带有摄动死区的仿射非线性系统控制设计

针对仿射非线性系统的一类摄动死区控制问题,利用步进反推技术给出了一种控制器设计方案。在系统动态特性未知的情况下,该方案应用具有自适应机制的模糊系统对动态特性进行在线辨识,从而可以通过逐步递推最终实现控制器。为了避免执行器死区对系统性能的影响,在控制设计过程中,先用一个平滑曲线近似死区特性曲线,然后将近似误差合理分解,使未知的扰动类似项的上界尽量小,再利用此上界设计附加控制抑制扰动类似项对系统的影响。所设计的控制器可使闭环系统稳定且能输出实时跟踪给定参考信号。     

有外部扰动的随机纯反馈非线性系统的自适应模糊控制

应用模糊逼近方法研究了一类具有外部扰动的随机纯反馈非线性系统的自适应模糊控制问题。在反推设计的每一步中,利用中值定理解决纯反馈非线性函数问题。通过设计虚拟控制信号和自适应率,解决外部扰动问题。基于模糊逻辑系统的逼近能力,设计了一种新的自适应控制方案,保证了闭环系统的所有信号一致有界,并且跟踪误差收敛到原点的小邻域。最后仿真结果证明了所提出方案的有效性。     

带有时变死区的T—S模糊系统的自适应跟踪控制

研究了一类带有时变死区的T-S模糊系统的自适应跟踪控制问题.其中将时变的非线性死区的输出表示为线性输入和有界干扰,并且干扰的界是未知的.基于Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式(LMI)方法提出了系统的跟踪控制器的设计方法,对给定的n阶可微的有界参考轨迹和给定的跟踪精度.所设计的控制器能够保证系统的跟踪误差满足跟踪精度,同时保证闭环系统的所有信号有界.     

带有执行死区的时滞非线性系统自适应控制

研究了一类带有执行死区的时滞非线性系统的控制问题,在系统动态未知的情况下应用模糊逼近器给出了一种自适应控制设计方法。该方法采用步进反推技术逐步递推得到控制器。为了抑制执行死区对系统性能的影响,死区非线性被重新描述成三项之和,这三项分别是：一个比例项、一个光滑非线性项和一个扰动类似项。然后用自适应模糊逼近器同时逼近未知的...     

一类具有一般不确定性非线性系统的ε-跟踪 I:输出反馈鲁棒自适应控制系统的设计

该文考虑一类具有一般不确定性和参数未知的非线性系统，首先设计出一个稳定的状态滤波器，从而获得状态的实时估计，然后依此设计出一种用于跟踪参考信号的输出反馈鲁棒自适应控制器。仿真结果表明，所设计的鲁棒自适应控制系统具有良好的跟踪性能，可以有效地解决ε－跟踪问题。     

一类非线性系统的全局自适应输出跟踪控制

研究一类具有不可控不稳定线性化和未知线性化参数的非线性系统的全局自适应控制·控制目标是设计一种鲁棒自适应非线性状态反馈控制器,实现系统的全局实用输出跟踪·应用Lyapunov稳定性理论和修正的自适应增加幂积分方法,给出了一个系统化的设计程序,递推设计了一种非线性自适应光滑状态反馈控制器·该控制器能保证跟踪误差充分小,且闭环系统所有信号全局有界·仿真结果表明该控制器是可行的并且是有效的·     

基于小增益定理的非线性系统的自适应动态面控制

针对一类具有未知死区的严格反馈不确定非线性系统,基于输入状态稳定理论和小增益定理,利用T-S模糊系统的逼近能力,提出一种自适应模糊控制方案.该方案取消了死区模型参数上下界已知的假设和虚拟控制增益要求可微的假设;利用动态面控制技术,将一阶滤波器引入后推设计中避免了传统后推方法中对虚拟控制反复求导而导致的计算复杂问题.通过构造2个耦合的子系统满足输入状态稳定条件,利用小增益定理分析证明闭环系统半全局一致终结有界,且选取适当的设计常数,跟踪误差可收敛到零的一个小邻域内.     

