含执行器非线性的多操纵面飞机自适应跟踪控制

针对含执行器非线性多操纵面飞机跟踪控制困难的问题,基于控制分配提出了一种鲁棒自适应神经网络控制方法。推导了含执行器非线性的多操纵面飞机控制分配方程。设计了自适应神经网络对系统中的非线性不确定项进行补偿,并引入鲁棒项消除了外界干扰和系统误差。利用Lyapunov稳定性定理证明了闭环系统的所有信号都是有界收敛的,且跟踪误差渐近趋于0。仿真结果验证了方法的有效性。     

一类非线性系统的自适应模糊滑模定位控制

针对一类由多子系统组成的,具有建模误差和未知不确定性的多变量非线性系统,提出了一种自适应鲁棒定位控制方案。分别在系统数学模型已知或未知的情形下,通过对不确定性的未知范数界描述,基于Lyapunov理论和Barbalat引理,给出了滑模鲁棒控制器的综合设计方法及其自适应控制律,保证整个闭环误差系统的稳定。该方法减少了对系统模型精确度的依赖,避免了传统方法对不确定性的人为预估行为。最后,通过船舶动力定位系统的控制仿真表明了本方法的有效性。     

一类不确定非线性切换系统的鲁棒H∞控制

研究一类不确定非线性切换系统的鲁棒H∞控制问题.利用共同Lyapunov函数和凸组合技术,给出了由线性矩阵不等式表示的使闭环系统渐近稳定且满足鲁棒H∞性能的充分条件,设计了切换策略;最后给出了一个数值仿真实例表明结论的有效性.该结果对一类不确定线性切换系统的鲁棒H∞控制也成立.     

基于递归神经网络的伺服系统自适应反步控制

针对伺服系统的系统参数摄动和非线性动态摩擦补偿问题,提出基于递归神经网络(RNN)的自适应反步控制(RNABC)系统设计方法.RNABC系统由反步控制器和鲁棒控制器组成,反步控制器包含RNN不确定观测器,鲁棒控制器则用来消除由于引入不确定观测器而带来的逼近误差.由于自适应反步控制的自适应律源于Lyapunoy函数的,因此系统的稳定性得到了保证.仿真结果表明,对于系统参数摄动和非线性摩擦干扰RNABC能使伺服系统具有很好的跟踪性能.     

船舶航向的神经网络并行鲁棒模型参考控制

针对大型船舶的航向控制特性,提出一种神经网络并行自学习鲁棒模型参考控制方法。这种复合控制结构利用神经网络的学习能力和非线性映射能力,解决传统自适应控制中模型的在线辨识和控制器的在线设计问题,以达到对不确定非线性船舶的高精度输出跟踪控制;通过引入运行监控器,克服神经网络控制方法实时性差的问题;利用一个鲁棒反馈控制器,来保证神经网络模型学习初期闭环系统的稳定性。仿真结果表明这一方法对设定航向具有精确的跟踪控制效果。     

不确定非线性系统的自适应输出机动控制

针对不可控不可稳定线性化的非线性系统,研究了鲁棒自适应输出机动控制问题。在未知时变参数的界未知的情况下,利用增加幂积分技术和鲁棒递推设计方法,构造了光滑自适应机动控制器。该控制器不仅能使闭环系统的输出以任意小的跟踪误差跟踪理想的参考路径,而且沿该路径还满足一定的动态任务,即可以使跟踪速度以任意小的误差跟踪预先给定的理想速度。仿真结果表明了该方法的有效性。     

非线性系统的鲁棒容错控制

对非线性鲁棒容错控制的研究现状进行了综述。首先介绍了一些与非线性鲁棒容错控制密切相关的研究方向,包括非线性系统理论、鲁棒控制、自适应控制等。然后分被动式和主动式介绍了非线性系统鲁棒容错控制的研究现状;被动容错控制方面,主要介绍了可靠控制方法;主动容错控制通常需要解决三个问题:诊断、控制以及二者的综合,本文按照这个划分对主动式的研究现状进行了总结。最后,探讨了该领域的一些热点和难点问题。     

