鲁棒保护-时滞跟踪自适应控制及其在球磨机上的应用

本文介绍鲁棒保护-时滞跟踪自适应控制新方法,着重论述该方法在球磨机微机自控系统中的成功应用.实践和计算机仿真实验都一致表明:该方法成功而有效地解决了时变滞后系统的控制问题,克服了自校正调节器等方法的主要缺点,其实际工程应用效果令人十分满意.     

鲁棒保护-时滞跟踪自适应控制及其在球磨机上的应用

本文介绍鲁棒保护-时滞跟踪自适应控制新方法,着重论述该方法在球磨机微机自控系统中的成功应用.实践和计算机仿真实验都一致表明:该方法成功而有效地解决了时变滞后系统的控制问题,克服了自校正调节器等方法的主要缺点,其实际工程应用效果令人十分满意.     

不确定时变时滞系统的自适应全局鲁棒滑模控制

针对一类存在时变状态时滞的不确定性系统, 基于全程滑模的思想, 引入一种带状态时滞项的积分型滑模面, 以消除趋近模态, 实现全程滑模控制; 基于一种新颖的自由权矩阵时滞转换模型, 采用线性矩阵不等式(LMI) 的方法给出并证明了滑动模态稳定的充分条件, 降低了保守性; 结合自适应控制思想设计出自适应滑模控制器, 克服了不确定性以及时变的时滞影响.

     

带有自适应补偿的不确定时滞系统鲁棒跟踪控制

为了克服高增益反馈项的缺陷, 设计了一个带有自适应补偿的控制器用于不确定时滞系统鲁棒跟踪控制. 本文证明了自适应补偿项的引入不会影响原来闭环系统的稳定性. 因此, 可以根据跟踪性能的需求和控制增益的约束来决定是否采用自适应补偿项. 最后, 数值仿真表明了控制器的有效性.     

非线性模糊时滞系统鲁棒自适应控制

研究一类基于模糊T-S模型的非线性时滞系统鲁棒镇定问题．基于记忆型状态反馈策略，首先给出由T-S模糊模型描述的非线性时滞系统在时滞精确已知情况下的鲁棒镇定准则；然后给出非线性时滞系统在时滞未知情况下的鲁棒自适应控制策略．所设计的控制器可确保闭环系统渐近稳定，且具有良好的可操作性．最后通过仿真实例证明了该方法的正确性和有效性．     

线性离散时变系统的鲁棒自适应控制

利用滑模控制的概念,提出一种线性离散时变系统的自适应控制设计方法.在等价控制信号外,用两个补偿项代替切换信号,避免了传统滑模控制中的抖动现象.文中证明了自适应闭环系统的稳定性.     

不确定性系统的自适应鲁棒跟踪控制

针对存在未知干扰和未建模动态等不确定性的系统的自适应鲁棒跟踪控制问题进行了探讨.首选将l1优化控制器的有限拍设计方法结合给出了最优鲁棒稳态跟踪控制器的设计方法．然后利用集员辨识的思想,将名义模型的参数和未建模动态及干扰的大小作为未知参数,提出了一种递推参数估计方法.最后将上述研究结果结合起来提出了一种自适应鲁棒跟踪控制策略,证明了自适应算法的全局收敛性并给出了鲁棒跟踪性能指标的一下较紧的上界.与现有的结果相比,本文提出的自适应控制具有非保守的鲁棒稳定性,具有渐近最优的鲁棒跟踪性能.     

周期时变系统的鲁棒自适应重复控制

针对周期时变系统,提出一种鲁棒自适应重复控制方法.该方法利用周期学习律估计周期时变参数,并结合鲁棒自适应方法处理非周期不确定性.与现有重复控制不同的是,在控制器设计中引入了新变量—周期数,利用周期系统的重复特性,使界的逼近误差随周期数的增加而逐渐减少,保证了系统的全局渐近稳定性.同时将该方法应用于一类非线性参数化系统,使系统在非参数化扰动的情形下,输出误差仍能收敛于0,倒立摆模型的仿真验证了此结果.该设计方法适用于消除神经网络逼近误差对重复控制系统的影响,理论证明了基于神经网络的鲁棒自适应重复控制系统中所有变量的有界性和输出误差的渐近收敛性,关于机械臂模型的仿真结果验证了受控系统具有良好的跟踪性能.     

