一类非线性纯反馈系统的预定性能控制器设计

研究一类非线性纯反馈系统的预定性能控制问题.首先,为了避免采用繁琐的公式计算来处理纯反馈系统中的非仿射性结构,提出一种非传统状态变换并引入关于控制输入的一阶辅助系统;然后,为了保证纯反馈系统预定性能,设计一个相对简易的Lyapunov函数,利用反步法给出一种新的控制算法.实验仿真表明,所设计的控制器可使非线性系统状态全局有界,且可保证系统的预定性能,与现有的方法相比,其跟踪误差精度有显著提高,同时也具有一定鲁棒性.     

基于反步法的一类非线性切换系统控制器设计

研究一类子系统是纯反馈非线性系统的切换系统控制器设计问题．基于多Lyapunov函数和反步法,提出一种状态反馈控制律及切换规则设计方法。通过递推设计可得到使非线性切换系统稳定的反馈控制律和切换规则．将所提出的方法应用于该类非线性切换系统含有不确定性的情形,仿真算例结果表明了所提出方法的有效性．     

基于积分反步法的轧机速度系统控制器设计

本文给出了基于积分反步法的控制器设计方法，该方法通过逐步修正算法设计镇定控制器，实现系统的全局调节或跟踪。每一步把状态坐标变换、一个给定的李雅普诺夫函数和虚拟控制联系起来，最终得到一个控制李雅普诺夫函数(clf)。基于上述方法，对直流电机驱动的轧机速度系统进行了反馈控制器设计。仿真研究结果表明，本文所设计的反馈控制器使闭环系统稳定，系统具有良好的跟踪性能。     

非线性交叉严格反馈系统的一种构造性设计方法

讨论非线性交叉严格反馈(cross strict feeback)系统的镇定问题,针对这类系统首次提出交叉回退(cross backsteping)设计方法,证明了整个控制系统的全局稳定性,并用仿真算例验证了方法的正确性.其结果大大拓宽了backstepping方法的适用范围.     

基于ISS的非线性纯反馈系统的自适应动态面控制

研究一类具有未知死区的非线性纯反馈系统的自适应控制问题．基于输入状态稳定理论和小增益定理,提出一种自适应动态面控制方案．该方案有效地减少了可调参数的数目,避免了传统后推设计中由于需要对虚拟控制反复求导而导致的计算复杂性．理论分析证明了闭环系统是半全局一致终结有界的．     

一类不确定非线性纯反馈系统的自适应鲁棒模糊控制

针对一类带有不确定性的非线性MIMO纯反馈系统,提出一种自适应鲁棒模糊控制方法,该方法放宽了已有文献对系统模型的限制条件,基于李雅普诺夫分析方法获得了控制输入和自适应律．在控制输入设计中,鲁棒控制项用于补偿逼近误差向量．通过选择适当的设计参数。提出的控制方法使得闭环系统的所有信号是一致有界的和跟踪误差向量的范数收敛到小的零邻域内．仿真结果表明了所提出方法的有效性．     

动力定位船舶纵向运动的反步法控制器设计

本文研究了动力定位系统的控制策略,针对船舶动力定位系统模型的非线性特性,考虑到风浪流等外部环境扰动对船舶引起的恒值干扰及其不确定性,基于带有未知定常扰动的三自由度非线性船舶水面运动数学模型,应用自适应反步法设计船舶动力定位控制律,将Lyapunov函数选取和控制器设计相结合的回归设计方法,并在MATLAB软件环境下通过仿真研究验证模型和控制策略的有效性。在计算机仿真研究中,以26:1比例建造的2800mm×762mm×498mm船模为设计实例。     

基于反步法的有限时间机器人环航控制器设计

以二维运动目标的环航跟踪为背景,在非完整机器人速度受限情形下,设计了一类以规定环绕速率沿固定半径跟踪目标的控制器.首先,由极坐标系下的环航系统模型,利用反步法给出了一种使系统达到渐近稳定的控制器.进一步,考虑机器人在有限时间内达到跟踪要求的工程需求,利用饱和函数和Lyapunov稳定性理论,设计了一种使机器人运动轨迹在有限时间内收敛到期望轨迹的有限时间饱和控制器.最后,数值算例验证了所提控制律的有效性.     

单位反馈系统解耦控制器的设计

本文使用了双互质因子分解法，研究了单位反馈系统解耦时，对邓是设定的闭环对角传函矩阵，到底有那些限制文件。     

发电机的非线性自适应逆推综合控制

发电机励磁和汽门系统是一个典型的多变量、非线性、强耦合、不确定复杂系统,其综合控制将会改善电力系统稳定性和动态品质,所以设计简单、有效的综合控制器既必要又困难.针对单机无穷大励磁与汽门系统,运用自适应逆推方法和系统的Lyapunov函数,获得了发电机的非线性综合控制器和参数替换律,文中给出了该控制器的具体设计步骤.由于在控制器设计中没有运用任何线性化方法,因而所得控制器充分利用了系统的非线性特性;同时考虑了发电机阻尼系数的不确定性,使得控制器对系统参数的变化具有很强的鲁棒性.数字仿真结果表明,所设计的控制器具有鲁棒性,并可有效地提高电力系统的稳定性.     

基于神经网络的非仿射块控非线性系统动态反演控制

即使已知非仿射非线性系统的逆存在,利用隐函数定理求解该显式逆仍然非常困难.为此,针对一类不确定块控非仿射系统,将动态反馈、反演、神经网络和反馈线性化技术相结合,提出一种自适应鲁棒控制器的设计方法.利用神经网络来逼近和消除未知函数,并证明了整个闭环系统在李雅普诺夫意义下是稳定的.仿真结果表明了所提出方法的有效性.     

