输入饱和约束下的非完整移动机器人轨迹跟踪控制

在控制输入饱和的约束条件下,以非完整移动机器人的运动学模型为对象,研究了移动机器人的轨迹跟踪控制问题,提出了一种光滑时变的控制器.基于Lyapunov方法,证明了所设计的轨迹跟踪控制器能够满足控制输入饱和的约束条件,并且能够保证闭环系统一致稳定,当机器人的期望线速度不为零时,闭环系统能够全局渐近稳定.仿真结果验证了该控制器的有效性.     

广义有理传递函数抗饱和控制器设计

传递函数是控制器最常用的模型之一。本文提出了一种新的广义有理传递函数抗饱和控制器的设计方法。借助条件技术中的"可行参考输入"信号的定义,给出了框架中三类控制器的具体设计参数,进而将广义有理传递函数抗饱和控制器结构图在条件技术下进行等效转换,并求出了新的"参考输入信号"wr。通过MATLAB实例仿真得出:该抗饱和控制器设计合理,条件作用技术可以让发生饱和的系统在退出饱和的瞬间仍然跟踪原来的参考输入信号,使系统丝毫感觉不到在退出饱和后带来的不利影响。     

广义有理传递函数抗饱和控制器设计

传递函数是控制器最常用的模型之一.本文提出了一种新的广义有理传递函数抗饱和控制器的设计方法.借助条件技术中的“可行参考输入”信号的定义,给出了框架中三类控制器的具体设计参数,进而将广义有理传递函数抗饱和控制器结构图在条件技术下进行等效转换,并求出了新的“参考输入信号”(w).通过MATLAB实例仿真得出:该抗饱和控制器设计合理,条件作用技术可以让发生饱和的系统在退出饱和的瞬间仍然跟踪原来的参考输入信号,使系统丝毫感觉不到在退出饱和后带来的不利影响.     

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.     

时滞离散系统的渐进稳定性

通过定义饱和函数的上确界,选取Lyapunov泛函,利用离散Lyapunov稳定性理论,并结合线性矩阵不等式方法,对控制输入满足一定约束条件的时滞离散系统的渐近稳定性问题进行研究,给出判断相应的闭环系统是全局渐近稳定及局部渐近稳定的充分条件,并通过数值算例对结果进行验证。结果表明:如果引入的饱和函数的上确界等于0,则闭环系统是全局渐近稳定的;如果引入的饱和函数的上确界大于0,则闭环系统是局部渐近稳定的;数值算例说明了所给饱和控制器的可行性。     

一种简单的轮式移动机器人控制器设计

研究了轮式移动机器人的轨迹跟踪控制问题.针对传统控制器设计较为复杂的问题,通过构造Lyapunov函数,并根据Lyapunov稳定性定理,推导出了具有全局渐近稳定的跟踪控制器.该方法设计简单并具有直观的稳定性分析.仿真结果证明了该控制器能过保证闭环系统所有状态渐近稳定,达到了轮式移动机器人的轨迹跟踪控制目的.     

基于条件技术的三自由度内模控制抗饱和设计

在研究二自由度内模控制具有抗饱和功能的基础上,提出了三自由度内模控制抗饱和框架.详细阐述了3个控制器的设计步骤,并分析了系统的渐近稳定性.Q1(s)和Q2(s)采用传统的内模控制原理设计,Q3(s)采用条件作用技术设计.通过Popov稳定性判据证明了系统的渐近稳定性.经仿真表明,三自由度内模控制抗饱和结构具有抗饱和、参考跟踪和抗干扰的功能.     

基于神经网络的欠驱动水下机器人地形跟踪控制

为实现欠驱动自治水下机器人(AUV)的精确地形跟踪控制,设计了一种自适应神经网络控制器.采用径向基神经网络估计时变水动力阻尼引起的AUV模型不确定部分和外界海流干扰,设计自适应学习律来实现神经网络权值的最优估计.基于李雅普诺夫稳定性理论分析了跟踪控制系统的稳定性,设计的控制器可以使闭环误差系统渐近稳定且系统状态有界.仿真实验中选择实际测量得到的期望随机真实地形进行跟踪实验,并且要求AUV相对地形保持一个恒定的高度偏差.结果表明,该控制方法可以有效地降低模型非线性和不确定性引起的扰动,具有较高的跟踪精度,满足实际工程需求.     

机器人的鲁棒自适应轨迹跟踪控制

针对存在参数不确定和外界扰动的机器人系统,提出了一种基于模糊控制的鲁棒自适应跟踪控制器设计方法.该方法基于Lyapunov稳定性理论,整个闭环系统渐近稳定.通过二自由度机械臂系统的计算机仿真结果验证了该方法的有效性,可用于不确定性机器人系统轨迹跟踪鲁棒控制.     

