单路径导引的车式移动机器人协同编队控制

针对含有模型不确定性和未知外部扰动的车式移动机器人集群,本文设计了一种分布式协同编队控制器,通过单条参数化路径导引,实现了车式移动机器人协同编队运动.本文首先在运动学层级设计了基于领航–跟随策略的队形制导律和路径更新律,其次在动力学层级设计了前向速度和姿态角控制律,通过线性扩张状态观测器估计并补偿系统模型中的非线性部分...     

多自主船协同路径跟踪的自适应动态面控制

为实现多自主船含模型不确定与未知风浪流干扰下的协同路径跟踪控制,提出了一种基于神经网络自适应动态面控制的协同路径跟踪算法.该算法采用单隐层(SHL)神经网络逼近模型不确定性以及海洋环境干扰,所引入的动态面设计技术显著降低了控制算法的复杂性.同时将网络通信约束考虑在内,通过设计分散式协同控制律有效地降低了信息通讯量.Lyapunov稳定性分析证明了闭环系统所有的状态和信号是有界的,并且通过选择合适的设计参数可使跟踪误差为任意小.对比仿真结果验证了所提方法的有效性.     

基于预估器和神经网络的双馈风力发电机无位置传感器控制

在分析双馈风力发电系统的结构特点后,建立基于电网电压定向下双馈发电机的数学模型。采用神经网络在线逼近转子电流状态方程中的未知项,并通过引入转子电流预估器,减小控制律的抖动。Lyapunov稳定性分析结果表明闭环系统所有变量一致最终有界,且通过调节设计参数可使跟踪误差尽可能小。为了实现无位置传感器控制,从未知项的估计值中计算出转差电角速度,并借助定子电压检测值与计算值构成闭环转子位置观测器。仿真结果验证了该控制策略的正确性和有效性。