仿射非线性系统的在线自适应模糊神经网络辨识与控制

针对单输入单输出非线性系统的自适应控制问题,提出了一种在线自适应模糊神经网络辨识与鲁棒控制的方法.该方法首先利用广义模糊神经网络学习算法,实时建立对象模型未知系统的逆动态模型,实现网络结构和参数的同时在线自适应.考虑到网络建模误差和外部干扰的存在,还设计了基于控制理论的鲁棒补偿器.仿真结果表明,该方法能对模型未知仿射非线性系统实现鲁棒输出跟踪.     

雷达卫星鲁棒逆最优自适应姿态跟踪控制

针对存在外界扰动和模型参数不确定性的雷达卫星姿态跟踪控制问题,提出了一类基于修正的罗德里格斯参数描述的雷达卫星鲁棒逆最优自适应控制器设计新方法．通过Backstepping方法和构造相应李雅普诺夫函数,设计了鲁棒逆最优控制器,避免了直接求解哈密顿一雅克比一贝尔曼偏微分方程,使控制器相对于选取的具有鲁棒性的代价函数最优,并以较小的L：增益,实现对外界扰动的输入一状态稳定和鲁棒性;针对系统参数不确定性设计自适应参数更新律,对参数进行自适应学习,有效降低参数不确定对系统的不利影响．仿真结果表明：该方法能有效抑制模型不确定参数和外界未知扰动的影响,在保证姿态跟踪精度的同时,能增强系统鲁棒性．     

不确定高维非线性系统的鲁棒H∞控制

对含有未知参数和干扰的不确定高维非线性系统,运用本质改进的加幂积分器技巧及backstepping逆归设计方法,根据问题可解的充分条件以及可解时控制器的构造性算法,设计出一种鲁棒自适应控制器,实现闭环系统的鲁棒H_∞几乎干扰解耦。     

一类基于模糊系统的非线性鲁棒自适应预测控制

基于模糊系统研究了一种新的非线性鲁棒自适应预测控制算法,并应用于空天飞行器(ASV)再入飞行的姿态控制律设计.利用模糊系统的一致逼近能力,逼近被控对象中的未知干扰和不确定性因素,并基于Lyapunov方法设计了鲁棒自适应控制律.模糊系统的权值无需调整,仅需根据系统的跟踪误差调节鲁棒自适应控制器中的参数,在线调整的参数仅为2个,从而大大简化了控制器的设计.理论分析证明了闭环系统的所有信号一致最终有界.利用所提控制算法设计了ASV高超声速飞行姿态的控制系统,仿真的系统响应时间为l.5s,且无超调,这表明该算法对参数不确定性和外界干扰具有较强的鲁棒性.     

一类非线性系统的鲁棒自适应控制

作者考虑一类具有有界于扰和未知参数的非线性系统（１）,设计出一种适用于输出跟踪的鲁棒自适应控制器。该控制器对线性参数化的不确定性和有界干扰具有鲁棒性,能保证闭环系统的全局稳定性,并解决了ε－跟踪问题。仿真实例表明,所设计的鲁棒自适应控制器具有良好的跟踪性能,而且所需的控制量不大,其数值在容许控制的范围之内。     

基于滞环的非线性输入问题的研究

通过分析滞环的物理特性和自适应控制技术,提出了一种全新的鲁棒自适应控制策略,来解决以滞环为输入的非线性系统的追踪控制问题,而不需要构建滞环的逆.其中所探讨的系统的输入部分是一个"反冲类"的滞环,其模型采用微分方程形式表达,但方程中的参数未知,只知道其界限.这一新的方法确保了非线性系统的全局稳定性和对给定信号的有效追踪.仿真结果证明了该方法的有效性.     

多变量系统鲁棒保护自适应控制算法

研究了多变量系统自适应控制的有关问题，提出了多变量系统的鲁棒保护自适应控制方法，数字仿真和实验结果表明，该方法有效地解决了时变滞后系统的控制问题，适用于控制多变量时变滞后和参数未知系统。     

一类不确定切换模糊系统的自适应鲁棒跟踪控制

提出了一类新的不确定切换模糊系统,即切换系统中的每个子系统都是不确定模糊系统.与传统的模糊切换系统不同,这类系统并没有分为两级结构,而是由多个子系统构成,并在子系统之间进行切换.采用多Lyapunov函数研究不确定切换模糊系统的鲁棒跟踪问题,针对模型中未知上界的外部干扰,设计全局鲁棒控制器及其自适应律,并给出使该系统的跟踪误差一致渐近趋于零的切换策略.仿真表明,当自适应参数的在线慢调节与切换律的在线快调节相结合时,能提高系统的暂态响应性能.     

