类反斜线回滞系统的模型参考滑模控制

回滞现象广泛地存在于许多控制研究领域,可能引起系统的振荡,甚至造成系统的不稳定,因此有必要对回滞系统的有效控制进行研究.针对一类重要的类反斜线回滞系统,通过对类反斜线回滞特性的分析,将其分解为线性部分和已知上限的非线性不确定部分,给定期望的不存在回滞特性的光滑轨线,得到了模型参考滑模控制律,通过跟踪给定期望的不存在回滞特性的光滑轨线,削弱甚至消除回滞特性.仿真结果表明此控制律是有效的.     

基于Prandtl-Ishlinskii模型的一类回滞非线性系统自适应控制

对带回滞驱动的一类单输入单输出的非线性不确定系统,本文采用Prandtl-Ishlinskii模型描述回滞特性,采用反步递推设计方法,实现自适应控制器的设计.仿真结果说明控制方法的有效性.     

分散模型参考自适应控制

本文针对由参数未知、存在有界扰动和非线性关联的子系统组成的大规模互联系统,提出了一种新的分散模型参考自适应控制法.它适用于孤立子系统传递函数的相对阶次n*i为任意值的情况.根据李雅普诺夫稳定性理论,文中证明了这种分散自适应控制系统全局稳定的充分条件.与有关文献所介绍的方法相比,本文的方法可用于n*i>2的场合,因而它更具有一般性和实用性.     

线性时变系统的模型参考自适应控制

1　引言近年来 ,对时变系统的自适应控制的研究已取得了较大的进展 .一些学者研究了慢时变[1 ] 、周期时变[2 ] 和已知变化结构的快时变对象的自适应控制系统 .在快时变对象参数的变化结构为已知的前提下 ,文献 [3]中的自适应控制方案可以保证对任意有界初始条件下闭环内所有信号的有界性 ,但系统响应缓慢、自适应时间长、震荡很大 .本文针对线性时变系统提出一种新的模型参考自适应控制方案 .这种控制方案可用于对象参数的变化结构已知的快时变系统 .文中分析了该系统的稳定性 ,与文献 [3]相比 ,本文方案在仿真实例中明显提高系统动态性能 …     

鲁棒变结构模型参考自适应控制器的分析与设计(Ⅱ)

对含未建模动态且建模部分相对阶大于 1(n >1) 的SISO定常线性系统提出了一种控制增益可切换的变结构模型参考自适应控制方案 .主要结果是 :得到了系统跟踪误差与辅助误差间关系的明确表达式 ,进而证明 ,对各辅助子系统 (均为相对阶为 1的子系统 ) ,只要按相对阶为 1时所提出的变结构律进行设计 ,使它们满足预先给定的性能指标 ,就可保证系统跟踪误差在预先给定的过渡过程时间内收敛到一个残集内 ;研究结果还表明 ,当n >1时 ,平均值滤波器对系统的影响相当于一个未建模动态对系统的影响     

多输入多输出混合模型参考自适应控制

本文将文献[1]的模型参考控制方法推广到多输入多输出线性时不变系统。对于其关联因子(interactor)T(S)为对角矩阵及其高频增益矩阵 K 非奇异的情况,证明了混合自适应控制系统的稳定性。文中还通过一个仿真算例验证了该算法的有效性及其对未建模动特性的鲁棒性。     

基于模糊神经网络的模型参考自适应控制

用模糊神经网络作为控制器,依靠参考模型产生理想的控制系统闭环响应,从而随时得到控制系统的输出误差.用梯度法实时修正模糊控制器的输入和输出隶属度参数,得到一种在线模糊自适应控制的新方法.通过倒立摆的仿真实验表明,该方法是可行的并能适应对象特性的大范围变化.     

一种基于模型参考自适应的神经网络控制

工业对象的动态特性具有大迟延、大惯性、时变性和不确定性等特点,难以建立精确的数学模型,从而使得建立在精确对象数学模型基础上的经典控制方法及状态空间控制方法难以取得满意的控制效果.基于神经网络的自适应神经网络控制具有鲁棒性高、自适应能力强、适用于工业过程控制.本文提出一种基于神经网络的模型参考自适应神经网络控制系统.仿真试验表明,此系统具有良好的品质特性.     

