带ESO 的自适应滑模调节的SPMSM自抗扰-无源控制

设计了一种新颖的由非线性综合控制方法实现的表面式永磁同步电机调速系统.首先构造了基于扩张状态观测器(ESO)的自适应滑模速度调节器,采用ESO估计系统的部分扰动项并进行前馈补偿,参数的不确定项由新的自适应控制律估计得到;然后设计了自抗扰-无源电流调节器,简化了控制器的设计,在稳定性的基础上增强了鲁棒性和快速性.仿真结果表明,该方法对负载的自适应性、抗扰动性和鲁棒性均较强,系统具有优良的动、静态性能.     

自适应模糊滑模软切换的PMSM无速度传感器鲁棒无源控制

针对永磁同步电机(PMSM)转速调节和估计问题,提出一种无速度传感器的PMSM调速系统.利用双曲正切函数代替符号函数,设计了自适应模糊滑模软切换控制器,实现了软切换连续控制,削弱了抖动现象.通过设计鲁棒无源控制器,得到了旋转坐标系下的u_d和u_q.建立了自适应滑模观测器,并给出了速度辨识律,观测器的增益通过求解线性矩阵不等式得到.仿真结果表明了该控制策略与观测器配合的有效性,且控制系统具有良好的动、稳态性能.     

模糊双曲模型的混沌反控制

针对模糊双曲模型(FHM)的混沌反控制问题,提出一种新的反控制方法,即采用非线性反馈与脉冲控制相结合的方法使其混沌化．从理论上严格地证明了使用该方法产生的混沌满足Devaney的定义．进而,研究了系统模型未知时的混沌反控制方法,并通过计算机仿真验证了理论分析的正确性．     

基于自适应模糊神经网络的多传感器噪声抵消器

针对同一噪声源的多传感信号,采用自适应模糊神经网络系统(AFNNS)设计自适应噪声抵消器．采用AFNNS获取多路信息融合的权系数和自适应噪声抵消器的系数,基于AFNNS的自适应噪声抵消器不仅能获取信号的最佳估计,并且能克服模型和噪声存在的不确定性和不完备性．仿真结果表明,该自适应噪声抵消器的设计方法简单易行,去噪声效果优于基于平均法的去噪效果．     

一种多输入-多输出模糊自适应控制方法的研究

针对多输入-多输出(MIM0)非线性系统基于模糊基函数向量提出了一种新的自适应控制方法.在该方法中,首先将非线性系统线性化,然后利用模糊基函数向量自适应学习系统不确定向量的上界,模糊基函数向量可作为补偿控制器的一个参数.在控制系统的设计过程中可充分保证非线性控制系统的鲁棒性和跟踪误差的渐进收敛性.     

执行器带未知不对称死区的一类仿射非线性系统的 神经网络自适应控制器的设计

 本文针对一类执行器带未知死区的仿射非线性系统,提出了一种新型的神经网络自适应控制器的设计方法,该方法首先引入一个神经网络来估计对象的部分未知非线性动态行为,再基于隐函数定理构造另一个静态神经网络作为新型补偿器以补偿执行器的未知不对称的死区非线性.本文利用Lyapunov理论在给出光滑的控制律的同时严格证明了整个闭环系统的跟踪误差以及各个神经网络权参数的一致最终有界性,而且通过调节设计参数可以使系统的跟踪误差收敛到零附近的一个小邻域内.本文提出的控制方案可以保证对象在线稳定地跟踪任何光滑的目标轨迹,仿真研究表明了此控制方案的可行性和有效性.     

基于LMI的时变时滞Cohen-Grossberg神经网络鲁棒稳定性

 研究了时变时滞Cohen-Grossberg神经网络的全局鲁棒稳定性问题.基于线性矩阵不等式技术,给出了保证时变时滞Cohen-Grossberg神经网络平衡点唯一性和全局鲁棒稳定性的新判据.这些新判据不依赖于时滞的大小和放大函数,且与现有的一些结果相比,具有易于验证、适用范围广、条件更不保守等特点.仿真结果验证了本文方法的有效性.     

多时滞Cohen-Grossberg神经网络鲁棒稳定性的新判据

分析了一类具有多时滞及参数摄动的Cohen-Grossberg神经网络的全局鲁棒稳定性.通过构造适当的Lyapunov泛函,以线性矩阵不等式形式给出了平衡点全局鲁棒稳定的判据.此外,所有结论的建立都不需要假定互连矩阵的对称性及激活函数的可微性和单调性.仿真结果进一步证明了结论的有效性.     

多时滞Hopfield神经网络的鲁棒稳定性及吸引域的估计

通过构造适当的Lyapunov泛函及扇区条件,对一类具有参数摄动的多时滞Hopfield神经网络模型的鲁棒稳定性进行了分析,给出了平衡点渐近稳定的充分条件.利用矩阵范数的定义及性质,得到了一个以范数形式表示的推论,并提供了一种估计网络渐近稳定平衡点吸引域的方法.仿真结果进一步证明了结论的有效性.     

永磁同步电动机无速度传感器矢量调速系统的积分反步控制

基于永磁同步电动机(PMSM)的数学模型, 设计了由积分反步控制和滑模变结构模型参考自适应系统组成的无速度传感器矢量控制系统. 其中带有积分作用的反步控制作为矢量系统的速度和电流控制器, 实现给定速度和电流的无静差跟踪; 而滑模变结构模型参考自适应方法作为速度辨识器估计电机速度, 能够快速准确的跟踪实际速度. 通过Lyapunov定理证明了所设计的速度控制器和辨识器的稳定性. 仿真结果验证了所设计的无速度传感器矢量调速系统良好的速度跟踪性能和抗扰动性能.