基于自适应模糊快速终端滑模控制的导弹自动驾驶仪设计

针对一类多输入多输出非线性不确定系统,提出了自适应模糊快速终端滑模控制方法并应用于导弹自动驾驶仪的设计。利用模糊系统具有以任意精度逼近非线性系统的能力对未知干扰和不确定性进行逼近,并通过鲁棒项提高了系统性能。基于Lyapunov方法,证明了闭环系统所有信号渐进收敛。最后利用本文提出的控制方案设计了6自由度导弹的自动驾驶仪,仿真结果表明了控制方案的有效性和鲁棒性。     

近空间飞行器直接自适应变论域模糊滑模控制

考虑一类非线性不确定系统的直接自适应变论域模糊滑模控制问题。根据跟踪误差在线调整伸缩因子,使变论域模糊系统一致逼近被控对象中的非线性部分。通过引入鲁棒自适应控制器,消除了模糊建模误差,提高了系统的动态性能。给出了系统自适应参数的调整律,并基于Lyapunov理论证明了闭环系统一致稳定。最后,将该算法用于近空间飞行器(near space vehicle, NSV)姿态控制系统的设计,仿真结果表明了该算法的有效性。     

一类不确定非线性系统的鲁棒自适应控制

针对一类具有未知控制方向、未知参数以及未建模动态的非线性系统,提出了一种带有死区修正的鲁棒自适应递推控制策略.该策略不需要控制方向符号的先验知识.根据参数的上下界先验信息,分别将光滑投影算法和非连续投影算法与参数自适应律结合起来,既抑制了参数的漂移,又使估计参数达到了最小.算法保证了闭环系统所有信号的有界性,同时使得跟踪误差收敛于零的任意小邻域内.     

一类非线性系统的鲁棒自适应控制

针对一类含有不确定参数和未知扰动的非线性系统，提出一种鲁棒自适应控制方法以确保系统输出稳定地精确跟踪给定的参考信号。控制器的设计分两步进行：首先，在不考虑扰动的情况下，采用一种基于参数映射的Lyapunov设计方法设计系统参数自适应控制器；然后，在该自适应控制器的基础上，采用衰减控制策略设计鲁棒补偿器，实现对扰动的抑制。最后通过数字仿真验证了设计方案的有效性。     

直接鲁棒自适应模糊控制

针对一类不确定非线性系统 ,基于监督控制方案并利用第二类模糊系统的逼近能力 ,提出了一种直接鲁棒自适应模糊控制器设计的新方案。该方案通过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 ,从而在稳定性分析中取消了要求逼近误差平方可积或逼近误差的上确界已知的条件。理论分析证明了闭环控制系统是全局稳定的 ,跟踪误差收敛到零。仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于神经网络的非线性系统的间接自适应控制

针对一类不确定非线性动态系统 ,利用多层神经网络系统MNNs的逼近能力 ,提出了一种间接鲁棒自适应神经网络控制器的设计方案。该方案不仅能够保证闭环系统的所有信号有界 ,而且理论分析证明了闭环系统的跟踪误差渐近收敛到零。仿真试验表明本控制算法是有效的。     

ADAPTIVE PRACTICAL OUTPUT MANEUVERING CONTROL FOR A CLASS OF NONLINEAR SYSTEMS

This paper deals with the adaptive practical output maneuvering control problems for a class of nonlinear systems with uncontrollable unstable linearization. The objective is to design a smooth adaptive maneuvering controller to solve the geometric and dynamic tasks with an arbitrary small steady tracking error. The method of adding a power integrator and the robust recursive design technique are employed to force the system output to track a desired path and make the tracking speed to follow a desired speed along the path. An example is considered and simulation results are given. The proposed design procedure can be illustrated by the use of this example.     

