非线性时滞系统的自适应模糊跟踪控制

针对一类带有未知非线性函数和时滞项的非线性不确定系统,提出了一种新的自适应模糊跟踪控制。用模糊逻辑系统来逼近系统中未知的非线性不确定函数,基于自适应方法和Backstepping设计模糊自适应控制器。设计的模糊自适应控制器确保了闭环系统的所有信号是一致有界的,也保证了跟踪误差收敛到原点的一个充分小的邻域内;另外设计的模糊跟踪控制器不涉及模糊基向量函数的计算,使其在系统的控制过程中将极大地降低系统的在线计算负担。仿真算例验证了所提出方法的有效性。     

基于自适应终端滑模控制器的机械手跟踪控制

针对具有不确定性的机械手轨迹跟踪控制问题,提出一种自适应二阶终端滑模控制器设计方法。设计一类非线性不确定系统的自适应二阶终端滑模算法,使得不连续符号函数包含在控制微分项,实际控制作用连续;采用自适应律克服不确定性上界未知问题,基于Lyapunov方法证明系统稳定性;针对机械手轨迹跟踪问题,基于所提出控制方法设计机械手自适应终端滑模控制方案;通过对双关节机械手轨迹跟踪仿真研究,验证所提出控制策略的有效性。     

非线性不确定系统的自适应模糊跟踪控制

针对一类带有未知非线性函数的非线性不确定系统,提出了一种新的自适应模糊跟踪控制方案。模糊逻辑系统用于系统中的未知的非线性函数建模,然后基于backstepping方法和自适应技术设计模糊自适应控制器。所设计的模糊自适应控制器确保闭环系统的所有信号是一致有界的,同时跟踪误差收敛到原点的一个充分小的邻域内。另外所设计的控制器不涉及模糊基向量函数,因此所提出的控制器用于控制系统时,将极大地降低系统的在线计算负担。仿真算例验证了所提出方法的有效性。     

输入限幅下的迭代学习控制

基于Ｌｙａｐｕｎｏｖ－ｌｉｋｅ方法,提出在有限作业区间上实现跟踪的带限幅的迭代学习控制器设 计．针对含有非参数化及部分参数化不确定性的非线性系统,设计鲁棒迭代学习控制器,但该方法 不要求已知不确定特性的范数界．针对参数化不确定非线性系统,设计自适应迭代学习控制器．在 系统满足有界输入有界状态（ＢＩＢＳ）假设条件及控制输入饱和限幅作用下,统一对上述三类系统进 行分析．理论分析结果表明：该方案可保证闭环系统中所有变量的有界性,并且跟踪误差能够在整 个作业区间上收敛到零,实现完全跟踪．仿真验证了该算法的有效性．     

控制增益符号未知的非线性系统执行器故障补偿

针对一类具有方向未知的不确定增益函数和未知执行器故障的不确定非线性系统,将Nussbaum函数增益与自适应输出反馈设计相结合,提出一种自适应鲁棒非线性容错控制方案。本方案无需精确获得执行器故障信息,并通过引入控制参数在线自适应调整技术,使得控制器对参数、干扰以及故障变化具有很强的鲁棒性,采用Nussbaum增益方法放松了对高频增益符号已知的假设,利用鲁棒项抵补偿自适应逼近误差和未知外界干扰的影响,通过李雅普诺夫方法从理论上严格证明了整个闭环系统信号的有界性和渐进的输出跟踪。仿真结果验证了该方法的有效性。     

有界输入下基于backstepping的迭代学习控制

讨论一类含饱和执行机构的非匹配不确定非线性系统的输出跟踪问题．结合反演（backstep-ping）设计方法和迭代学习控制，提出一种输入限幅下的backstepping迭代学习控制方案．学习控制用于学习周期性的系统不确定性，backstepping方法用于处理非匹配不确定性，并且利用低通滤波器削弱饱和执行机构的影响．通过Lyapunov方法，证明所设计的控制器不仅可保证闭环系统中所有信号一致有界，而且随迭代次数增加，跟踪误差收敛到零．仿真结果表明控制器的有效性和可行性．     

基于事件触发的大规模互联非线性系统的自适应分散漏斗控制

研究了一类不确定大规模非线性系统的分散自适应事件触发漏斗控制问题。首先,利用一个新的带有障碍李雅普诺夫函数的漏斗控制方法,构造了一种自适应分散漏斗控制器,以实现给定瞬态行为的输出跟踪。其次,为了解决控制器设计中的互联项问题,引入了一个辅助非线性函数。同时,将命令滤波技术应用到反步设计中,避免了反步过程中的“复杂性爆炸”问题。此外,还设计了一种事件触发机制,以减少控制器和执行器之间不必要的传输,从而提高资源效率。结果表明,所提出的控制方案能保证闭环系统的所有信号都是有界的,并且跟踪误差总是在漏斗中演化。最后,通过一个数值系统验证了该控制方法的有效性。     

非线性纯反馈时滞系统的自适应模糊跟踪控制

针对一类不确定非线性纯反馈时滞系统的自适应模糊跟踪控制问题,本文采用模糊逻辑系统来逼近系统中未知的非线性函数,利用自适应方法和Backstepping方法构造出一种自适应模糊控制器,并给出了非线性纯反馈时滞系统跟踪控制问题可解的充分条件.仿真结果表明,所设计的自适应模糊控制器,保证闭环系统的所有变量有界,并确保系统输出有效跟踪给定的参考信号,跟踪误差收敛到原点的一个充分小的邻域之内,同时其他闭环信号保持有界.该控制方法可以有效地减少系统在线计算负担.     

具有不确定项的时滞混沌系统自适应同步

针对一类具有不确定项的时滞混沌系统的同步问题,提出了自适应控制策略.基于Lyapunov-Krasovskii函数方法和泛函微分方程的稳定性原理,设计了控制器和自适应律,实现了具有不确定项的时滞混沌系统的同步控制.该控制策略中不含有时滞项,不仅适用于时滞时间已知的时滞混沌系统,而且适用于时滞时间未知以及多时滞的混沌系统.所设计的控制器简单、易于实现,且无需事先已知不确定项的上界,具有较强的实用性和鲁棒性,通过引入同步加速因子,可以任意配置同步速度.通过数值仿真,验证了所提方案的有效性.     

未知非线性时滞系统自适应模糊控制

针对一类含有未知函数的非线性时滞系统,提出了一种自适应模糊控制方案．在自适应Backstepping设计方法的基础上,采用模糊逻辑系统辨识非线性未知函数,采用自适应边界技术估计辨识误差上界．通过Domination方法和构造合适的Lyapunov-Krasoviskii泛函相结合,抵消了非线性时滞项对系统的影响．证明了闭环系统为半全局一致本质有界,通过调节设计参数可以实现任意的跟踪精度．实例仿真说明了该方案的可行性．