基于学习的自校正控制算法

提出了一种基于学习的自校正控制算法 ,算法中包含一个自适应模型和多个固定模型 ,每一个模型都有一个相对应的控制器 .在每一采样时刻 ,将当前时段内具有最小预测误差的模型对应的控制器的输出作为控制输入 .在该算法中 ,自适应模型和自适应控制器的作用是确保闭环系统的稳定性和输出跟踪误差的渐近收敛性 ,而固定模型和固定控制器的作用是当被控对象的参数发生变化时 ,在自适应模型的参数估计收敛之前 ,暂时担当控制器的角色 ,以改善闭环系统的暂态响应 .证明了闭环系统的稳定性和输出跟踪误差的渐近收敛性 .仿真结果表明算法的有效性     

基于多模型切换的智能控制研究

针对实际对象在不同工况下的模型参数突变 ,提出了基于多模型切换的智能控制方法 .应用自适应模型库算法来建立多个模型而无需被控对象的先验知识 .在系统运行过程中 ,由常规自适应模型和重新赋初值自适应模型在线自动地建立多个模型及相应的控制器 .在每个采样时刻根据性能评价函数来选择最佳控制器 .证明了该算法能够保证闭环系统的稳定性和跟踪误差的渐近收敛性 .仿真结果表明 ,本文所提出的方法使系统的动态响应品质得到了明显的改善 .     

基于多模型切换的智能控制研究

针对实际对象在不同工况下的模型参数突变，提出了基于多模型切换的智能控制方法．应用自适应模型库算法来建立多个模型而无需被控对象的先验知识．在系统运行过程中，由常规自适应模型和重新赋初值自适应模型在线自动地建立多个模型及相应的控制器．在每个采样时刻根据性能评价函数来选择最佳控制器．证明了该算法能够保证闭环系统的稳定性和跟踪误差的渐近收敛性．仿真结果表明，本所提出的方法使系统的动态响应品质得到了明显的改善．     

一类复杂系统的稳定模糊滑模自适应控制

对一类复杂过程对象给出了模糊控制系统的设计方法,用标准模糊系统对过程对象的不确定部分进行估计,得到一个基本控制器,根据该基本控制器的输出误差设计参数的学习律;当控制器的输出误差收敛到一定范围时,再由基于动态规则库的自适应模糊控制系统补偿建模误差,结果表明,控制算法能保证系统的闭环稳定性和跟踪误差收敛性。     

基于多模型切换的多变量直接自适应控制器

当系统参数发生跳变时,为了解决系统暂态响应变差的问题,提出一种基于多模型切换的多变量直接自适应控制器·该控制器由多个参数已知的固定模型和2个自适应模型构成,多个固定参数控制器模型可由系统参数模型通过映射直接得到,并且和邻域一起完全覆盖控制器参数模型集·不但消除了稳态误差,而且实现了解耦控制·最后给出全局收敛性分析·仿真结果表明暂态响应和解耦效果得到了提高·     

装载机工作装置的模型与自适应迭代学习控制

在理想情况下用牛顿-欧拉法建立装载机工作装置的二自由度动力学模型,考虑实际情况中存在的建模误差和扰动干扰,设计自适应迭代学习控制器对其进行轨迹跟踪控制研究,基于Lyapunov函数证明了跟踪误差的稳定性和收敛性,在matlab环境下对所设计的控制器进行仿真研究。仿真结果表明,所设计的控制器对装载机工作装置有极好追踪效果,验证了该算法的可行性与有效性。     

执行器故障参数不可测飞行系统的模型跟踪重构控制

针对具有二阶动态特性的执行器故障的飞控系统,在故障参数不可测、并伴有外界未知扰动和建模误差等不确定因素的情况下,克服已有的大部分模型跟踪重构控制所采用的自适应律都存在的双线性问题,研究一种新的直接自适应重构控制方案.在已有的重构控制器基础上,对状态反馈的形式进行改进,并利用Lyapunov稳定性定理,证明了在自适应重构控制器的作用下,故障后系统的跟踪误差渐近地收敛于零.仿真结果证明,存在不确定因素的飞控系统发生不可测的执行器故障后,本文给出的自适应重构控制器能够很好的对故障系统进行重构,证实了所提出的算法的有效性.     

