一类不确定非线性时滞系统的自适应控制

考虑了一类不确定非线性时滞系统的自适应控制.基于Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式(LMI)方法,处理了系统中的时滞项,并且巧妙地构造了自适应控制器和反馈控制器.通过估计非线性部分的未知参数,自适应控制器补偿了系统中的非线性部分,并保证了闭环系统是渐近稳定的.最后,数值例子和仿真结果验证了所设计控制器的有效性.     

一类不确定非线性关联时滞系统的自适应控制

讨论了一类不确定非线性关联时滞系统的自适应控制问题.系统中的时滞关联项是线性有界的,但线性界是未知的.通过引入自适应参数变量,使所设计的控制器能够很好地处理系统中的时滞关联项,从而也保证了系统的渐近稳定.数值例子和仿真证明了所设计控制器的有效性和可行性.     

一类非线性时滞系统通过自适应Backstepping的控制

考虑了一类非线性时滞系统的自适应控制问题。利用Lyapunov函数和Backstep-ping方法设计了一个自适应状态反馈控制器,利用递归原理同时构造Lyapunov函数和镇定控制器,将复杂的非线性系统分解成不超过系统阶数的子系统,然后为每个子系统设计部分Lyapunov函数和中间虚拟控制量,一直“后推”到整个系统,再考虑自适应非线性时滞系统式(1),最后选取Lyapunov函数式(4)。经过推导,使得由式⑴和式⑸组成的闭环系统是全局稳定的。     

不确定非仿射非线性时滞系统的神经网络自适应控制

针对一类不确定非仿射非线性时滞系统,提出了一种神经网络的自适应控制器.利用隐函数定理、泰勒展开式和中值定理,把非仿射非线性时滞系统转化为仿射非线性时滞系统,同时利用神经网络可逼近任意非线性函数的能力,结合误差滤波理论及Young不等式处理时滞项.根据Lyapunov理论,在一定的条件下,给出了系统稳定的充分条件,并给予证明.该控制器保证了跟踪误差收敛,从而说明了该控制器的有效性.     

基于互联系统的鲁棒控制

讨论了一类时滞互联系统的鲁棒控制问题。不同于以往的结论，所讨论系统中的不确定非线性互联项关于一具有未知增益的高阶多项式的函数有界，且不要求系统满足匹配条件。首先提出了能保证闭环系统渐近稳定的线性分散自适应控制器，然后给出了一类可使闭环系统最终一致有界稳定的分散非线性控制器。     

一类非线性时滞系统的自适应镇定

考虑了一类非线性时滞系统的自适应镇定问题.在一般条件下,利用Lyapunov函数和Backstepping方法设计了一个自适应状态反馈控制器,使得闭环系统全局渐近稳定,并且给出了仿真算例.     

一类带非线性外部扰动的不确定时滞系统的自适应H∞控制

本文考虑具有外部非线性扰动的不确定时滞系统的H∞控制问题。针对不确定系统，提出了一种新的控制器设计方法，该控制器由一线性控制器和自适应控制器构成。基于Lyapunov稳定性理论，利用线性矩阵不等式获得了新的稳定充分条件。数值分析实例验证了本文方法的有效性和优点。     

一类时滞Ikeda混沌系统的自适应同步研究

针对一类具有时滞的Ikeda混沌系统,研究了其自适应同步问题.所讨论的驱动和响应系统的结构不同,参数不同且部分参数未知.根据Lyapunov稳定理论及Barbalat引理,给出了自适应控制器的设计方法及参数自适应律的解析表达式.所设计的控制器实用有效,易于实现,能够使具有时滞的两个不同结构的Ikeda混沌系统渐近同步.该方法不仅适用于时滞Ikeda混沌系统,也适用于任何状态有界的连续时间时滞混沌系统的同步问题.仿真示例验证了该方法的有效性.     

一类非线性系统的模糊自适应辨识及稳定性分析

针对一类含未建模动态的非线性系统,提出了一种模糊自适应辨识及稳定性分析方法.该方法首先设计模糊辨识器对系统未知部分进行辨识,然后设计控制器使系统稳定.控制器中的状态反馈控制器使系统的线性部分稳定,而基于辨识器的补偿器则用来消除未建模动态.仿真研究结果表明:该方法可以对非线性系统进行辨识,并使得整个系统稳定.     

非线性时滞系统的保性能鲁棒稳定性和鲁棒稳定控制--时滞相关情形

研究了带有非线性摄动的时滞系统的时滞相关保性能鲁棒稳定性和时滞相关鲁棒稳定控制问题.对这类非线性时滞系统分别建立了时滞相关的鲁棒稳定性判据和时滞相关的保性能鲁棒稳定性判据,指出了系统时滞相关鲁棒稳定时存在时滞上界,并且提出了降低系统可保性能的一个优化算法.给出了系统的两类时滞相关鲁棒稳定控制器的设计方法.     

