一类时滞不确定离散系统的鲁棒自适应滑模控制

主要研究一类具有不确定项和外部扰动的离散时滞系统的鲁棒自适应控制,假设扰动和不确定项是有界的,而扰动和关于状态的不确定项的边界是不必知道的.设计了自适应控制器以保证系统能在有限时间内到达切换面,并且收敛到包含原点的一定的有界区域内.仿真的结果说明了该方法的有效性.     

一类不确定非线性系统的状态参考自适应滑模控制

针对一类非匹配不确定非线性系统。基于状态参考自适应控制算法和滑模控制策略。提出了状态参考自适应反演滑模控制方案，实现了不确定非线性系统的鲁棒输出跟踪。与现有的控制器设计相比，大大降低了控制系统阶次，允许系统存在非参数化的不确定性和未知扰动，增强了控制系统鲁棒性。仿真算例证明了理论研究成果的正确性和鲁棒性。     

一类不确定非线性系统的鲁棒自适应控制

针对具有有界扰动的参数化严格反馈非线性系统,提出了一种鲁棒自适应控制方案。用辨识器估计系统未知参数,利用“确定性等价原则”构成自适应控制方案,从而实现了辨识器与控制器设计的完全分离。所设计的自适应控制器既能保证闭环系统所有信号的全局有界性,又能使输出跟踪误差以指数速度收敛到零的一个小邻域内。仿真结果表明了所提控制方案的有效性。     

一类不确定中立系统的鲁棒保性能控制

研究了含有参数摄动或不确定项的中立时滞系统的保性能控制问题,通过构造Lyapunov函数,结合线性矩阵不等式(LMI)方法,设计出了无记忆状态反馈控制器,并给出了闭环系统渐近稳定且满足给定的性能指标的充分条件。     

一类不确定非线性系统的鲁棒自适应跟踪控制

针对一类带有符号未知不确定虚拟控制增益函数的不确定非线性受扰动系统，提出一种鲁棒自适应控制算法．该算法将Nussbaum增益技术融入backstepping设计方法之中，不仅能够保证闭环系统的信号是全局一致最终有界的，使得跟踪误差收敛到零的一个较小邻域；而且，闭环系统的控制性能可以通过适当的选择设计参数而得到保证．另外，该算法还能克服在现存文献中普遍存在的控制器奇异值问题．计算机仿真结果验证了控制器的有效性和良好性能．文章突出的贡献是拓宽了backstepping设计方法的应用范围，同时提供了一种系统化高、实用性强的设计方法．     

一类非线性系统的神经网络鲁棒自适应控制

针对一类单输入单输出仿射非线性系统，提出了一类神经网络鲁棒自适应控制。设计过程中，采用RBF神经网络实现对系统中的未知非线性函数逼近，并考虑到存在逼近误差和外部干扰，采用滑模控制实现了系统的鲁棒控制。最后通过MATLAB仿真，证明了该方法的有效性。     

一类不确定性二阶振动系统的自适应滑模控制

针对一类典型的二阶振动系统,基于滑模控制理论研究了系统的控制问题。考虑系统存在不确定性的情况下,考虑不确定性上界已知和未知,分别设计了滑模控制器和自适应滑模控制器,并引入模糊控制消除滑模抖振的影响。最后通过仿真试验研究,验证了所设计控制方法的有效性。     

一类非线性系统基于滑模原理的模糊自适应控制

针对一灰非线怀系统，设计出了一各自适应控制方案，用模糊逻辑逼近非线性函数，滑模原理及李雅普诺夫函数设计出自适应控制器。然后，用模糊推理进行修正，以克服一般滑模控制具有的抖动现象，保证闭环系统的稳定性和跟踪误差收敛于零的某邻域内。     

一类不确定非线性系统的模糊自适应容错控制

针对一类不确定非线性系统提出了间接模糊自适应容错控制器的设计方法。利用模糊逻辑系统来逼近未知函数包括故障项,用滑模控制补偿模糊逼近误差,通过改变控制器结构来补偿执行器故障所带来的影响,同时基于Lyapunov方法进行了稳定性分析。通过仿真验证该方法的有效性。     

外扰已知时滞不确定系统自适应滑模控制

针对一类外部扰动已知、具有匹配不确定性和状态时滞的多输入、多输出线性系统,基于线性矩阵不等式理论提出了一种自适应滑模控制方法。首先利用线性矩阵不等式求解得到滑动模态存在的充分条件,使系统在滑动模态下对于匹配不确定性扰动和状态时滞具有完全不变性;然后引入Sigmoid函数,并根据Lyapunov稳定性理论设计了自适应滑模控制器,使sigmoid函数的边界层厚度以及切换增益可根据系统状态进行自适应调节,削弱了控制器输出的抖振现象,并基于Lyapunov理论证明了该控制方法的稳定性。最后以智能车辆车道线保持控制为例验证了该方法的可行性及有效性。     

非线性不确定系统的鲁棒滑模观测器设计

Walcott-Zak观测器虽然对系统的非线性／不确定性具有鲁棒性,但观测器的设计需要满足严格的假设条件,设计参数的选取需要计算大量不等式。针对当系统维数较高时,Walcott-Zak观测器难以设计,在Walcott-Zak观测器基础上,提出了一种鲁棒滑模观测器,基于设计新的控制策略,避免了Walcott-Zak观测器所必须满足的严格条件,其设计条件没有Walcott-Zak观测器苛刻,设计参数的选取不需要求解大量方程,同时能保证对系统的非线性／不确定性具有鲁棒性。通过设计滑模,可以调整观测器跟踪系统状态的收敛速度,使状态估计达到预期的指标。仿真结果验证了控制策略的有效性。     

不确定性空间机器人自适应Terminal滑模控制方法

分析了空间机器人本体质量变化和负载情况变化对系统动力学不确定性的影响,并针对空间机器人操作负载变化显著的特点,设计了一种自适应Terminal滑模控制方法。利用RBF神经网络在线学习系统的不确定性上界,系统状态始终保持在滑模面上,并能保证系统控制误差在有限时间内收敛。以两自由度空间机器人为对象,对不同负载情况的运动进行了仿真,结果表明这种滑模控制方法对系统负载变化不敏感,并能保证期望控制精度。     

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。     

多涡卷超混沌系统自适应滑模同步控制

研究了一类多涡卷超混沌系统的同步控制问题,同时考虑了不确定项和未知扰动的情况,提出了一种自适应滑模控制方案。综合利用滑模控制技术和自适应控制技术,消除了系统不确定性和未知扰动的影响,对于不确定性和未知扰动具有较好的鲁棒性。利用Lyapunov稳定性理论证明了系统同步误差渐近收敛到一个原点的小邻域内,系统渐近稳定。仿真结果验证了该方法的有效性。     

一类非线性系统的多面滑模控制器设计

针对一类非线性系统，提出了一种基于模糊小脑关联结构模型(CMAC)神经网络的多面滑模变结构控制算法，其特点是无需已知不确定性函数及其各阶导数的上界，并且允许控制矩阵存在不确定性．用Lyapunov稳定性定理证明了系统的状态及权值误差最终一致有界．与经典设计方法相比，所提出的方案允许非参数化不确定性．仿真实例显示了方法的有效性．