一类非线性振动自适应控制的神经网络方法

针对一类非线性振动系统，本文详细阐述了非线性振动自适应控制的神经网络方法。首先提出一类非线性系统的控制模型与自适应控制策略；然后介绍了神经网络控制器的模型，进而导出了基于神经网络的振动自适应控制算法，数字仿真结果表明了这种方法的有效性。     

关于无限维系统自适应控制器设计的研究

对无限维系统的自适应控制器的设计进行了研究，并为提高具有边界控制输出的稳定性指标的自适应控制器的设计，介绍了一个具有驱动装置的混杂系统，对运用频域特性构造的混杂系统，研究了它的初始可观性及近似可控性。     

结构非线性振动的自适应模糊滑模控制

结构在强震作用下将不可避免地进入塑性阶段,表现出非线性行为,而总体上说,结构非线性振动还没有系统、有效的控制方法.本文主要研究了结构非线性振动的自适应模糊滑模控制算法,用模糊系统来自适应地逼近非线性系统以实现滑模控制力,同时采用模糊系统消除滑模控制所带来的抖振现象,并给出了模糊滑模控制器和自适应律的设计.仿真模型采用3层和20层的Benchmark非线性结构模型,每层均设置一个采用自适应模糊滑模控制算法的控制装置,计算出其在地震输入下的结构响应,然后对仿真结果进行了分析.仿真结果表明,自适应模糊滑模控制算法能够充分发挥自适应模糊控制和滑模控制的优点,较好地实现对结构在地震作用下非线性振动的控制,并得到令人满意的结果.     

一类带有未知控制方向的非线性系统的模糊自适应事件触发容错控制

针对带有未知控制方向、未知非线性函数以及执行器故障的不确定非线性系统,研究了相应的模糊自适应事件触发容错控制问题。首先,运用反步法和模糊逻辑系统 (FLS) 理论知识相结合,构造出自适应事件触发容错控制器和自适应更新律,有效地补偿了执行器故障对系统的影响。其次,在自适应事件触发容错控制器的设计中引入了 Nussbaum 函数。最后,所设计的控制方案保证了闭环信号在给定紧集内一致最终有界,且仿真结果验证了本文所提出的控制方案的有效性。     

模糊自适应PID控制在张力控制中的应用

针对凹版印刷机张力控制系统是一个非线性、强藕合、时变的复杂系统,用普通的PID难以达到理想的控制效果,设计出一种基于模糊控制原理的自适应PID控制器,根据偏差和偏差变化率来实时调整KP、KI、KD的参数.仿真结果表明,这种模糊自适应PID比常规PID控制器在张力控制中具有更好的控制性能.     

伴随型非线性系统的自适应RBF神经网络补偿控制

为了抵消伴随型非线性系统中的非线性项,可以设计控制器对非线性系统精确线性化.通常由于系统中存在外界不确定性因素导致系统模型的不确定,而不能直接设计控制器.利用"RBF神经网络能以任意精度逼近连续函数"的原理,对系统模型中的不确定项进行自适应辨识,并将辨识结果提供给控制器,从而实现伴随型非线性系统的神经网络自适应补偿控制.将控制器应用于起重机吊重摆角子系统,对摆角进行控制.实验结果表明:吊重摆角及其角速度约在5s后,得到了很好的控制,并且控制器对系统模型的不确定项的逼近误差约在5s时达到0;控制器对系统的不确定性因素和系统参数变化均具有很强的鲁棒性.     

多输入多输出非线性时滞系统的自适应鲁棒控制

对于存在未知参数的多变量非线性时滞系统,本文给出了其自适应迭代控制的设计方法,设计出自适应律和控制器使闭环系统渐近稳定,调节函数避免了过参数化并限定了估计参数的界,给出了控制器的详细设计过程。仿真实例说明了该方法的有效性。     

基于自适应模糊PID的全自动压力检定系统

针对全自动压力检定系统中常规PID控制过程中的一些问题,如非线性参数变化和较大的负载干扰,通过对自适应模糊PID控制系统的分析,设计了一种自适应模糊PID控制器。系统可准确、快速、稳定、无超调的产生检定压力仪表所需的设定压力值,可显著提高压力检定效率。同时在Simulink环境中建立了仿真模型并完成了仿真。仿真结果表明,基于自适应模糊PID的全自动压力检定系统较常规PID控制系统具有较强的稳定性、适应性与鲁棒性。     

