BTT导弹自适应模糊基函数网络控制

研究自适应模糊基函数网络在复杂的BTT导弹控制中的应用. 应用模糊基函数网络的非线性拟合特性逼近一类非线性系统的理想控制律,引入自适应律,保证闭环系统具有较好的鲁棒稳定性能和抗干扰性能. 根据Lyapunov稳定性定理,证明了所提出的方法能保证相应的非线性控制系统是渐近稳定的,系统的跟踪误差将收敛到零. 将提出的方法应用于BTT导弹,仿真结果验证了这一设计方法的有效性.     

具有未知控制方向的自适应神经网络控制

讨论了一类具有未知死区模型和未知函数控制增益的SISO非线性系统的自适应神经网络控制问题.根据滑模控制原理,并利用Nussbaum函数的性质,提出了一种自适应神经网络控制器的设计方案.该方案取消了函数控制增益符号已知和死区模型参数上界、下界已知的条件.通过引入逼近误差的自适应补偿项来消除建模误差和参数估计误差的影响.理论分析证明了闭环系统是半全局一致终结有界,且跟踪误差收敛到零.     

基于预设性能转台伺服系统的参数估计和自适应控制

针对含参数未知和非线性摩擦动态的转台伺服系统,提出了一种基于预设性能函数的参数估计和自适应控制方法.利用一种连续的摩擦模型表示转台伺服系统的摩擦动态,引入高阶神经网络对其进行逼近.通过构造一种滤波辅助变量获取参数估计误差信息,并将估计误差信息作为参数自适应律的遗漏因子,保证估计值能够快速收敛到真实值.为了提高转台伺服系统的瞬态响应和稳态性能,利用预设性能函数将原始系统的跟踪误差转换为一个新的误差动态,在此基础上设计自适应控制器,实现对期望轨迹的精确跟踪.仿真结果验证了本文所提算法的有效性.      

一种新的变步长LMS算法及在自适应波束形成中的应用

LMS算法是自适应波束形成的经典算法之一,由于其步长中参数是固定值,造成收敛速度与稳态误差之间相互制约,影响算法的性能.因此,提出了基于Sigmoid函数的变步长LMS方法,并且误差e(n)在接近为零时有缓慢变化的特点,分析了α、β与e(n)的函数关系以及对收敛性能的影响.计算机仿真表明,该算法有较好的收敛性能.     

基于反双曲正切函数的变步长LMS算法

针对定步长的LMS算法无法同时满足低稳态误差和快收敛速度这个需求,本文提出了一种基于反双曲正切函数的变步长LMS算法. 该算法基于反双曲正切函数构建步长与误差信号之间的非线性函数关系式,以此来替代LMS算法中的定步长,实现了对步长因子的动态调整. 文中详细讨论了新的变步长函数中参数α,β和γ对于算法性能的影响,并和其他几种较新的变步长算法进行了性能比较. 仿真结果表明,所提算法很好地兼顾了收敛速度、稳态误差和跟踪性能,在系统辨识、正弦信号去噪和自适应线性预测方面表现出了优异的性能.      

主从机械手遥操作双边自适应阻抗控制策略

在主从机械手遥操作实现力、位移协同一致跟踪控制过程中,存在着机械手关节摩擦以及外部不确定干扰引起的模型不确定的问题,针对此问题提出了双边自适应阻抗控制策略.通过设计两种非线性模型参考自适应控制器,设计基于滑模函数的鲁棒自适应控制律补偿机械手模型不确定误差;利用自适应律估计外界干扰的上界,保证了主从机械手闭环动态方程与参考阻抗模型动态方程相一致,实现了主从机械手末端对参考阻抗模型输出的期望位置误差渐进收敛于零.通过李雅普诺夫函数证明了跟踪性能与全局稳定性,在MATLAB/Simulink平台上实现了二自由度机械手遥操作仿真实验.结果表明:整体控制在模型不确定及外部干扰条件下具有很好的力-位置跟踪渐进收敛能力,整体系统具有稳定性和较高的透明性,并且具有鲁棒性及较小的稳态误差,具有自适应控制能力.     