严格反馈非线性系统的鲁棒自适应逆最优跟踪

针对具有未知定常参数和未知有界扰动的严格反馈非线性系统,结合参考信号,构造了误差系统,并解决了其逆最优控制问题.使用Backstepping算法,设计了误差系统鲁棒自适应逆最优控制器和参数自适应律,从而解决了原系统的鲁棒自适应逆最优跟踪问题,并给出性能估计.仿真结果表明该控制算法的有效性.     

一类MIMO非线性系统的自适应模糊滑模控制

研究了一类具有未知常数控制增益的MIMO非线性系统的自适应模糊控制问题。基于滑模控制原理,利用Ⅱ型模糊系统的逼近能力,提出了一种分散自适应模糊滑模控制器设计设计的新方案 。通过理论分析,证明了闭环控制系统是全局稳定的、跟踪误差收敛到零。     

未知非线性时滞系统控制设计

本文以一类动态未知的时滞非线性系统为研究对象,利用步进反推设计方法给出了使该类系统能够跟踪给定参考信号的控制器.设计中采用了模糊逻辑系统来逼近未知的非线性函数,并用自适应机制同时调节模糊系统的权参数和基函数中的参数,从而不要求模糊系统的基函数事先已知.本文通过选取积分型Lyapunov函数,证明了所提出的控制方案能够保证闭环系统的稳定性和期望的跟踪精度.仿真结果进一步验证了所得结论.     

基于模糊干扰观测器的移动机器人自适应滑模跟踪控制

针对轮式移动机器人(Wheeled Mobile Robot, WMR)轨迹跟踪中存在的速度跳变和未知系统扰动,提出一种新型轨迹跟踪控制策略。该策略基于反演技术,分别设计WMR系统的运动学控制器和动力学控制器。在运动学控制器中,采用分流技术克服了轨迹跟踪初期的速度跳变问题;在动力学控制器中,将模糊干扰观测器与自适应滑模控制结合,有效解决了未知系统扰动对控制性能的影响,并且消除了传统滑模控制的抖振现象。通过Lyapunov稳定性理论,证明了该控制策略的稳定性。仿真研究表明,该控制策略具有较小的速度跳变,控制信号抖振较小,并对系统扰动具有强鲁棒性。     

具有未知控制方向的自适应神经网络控制

讨论了一类具有未知死区模型和未知函数控制增益的SISO非线性系统的自适应神经网络控制问题.根据滑模控制原理,并利用Nussbaum函数的性质,提出了一种自适应神经网络控制器的设计方案.该方案取消了函数控制增益符号已知和死区模型参数上界、下界已知的条件.通过引入逼近误差的自适应补偿项来消除建模误差和参数估计误差的影响.理论分析证明了闭环系统是半全局一致终结有界,且跟踪误差收敛到零.     

基于Backstepping的模糊自适应跟踪控制

主要研究了单输入一单输出非线性系统的模糊自适应输出跟踪控制问题。模糊逻辑系统用于逼近系统中未知的非线性函数，然后基于Backstepping设计方法给出了系统性的输出跟踪控制器的设计方法。所构造的模糊控制器确保跟踪误差可以充分小，同时系统中的各个变量保持有界性。所提出方法的优越性在于自适应律中在线学习参数的数目独立于模糊规则的选择，从而避免了以往模糊自适应控制算法中自适应学习参数过多的缺点。最后，以一个例子进一步说明文中所得结论的有效性。     

控制方向未知的非线性系统自适应模糊滑模控制

针对一类带有未知外部扰动及控制方向的不确定非线性系统设计自适应模糊滑模控制器,利用Nussbaum函数估计系统未知的控制方向.模糊系统的输入为跟踪误差而不是系统状态向量,这样能提升控制器对误差变化的灵敏度.基于Lyapunov稳定性理论设计系统可调参数的自适应规则,该控制器能保证闭环系统稳定性并且跟踪误差及其各阶导数渐近趋于原点.数值仿真的结果也验证了该方法的有效性.     