Output feedback based adaptive robust fault-tolerant control for a class of uncertain nonlinear systems

An adaptive robust approach for actuator fault-tolerant control of a class of uncertain nonlinear systems is proposed. The two chief ways in which the system performance can degrade following an actuator-fault are undesirable transients and unacceptably large steady-state tracking errors. Adaptive control based schemes can achieve good final tracking accuracy in spite of change in system parameters following an actuator fault, and robust control based designs can achieve guaranteed transient response. However, neither adaptive control nor robust control based fault-tolerant designs can address both the issues associated with actuator faults. In the present work, an adaptive robust fault-tolerant control scheme is claimed to solve both the problems, as it seamlessly integrates adaptive and robust control design techniques. Comparative simulation studies are performed using a nonlinear hypersonic aircraft model to show the effectiveness of the proposed scheme over a robust adaptive control based faulttolerant scheme.     

基于模糊辨识的混合鲁棒自适应控制

针对一类多输入多输出不确定非线性系统,提出一种基于模糊辨识的混合鲁棒自适应控制方法。该方法探讨了自适应模糊控制器的参数自适应律由跟踪误差和逼近误差共同进行调节,并从理论分析和仿真角度证明了该方法比参数自适应律仅用跟踪误差进行调节的控制器具有更好的跟踪效果,该方法加快了系统跟踪误差的收敛速度。将该算法用于两连杆机械手轨迹跟踪,仿真结果表明该算法具有跟踪精度高,收敛速度快的优点。     

一种自适应鲁棒跟踪模糊控制新算法

针对一类非线性不确定系统 ,在用T S模糊系统对未知聚拢不确定函数进行逼近的基础上 ,利用系统的耗散理论 ,系统地提出了一种自适应鲁棒跟踪模糊控制新算法。该算法基于一个新的Lyapunov函数 ,不仅可以使控制算法避免其它自适应控制算法中时常存在的奇异问题 ,而且还可以使自适应学习参数的数目减至最少 ,便于工程实现 ,并可确保闭环系统渐近稳定 ,系统的跟踪误差为零。经仿真研究表明 ,所提出的算法是有效的     

高次非线性系统自适应动态面输出调节方法

针对一类在线性外系统驱动下的不确定三角结构高次非线性系统的输出调节问题,提出了一种自适应动态面鲁棒输出调节方法。根据输出调节问题的可解条件,将该问题转化为三角结构高次非线性系统的镇定问题。在此基础上,前n-1步采用自适应增加幂次积分方法设计期望虚拟控制律;第n步引入具有误差的内模方程,通过有效地结合自适应增加幂次积分方法和内模控制,设计出鲁棒输出调节控制器。在每一步递推中,通过采用动态面控制思想引入一个低通滤波器,克服了对期望虚拟控制律的微分。最后,通过数值仿真实例验证了所提控制方案的有效性。     

Switching control system based on robust model reference adaptive control

For conventional adaptive control, time-varying parametric uncertainty and unmodeled dynamics are ticklish problems, which will lead to undesirable performance or even instability and nonrobust behavior, respectively. In this study, a class of discrete-time switched systems with unmodeled dynamics is taken into consideration. Moreover, nonlinear systems are here supposed to be approximated with the class of switched systems considered in this paper, and thereby switching control design is investigated for both switched systems and nonlinear systems to assure stability and performance. For robustness against unmodeled dynamics and uncertainty, robust model reference adaptive control (RMRAC) law is developed as the basis of controller design for each individual subsystem in the switched systems or nonlinear systems. Meanwhile, two different switching laws are presented for switched systems and nonlinear systems, respectively. Thereby, the authors incorporate the corresponding switching law into the RMRAC law to construct two schemes of switching control respectively for the two kinds of controlled systems. Both closed-loop analyses and simulation examples are provided to illustrate the validity of the two proposed switching control schemes. Furthermore, as to the proposed scheme for nonlinear systems, its potential for practical application is demonstrated through simulations of longitudinal control for F-16 aircraft.     

Adaptive neural network tracking control for a class of unknown nonlinear time-delay systems

1 .INTRODUCTIONNeural network (NN) control has made great pro-gress in past decades[1 ~4]. In Ref .[1] , adaptivebounding design technique was applied to adaptiveneural control for a class of strict-feedback nonlin-ear systems . The requirement of a known boundon the network reconstruction error was removed.By introducing an integral Lyapunov function,anadaptive NN control approach was proposed forunknown strict-feedback nonlinear systems[2],where the controller singularity problem was …