柔性主从手臂系统自适应混合控制的研究

以柔性主从手臂系统为研究对象,提出了一种新的自适应混合控制方法。建立了系统的动力学模型,在系数敏感性实验的基础上,分析了控制器权重系数对系统性能的影响,提出根据系统实时跟踪误差调整控制器中的权重系数,进而设计了自适应双向控制器和基于LQR的自适应伺服控制器。并以此为基础,通过选取合理的阈值,将两种自适应控制器有效结合,设计了自适应混合控制器。实验结果表明,自适应混合控制有效提高了系统运动的稳定性,并显著减少了柔性执行手臂的振动衰减时间。     

模糊自适应PID控制在空调系统中的应用

空调房间温度控制是一个复杂的控制系统,用传统的PID控制达不到较好的控制效果。以变风量空调系统作为控制对象,设计了模糊自适应PID控制器,并运用MATLAB/simulink对空调房间温度的控制进行了仿真,达到了比较理想的控制效果。仿真结果证明,模糊自适应PID控制器应用于空调系统具有较好的鲁棒性、快速性和准确性的优点的事实得到了证实,这种控制方式的控制效果优于常规PID控制且有利于节能。为空调系统自动控制的研究和应用提供了有意义的参考。     

Adaptive disturbance rejection in an optical trap

This article presents a method for characterizing the system dynamics of a trapped particle in real-time and designing a controller to minimize disturbances to the particle's position. Specifically, adaptive system identification is used to determine the trap characteristics and the actuator transfer function describing the mirror voltage to trap position path. Using an internal model control scheme combined with a filtered-x least-mean-square algorithm, adaptive control was used to create a controller that minimizes a frequency weighted mean-squared-error. The dynamics associated with multiple particle sizes and materials were experimentally determined under different power levels, each case resulting in different system dynamics and demonstrating positive control results. The adaptive system identification and the controller presented automate the process of system identification and control design, enabling the automation of optical trap controller design.     

Learning-based adaptive controller for dynamic manufacturing cells

Due to the complexity, uncertainty and dynamics in the modern manufacturing environment, a flexible and adaptive cell controller is essential to achieve the system production goals. The paper proposes a learning-based approach for the adaptive controller, which will receive feedback on current performance from the cell, and fine-tune its knowledge base by using a cerebellar model articulation controller (CMAC) network. To examine the proposed controller's performance in manufacturing cells, several experiments are conducted based on simulation. The results show that the controller performs well under multiple (conflicting) performance measures. Furthermore, it is shown that the controller with feedback can learn and adapt to changing environments. Most interestingly, the paper also demonstrates that the proposed controller can adapt to changing system objectives (desired performance measures).     

Speed controller design of direct torque control system for induction motors by using adaptive supervisory Fuzzy-CMAC

A model-free approach was used to develop an adaptive supervisory Fuzzy-cerebellar model articulation controller (ASFCMAC) for a direct torque control system for an induction motor without shaft encoder. The two parts of the ASFCMAC are a supervisory controller for limiting tracking error to a bounded range and a Fuzzy-cerebellar model articulation controller subsystem for learning and approximating system dynamics. The ASFCMAC parameters are tuned according to adaptive rules derived from Lyapunov stability theory. Simulations and experimental comparisons with adaptive Fuzzy-cerebellar model articulation controller, adaptive cerebellar model articulation controller, fuzzy logic control, and proportional–integral control show that the proposed ASFCMAC has a superior root mean square error in operation over a wide range of speeds.     

Design and implementation of an adaptive inverse controller for a micro-permanent magnet synchronous motor control system

An adaptive inverse controller design for a micro-permanent magnet synchronous motor control system is proposed. The adaptive inverse controller is constructed by using an adaptive model and an adaptive controller. The parameters of the adaptive model and adaptive controller are on-line tuned. By using the proposed adaptive inverse controller, the transient responses, load disturbance responses and tracking responses of the control system are improved. To detect the shaft rotor position, a micro-encoder is attached with the micro-permanent magnet synchronous motor. The micro-encoder provides only 100 pulses/revolution because of its space limitation. As a result, the resolution of the position signal and speed signal is not good enough. In order to improve the resolution, a state estimator is proposed here. By using the proposed state estimator, the control system can be operated from 1 to 25 000 r/min. The adaptive inverse control algorithm and the state estimation algorithm are executed by a digital signal processor, TMS320F28335. In addition, the proposed adaptive inverse control algorithm can be applied to the position control for the micro-permanent magnet synchronous motor as well. Several experimental results validate the theoretical analysis. The experimental results show that the proposed system has good performance including transient responses, load disturbance responses, and tracking responses.     