应用自适应模糊控制实施船舶动力定位

在船舶动力定位中引入自适应模糊控制方法,即采用近似的线性模型通过Ｋａｌｍａｎ滤波得到船舶低频运动的状态估计值,模糊化后作为模糊控制器的输入实现定位控制。模糊控制器的核心为逢适应模糊逻辑系统,由于它具有任意的非线性映射能力,从而使控制器的参数能够在定位过程中不断调整,以适应外部环境变化。仿真结果表明,该方法在不同海况下均能达到很好的控制效果。     

基于RBF神经网络的非线性磁悬浮系统控制

磁悬浮系统是一个典型的不确定、非线性系统.由于磁悬浮系统的复杂性很难建立精确的数学模型,采用RBF神经网络(RBFNN)对非线性磁悬浮系统进行辨识,再根据神经网络自适应控制原理设计了非线性磁悬浮系统的神经网络自适应状态反馈控制器与自适应PID控制器,并利用MATLAB进行了仿真.仿真结果表明,神经网络自适应控制能很好地控制本磁悬浮系统;神经网络自适应控制器对于此非线性磁悬浮系统位置具有良好的控制效果,该控制系统具有较好的稳态特性和控制特性.     

一类非线性不确定系统的自适应模糊滑模控制

针对一类非线性不确定系统提出了一种自适应模糊滑模控制方法，利用趋近律构造理想控制，利用模糊逻辑系统逼近其连续项，用自适应律和非线性补偿保证滑模到达条件成立．该方法综合了自适应模糊控制和滑模控制的优点，既保证了闭环系统的稳定性，又限制了抖振，控制效果良好，仿真结果也说明了这一点．     

一类非线性系统的鲁棒输出跟踪模糊控制

针对一类单输入单输出不确定非线性系统，提出一种稳定的自适应模糊控制方法。该方法应用I型模糊逻辑系统逼近过程的不确定部分，利用后推方法及监督策赂设计出一种鲁棒自适应控制器，理论分析证明了系统的稳定性，跟踪误差收敛到零。仿真结果表明了该方法的有效性。     

ALSTOM气化炉的适应性非线性控制

针对ALSTOM气化炉控制基准问题,结合输入输出约束,设计了一种适应性非线性控制器。该控制器以反馈线性化的思想处理非线性,并将耦合和未知扰动等均视为外扰进行观测和补偿,从而具有结构简单,控制参数物理意义明确,强适应性和抗干扰性的特点。动态测试结果表明,基于非线性模型的适应性非线性控制,优化后的系统满足所有的控制要求;负荷从50%增加到100%时,能迅速跟踪负荷变化,并对于煤质扰动具有一定的适应性。     

一个混沌电路的自适应同步

针对从动系统对主动的参数未知的情形,讨论了一个混沌电路的同步控制问题.当从动系统对主动系统的参数未知时,采用李亚普洛夫稳定性理论和自适应设计方法,设计出了一个自适应控制器.该控制器可实现主从混沌系统间的自适应同步并同时实现参数的辨识.仿真结果表明该设计方法的有效性.     

间接自适应动态递归模糊神经网络控制器设计

针对仿射非线性系统,提出了一种新型的基于动态递归模糊神经网络(DRFNN)的间接自适应控制器.该控制器采用DRFNN对系统的动态非线性映射进行在线估计,并依据李亚普诺夫稳定性理论推导出DRFNN参数在线调整的自适应算法,同时运用投影算法确保参数向量处于约束集合内.应用自适应DRFNN对动态非线性映射进行在线估计时,仅采用被控系统的1个状态变量作为其输入,避免了因增加输入个数而导致网络结构膨胀的问题,从而加快了收敛速度.仿真结果表明:由自适应DRFNN构成的控制器可使系统具有满意的跟踪性能.     

TCP网络的非线性自适应滑模控制

针对TCP网络存在网络参数高度变化和UDP流的情况,提出了两种非线性自适应滑模控制算法.考虑到系统不确定的上界很难获得,针对系统不确定的上界设计了一种自适应滑模控制器.由于使用了符号函数,该算法不能有效地抑制抖振.为此,设计了一种直接对不确定进行自适应的滑模控制器.仿真结果表明,对不确定的上界自适应的滑模控制器优于对上界自适应的滑模控制器,对上界自适应的滑模控制器优于PI控制器.     

欠驱动船路径跟踪的反演自适应动态滑模控制方法

针对欠驱动水面船的路径跟踪控制系统,提出一种反演自适应动态滑模控制方法。该系统由船舶艏摇非线性响应模型和Serret-Frenet误差动力学方程组成,并考虑建模误差和外界干扰力等不确定性。经过简化处理,将原欠驱动系统的控制问题转化为非线性系统的镇定问题。同时,基于反步方法和动态滑模控制理论,设计自适应动态滑模控制器。通过理论分析,证明在该控制器作用下,路径跟踪控制系统是全局渐近稳定的。仿真试验表明:该控制器对系统参数摄动和外界干扰不敏感,具有强鲁棒性和自适应性。