PSO算法在多模型自校正动态矩阵控制中的应用

为解决多模型控制中固定模型获取问题,将粒子群优化(PSO)算法应用于多模型自校正动态矩阵控制.对一类含跳变参数的单输入单输出离散时间系统,当模型参数突然跳变时,通过PSO算法在线优化自适应模型参数,并根据模型相似度实现固定模型的动态管理,以有效控制模型数量和减轻系统负担.模型切换策略用于选择当前与实际被控对象最接近的控制器.仿真结果表明,该方法能够较大地改善系统的瞬态响应,优于常规的自校正动态矩阵控制算法;并说明了其有效性和可行性.     

基于模糊神经网络的无人水下航行器航迹跟踪控制

针对外界扰动的无人水下航行器航迹跟踪控制问题,通过定义一个动态滑模面,结合Lyapunov稳定性理论,设计航迹跟踪滑模控制器.考虑到系统中存在的未建模动态,在保证不引入模型参数的前提下,采用模糊神经网络在线逼近理想滑模控制律,并根据Lyapunov稳定性理论及投影算法得出模糊神经网络的参数自适应律.理论分析证明闭环控制系统的一致渐近稳定性、所有变量的有界性及跟踪误差及其导数渐近趋向于零.仿真实验验证了所提控制策略的有效性.     

采用干扰估计的液压系统自适应鲁棒控制

针对液压伺服系统的建模不确定性和未建模不确定性问题,提出基于精确干扰估计的自适应鲁棒控制算法。该算法通过反步方法融合了有限时间干扰观测器和自适应鲁棒控制器;有限时间干扰观测器用于估计非匹配集中干扰,能够保证有限时间精确估计干扰;自适应鲁棒控制器用于处理系统参数不确定性并保证闭环系统稳定性。该算法理论上能够保证描述的瞬时控制精度和稳态跟踪误差,并且在某一时间T1后取得渐近跟踪性能。实验结果表明:该算法能够准确估计非匹配干扰,系统稳态跟踪误差最大约为0.06mm,相对跟踪误差约为0.15%,系统跟踪精度得到了提高。     

基于模型参考的自适应PID控制器

提出了一种基于模型参考的自适应 PID控制器 ,通过引入一自适应误差信号 ,根据模型参考自适应控制原理的方法 ,推导了 PID参数整定的自适应率 .仿真结果表明 ,该控制器与典型的PID控制器相比 ,显著提高了系统的动态响应性能 ,系统输出能够很好地跟踪参考模型的输出 ,具有一定的抗干扰性 ,鲁棒性较好     

多模型自适应前馈解耦控制器

当一类非最小相位系统参数发生跳变时,针对常规自适应控制系统暂态响应差的问题,提出一种基于多模型切换的多变量直接自适应前馈解耦控制器．该控制器由多个参数已知的固定控制器和2个自适应控制器构成．多个固定参数控制器可由系统参数模型通过映射直接得到,并且和邻域一起完全覆盖控制器参数模型集．通过加权多项式矩阵的选择,消除了稳态误差,实现了解耦控制,并给出了全局收敛性分析和覆盖性证明．仿真结果表明,暂态响应和解耦效果得到了提高。     

一个离散时间非线性系统的间接自适应模糊控制器

对于具有未知非线性函数的离散时间非线性系统。构造了一个间接自适应模糊控制器，并进行了稳定性分析，用模糊逻辑系统使系统参数化。如果参数化模型和真实系统是非常接近的，它们之间的差异是非常小的并且能假设为零，则能够构造一个简单的自适应模糊控制器，并且可以证明闭环控制系统在输入输出有界意义下的全局稳定性，且跟踪误差收敛到零，仿真实验证实了控制器的有效性。     