具有状态约束的随机非线性系统的自适应跟踪控制

对于一类严格反馈的随机非线性系统,本文构造了一个自适应跟踪控制器.在本文中,系统状态被约束在一个紧集内.通过构造一个tan-型的障碍李雅普诺夫函数并且使用backstepping技术,提出了一个自适应控制方案.所提出的控制方案保证了输出误差收敛到零的一个小邻域内,并且闭环系统中的所有信号都是有界的.仿真结果验证了该方法的有效性.     

一类具有非线性输入系统的自适应模糊控制

基于滑模控制基本原理,利用I型模糊逻辑系统对未知函数进行在线逼近,提出了一种具有监督器的自适应模糊滑模控制方法.该方法通过监督控制器保证闭环系统所有信号有界,并进一步引入最优逼近误差的自适应补偿项来消除建模误差的影响.通过李亚普诺夫方法,证明了跟踪误差收敛到零.仿真结果表明了该方法的有效性.     

智能网联车辆节能自适应巡航控制研究

现有车辆自适应巡航控制多专注于单一的轨迹跟踪目标,而决定控制技术实际应用效益的关键是系统的节能性能.为了能够同时保证跟踪误差收敛性与燃油经济性,研究了一种车辆节能自适应巡航控制器设计方法：首先以轨迹跟踪为目标,设计了具有时变反馈增益的状态反馈控制律;其次,以反馈增益为优化变量,以整个预测时域内各采样时刻自身车辆单位位移燃油消耗量的累加为代价函数,基于经济模型预测控制方法设计了节能控制算法,并通过构建共同Lyapunov函数,给出了保证跟踪误差以指数速度收敛的反馈增益选取范围;最后,通过数值仿真验证了控制器设计的有效性,定量展示了本文所提出的方法在降低燃油消耗量方面的有效性.     

不确定机械臂的组合自适应迭代学习轨迹跟踪

针对一类同时含未知时变和未知定常参数、并带有可重复时变干扰的不确定机械臂系统,为精确跟踪期望轨迹并加快跟踪误差的收敛速度,提出了一种具有抗扰能力的机械臂组合自适应迭代学习控制算法.对未知定常参数和未知时变参数,分别采用时域和迭代域的参数自适应迭代学习律,并基于估计参数设计了机械臂的自适应迭代学习轨迹跟踪控制律.利用相似李亚普诺夫函数证明了轨迹跟踪误差的收敛性.针对二自由度关节式机械臂的仿真结果表明,应用所提算法可实现精确的轨迹跟踪,并加快迭代学习的收敛速度.     

基于非仿射模型的高超声速飞行器预设性能控制器

针对高超声速飞行器非仿射模型提出预设性能控制方法,设计了一种新型预设性能函数来保证控制器的动态性能和稳态性能,通过构造误差转化函数将最初的受限系统转化为等效的不受限系统来简化控制器设计.将高超声速飞行器纵向动力学模型分解为速度和高度子系统并分别设计控制律.对于高度子系统,使用高阶跟踪微分器对误差进行估计,引入模糊函数对未知项进行逼近,避免了反演控制中的反复求导;对于速度子系统,直接根据预设性能函数设计比例积分控制器.所设计的控制律在参数不确定和干扰的情况下保证了期望的动态性能和稳态精度,同时降低了计算量.最后,通过仿真实验验证了控制器的有效性.      

输入受限乘波体飞行器无估计预设性能控制

针对输入受限的乘波体飞行器跟踪控制问题,提出了一种无估计的预设性能控制方法。首先,针对可能发生的执行器饱和问题,设计了一种新型抗饱和补偿系统。然后,利用补偿系统状态构造新的预设性能转换误差,基于预设性能控制与反演控制的方法,为速度子系统与高度子系统设计了无需估计的低复杂度控制器。该设计方法的优越性在于无需状态估计与神经逼近,显著降低了控制的复杂度与计算量。基于Lyapunov稳定理论证明了所有转换误差与跟踪误差最终一致有界。最后,通过数值仿真验证了所提方法的有效性。     

