计了一种基于灵敏度函数的鲁棒PID控制器,并以DSPTMS320F2812加以实现。为了验证该控制器的鲁棒性能,根据电液位置伺服系统的数学模型,设计了研究对象的电模拟仿真器。通过鲁棒PID控制器对电液位置伺服系统进行电模拟仿真实验。仿真实验结果表明：该鲁棒PID控制器在电模拟仿真器电路参数发生一定的变化时,具有很好的鲁棒性能。     

一类非线性系统鲁棒自适应控制器

反步设计法是针对不确定非线性系统的进行鲁棒自适应控制器设计的主要方法之一,它主要是靠递推来完成,方法简单,但存在过参数化问题。在反步设计法的基础上,通过引入调节函数,选取合适的虚拟控制律,设计一种鲁棒自适应控制器。然后,利用Lyapunov稳定性理论证明了该设计不仅能够克服过参数化的问题,而且能够保证所设计的系统具有鲁棒自适应稳定性。仿真实例证明了该方法的有效性。     

硬盘电机伺服系统的低阶鲁棒控制器设计

针对模型不确定情况下硬盘电机伺服系统的精确控制问题,给出了硬盘电机伺服系统的控制关系模型.采用优化H∞控制技术设计了简单高效的鲁棒控制器,并通过控制关系模型估算和闭环控制器衰减使控制器降阶,可以降低控制器设计的复杂度,有效改善系统频率响应,满足设计带宽要求.仿真实验结果表明,系统能够提供的最大带宽和设计带宽相一致,说明了低阶鲁棒控制器的有效性.     

基于agents系统的汽车转向制动稳定协同控制*

为了解决车辆转向过程中防抱死制动稳定性问题,提出multi-agents协同控制方法。首先利用黑板规则,根据转向系统和各个车轮agent状态以及整车状态进行任务协同,得到使汽车转向制动稳定的期望参考值。这些值可以自适应调节。其次在车辆伺服系统中采用改进自抗扰控制方法设计汽车纵向控制器和转向控制器,使伺服控制系统有更好的鲁棒性能进行精确跟踪期望输入命令。最后用仿真结果验证所设计的鲁棒自适应控制算法的稳定性和有效性。     

电液伺服系统的模糊神经网络鲁棒控制

为解决传统自适应控制模型的在线辨识和控制器的在线设计问题,基于模糊神经网络结构,提出了一种复合式控制方案.该方案通过引入运行监控器,克服了模糊神经网络实时性差的问题,实现了对不确定非线性系统的高精度输出跟踪;同时利用鲁棒反馈控制器,保证了模糊神经网络学习初期闭环系统的稳定性.该方案在电液伺服系统的应用中获得了满意的控制效果.     

不匹配不确定线性时滞系统的鲁棒自适应控制

对一类同时具有匹配不确定性及结构确定不匹配不确定性的不确定时滞系统进行鲁棒自适应控制。首先,采用李雅谱诺夫函数方法,结合基于线性矩阵不等式的鲁棒控制器设计方法和变结构控制方法,设计鲁棒控制器,保证闭环系统的二次渐近稳定。利用自适应参数估计方法,设计具有匹配不确定性范数界估计能力的鲁棒自适应控制器,保证闭环系统的一致终结有界。结合算例,进行控制器的设计和仿真研究,验证所提出的设计方法的有效性。     

一类非线性离散系统模糊控制器的分析和设计

针对一类非线性离散不确定系统,在系统状态不可测的情况下,以T-S模型描述不同状态空间的局部动态区域,并通过中心平均反模糊化、乘积推理、单点模糊化方法得到全局模糊系统模型.基于李亚普诺夫理论和线性矩阵不等式,设计了一种基于观测器的鲁棒控制器,并对离散状态下的此类系统进行了稳定分析.最后通过M ATLAB仿真,证明了该方法的有效性.     

带前置滤波器的MRAC系统的变结构控制

变结构控制对参数不确定性,外部干扰和未建模动态具有鲁棒性,并被应用到鲁棒模型参考自适应系统.其缺点是易产生抖振.本文设计一种带有前置滤波器的变结构控制器,改善系统动态性能并消除了抖振.前置滤波器使带有符号函数的控制切换产生连续可测信号,实际控制律是光滑的.控制器设计和不确定性估计中引入辅助信号和带有记忆功能的正规化信号,适当选取控制器参数,所设计的控制器保证了闭环系统稳定性和任意小的跟踪误差.仿真结果表明该算法是有效的.     

受限的非仿射非线性系统的自适应控制

针对受限的非仿射非线性系统,结合自抗扰思想提出了非仿射系统的扩张状态观测器(ESO)设计,从而将辅助系统设计技巧拓展到了非仿射系统,然后利用反演和指令滤波器设计了自适应控制器,为受限的不确定非仿射系统提供了新的设计思路.为了补偿受限带来的影响,引入了辅助系统,它的状态被用来补偿跟踪误差.指令滤波器用来处理虚拟控制受限问题,同时获得虚拟控制导数的估计,避免了backstepping中对它的繁琐计算,扩张状态观测器被用来估计系统的未知非仿射非线性项和外部干扰.利用输入状态稳定性(ISS)分析了闭环系统的全局一致有界稳定性.最后仿真结果验证了该设计方案的有效性.     