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     

带输入饱和的耦合波方程的边界反馈镇定

考虑通过位移耦合的波方程的边界状态反馈控制问题.假设边界状态反馈控制具有输入饱和约束.首先引入一个辅助系统消除输入饱和约束的影响,然后应用Lyapunov函数方法设计边界反馈控制器,证明闭环系统的指数稳定性.此外,借助Galerkin方法证明闭环系统解的存在唯一性.该结果推广了已有文献中关于单个波系统边界反馈镇定性的结果.     

抵御执行器故障的H_∞可靠跟踪控制

针对线性定常系统,考虑连续增益故障模型,研究了具有执行器故障的H_∞可靠跟踪控制问题。首先,设计一个跟踪控制器使得闭环系统保持渐近稳定,同时具有相应的H_∞性能指标。当执行器发生故障时,该系统在原状态反馈控制器作用下无法保持稳定。设计状态反馈可靠跟踪控制器,运用求解线性矩阵不等式(LMI)的方法,完成可靠跟踪控制器的设计。由此可靠跟踪控制器构成的闭环系统可使系统在发生执行器故障后仍保持渐近稳定,且满足相应的H_∞性能指标。最后,数值仿真验证了该可靠跟踪控制器的有效性和可行性。     

带输入饱和的奇异摄动双线性系统的无源控制

针对具有输入约束和变时滞的奇异摄动双线性系统,提出一种状态反馈无源控制器的设计方法,以消除时滞因素和输入饱和对闭环系统的影响.首先,在Lyapunov稳定性理论和无源性理论的框架下,应用线性矩阵不等式技术和凸组合技术,将系统状态反馈控制器的设计归结为求解一组与时滞上界无关的线性矩阵不等式问题.所得控制器使闭环系统渐近稳定且无源,同时构造了与奇异摄动参数相关的椭圆吸引域估计,并将上述方法推广到不含时滞和外部输入的系统.然后,提出凸优化问题,得到闭环系统吸引域的极大估计,其中奇异摄动参数稳定界也是设计的目标之一.最后,通过数值仿真算例说明了所提理论方法的有效性.     

不满足匹配条件的非线性系统的变结构控制

用T-S模糊模型逼近非线性系统．将其描述成多个局部线性系统的组合．对每一局部线性系统不满足匹配条件的不确定项．根据李亚普诺夫稳定性理论设计变结构控制器，证明了闭环系统是全局渐近稳定的，跟踪误差收敛到零，仿真结果也表明该方法的有效性。     

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.     

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     

一类不确定非线性系统的串级主动补偿控制

针对一类具有下三角结构的单输入单输出不确定非线性系统,研究其稳定控制问题.提出一种结构简单、收敛速度可控以及抗扰性能良好的基于Backstepping方法的串级主动补偿控制策略,实现了闭环系统的渐近稳定控制.为解决闭环系统中不确定非线性未知问题,设计一种新的观测器,使得这种观测器能够实时跟踪闭环系统的不确定非线性.通过引入奇异扰动性理论,给出了闭环系统稳定性分析.仿真实验结果验证了该控制方法的有效性.     

具输入饱和因子的滞后广义系统的鲁棒镇定

利用Lyapunov方法研究了具输入饱和因子的滞后广义系统,给出了其镇定控制器的设计方法,并对具有不确定的滞后广义系统设计了控制,保证其闭环系统渐近稳定,给出了一个数值实例。     

控制饱和系统的极限学习机控制算法

为提升被控系统的鲁棒性和控制精度,对存在控制饱和约束和内外参数摄动的非线性系统,提出一种基于极限学习机的自适应反演控制算法。针对存在控制饱和约束的非线性系统,基于所设计的辅助函数,将非线性控制饱和约束转换成常规控制输入形式,有效降低了控制器的设计难度。为提升内外参数摄动的估计精度和估计算法速度,采用极限学习机逼近内外参数摄动的综合项,构建了基于极限学习机的自适应控制算法,理论证明了闭环系统的全局渐近稳定性。与自适应滑模控制器对比仿真结果显示,控制器在控制力矩总能耗、系统输出收敛轨迹上具有更优的品质。     

广义有理传递函数抗饱和控制器设计

传递函数是控制器最常用的模型之一。本文提出了一种新的广义有理传递函数抗饱和控制器的设计方法。借助条件技术中的“可行参考输入”信号的定义，给出了框架中三类控制器的具体设计参数，进而将广义有理传递函数抗饱和控制器结构图在条件技术下进行等效转换，并求出了新的“参考输入信号”w^r。通过MATLAB实例仿真得出：该抗饱和控制器...