鲁棒变结构模型参考自适应控制器的分析与设计(Ⅰ)

对含有未建动态ＳＩＳＯ定常线性系统提出了一种控制增益可切换的变结构模型参考自适应控制方案。其主要结果是：解决了当对象建模部分相对阶为１、高频增益符号未知时,确保跟踪误差满足预先给定的过渡过程性能指标（超调量,过渡时间和稳态误差）的问题。     

模型参考自适应控制,模糊控制及PID控制的综合应用

模型参考自适应控制、模糊控制及ＰＩＤ控制的综合应用ＴｈｅＣｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＭＲＡＣ、ＦｕｚｙａｎｄＰＩＤＣｏｎｔｒｏｌ●陈玉东刘红波ＣｈｅｎＹｕｄｏｎｇＬｉｕＨｏｎｇｂｏ１概述ＰＩＤ控制由于算法简单、可靠性高、稳定性...     

基于状态全反馈的动态迟滞非线性系统自适应控制

该文针对不平滑、多映射动态迟滞非线性系统，提出了一种基于神经网络自适应控制方案。在该方案中，通过利用神经网络来逼近模型误差，避免了目前常用逆模型补偿方案中，需求取复杂逆模型的问题。应用Lyapnov稳定定理，证明了整个闭环系统的跟踪误差及神经网络权值将收敛到零点一个有界邻域内。仿真结果表明，所提出的控制方案能够有效补偿迟滞非线性对系统的影响。     

混合的直接型模型参考自适应控制

本文研究了具有混合自适应律的直接型模型参考自适应控制.对这种混合的MRAC方案,我们严格地证明了闭环系统的所有信号都有界,同时得到了跟踪误差满足e1∈S(μ2(△2+△2∞)+d20+1/a20).同文献[1]的控制方案相比,这种具有混合自适应律的直接型模型参考自适应控制具有如下优点:1)实现过程中计算量大大减小;2)具有更好的鲁棒性.     

基于超稳定性理论的一类非线性系统分段线性化自适应控制

本文分析了以电弧炉电极调节系统为代表的一类非仿射非线性系统,用分段线性化的方法处理了系统的非线性,然后基于Popv超稳定性原理,设计了稳定的模型参考自适应律,并且证明了该自适应律的全局限稳定性,通过数值仿真研究表明,这种处理方法能够有效地对这一类非线性系统进行自适应控制,从而为这类系统的现场控制提供了可靠的仿真依据。     

基于模型参考的鲁棒自适应控制

针对一类具有未知参数、未建模动态和外界干扰的不确定非线性系统,选择适当的参数对这些不确定性进行估值、补偿和模型参考,利用Backstepping方法,设计了一种新的鲁棒自适应控制器。该控制器能保证闭环系统的所有信号是全局有界的,跟踪误差收敛到一个小的残差集内。仿真结果表明该方法的有效性。     

一种基于小波网络的模型参考间接自适应控制方法

本文提出一种基于小波网络的模型参考间接自适应控制方法,利用两个小波神经网络作为间接自适应控制系统的控制器和辨识器来构成自适应控制系统,与一般神经网络控制系统在同等结构下进行仿真相比,小波网络的控制精度高,跟踪效果好.     

四旋翼无人机飞行姿态模型参考自适应控制

四旋翼无人机具有机械结构简单、可垂直起降等优势,在各个领域都有极广泛的应用.经典控制算法如PID对无人机在受扰动或环境变化时的控制效果不理想,难以调节至平衡状态.论文对动力学建模加以适当简化,设计了自适应控制律,数值仿真实验结果表明,模型参考自适应控制能在很大范围内有效屏蔽干扰,验证该算法是有效的.     

模型参考模糊自适应控制*

本文提出了一种模糊自适应机构的设计方法，所设计的自适应机构为偏差的非线性函数。用模糊自适应机构替代常规自适应机构，构成一个模型参考模糊自适应系统。导出了该系统稳定的充要条件，提出了一量化因子的选择方法，设计方法简单，便于工程应用。仿真结果表明：ＭＲＦＡＳ系统自适应性能好，抗内外扰动的能力强。     

船舶航向模型参考模糊自适应控制器的设计

本文介绍了模型模糊自适应控制器的结构,调节机理。针对船舶航向控制,设计了参考模型模糊自适应控制器,并进行了仿真。与普通模糊控制器控制效果进行了比较,仿真表明参考模型模糊自适应控制有良好的控制性能。