一类二阶时变非线性系统的混合自适应重复学习控制

针对含有时变和时不变未知参数的二阶非线性系统，结合Backstepping方法．提出了一种新的自适应重复学习控制方法，可处理参数在一个未知紧集内周期性快时变的非线性系统．通过引入参数周期自适应律．设计出的自适应控制策略．使跟踪误差平方在一个周期上的积分范敷渐近收敛于零．通过构造Lyapunov函数．给出了闭环系统收敛的一个充分条件．     

Adaptive fuzzy tracking control for a class of switched MIMO nonlinear systems

An adaptive fuzzy tracking control scheme is presented for a class of switched multi-input-multi-output (MIMO) nonlinear systems with disturbances under arbitrary switching.Adaptive fuzzy systems are e...     

一类控制方向未知的非线性系统的输出调节

非线性系统高频增益的符号表示控制方向,在实际问题中难以精确测量.为了研究控制方向未知的一类具有非线性外部系统的不确定非线性系统全局鲁棒输出调节问题,通过设计一个内模系统将鲁棒输出调节问题转化为鲁棒稳定性问题,结合Nussbaum动态增益技术、自适应控制方法、鲁棒稳定性提出了一种动态输出反馈控制器.仿真结果验证了所提出控制器的有效性.     

一类不确定非线性系统基于Backstepping的自适应跟踪控制

研究了一类非匹配不确定性非线性系统自适应跟踪问题,在假设系统模型不确定参数未知时,结合Backstepping的递推方法和鲁棒控制技术,经过多步递推设计了输出反馈控制器和参数自适应控制律.通过控制参数调节,对存在非匹配不确定性和未知干扰的非线性系统实现了输出跟踪.基于Lyapunov稳定性理论所设计的控制器不仅使系统的输出跟踪给定的期望输出,而且使得系统对于所允许的不确定系统状态全局一致有界.与经典反演设计相比,本方案允许非参数化不确定性,增强了控制系统的鲁棒性.最后的仿真算例验证所设计控制方法的有效性.     

基于事件触发机制的一类非严格反馈非线性系统的自适应神经网络追踪控制

基于事件触发机制,研究了一类非严格反馈非线性系统的自适应神经网络追踪控制问题.结合反步技术、神经网络和事件触发机制,提出了一种自适应神经网络控制方案,减少了数据传输量并减轻了控制器和执行器之间的传递负担,保证了输出信号尽可能地追踪到参考信号,同时使得闭环系统的所有信号有界.此外,通过避免芝诺现象保证了所提事件触发机制的...     

基于动态线性逼近的非线性系统无模型自适应控制

对于一类常见多重时滞非线性离散系统,提出了其动态线性逼近的增量型模型,无模型自适应控制律和带有参数限定时域长度的参数自适应预报递推算法,实现了对时滞非线性系统的无模型自适应控制。该算法不用解Diophantine方程,无需矩阵运算,在线计算量很小,实时性好,具有很强的抑制噪声干扰能力。通过仿真表明,该算法对于一类非线性系统实现无模型自适应控制是正确和有效的。     

一类非线性系统的无模型学习自适应控制

对于一类常见非线性离散系统，提出了其动态线性逼近的增量型模型、无模型自适应控制律和带有参数限定时域长度的参数自适应预报递推算法。实现了对时滞非线性系统的无模型学习自适应控制。通过仿真表明，该算法对于一类非线性系统实现无模型学习自适应控制是正确和有效的。     

一类大规模系统神经网络自适应控制方案设计

针对一类大规模非线性机械系统,如自动化高速公路汽车空位调节和连续搅拌反应釜等系统,设计了一套基于前向神经网络的分散自适应控制方案以实现对其有效控制．作为直接自适应控制器,神经网络被用于逼近未知函数,所设计的两个鲁棒控制项分别用于消除互连效应和干扰项．系统稳定性得到严格证明,通过仿真进一步验证了方案的有效性．     

基于遗传算法的道路安定极限优化求解方法

为解决长期往复车辆荷载作用下道路结构易产生弹塑性变形的问题, 基于静力安定定理研究Hertz荷载作用下半无限空间Mohr-Coulomb结构的安定行为, 引入遗传算法构建往复车辆荷载作用下道路结构安定极限下限值的高效计算方法。通过与现有求解方法进行对比和参数分析, 验证了新方法的准确性,计算过程在10 s内完成。     

一类非线性混沌系统的自适应滑模同步

基于自适应滑模控制方法,研究一类非线性混沌系统在模型不确定和外部扰动的情况下的同步问题。设计一种新的非奇异终端滑模面,并证明其稳定性。利用Lyapunov稳定性理论,推导出一种滑模控制律,将误差系统轨迹驱动到滑模面上,保证滑模运动的发生。应用上述控制方案得到一类带有模型不确定性和外部扰动项的整数阶及分数阶非线性混沌系统的同步。以分数阶Victor-Carmen系统为例进行数值仿真,验证了本研究提出的滑模控制技术的适用性和有效性,并验证了本研究的理论结果。     

一类不确定高阶随机非线性系统的自适应镇定

通过状态反馈和自适应技术解决了一类不确定高阶随机非线性系统的全局镇定问题.尽管对于确定性系统的类似问题已有大量研究,但由于存在随机干扰的影响,研究该问题同样具有重要意义,并且,更难以找到合适的二次连续可微的控制李亚普诺夫函数.通过引入新的控制李亚普诺夫函数并利用增加幂积分的方法,成功地设计了自适应连续状态反馈控制器,使得原系统的状态在概率意义下全局渐近稳定,而其他闭环系统状态在概率意义下全局稳定.仿真算例验证了控制器设计方法的有效性.     

