一类非线性离散系统自适应准滑模控制

针对一般非线性离散时间系统的不确定性和扰动抑制问题, 提出一种新的自适应准滑模控制算法. 算法包括两部分, 其一是基于紧格式动态线性化模型的自适应准滑模控制器设计, 其中动态线性化方法中“伪偏导数”的估计算法仅依赖于系统I/O 实时量测值. 其二是采用径向基神经网络估计器来估计系统的综合不确定性. 理论分析证明了系统的BIBO稳定性. 仿真结果验证了所提算法的有效性.     

扰动抑制无模型自适应控制的鲁棒性分析

针对一类存在测量扰动的SISO非线性离散时间系统,研究无模型自适应控制算法的扰动作用问题.首先给出了系统输出误差与测量扰动的关系,分析了测量扰动对控制性能的影响.然后提出了一种带有滤波器的改进无模型自适应控制算法,该算法较常规无模型自适应控制算法可有效抑制测量扰动的作用.仿真结果验证了理论分析的正确性.     

一类非线性大滞后系统的改进无模型自适应控制

针对工业过程中一类常见的非线性大滞后对象,基于伪偏导数(pseudo-partial-derivative,PPD)的概念动态线性化非线性系统,并利用跟踪.微分器预测系统未来时刻的输出,提出了一种改进的无模型自适应控制(improvedmodel-free adaptive control,IMFAC)算法.通过严格的理论推导,证明了新算法的BIBO稳定性和收敛性.仿真结果验证了该算法的有效性.