临近空间飞行器的自适应积分滑模容错控制

为提高临近空间飞行器的安全性和可靠性,针对飞行器中未知的执行器故障,提出了一种自适应积分滑模容错控制方法。设计积分滑模面,使滑动模态运动起始于系统的初始状态,进一步增强系统的鲁棒性。构造自适应滑模容错控制律,处理执行器故障的影响。在自适应律中定义一个非线性函数,利用积分滑模面的动态变化检测故障的发生,并激发自适应律实现控制增益的自动调整。基于李雅普诺夫稳定性理论证明了系统的渐近稳定性。仿真验证在临近空间飞行器的纵向动力学模型上进行,结果表明该方法具有期望的容错跟踪性能。     

非最小相位高超声速飞行器自适应鲁棒容错控制

针对具有非最小相位特性的高超声速飞行器纵向动力学模型,考虑舵面发生卡死和失效故障、系统参数不确定的问题,提出了一种基于输出重定义形式的自适应鲁棒容错控制方法。对于高度子系统中由于升降舵和升力耦合产生的不稳定内动态,重定义系统输出,将俯仰角作为系统新的输出,对新内动态进行一些坐标变换,设计出俯仰角期望的跟踪指令。对于系统重定义后的高度和速度子系统,将未知非线性函数参数化并写成未知气动参数和函数向量的乘积形式,采用自适应学习律估计未知气动参数和故障参数,基于Lyapunov稳定性定理进行了系统稳定性理论分析,通过仿真验证了所给方法的有效性。     

基于容错观测器的容错控制系统集成设计

针对一类传感器故障的线性控制系统,设计出一个能在故障情况下正确估计出系统真实状态的容错观测器,并在此基础上实现对传感器故障的容错控制。结合某水下自主航行器（AUV）航向控制系统传感器故障的仿真结果验证了所提方案的有效性。     

基于自适应神经网络滑模观测器的容错控制

针对机电伺服系统可能发生的故障,提出基于自适应神经网络滑模观测器的快速终端滑模容错控制策略.在自适应滑模观测器中引入神经网络估计故障,以提高故障发生时观测器的状态估计精度和故障检测准确性.利用观测器的状态估计值进行状态重构,结合参数自适应技术和快速终端滑模控制方法设计主动容错控制器.针对参数不确定性设计参数自适应率进行估计,并利用前馈补偿技术补偿故障和参数不确定性.针对未知上界的扰动设计具有自适应增益的鲁棒项.利用Lyapunov定理证明所提出的控制方法可以实现系统有界稳定,大量仿真和实验结果验证了控制器在系统发生故障时具有良好的容错能力、控制精度和响应速度.     

基于Backstepping非线性输出时滞系统的模糊自适应容错控制

针对一类SISO带有执行器故障的状态可测的非线性输出时滞系统,提出了一种模糊自适应Backstepping容错控制方法。所提出的控制方法可以解决对执行器卡死故障和执行器失效的问题。设计中,对时滞项进行有界处理,从而消除时滞的影响。采用模糊逻辑系统逼近未知函数,并结合Backstepping设计原理,给出了模糊自适应容错控制器和参数的自适应律。基于Lyapunov函数方法证明了闭环系统是半全局一致终结有界的,跟踪误差收敛到原点的一个小的邻域内。仿真结果进一步验证了所提方法的有效性。     

基于Backstepping SISO不确定非线系统模糊自适应鲁棒容错控制

针对一类单输入单输出非线性系统提出了自适应模糊故障检测及将backstepping技术与模糊控制相结合设计容错控制器的方法。首先,应用模糊逻辑系统设计故障估计器,在线估计系统故障向量,实现故障检测：在此基础上,引入补偿控制器,消除故障对系统运行的影响,从而实现容错控制。通过理论分析证明了跟踪误差收敛到一个小的残差集内。仿真结果表明了该方法的有效性。     

自适应事件触发下网络控制系统鲁棒容错控制

针对一类存在执行器故障和参数不确定的网络控制系统,研究基于自适应事件触发机制网络控制系统的鲁棒容错控制问题。首先,引入自适应事件触发机制,根据系统实际状态自适应调节其触发条件;然后,建立闭环网络控制系统数学模型,运用Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式技术,推出系统稳定的充分条件,进而给出控制器与自适应事件触发机制的协同设计方案;最后,通过示例仿真验证了提出方案的有效性。     