基于模糊逻辑的MIMO非线性系统的自适应控制

针对一类具有未知函数控制增益的MIMO不确定非线性系统，基于一种修改的李亚普诺夫函数，利用第二类模糊系统的逼近能力，提出了一种分散自适应模糊控制器设计的新方案。该方案不但能够避免现有的一些自适应模糊／神经网络控制器设计中对控制增益一阶导数上界的要求，而且能够避免控制器的奇异问题。通过理论分析，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。     

一种新的模糊自适应控制方法

针对未知的非线性不确定系统,提出了一种基于广义模糊双曲正切模型的模糊自适应控制方法·该方法采用广义模糊双曲正切模型作为未知的非线性对象的辨识器,以此为模糊自适应控制器提供参数自调整必需的梯度信息·通过与其他的辨识器比较,说明了广义模糊双曲正切模型辨识器具有辨识参数少,辨识复杂性较小,易于提高逼近精度的优点·自适应控制器的梯度算法使被控对象的输出能很好地跟踪期望输出·仿真结果表明,此控制方案对未知的非线性系统的输入有很强的自适应跟踪能力·     

全方向康复步行训练机器人具有死区补偿的反步有限时间控制

为了解决死区影响全方向康复步行训练机器人系统的跟踪精度问题,提出了一种具有死区补偿的反步有限时间控制方法。考虑系统的未知死区,利用自适应方法估计死区宽度,获得死区信息并对其进行补偿,从而有效抑制了死区对系统跟踪性能的影响,避免了系统发生极限环振荡。为了防止机器人初始运动阶段产生较大的跟踪误差而影响康复者的安全,提出了反步有限时间控制方法,确保跟踪误差系统在有限时间内达到稳定。基于Lyapunov有限时间稳定理论,给出了误差系统的稳定条件及稳定时间。与速度和加速度同时约束的控制方法进行了仿真和实验对比,结果表明:所提的控制器设计方法可使系统的跟踪误差在大约8s后趋向于0,机器人在有限时间内实现了对指定轨迹的稳定跟踪,解决了速度和加速度同时约束的控制方法不能使机器人稳定地跟踪训练轨迹、无法解决系统死区的问题;所提的有限时间控制方法能使系统误差快速收敛,有效解决了死区对系统性能的影响,提高了机器人的跟踪精度和安全性。     

基于自适应滤波反步法的深潜救生艇定位控制

考虑深潜救生艇动力定位系统中的参数不确定性和未知慢变干扰,利用滤波反步法设计了基于模糊系统的自适应控制规律.首先,在深潜救生艇的建模过程中考虑了推进器的动态特性,但使得系统的阶数增加;然后,为了简化控制形式,在控制器的设计中引入二阶滤波器来逼近虚拟控制信号及其导数值,避免了复杂的求导过程;最后针对系统中的耦合非线性和未知慢变干扰,设计了自适应模糊系统来对其进行估计和补偿.利用基于李雅普诺夫稳定性理论证明了跟踪误差和参数估计误差是一致最终有界的.针对某一深潜救生艇的缩小模型进行仿真实验,验证了所设计控制器的有效性.     

基于反步自适应控制的运动系统死区补偿

针对机械运动系统中,死区非线性的存在严重影响系统性能的问题,以存在不确定参数的系统为研究对象,应用反步积分自适应的方法,设计基于状态反馈的自适应控制器。采用 Lyapunov 理论证明该控制器能够保证跟踪误差的有界以及闭环系统中所有信号的有界。应用 Matlab 软件进行仿真,结果表明了该方法的有效性。     

非仿射纯反馈非线性切换系统自适应控制

针对一类单输入单输出的非仿射纯反馈非线性切换系统,研究了一种在任意切换下的自适应控制策略.首先,引入中值定理处理系统的非仿射特性问题,并利用径向基函数神经网络逼近系统的未知非线性动态.然后,采用Nussbaum函数处理系统控制增益未知的问题,且在反演设计的每一步引入低通滤波器以解决"微分爆炸"问题.最后,基于共同Lyapunov函数设计状态反馈控制器,并分析闭环系统的稳定性.所设计的控制器避免了切换发生时控制参数跳变和调节参数过多的问题,减少了计算负荷,可以保证闭环系统所有信号半全局一致有界,且跟踪误差可收敛到原点的一个较小邻域.仿真结果验证了控制策略的有效性.