基于状态观测器的非线性系统神经网络自适应控制

结合高增益观测器,针对相对阶为n的非线性系统,设计了神经网络自适应控制器。利用Lyapnov定理获得了神经网络权值的更新律和控制器的控制律,从而确保了整个闭环系统的稳定性和有界性。由于神经网络不需任何的离线训练,因而该控制器能够广泛应用于一大类非线性性系统的控制中。仿真结果验证了控制方案的有效性。     

基于神经网络的导弹自适应滑模控制器设计

针对导弹六自由度非线性模型,根据时标分离原理将导弹系统分为快慢不同的四个回路.针对快、慢回路,提出了一种基于神经网络的自适应滑模控制器设计方案.首先分别在快、慢回路中采用反馈线性化实现解耦控制,然后设计基于神经网络的自适应滑模控制器来保证系统鲁棒性及性能,其中神经网络用来逼近系统的不确定性.理论分析及计算机仿真都表明,按照该方法设计的控制器不仅具有较强的鲁棒性,而且保证了闭环系统的渐近稳定性.     

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。     

一类纯反馈非仿射非线性系统的自适应神经网络变结构控制

研究了一类非仿射的纯反馈单输入单输出非线性系统。针对此系统,在中值定理、神经网络参数化和解耦Backstepping的基础上,提出了一种自适应变结构神经网络控制策略,而且所给出的定理证明闭环系统的所有信号在平衡点上是半全局一致有界的。通过对一个非仿射CSTR对象的仿真验证了该方法的有效性。     

3-RRRT型并联机器人自适应神经网络滑模控制

研究3-RRRT型搬运并联机器人的一种基于RBF神经网络的直接自适应滑模控制方法.根据机器人的系统动力学模型特点,基于Lyapunov函数的综合设计方法和滑模控制理论,利用RBF神经网络与自适应技术相结合,提出了一种控制律,然后利用MATLAB进行了系统控制仿真.结果表明,采用这种直接自适应神经网络滑模控制方法3-RRRT型并联机器人在有周期干扰的情况下,达到了较高的控制精度,其闭环系统具有较强的自适应性和鲁棒稳定性.     

多变量极值搜索系统神经网络自适应协同控制

针对一类仿射型多变量极值搜索系统的协同控制问题,提出了一种基于神经网络的自适应协同控制方法。该方法利用协同控制实现状态变量之间的协同收敛,并确保对系统内部参数扰动和外界干扰具有不变性;以系统的状态变量、输入量、搜寻变量以及已知模型参数作为输入量,分别设计两个3层神经网络来估计状态变量极值的动态变化过程及未知参数;并采用可调参数消除此神经网络的残余估计误差。详细的理论分析证明了闭环系统的所有误差信号均指数收敛至原点的有界可调邻域内。仿真结果也说明了理论分析方法的正确性和有效性。     

改进的机器人神经网络变结构混合控制

针对不确定性机器人的轨迹跟踪控制问题,提出了一种神经网络前馈补偿加变结构的混合控制器。通过引入广义误差的立方项补偿以提高系统的动态性能,不但保证了全局的渐近稳定,而且加快了误差的收敛速度。对闭环系统稳定性进行了证明。以二自由度刚性机器人为例进行了仿真研究,结果证明了该方案的有效性。     

网络环境下的不确定非线性系统远程智能控制

针对一类网络环境下的不确定非线性动态系统,提出了一种基于神经网络非线性补偿和线性反馈控制相结合的智能远程控制方法。该方法通过构造神经网络在线估计器学习局部子系统的非线性特性,从而将局部子系统线性化,神经网络权重的在线学习没有持续激励的要求,且可保证闭环误差系统一致最终有界稳定。最后对线性化的闭环时延控制系统,远程控制器采用基于李亚普诺夫(Lyapunov)稳定性理论的线性状态反馈控制,从而保证了整个闭环网络控制系统的稳定性。     

强制循环蒸发系统的多模型预测解耦控制

以实际的具有多变量、强耦合、强非线性特性的氧化铝强制循环蒸发系统为例,将一类多变量非线性系统分为线性模型和非线性未建模动态两部分,提出了由线性预测解耦控制器,神经网络非线性预测解耦控制器和切换机制组成的多模型预测解耦控制方法,并且证明了闭环系统的稳定性.最后,通过对强制循环蒸发系统的仿真实验,验证了所提方法的有效性.     