非线性系统的自适应可拓控制器设计

探讨可拓控制器的设计方法,利用自适应控制的设计策略来修正可拓控制器的增益参数,以近似获得所期望的最佳控制。所提出的控制器结构仅需调整单一参数,故易于实现。另外,引入最大值控制以保证所设计的可拓控制系统的稳定性,并将该控制器应用在非线性系统的控制上,以验证它的有效性及控制能力。     

基于自适应滤波的电主轴-刀具系统不平衡振动的主动控制

为了有效抑制由质量不平衡引起的电主轴-刀具系统的不平衡振动,本文提出了一种基于最小方差的分块(FBLMS)自适应滤波的电主轴-刀具系统不平衡振动的主动控制方案,该控制方案中用来抑制振动的力源于无轴承电机径向磁悬浮力产生的原理。本文首先研究了双绕组感应型电主轴的结构及工作原理和径向控制力的模型,借助有限元法建立了感应型柔性电主轴-电主轴-刀具系统的动力学模型以及研究了FBLMS自适应滤波控制算法,设计了感应型柔性电主轴-电主轴-刀具系统不平衡振动的主动控制系统,通过有限元法来确定径向控制力的系数以及单边磁拉力的系数,研究了经典PID控制器以及FBLMS自适应滤波控制器对刀具端的不平衡振动的控制效果,结果表明采用FBLMS自适应滤波控制器对抑制电主轴-刀具系统端不平衡振动具有更佳控制效果。     

基于可拓自适应理论的三轴并联机器人控制系统设计

为了提高并联机器人的轨迹跟踪控制精度,以平面二自由度并联机器人为研究对象,构建了一种可拓自适应控制器用于其控制系统中.利用自适应控制器善于处理不变和慢时变问题,可拓控制器善于处理时变和突变问题,将2种控制器的优点结合起来,设计了一种新型的可拓自适应控制器.仿真结果表明,可拓自适应控制器能较大地提高并联机器人关节位置精度和末端执行器的轨迹精度,能够满足机器人的控制要求.研究所得的方法和结论具有较强的通用性,对并联机器人的控制具有普遍的应用意义．     

不确定电液位置伺服系统的动态面跟踪控制

针对一类含有动态不确定性的双作用液压缸电液伺服系统跟踪控制问题,采用动态面控制方法设计了一个鲁棒自适应跟踪控制器.由于在逆推设计过程中加入了低通滤波器使得该方法不用对模型非线性进行多次微分,因而设计方法简化.所设计的自适应鲁棒控制器不仅能保证闭环系统的半全局渐近稳定,使得输出渐近跟踪期望轨迹;而且,跟踪误差可以通过控制器的设计参数加以调整.数字仿真结果表明,控制系统对给定位置的跟踪具有良好的动态特性,对系统的不确定性,具有较强的鲁棒性.     

Predictive wavefront control for adaptive optics with arbitrary control loop delays

We present a modification of the closed-loop state space model for adaptive optics control that allows delays that are a noninteger multiple of the system frame rate. We derive the new forms of the predictive Fourier control Kalman filters for arbitrary delays and show that they are linear combinations of the whole-frame delay terms. This structure of the controller is independent of the delay. System stability margins and residual error variance both transition gracefully between integer-frame delays.     

车辆主动悬架的非线性路面自适应控制研究

针对不同的路面状况,提出一种车辆主动悬架的非线性路面自适应控制方法。采用增加高低通非线性滤波器的方法,对以车身垂直加速度和悬架动行程为目标的控制函数进行优化处理,并利用多滑模鲁棒控制方法,设计了一种主动悬架的非线性路面自适应控制器。进行了零动力学子系统的稳定性分析及系统频率特性分析,理论分析表明整个系统是渐进稳定的。仿真结果显示,在不同的路面激励信号作用下,都能取得较好的控制效果,与被动悬架相比,大大改善了乘座的舒适性及车辆的操纵性能。