转子电阻未知时感应电机的一种自适应控制方法

提出了一种新型的非线性自适应跟踪控制方法,用于解决转子电阻未知,转子磁链需要观测时感应电机的高性能调速问题。控制系统的设计基于两相静止坐标系,针对电流跟随型逆变器情形,采用了Ｌｙａｐｕｎｏｖ型自适应机制。引入一定的近似处理后,转子电阻的估计方程简化为一阶动态方程。磁链自适应观测器中的非线性修正项除考虑转速跟踪误差的影响外,还考虑了转子电阻估计误差和磁链观测误差的影响。证明了控制系统的稳定性和跟踪性,并且给出了仿真结果。     

弹载电动舵机幂次滑模反演控制

针对高频响弹载电动舵机系统存在的齿隙非线性、参数时变、未知扰动等问题,提出一种幂次型快速Terminal滑模反演控制策略.设计连续可微函数逼近齿隙非线性环节的死区模型,建立拟合系统的状态空间模型并划分为3个子系统进行控制设计.采用反演控制思想设计快速幂次Terminal滑模控制器,内环采用直接转矩控制控制策略,提高响应速度.应用Lyapunov方法证明闭环系统跟踪误差的有限时间收敛特性,实现了对齿隙非线性的精确补偿.实验结果验证了所提出控制策略的有效性,与反演控制和PID控制策略相比,弹载电动舵机的控制精度、收敛速度及鲁棒性有显著提高.      

一种新的重复自适应摩擦补偿方法及其在高精度伺服系统中的应用

针对高精度转台直流力矩电机系统中存在的非线性动态摩擦及周期性波动力矩扰动,为提高转台位置的跟踪精度,提出了一种新的重复自适应摩擦补偿方法,将重复控制机制引入到基于自适应控制的摩擦补偿策略中.电机中摩擦模型采用摩擦参数非一致性变化的LuGre动态模型.该方法的控制律包含一个参数自适应律、等效PD控制律和一个重复控制律.其中,参数自适应律用来估计未知模型参数并予以补偿,而插入的重复控制器用来提高系统运动曲线的跟踪性能.Lyapunov方法证明该补偿方法保证了闭环系统全局稳定性和对期望位置信号的渐近跟踪.最后,通过对高精度伺服系统的仿真研究证明了该改进补偿方法的有效性.     

基于扩展观测器的电液负载模拟器自适应鲁棒控制

针对电液负载模拟器中传感器测量噪声干扰和未知的外部扰动引起的跟踪精度不高的问题,提出了一种基于扩展观测器的自适应鲁棒控制器。利用扩展观测器估计系统中未知的模型不确定性并进行补偿,同时,在观测器和控制器的自适应模型补偿器设计中,将实际状态值替换为相应的期望信号值,以减少测量噪声的干扰,控制器和扩展观测器中的系统参数均通过参数自适应得到。利用Lyapunov理论进行了闭环系统的稳定性分析。仿真结果表明,在不存在外部扰动的情况下,所提出的控制器能够达到更高的跟踪精度,而在存在外部扰动的情况下,所提出的控制器不仅保持了良好的跟踪性能,同时具有较强的鲁棒性。     

基于扩展观测器的电液负载模拟器自适应鲁棒控制

针对电液负载模拟器中传感器测量噪声干扰和未知的外部扰动引起的跟踪精度不高的问题,提出了一种基于扩展观测器的自适应鲁棒控制器。利用扩展观测器估计系统中未知的模型不确定性并进行补偿,同时,在观测器和控制器的自适应模型补偿器设计中,将实际状态值替换为相应的期望信号值,以减少测量噪声的干扰,控制器和扩展观测器中的系统参数均通过参数自适应得到。利用Lyapunov理论进行了闭环系统的稳定性分析。仿真结果表明,在不存在外部扰动的情况下,所提出的控制器能够达到更高的跟踪精度,而在存在外部扰动的情况下,所提出的控制器不仅保持了良好的跟踪性能,同时具有较强的鲁棒性。