Adaptive control using interval Type-2 fuzzy logic for uncertain nonlinear systems

A new adaptive Type-2 (T2) fuzzy controller was developed and its potential performance advantage over adaptive Type-1 (T1) fuzzy control was also quantified in computer simulation.Base on the Lyapunov method,the adaptive laws with guaranteed system stability and convergence were developed.The controller updates its parameters online using the laws to control a system and tracks its output command trajectory.The simulation study involving the popular inverted pendulum control problem shows theoretically pre...     

非线性系统模糊平滑切换多模型控制

研究了一类可以平滑切换时刻输出跳变的多模型切换控制器的设计问题,基于T-S模糊模型提出一种非线性系统模糊平滑切换多模型控制,将输入空间划分为若干个模糊区域,使区域边界模糊化,在每一区域内设计局部T-S模型和控制器,从而使控制器切换在模糊了的边界处进行,保证了切换过程中系统状态轨迹的平滑性.仿真结果证明了方法的有效性.     

非线性系统模糊平滑切换多模型控制

研究了一类可以平滑切换时刻输出跳变的多模型切换控制器的设计问题,基于T-S模糊模型提出一种非线性系统模糊平滑切换多模型控制,将输入空间划分为若干个模糊区域,使区域边界模糊化,在每一区域内设计局部T-S模型和控制器,从而使控制器切换在模糊了的边界处进行,保证了切换过程中系统状态轨迹的平滑性.仿真结果证明了方法的有效性.     

一类2维不确定非线性系统自适应输出反馈镇定

为了解决一类不确定非线性系统输出反馈镇定问题,首先构造了合适的状态观测器,进而基于增加幂次积分方法和自适应技术,给出了设计光滑自适应输出反馈控制器的新方法.主要理论结果表明:所设计的控制器不仅保证闭环系统的所有状态均是有界的,而且原系统的状态和观测器的状态渐近收敛到零.     

非线性离散系统的自适应反馈一步向前预测控制方法

针对时变、滞后、反馈时间慢且参数未知的非线性离散时间模型系统的特点，提出了一种自适应反馈控制方法。在方法中，考虑到调整时间内反馈信息少与工程易实现的要求，采用多层预报的方法，对模型跟踪误差进一步向前预测，进而利用预测结果对模型和输入做进一步修正。此外，对算法的收敛性和稳定性从数学上给出了说明。并通过数值仿真验证了方法的可行性和有效性。     

一类非线性系统基于观测器的自适应容错控制

研究了一类不确定非线性系统的自适应容错控制问题。在系统的非线性函数、外界扰动、建模不确定性以及未知故障输入的上界均未知的情况下,通过构造Lyapunov函数,基于鲁棒自适应观测器设计了新的自适应容错控制器,使得闭环系统渐近稳定。最后,通过仿真算例说明了本文方法的有效性和优越性。     

MIMO非线性自适应模糊滑模控制

为了解决传统的自适应模糊滑模控制方法需经无穷长时间才能达到平衡点，不能对系统进行精确地跟踪控制的问题。提出一种具有快速收敛性的自适应模糊滑模控制方法。控制器用具有快速收敛性和稳定性的最终吸引子做自适应模糊调节率代替传统自适应模糊调节率，不仅具有稳定性且具有快速收敛性，从而使控制系统的输出能在有限时间内精确地跟踪参考信号。证明了所设计控制器是全局稳定的。并用该方法控制了二自由度机器手系统，仿真结构表明该方法能使机器手在有限时间内达到精确的位置和速度，从而证实了其快速性。     

一类时变非线性离散系统的分散自适应控制

把自适应的概念和神经网络理论相结合，本文提出了采用神经网络的分散自适应控制算法。系统中的神经网络用作辨识和控制器，这个算法适用于一类时变非线性离散系统。对算法的稳定性进行了分析，仿真例也说明了算法的有效性     

一类一阶控制系数未知非线性系统有限时间镇定

为了解决电力系统区间震荡问题, 已经发展形成了多种控制策略.在许多国家一些大规模的电力系统中,为解决各种不同的电力系统的运行和规划问题,采用了越来越多的柔性交流输电系统装置(FACTS).设计目标之一是减少系统中存在的一些临界区间震荡.基于变结构控制技术,提出了FACTS控制器,用以缓解区间震荡问题,研究了串联和并联的FACTS装置,并给出实例加以研究用以说明所提出控制器的有效性.