基于广义预测的非线性解耦PID控制

针对一类非线性多变量离散时间动态系统,提出了基于神经网络的非线性多变量PID解耦控制方法。该控制器是由常规PID控制器与解耦补偿器、未建模动态前馈补偿器组成,而PID参数的整定是通过广义预测的方法实现的。同时给出了该控制方法的闭环系统的稳定性和收敛性分析。最后通过仿真实例验证了所提方法的有效性和可行性。     

大型装置双缸同步起竖系统建模与仿真

运用现代多体系统动力学理论,针对双液压缸并列驱动的大型装置起竖系统,建立了含间隙起竖多刚体系统的动力学模型。基于该模型,分析了起竖过程的同步控制问题,提出了基于分流集流阀的开环控制方案和基于电液比例换向阀的闭环控制方案,对两种方案的控制效果进行了仿真分析。仿真结果表明,基于电液比例技术的闭环同步控制方案具有适应性好、控制精度高的特点,可以满足快速起竖过程中同步控制的要求。     

离散广义双线性系统的稳定控制分析

讨论了离散广义双线性系统稳定控制问题。研究了离散广义双线性系统稳定控制存在的条件,并给出了相应的控制方案。所采用的方法是利用广义系统分解,运用Lyapunov方法证明线性状态控制可以使闭环系统在原点附近渐近稳定。同时研究了不分解系统,通过构造广义李雅普诺夫函数的方法,给出了使闭环系统稳定的条件。对于离散广义双线性系统有关理论的证明,可以看作是正常离散双线性系统的拓广。     

一类非线性系统的模型参考自适应模糊控制

针对一类不确定非线性系统 ,基于一种修改的监督控制方案并利用广义多线性模糊逻辑系统的逼近能力 ,提出了一种模型参考自适应模糊控制器设计的新方案。该方案利用参考模型作为性能指标 ,自适应调节模糊控制器的规则库 ,并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 ,不但能保证闭环系统稳定 ,而且可使跟踪误差收敛到零。仿真结果表明了该方法的有效性     

基于神经网络的飞控系统实时容错设计与仿真

为了提高系统的可靠性与容错能力,提出了基于径向基神经网络的飞行控制系统传感器实时容错策略.利用改进的梯度下降优化算法来设计神经网络,以提高网络的学习速度和映射能力;基于网络的逼近性能,建立在线神经网络辨识模型;考虑到系统闭环反馈与实时控制的特性,使用多个辨识模型的信息进行传感器故障的定位和信号重构.应用某型飞机进行仿真,在保证闭环系统稳定的前提下,实现了传感器的在线故障隔离与信号重构,达到了预期的效果.     

HEURISTIC SUPERVISION OF DISCRETE EVENT SYSTEMS

Results on supervisory control of discrete event processes are mainly concernedwith designing a controller such that the closed loop system generates a language L whichcoincides with the target language.In this paper we consider supervisory control problem for aclass of discrete event processes when the design target is that a certain set of language patternscan not occur in the closed loop language.A heuristic supervisor is constructed via the heuristicsearch method developed in AI.This scheme requires only the information about thecontrollability of the event symbol set.It is capable of designing a modular heuristic supervisorwhen there are many such forbidden strings.Effectiveness of such a supervisor is proved forsystems with perfect and partial observation.     

多输入多输出非线性系统的多面滑模控制

针对多输入多输出非线性系统 ,提出一种基于模糊小脑关联结构模型 (CMAC)神经网络的多面滑模变结构控制算法 ,特点是无需已知不确定性函数及其各阶导数的上界 ,证明了系统的状态及权值误差有界。与经典设计方法相比 ,所提出的方案允许非参数化不确定性。仿真实例显示了方法的有效性。     

具有非匹配不确定性相似组合系统的分散鲁棒控制

针对一类具有非匹配不确定性的相似组合系统 ,基于块控原理提出了一种变结构控制设计方法。不确定项存在于各子系统的互联项中 ,可以是非线性的或时变的 ,不满足匹配条件 ,但有界 ;利用反演设计方法来处理系统中的非匹配不确定性 ,再用变结构控制方法来改善系统的性能 ;然后 ,利用Lyapunov稳定性定理证明了闭环系统的信号为最终一致有界且系统的状态收敛于滑模超平面的邻域。最后 ,用一个仿真实例证明了所提出的方法的正确性和有效性。     

OUTPUT FEEDBACK CONTROL FOR MIMO NONLINEAR SYSTEMS WITH EXOGENOUS SIGNALS

The paper addresses the global output tracking of a class of multi-input multi-output （MIMO） nonlinear systems affected by disturbances, which are generated by a known exosystem. An adaptive controller is designed based on the proposed observer and the backstepping approach to asymptotically track arbitrary reference signal and to guarantee the boundedness of all the signals in the closed loop system. Finally, the numerical simulation results illustrate the effectiveness of the ProPosed scheme.     

用闭环增益成形算法的精馏塔鲁棒控制

给出了MIMO系统的闭环增益成形算法,将之应用于精馏塔的控制中,取得了良好的控制效果和鲁棒稳定性。文献［6］给出的回路成形控制器与本文的一阶闭环增益成形控制效果相同,文献［6］评价该法的不足之处是闭环系统的鲁棒性能稍差,该缺点可用本文的二阶或三阶闭环增益成形控制器加以克服。该算法的优点是设计过程简单,物理意义明显。     

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。