Robust approximation‐based adaptive control of multiple state delayed nonlinear systems with unmodeled dynamics

This paper addresses the problem of tracking control for a class of uncertain nonstrict‐feedback nonlinear systems subject to multiple state time‐varying delays and unmodeled dynamics. To overcome the design difficulty in system dynamical uncertainties, radial basis function neural networks are employed to approximate the black‐box functions. Novel continuous functions that deal with whole states uncertainties are introduced in each step of the adaptive backstepping to make the controller design feasible. The robust problem caused by unmodeled dynamics when constructing a stable controller is solved by employing an auxiliary signal to regulate its boundedness. A novel Lyapunov‐Krasovskii functional is developed to compensate for the delayed nonlinearity without requiring the priori knowledge of its upper bound functions. On the basis of the proposed robust adaptive neural controller, all the closed‐loop signals are semiglobal uniformly ultimately bounded with good tracking performance.     

Robust adaptive control for interval time-delay systems

1 Introduction The problem of time-delay is commonly encountered in various engineering systems, such as electric, pneumatic and hydraulic networks, long transmission lines, etc., and it is also a great source of systems instability and poor perfor- mance. During the last decades, we have seen an increasing interest for the control of this class of systems and many results have reported in the literature [1～5]. On the other hand, it has been recognized that nonlinear uncertainties are unavoid…     

Adaptive tracking and asymptotic rejection of unknown but bounded disturbances in nonlinear MIMO systems

The goal of this paper is global disturbance rejection in nonlinear systems. An output feedback controller with disturbance rejection is developed for a class of nonlinear multi input-multi output (MIMO) systems. The availability of state variables and the bound of disturbances are not required to be known in advance and reference tracking will is guaranteed. By the aid of designing an adaptive observer, a robust adaptive nonlinear state feedback controller using the estimated states is proposed. For tracking problem, an adaptive pre-compensator is used. The control methodology is robust against both constant and time varying bounded disturbances, maintaining effective performance. The adaptive laws are derived based on the Lyapunov synthesis method, therefore closed-loop asymptotic stability is also guaranteed. Moreover, for chattering reduction we use a low-pass filter. Consequently, small gain theorem is adopted to prove the stability of the closed-loop system. Simulation results are employed to illustrate the effectiveness of the proposed controller.     

Robust adaptive control of nonlinearly parametrized multivariable systems with unmatched disturbances

A new robust adaptive control scheme is developed for nonlinearly parametrized multivariable systems in the presence of parameter uncertainties and unmatched disturbances. The developed control scheme employs a new integrated framework of a functional bounding technique for handling nonlinearly parametrized system dynamics, an adaptive parameter estimation algorithm for dealing with parameter uncertainties, a nonlinear feedback controller structure for stabilization of interconnected system states, and a robust adaptive control design for accommodating unmatched disturbances. It is proved that such a new robust adaptive control scheme is capable of ensuring the global boundedness and mean convergence of all closed‐loop system signals. A complete simulation study on an air vehicle system with nonlinear parametrization in the presence of an unmatched wind disturbance is conducted, and its results verify the effectiveness of the proposed robust adaptive control scheme.     

含有非线性不确定参数的电液系统滑模自适应控制

针对含有非线性不确定参数的电液控制系统, 提出了一种滑模自适应控制方法. 该控制方法主要是为了解决由于初始控制容积的不确定性而引起的, 非线性不确定参数自适应律设计的难题. 其主要特点为, 通过定义一个新型的特Lyapunov 函数, 进而构建系统的自适应控制器及参数自适应律, 并结合滑模控制方法及一种简单的鲁棒设计方法, 给出整个电液系统的滑模自适应控制器, 及所有不确定参数的自适应律. 试验结果表明, 采用该控制方法能够取得良好的性能, 尤其可以补偿非线性不确定参数对系统的影响.     

考虑输入约束的半主动悬架非线性自适应控制

针对具有输入约束及参数不确定性问题的汽车半主动悬架系统,提出一种考虑输入饱和的非线性自适应Backstepping控制器.该方法引入一个辅助系统,通过设计新的误差变量,实现对控制饱和的补偿,解决控制输入的幅值约束问题.同时,考虑到悬架系统的参数不确定性问题,采用映射自适应算法设计自适应律,通过构造适当的Lyapunov函数,保证悬架系统的稳定性.仿真结果表明,所设计的控制器具有良好的隔振性能,而且能够有效降低输入约束和不确定参数对系统性能的影响.     

考虑执行器性能约束的刚体航天器鲁棒姿态跟踪控制

针对存在模型不确定性、外界干扰力矩和执行器性能受限等约束条件下的刚体航天器姿态跟踪控制问题进行研究,并基于滑模控制、反步控制、自适应控制、辅助系统和动态面控制等方法设计相应的鲁棒姿态跟踪控制算法.利用自适应控制实现了对具有多项式形式上界函数的系统未知不确定性进行在线估计和补偿;通过建立描述执行器动态特性的低通滤波模型,并结合辅助系统方法,以确保执行器输出控制力矩的幅值及其变化率均满足一定的饱和约束;通过引入动态面控制法,避免期望虚拟控制信号的一阶导数项直接出现在控制器中,简化了闭环姿态跟踪控制器的设计形式.最后,通过数值仿真验证了所提出控制算法的有效性和可行性.