Adaptive backstepping controller design for nonlinear uncertain systems using fuzzy neural systems

In this article, we propose an adaptive backstepping control scheme using fuzzy neural networks (FNNs), ABC_FNN, for a class of nonlinear non-affine systems in non-triangular form. The nonlinear non-affine system contains the uncertainty, external disturbance or parameters variations. Two kinds of FNN systems are used to estimate the unknown system functions. According to the FNN estimations, the adaptive backstepping control (ABC_FNN) signal can be generated by backstepping design procedure such that the system output follows the desired trajectory. To ensure robustness and performance, a proportional-integral-surface function and robust controller are designed to improve the control performance. Based on the Lyapunov stability theory, the stability of a closed-loop system is guaranteed and the adaptive laws of the FNN parameters are obtained. This approach is also valid for nonlinear affine system with uncertainty or disturbance. The uncertainty and disturbance terms are estimated by FNNs and treated by the ABC_FNN scheme. Finally, the effectiveness of the proposed ABC_FNN is demonstrated through the simulation of controlling a nonlinear non-affine system and the continuously stirred tank reactor plant to demonstrate the performances of our approach.     

严格反馈非线性系统预设性能backstepping 控制器设计

针对一类具有一般形式的严格反馈非线性系统,提出一种基于预设性能的backstepping控制器设计方法.所谓预设性能是指在保证跟踪误差收敛到一个预先设定的任意小的区域的同时,保证收敛速度及超调量满足预先设定的条件.首先引入性能函数的概念,通过误差转化将原始的受限系统转换为等价的非受限系统;然后基于Lyapunov理论进行backstepping控制器的设计,并进行了稳定性分析;最后通过仿真实验验证了所提出方法的正确性.     

一类非线性系统的微分平滑反步自适应输出反馈控制

研究了一类含不确定参数且存在未知扰动的严反馈非线性系统输出反馈控制问题,设计了一种新型的反步递推(Backstepping)自适应控制器.为实现输出反馈,设计过程引入了虚拟的全维状态观测器.由于Backstepping的虚拟控制量与未知参数逼近值及其高阶导数有关,为此通过微分平滑算法对原系统进行相应的动态扩展.在稳定性分析中,利用Lyapunov定理,得到了系统全局一致有界稳定的条件,并求出系统的稳态跟踪误差.最后给出的仿真算例验证了本文方法的有效性和可行性.     

一种非线性反馈反步递推算法的线性弱化

为了解决反步递推算法应用于船舶航向控制中输出能量大且非线性部分难以对消的实际问题, 首先对原有的反步递推算法进行线性弱化, 然后利用正弦函数驱动的非线性反馈控制技术代替原有的线性误差反馈. 理论分析表明, 该算法能够保证控制效果相当或更优的前提下, 降低控制能量. 以“育龙” 轮为载体开展仿真实验, 结果表明所提出的新型非线性反馈控制律在鲁棒性、控制能量需求方面具有明显的优势.

     

船舶动力定位非线性自适应反步控制器设计

针对扰动不确定非线性船舶动力定位问题,提出了一种带观测器的不确定扰动非线性船舶动力定位自适应输出反馈控制.设计了一个非线性观测器,从附有噪声的输出中估计出船舶位置以及运动速度.用滤波后的位置信号,针对扰动不确定非线性船舶设计带观测器的自适应反步控制器,该控制在Backstepping设计方法的基础上引入积分环节,对存在未知参数和动态不确定扰动的船舶能有效的改善系统性能.根据Lyapunov稳定性理论证明所设计的控制器是全局渐近稳定的,仿真结果验证了该方法的有效性.     

具有非线性不确定参数的电液伺服系统自适应backstepping控制

针对电液伺服系统中存在非线性不确定参数的问题,提出了一种采用积分型Lyapunov函数的自适应backstepping控制方法.首先定义积分型Lyapunov函数,将电液伺服系统中的非线性不确定参数转化为线性表示;然后逐步递推设计backstepping控制器,同时在控制律中加入阻尼项,从而补偿外界干扰对控制性能的影响;基于Lyapunov稳定性方法,设计了参数自适应律,并且在自适应律中引入充分光滑投影算子,实现对电液伺服系统中不确定参数漂移的抑制作用.搭建了AMESim与MATLAB的联合仿真平台,对所设计的自适应backstepping控制器进行仿真,作为对比,设计了不带有非线性参数估计的自适应backstepping控制器和PID算法.仿真表明,本文所设计的控制器具有良好的跟踪性能和补偿非线性不确定参数变化的能力.     

Adaptive backstepping output feedback control for SISO nonlinear system using fuzzy neural networks

In this paper, a new fuzzy-neural adaptive control approach is developed for a class of single-input and single-output （SISO） nonlinear systems with unmeasured states. Using fuzzy neural networks to approximate the unknown nonlinear functions, a fuzzy- neural adaptive observer is introduced for state estimation as well as system identification. Under the framework of the backstepping design, fuzzy-neural adaptive output feedback control is constructed recursively. It is proven that the proposed fuzzy adaptive control approach guarantees the global boundedness property for all the signals, driving the tracking error to a small neighbordhood of the origin. Simulation example is included to illustrate the effectiveness of the proposed approach.     

基于后推设计的直接自适应模糊控制

针对一类严格反馈不确定非线性动态系统，提出一种直接鲁棒自适应模糊控制新方案．利用模糊系统的逼近能力、后推设计方法和积分型李亚普诺夫函数，依次确定各虚拟控制及模糊系统中可调参数的自适应律，并最终确定出控制律．为改善控制系统的性能，引入逼近误差的自适应补偿项．通过李亚普诺夫方法，证明了闭环系统是一致终结有界的．仿真结果表明了该方法的有效性。