含时变不确定线性系统的自适应鲁棒跟踪控制

针对系统的不确定性和扰动满足匹配条件,不确定性界和扰动界未知的情形,讨论含时变不确定性线性系统的鲁棒跟踪问题。自适应控制器的设计不涉及确定性界和扰动界,运用变结构方法,可使带扰系统实现渐近跟踪。该方法适合一类较广泛的不确定系统,鲁棒性较强。仿真例子表明了该方法的有效性。     

一类非线性时变系统的鲁棒输出跟踪控制

研究一类具有非匹配不确定性的非线性时变系统的鲁棒状态反馈输出跟踪控制器设计问题。通过引入非线性时变系统的相对阶将系统输入输出线性化,然后设计出一种基于标称系统和不确定性上界的连接型鲁棒输出跟踪控制器,利用该方案设计的控制器可保证整个闭环系统是一致有界稳定的,且闭环输出可以渐近跟踪期望的轨迹。     

非线性系统的神经网络鲁棒自适应跟踪控制

针对一类具有未知非线性函数和未知虚拟系数非线性函数的二阶非线性系统,提出了一种神经网络鲁棒自适应输出跟踪控制方法.用李雅普诺夫稳定性分析方法证明了本文的神经网络自适应控制器能够使受控系统内的所有信号均为有界.选择的神经网络权值调整规律可以防止自适应控制中的参数漂移.     

线性时滞系统滞后反馈鲁棒镇定

本文研究时不变线性时滞系统的鲁棒镇定问题。通过建立时滞系统的一个渐近稳定性定理，对摄动矩阵满足匹配条件和不满足匹配条件的情况分别给出了完全鲁棒镇定控制器的设计方法与鲁棒镇定控制器的存在性充分条件和设计方法；文中尤其提出了非滞后线性系统的一种简单的滞后反馈镇定方案。文末用例子示例了本文的设计方法。     

时变时滞不确定系统的鲁棒无记忆控制

针对控制时滞系统存在时变时滞及参数摄动的情况,通过构造适当形式的Lyapunov函数,求得无记忆反馈控制律.给出单滞后系统稳定化控制,并讨论具有指定衰减度的控制器设计,进而将结论推广到多重滞后系统.     

时变过程的神经网络鲁棒自适应控制

目前在国际上ＢＥＮＣＨＭＡＲＫ控制研究已成为热点。本文在常规逆动态控制器的输入端增加控制偏差，并对时变系统神经网络的同一输入参数先集中在１个节点上以产生该类参数的综合作用，     

时变时滞随机非线性系统的自适应神经网络跟踪控制

针对一类具有时变时滞的不确定随机非线性严格反馈系统的自适应跟踪问题,利用Razumikhin引理和backstepping方法,提出一种新的自适应神经网络跟踪控制器.该控制器可保证闭环系统的所有误差变量皆四阶矩半全局一致最终有界,并且跟踪误差可以稳定在原点附近的邻域内.仿真例子表明所提出控制方案的有效性.     

线性时变对象的鲁棒自适应控制

本文用鲁棒自适应律解决了线性慢时变对象的模型参考自适应控制问题。我们引入文献[1]的鲁棒自适应律来调节被控对象的控制器参数,并对任意有界初始条件,证明了自适应环中所有信号的有界性。与文献[2]相比,这种方案的优点是保证了对象参数关于时间已知时,跟踪误差趋于零。     

具有多状态滞后的不确定时变时滞系统的鲁棒镇定

首先给出了具有多状态滞后的时变时滞系统渐近稳定的代数Riccati不等式形式的判据,并基于此给出了确定性时变时滞系统的镇定方法.然后给出了具有有界参数不确定性的多状态滞后时变时滞系统的镇定方法.文中的结论非常简单,只需解一个代数Riccati方程.最后给出一个算例.     

一类非线性时滞系统的鲁棒间接自适应控制

针对一类不确定非线性时滞系统,基于变结构控制原理,利用多层神经网络逼近的能力,提出具有投影算法的间接自适应控制方案。该方案通过监督控制器保证闭环系统所有信号有界,并引入综合误差的自适应补偿项来消除建模误差的影响。理论分析证明跟踪误差收敛到零,仿真结果表明该方法有的效性。     

一类非线性时滞系统的鲁棒模糊自适应控制

针对一类非线性时滞系统,给出一种鲁棒模糊自适应跟踪控制算法.该非线性系统包含不确定项,其控制增益部分也是不确定的.针对这种特殊的系统,通过对非线性部分的_在线逼近,给出了控制律和自适应律.Lyapunov稳定性分析表明,该闭环系统中的所有信号都是稳定的.仿真结果验证了控制器的有效性.     

一类MIMO非线性时滞系统的鲁棒自适应控制

针对一类具有非线性输入的MIMO时变时滞系统,基于变结构控制原理,提出了一种稳定自适应控制器设计的新方案.该方案通过使用Lyapunov-Krasovskii(L-K)泛函抵消了因未知时变时滞带来的系统不确定性;进一步,利用Young's不等式和参数自适应估计取消了非线性死区输入模犁和不确定项假设中各种参数均为已知的要求.通过理论分析,证明了闭环控制系统半全局一致终结有界,跟踪误差收敛到零的一个邻域内.