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。     

自适应事件触发下网络控制系统鲁棒容错控制

针对一类存在执行器故障和参数不确定的网络控制系统,研究基于自适应事件触发机制网络控制系统的鲁棒容错控制问题。首先,引入自适应事件触发机制,根据系统实际状态自适应调节其触发条件;然后,建立闭环网络控制系统数学模型,运用Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式技术,推出系统稳定的充分条件,进而给出控制器与自适应事件触发机制的协同设计方案;最后,通过示例仿真验证了提出方案的有效性。     

微机自适应控温系统

本文介绍以TP801单板机为核心的自适应控温系统。文中阐述了温度自适应控制系统的基本原理、设计方法和实验结果。     

电液力控制系统的自适应控制

电液力控制系统中非线性和时变因素引起的波形畸变等控制品质问题是电液控制系统中较难解决的问题。论文在板簧试验机上用参数补偿的模型参考自适应控制算法、Lyapunov稳定理论进行了推导,用微机实现了系统的控制。实验表明这种自适应控制方法明显地提高了控制品质,使系统的波形失真度下降,快速性增加。 论文还探讨了系统的鲁棒自适应控制问题。     

自适应偏振模色散补偿系统中的控制算法

为了实现对偏振模色散（PMD）效应所造成系统性能损伤的动态有效补偿，通过对PMD补偿方式的简要分析，给出了一种以电域特定频率分量功率作为控制信号的PMD光域自适应补偿实验系统. 在此基础上，对单纯形算法、遗传算法、粒子群算法等3种常用优化算法的基本思想和特点进行了分析比较，并分别采用3种算法对一阶PMD及二阶PMD进行补偿，得到了补偿后的信号偏振度（DOP）和信号眼图．实验结果表明，粒子群算法更加适合作为PMD光域自适应补偿系统的控制算法．     

变结构自适应控制系统研究

为了改善控制系统瞬态性能,本文从系统稳定性原则出发,提出了多模系统的变结构自适应控制策略,这种控制方法比变结构控制或自适应控制都优越,具有两者的优点.一方面可以适应参数变化,另一方面又可以调节系统的瞬态性能,使系统具有强鲁棒性.     

点火系统的自适应模糊控制

针对发动机在高速阶段仍保持点火提前控制而不发生爆震的问题,提出了点火系统的自适应模糊控制方法,将工业中常用的模糊算法引入发动机的点火系统,提高了系统的鲁棒性,介绍了模糊控制参数的估计方法.为了在爆震信号处理中加入时域信息并将其结合到模糊控制系统中去,建立了一种基于小波观测器的模糊控制系统,该控制系统可以将爆震减少到可接受的强度水平.经现场测试对比,该模糊控制方案对改善高速段的动力性是有益的.     

两种自适应控制算法在悬挂系统中的应用

为了减小车辆悬挂系统的振动,采用半主动悬挂系统作为对象,并建立了其CARMA模型,提出了自适应控制中的两种算法:最小方差自校正控制算法和极点配置自校正控制算法.前者可使系统输出的方差最小,而后者可使系统的动态特性达到预期的目的.仿真结果表明,车体垂直方向的加速度大大减小,减振的目的也已达到.这两种算法都能减小悬挂系统中的振动,具有一定的实用性.     

多变量系统的自适应模糊控制(英文)

提出了一种多变量系统自适应模糊控制,它采用了自适应模糊关联技术,从而避开了传统控制中最棘手的解耦问题.这一方法已用于控制一个多变量强耦合系统,并取得了令人满意的结果.     

磨机极值自适应控制系统

本文论述如何选择工程模型作为磨机最优控制的基础,并通过对工程模型的研究,使用SCS软件包进行动态仿真和自适应极值控制的数字仿真,仿真表明该控制方案达到了对磨机的最优控制。     

参数有约束系统的自适应控制

在脑颅抽液系统中,我们可以把系统描写为自回归滑动平均模型,而该模型的参数是约束在一个超平面上的.本文给出了参数有约束系统的识别公式,讨论了参数有约束系统识别的收敛性,给出了参数有约束系统的自适应控制的一种算法.     

动态系统的自适应模糊神经网络控制

　Aim　To build an adaptive fuzzy neural controller and simulate it. Methods Fuzzy logic and back propagation(BP) algorithm are combined to utilize their advantages while avoiding the disadvantages. Results and Conclusion Simulation results of the third-order plant with disturbances and dead times show the validity of the presented controller. The presented controller can control cases that preceding controllers were unable to control.