基于滑模技术的时变Lorenz系统的自适应同步

讨论了参数为时变的Lorenz系统的同步问题的自适应控制.驱动系统的参数未知并在一个有界区间内变化,同时区间的边界也未知.利用自适应控制设计控制器,并且为了增强混沌系统的鲁棒稳定性,控制器的设计运用了滑模控制的方法.在控制器的作用下,实现了响应Lorenz系统与驱动Lorenz系统的全局渐近同步.数据仿真表明该控制的有效性和可行性.     

一类不确定非线性系统的直接自适应模糊控制

针对一类具有未知函数增益的不确定非线性系统,基于监督控制方法并利用第二类模糊系统的通用逼近能力,提出一种新的直接自适应模糊控制设计方案.该方案通过引入最优逼近误差的自适应补偿项和新的鲁棒项,削减建模误差和参数估计误差的影响,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系统状态有界,跟踪误差收敛到零.仿真结果表明了该方法的有效性.     

严格反馈非线性系统的自适应逆最优控制

介绍了逆最优控制的基本思想，针对一类具有未知定常参数和未知时变有界扰动的严格反馈非线性系统，给出了逆最优增益配置定理，使用Backstepping算法，设计了逆最优控制器。该控制器是非线性的、连续的，且比较容易实现，仿真结果表明该控制算法的有效性。同时指出逆最优控制系统具有稳定裕度，因而具有局域鲁棒性，其稳定裕度是线性二次型最优调节器状态反馈控制在非线性系统中的推广。     

X滤波自适应逆控制算法及在液压位置控制系统中的应用

针对非线性时变特性的液压位置伺服系统跟踪控制问题,基于自适应逆控制理论,提出X滤波液压位置自适应逆控制策略.对传统自适应滤波算法在X滤波结构下的不足,提出变换域变步长归一化最小方差算法.采用该算法对液压伺服位置系统进行了对象建模、在线逆建模及开环控制系统设计.仿真结果表明,X滤波液压位置自适应逆控制具有跟踪速度快、对参数摄动鲁棒性强等良好动态特性.     

LMS算法的自适应逆控制变频调速系统

针对矢量控制变频调速系统参数鲁棒性差这一交流传动领域难题，提出基于自适应逆控制理论的感应电机变频调速新型控制结构用于增强系统参数鲁棒性；提出一种基于变论域的变步长LMS自适应滤波算法用于电机系统及其逆系统建模。研究结果表明，变论域变步长LMS算法克服了收敛速度、时变系统跟踪速度与收敛精度方面的矛盾；自适应逆控制的变频调速系统对感应电机参数摄动具有鲁棒性。     

基于鲁棒稳定性的多速率采样控制系统设计

提出了基于鲁棒稳定性的多速率采样控制系统设计方法.对于具有给定补偿F的系统,首先拓展Lyapunov上限法得出鲁棒稳定性判定新条件.当系统具有边界不定的不确定性时,定义最大可承受边界为鲁棒稳定半径（Robust Stability Radius,RSR）.通过对鲁棒稳定判定条件的分析,可将求解RSR的问题归结为求解一个复杂非线性方程,并利用数值计算方法求解该方程得到解析解.作为F的函数,通过一般优化方法即可实现F优化设计,使得系统RSR最大,而且在保证鲁棒稳定的同时可以承受不确定参数的变化范围最大.最后给出实例,说明了所提方法的可行性和有效性.     

基于粒子群寻优的汽车自适应巡航预测控制

为进一步提升多目标自适应巡航系统预测控制精度,提出一种基于粒子群寻优的汽车自适应巡航预测控制算法.首先建立一种包含前车加速度扰动的自适应巡航系统车间纵向运动学模型,并对其线性离散化;其次综合车距误差、相对车速、自车加速度和冲击度,设计二次型多目标优化性能指标函数和多参数约束条件,构建自适应巡航预测控制优化命题;最后为便于问题求解,将目标函数和约束条件推导转化为以预测控制增量为优化变量的规范形式,并基于粒子群优化算法求解自适应巡航预测控制的最优控制律.通过Matlab/Simulink多工况仿真结果表明,粒子群算法求解的最优控制律能够控制自车保持更好的跟踪性和自适应性.      

非线性时滞系统的鲁棒适应控制

讨论了一般非线性时滞系统的鲁棒适应控制问题,基于著名的Razumikhin条件对时滞项进行处理,同时对不确定性中含有适应参数θ进行在线估计,设计出适应控制器,使得所构成的闭环系统是渐进稳定的.     

最优控制在汽车操纵逆动力学的应用

提出了一种最优控制理论在汽车操纵逆动力学应用的研究方法.该方法基于最优控制理论,运用改进的直接多重打靶非线性规划方法求解方向盘转矩输入.通过仅假设出节点处的控制变量值,将最优控制问题转化为非线性规划问题,运用序列二次规划方法对转化后的非线性规划问题进行求解.利用该方法仿真出了两类车跟踪同一路径的结果.结果表明,该方法能够使汽车很好地跟踪所希望的路径,而且该方法在求解最优控制问题时更方便,收敛更快.