基于未建模动态补偿的一类MIMO非线性系统的自适应广义预测解耦切换控制

针对一类不确定的多输入多输出(MIMO)离散时间零动态不稳定非线性系统, 提出了一种基于未建模动态补偿的非线性广义预测解耦切换控制方法. 该控制方法要求系统的未建模动态满足线性增长条件, 放宽了未建模动态全局有界的限制. 建立了所提的自适应控制方法的稳定性和收敛性分析. 而且, 在设计广义预测解耦控制器时, 把“一一映射”与ANFIS的训练相结合来估计系统的未建模动态, 保证了ANFIS的万能逼近特性. 最后, 仿真结果验证了所提方法的优越性.     

具有未建模动态的自适应神经网络动态面控制

对一类具有未建模动态的严格反馈非线性系统,提出一种自适应神经网络动态面控制方案.该方案将动态面控制方法扩展到具有未建模动态的严格反馈非线性系统的控制器设计中,拓展了动态面控制方法的应用范围.利用动态面控制方法引入的紧集来处理未建模动态对于系统的影响.利用Young's不等式,提出两种自适应参数调节方案.与现有研究结果相比,有效地减少了可调参数的数目,放宽了动态不确定性的假设,无需虚拟控制增益系数导数的信息.通过理论分析,证明了闭环控制系统是半全局一致终结有界的,且跟踪误差收敛到原点的一个小邻域内.     

数据与未建模动态驱动的非线性PID切换控制

本文充分利用系统的数据信息和知识,把数据驱动控制、PID控制与一步超前最优控制策略相结合,提出了数据与未建模动态驱动的非线性PID切换控制方法.该方法首先利用被控对象往往运行在工作点附近的特点及系统丰富可测的数据信息,把被控对象表示成低阶控制器设计模型与高阶非线性项(未建模动态)和的形式.与以往方法的本质区别在于,所提的方法直接将未建模动态分解为前一拍数据与未知增量的和,并充分利用未建模动态可测数据信息补偿系统未知的非线性动态特性,设计非线性PID控制器,对未建模动态的未知增量采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)进行估计,从而设计带有未建模动态增量估计的非线性PID控制器.将控制器的跟踪误差引入切换指标,两个控制器通过切换机制协调控制系统,既保证系统的稳定,同时提高系统的性能.为解决PID控制器参数难以选择的问题,采用一步超前最优控制策略进行参数设计,从理论上给出了PID控制器参数选择的一般原则和方法,推导了保证闭环系统输入输出稳定性的条件;最后,通过数值仿真实验以及在水箱液位控制系统的物理对比实验,实验结果验证了所提算法的有效性和实用性.     

虚拟未建模动态补偿驱动的双率自适应控制

工业换热过程是蒸汽与循环水在换热器中进行热交换,使供水温度达到工艺规定的目标范围内的复杂工业过程.由于存在蒸汽压力、回水流量波动以及换热器内管壁结垢的扰动,导致被控对象模型参数发生未知随机的大范围变化,使控制器积分作用失效,造成内环蒸汽流量和外环供水温度波动,相互影响,甚至谐振.针对上述问题,利用工业换热过程运行在工作点附近的特点,用确定性低阶线性模型和虚拟未建模动态来描述被控过程.将自适应信号法与双率控制技术相结合,提出了以蒸汽流量为内环输出、以供水温度为外环输出的双率自适应控制器,并给出了该控制器的稳定性和收敛性分析.本文将工业换热过程机理模型作为被控对象,进行了半实物仿真.结果表明,对于工业换热过程,在模型参数大范围变化时,本文提出的控制方法可以将供水温度控制在工艺要求的目标范围内.     

带有未建模动态的船舶减摇鳍的鲁棒自适应控制

针对船舶减摇鳍非线性数学模型,提出一种鲁棒自适应控制器,可以用于存在非线性不确定、未知有界扰动和未建模动态的情况。应用Lyapunov稳定性理论证明,所提出的鲁棒自适应控制器可保证整个非线性系统的稳定性,且通过适当选择设计参数,可使跟踪误差达到任意精度。仿真结果表明了所提方法的有效性。     

带有未建模动态的非线性系统的自适应动态面控制

针对一类带有未建模动态的非线性纯反馈系统,利用神经网络逼近能力,提出一种自适应动态面控制方案.通过在传统后推设计中引入一阶滤波器,避免了对虚拟控制反复求导而导致的计算复杂性问题.利用Young’s不等式和积分型李亚普诺夫函数,有效地减少了可调参数的数目,无需虚拟控制增益系数导数的信息.理论分析表明了闭环控制系统是半全局一致终结有界的.     

非线性系统自适应最优切换控制方法

针对具有未知动态和M个平衡点的连续时间非线性系统, 将线性自适应最优切换控制器和未建模动态补偿器相结合, 基于嵌入转换技术和近似动态规划思想, 提出一种自适应最优切换控制方法. 首先在非线性系统的M个平衡点建立M个线性化模型, 当模型参数已知时, 提出由线性最优切换控制器、切换准则、未建模动态补偿器以及非线性系统组成的控制系统结构; 当模型参数未知时, 在每个平衡点附近采集输入和状态数据, 利用黎卡提方程的迭代求解公式、最小二乘方法、极小值原理以及二次规划技术得到非线性系统的自适应最优切换控制器和最优切换序列; 最后进行仿真实验, 实验结果验证了所提方法的有效性、优越性和实际可应用性.     