导引头稳定平台离散时间预设性能控制

针对现有离散时间预设性能控制方法对滑模趋近律依赖度高、抖振缺陷明显的难题,通过创建一种摆脱了滑模控制的设计新框架,为拦截弹导引头稳定平台提出了一种离散时间预设性能控制新方法。首先,设计一种离散时间性能函数对跟踪误差的收敛轨迹进行包络约束;然后,定义一种离散时间转换误差并将其用于构造一种新颖的反馈函数;设计离散时间控制律对新开发的反馈函数而不是转换误差进行镇定,不仅保证了所有跟踪误差均具有期望的预设性能,还摆脱了控制算法对滑模趋近律的依赖性,从根本上解决了控制抖振难题;最后,通过数值对比仿真验证了所提方法的有效性与优势。     

迟滞系统的鲁棒自适应变论域模糊控制

设计了一个H∞变论域模糊控制器,用于控制一类单输入单输出的基于Preisach模型的未知迟滞非线性系统.该控制器将H∞控制与模糊控制结合起来,提高了H∞控制的智能性和模糊控制的鲁棒性.通过Lyapunov方法,证明了闭环控制系统是稳定的.该控制系统中模糊逻辑逼近误差和外部扰动误差都能通过调节权重因子被限定在一个给定范围内.最后,给出了关于未知迟滞非线性系统的仿真结果,表明了控制方案的可行和有效性.     

时变采样网络控制系统的容错控制器设计

研究了具有时变采样周期的网络控制系统在执行器故障时的容错控制器设计问题.首先,将时变采样周期的不确定性转化成系统结构参数的不确定性,建立了时变采样周期网络控制系统的离散模型;在此基础上,设计了状态反馈容错控制器,保持闭环网络控制系统稳定并满足给定的LQR性能指标,该控制器参数通过求解线性矩阵不等式(LMIs)得出.最后,通过实例阐述了上述设计过程,仿真结果证明:此方法是有效的.     

基于Preisach逆模型的压电陶瓷执行器迟滞补偿控制

为解决迟滞非线性对压电陶瓷执行器的影响,提出了基于Preisach逆补偿的闭环控制策略,利用考虑了擦除特性的分类排序方法实现了迟滞的Preisach逆模型,通过Preisach逆模型串联补偿降低迟滞作用的影响,并在逆模型前串联PI控制器,通过闭环控制抑制未能完全补偿的迟滞非线性,进而提高系统的控制精度,平均绝对误差下降到0.025μm.实验表明,基于Preisach逆补偿的迟滞补偿控制策略具有良好的控制性能.     

基于预设性能的非线性系统反演自适应控制

为使非线性系统的输出变量具有期望的动态品质和稳态误差,本文基于预设性能函数的性质,对存在参数摄动的非线性系统,设计了一种预设性能的反演自适应控制算法。本文首先给出预设性能函数,使非线性系统的输出变量受预设性能函数所约束,接着通过数学变换,将受约束的输出变量转换为另一个无约束变量,再基于新变量,采用反演控制算法,设计了一种反演自适应控制器,并理论证明了该算法能保证闭环系统的稳定性。数值仿真结果显示,本文算法能保证闭环系统的输出变量具有良好的动态品质和给定的稳态误差。     

TCP/AWM网络系统的自适应有限时间漏斗拥塞控制

研究了具有外部扰动的TCP/AWM网络系统拥塞控制问题.首先,为了保证队列跟踪误差具有预设的暂态和稳态性能,引入漏斗误差变换对队列跟踪误差进行限制.其次,利用RBF神经网络处理系统中存在的非线性项.结合漏斗控制、有限时间控制、自适应Backstepping技术和RBF神经网络,提出了一种主动窗口管理算法,不仅保证了闭环系统的所有信号是半全局实际有限时间有界的,还使队列跟踪误差收敛到预先给定的漏斗边界内.最后,将本文所提方法与现有的两种同类算法进行了仿真对比,通过得到的仿真结果可以看出所设计的控制器使系统具有更快的收敛速度和更小的超调量,进一步验证了所提方法的可行性和优越性.     

误差补偿的精确运动系统研究

构建了以滚珠丝杠传动提供宏观运动,以超磁致伸缩驱动器(GMA)进行微观运动误差补偿的单坐标数控工作台精确运动实验系统.提出所设计的GMA的系统模型由频率无关迟滞特性与机电系统传递函数串联构成.由Lyapunov稳定性理论推导出滑模变结构控制方案的自适应控制规律.实验结果显示,GMA通过动态补偿控制可以很好的补偿滚珠丝杠的运动误差,使工作平台的运动精度显著提高.