非线性未建模不确定系统的自适应控制

讨论了非线性未建模不确定系统的自适应镇定问题。通过边界层次分析的方法，提出一和种简单的间接自适应控制方法。该方法克服了现有非线性自适应控制方法容易产生过渡控制的缺点。     

带有死区输入和未建模动态的神经网络控制

针对一类具有死区非线性输入和未建模动态的非线性系统,提出一种自适应神经网络控制方法。该方法将后推技术和动态面技术结合,克服了计算复杂性问题,放宽了动态不确定性的假设,取消了神经网络逼近误差有界。借助中值定理和Young’s不等式,保证整个设计只需一个自适应参数,且控制增益只需存在一个上、下界。理论分析证明闭环系统所有信号半全局一致终结有界。仿真结果验证所提方案的有效性。     

具有未建模动态系统的自适应动态面输出反馈控制

针对一类具有未建模动态和动态扰动且状态不可量测的非线性系统,利用神经网络逼近未知函数设计K-滤波器重构系统状态,提出一种自适应输出反馈控制策略。通过对未建模动态的新刻画,避免动态信号的引入。采用动态面设计方法,取消理论分析中产生的未知连续函数的估计,降低设计的复杂性。利用Lyapunov方法证明了闭环系统的所有信号是半全局一致终结有界的,并通过仿真结果验证了所提出方案的有效性。     

一种新的数据驱动的非线性自适应切换控制方法

针对一类非线性离散时间动态系统, 提出了一种新的非线性自适应切换控制方法. 该方法首先把非线性项分解为前一拍可测部分与未知增量和的形式, 并充分利用被控对象的大数据信息和知识, 把非线性项前一拍可测数据与未知增量都用于控制器设计, 分别设计了线性自适应控制器, 带有非线性项前一拍可测数据补偿的非线性自适应控制器以及带有非线性项未知增量估计与补偿的非线性自适应控制器. 三个自适应控制器通过切换函数和切换规则来协调控制被控对象. 既保证了闭环系统的稳定性, 同时又提高了闭环系统的性能. 分析了闭环切换系统的稳定性和收敛性. 最后, 通过水箱液位系统的物理实验, 实验结果验证了所提算法的有效性.     

Robust Adaptive Output‐Feedback Dynamic Surface Control of a Class of Nonlinear Systems with Unmodeled Dynamics

This paper presents a robust adaptive output‐feedback dynamic surface control (DSC) for a class of nonlinear systems with unmodeled dynamics or/and uncertain time‐varying disturbances. Based on traditional K‐filters, the proposed adaptive DSC scheme is able to guarantee semi‐global stability of the closed‐loop system without applying any approximation techniques. The adaptive law is necessary only at the first design step, which, together with the introduction of a first‐order filter at each design step, makes the control law easy to implement. Moreover, it is shown that the tracking error can converge to an arbitrarily small residual set by adjusting only one design parameter.     

励磁输入动态不确定的同步发电机鲁棒控制

非线性励磁控制如果没有考虑励磁输入存在的不确定性,可能影响其实际的控制效果。为了减小励磁输入动态不确定对发电机系统的影响,利用积分反推方法设计名义系统的虚控制,并加入非线性动态阻尼项对虚控制进行再设计,得到系统的鲁棒非线性控制率。控制率的设计未采用任何线性化方法,充分利用了系统的非线性特性。通过仿真试验,证实了该方法在输入动态不确定子系统满足最小相位、相对阶为零的条件下,可以保证发电机的功角、输出电压稳定。     

具有未建模动态的互联大系统事件触发自适应模糊控制

针对一类具有未建模动态及执行器故障的非严格反馈非线性互联大系统,提出一种基于事件触发机制的模糊分散自适应输出反馈控制算法.首先,通过设计模糊状态观测器估计系统中不可测的状态,并引入李雅普诺夫函数约束未建模动态.然后,提出一种基于事件触发机制的自适应容错控制器补偿多个执行器故障产生的影响.最后,利用障碍李雅普诺夫函数实现...     

基于切换逻辑的非线性系统自适应鲁棒控制器设计

In this paper, a switching logic-based adaptive robust control is proposed for a class of nonlinearly parameterized systems (NPS). Specifically, the controller mainly consists of a robust type term to address the system uncertainty, and a switching logic tuning mechanism to update the involved control gain. The constructed controller achieves a global uniformly ultimate boundedness (GUUB) result for the system errors, and simulation results are included to demonstrate the effectiveness of the control law.     

基于切换机制的多模型自适应混合控制

针对多模型自适应混合控制的性能依赖系统参数估计误差大小的缺点,本文提出了基于切换机制的多模型自适应混合控制.首先对被控系统进行辨识,然后根据参数估计值进行判断.当参数估计值不在最优参数集内时,实行切换策略,重置参数估计值到最优参数集内,用以减小暂态误差,提高暂态性能;当参数估计值在最优参数集内时,实行混合控制,用以平滑过渡过程.文中给出了系统的稳定性和收敛性的证明,最后的仿真实验结果验证了所提出方法的可行性.     

基于神经网络的非线性多模型自适应控制

针对一类非线性离散动态系统,设计了一个自适应控制方案。为了保证在任意时刻均能为被控的动态系统选择最好的控制器,方案基于输入输出数据为系统定义一个线性预测模型,并在此基础上设计能够保证闭环系统所有信号有界的线性鲁棒自适应控制器,同时定义一个非线性预测模型,再基于径向基神经网络设计一个旨在提高系统控制性能的非线性自适应控制器。通过比较2个控制器预测的系统输出性能,设计合理的开关切换规则。控制方案能将系统稳定性控制和性能优化的控制分离并单独实现,使得系统能在保证稳定性前提下,借助神经网络控制器良好的追踪能力有效提高自适应控制效果。最后通过仿真例子说明了系统稳定和提高输出追踪效果可以同时得到保证。