一类高阶非线性系统的混合自适应重复学习控制

针对含有时变和时不变未知参数的高阶非线性系统,利用分段积分机制,提出了一种新的自适应重复学习控制方法,该方法结合了反馈线性化,可以处理参数在一个未知紧集内周期性快时变的非线性系统,通过引进微分-差分参数自适应律,设计了一种自适应控制策略,使广义跟踪误差在误差平方范数意义下渐近收敛于零,通过构造Lyapunov函数,给出了闭环系统收敛的一个充分条件.实例仿真结果说明了该方法的有效性和可行性.     

不确定非线性系统的自适应输出机动控制

针对不可控不可稳定线性化的非线性系统,研究了鲁棒自适应输出机动控制问题。在未知时变参数的界未知的情况下,利用增加幂积分技术和鲁棒递推设计方法,构造了光滑自适应机动控制器。该控制器不仅能使闭环系统的输出以任意小的跟踪误差跟踪理想的参考路径,而且沿该路径还满足一定的动态任务,即可以使跟踪速度以任意小的误差跟踪预先给定的理想速度。仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于观测器的非线性系统执行器死区故障的自适应跟踪控制

研究了一类具有不对称执行器死区故障的非线性系统的跟踪控制问题。基于扩张观测器,提出了一种新的自适应跟踪控制方法。取消了系统所有状态完全可测的限制。在死区模型所有参数以及系统非线性不确定项上界均未知的情况下,所设计的自适应控制器可以很好地消除执行器死区故障的影响,保证跟踪误差有界。仿真结果表明该方法的有效性。     

增益符号未知的鲁棒自适应模糊控制

针对一类具有函数控制增益符号未知的不确定非线性系统,根据滑模控制原理和模糊系统的逼近能力,提出了一种自适应模糊控制器设计新方案。该方案利用Nussbaum函数的性质,取消了常用的函数控制增益符号已知这一条件。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和参数估计误差的影响。理论分析证明了闭环系统的有界性和跟踪误差收敛到零。仿真结果表明了该方法的有效性。     

多变量非线性系统的直接自适应模糊预测控制

对一类多变量非线性系统提出了直接自适应模糊预测控制方法,此方法首先对被控对象提出了线性时变子模型加非线性子模型的预测模型,然后直接利用模糊系统设计预测控制器,并基于时变增益自适应律对控制器中的未知向量和逼近误差估计值进行自适应调整。证明了此方法可使跟踪误差收敛到原点的一个邻域内,仿真结果验证了此方法的有效性。     

一类线性时变系统组合自适应迭代学习控制

针对一类有限时间区间上具有可重复性的BIBO稳定的一阶线性时变系统,将模型参考自适应控制方法与迭代学习相结合,提出了组合模型参考自适应迭代学习控制算法.基于Lyapunov方法推导出迭代学习控制律以及针对时变惯性参数与时不变高频增益的组合自适应参数更新律.该算法适于控制快时变系统,并使跟踪误差、参数估计误差和控制信号有界.当迭代次数趋于无穷时,跟踪误差关于有限时间区间一致收敛到零.系统仿真验证了所提控制算法的有效性.     

时滞系统自适应模糊控制与仿真

针对一类含有未知时变时滞的不确定非线性系统,提出了一种自适应模糊控制方案.系统不确定项通过模糊逻辑系统辨识,未知时变时滞由参考信号代换,估计误差上界和构造Lyapunov-Krasovskii范函的方法相结合处理辨识误差和时滞代换误差.证明了闭环系统所有信号一致半全局有界(SGUUB),通过调节设计参数可以实现任意的跟踪精度.对含有滞后循环蒸汽的化学反应堆的实例仿真结果进一步说明了方案的可行性.     

带有误差补偿的非线性系统自适应模糊控制

针对一类非线性系统提出了间接自适应模糊控制方法,该方法用模糊逻辑系统逼近未知函数,并设计误差补偿器来减少逼近误差对跟踪精度的影响。在设计等效控制时考虑其存在性,仿真证明该方法不但能使跟踪误差收敛到原点的小邻域内,而且通过适当调整设计参数,可使跟踪误差减小,收敛速度加快。仿真结果验证了此方法的有效性。     

基于鲁棒控制Lyapunov函数的非线性自适应跟踪

研究了一类带有未知参数以及扰动的多输入非线性系统的自适应跟踪问题，利用控制Lyapunov方法设计出一种自适应控制器。该控制器对系统的参数和状态的不确定性具有鲁棒性，并且能保证系统闭环全局稳定。仿真结果表明，该控制方案具有良好的跟踪性能、鲁棒性及参数辨识能力。     

一类非线性系统的自适应神经跟踪控制

针对一类未知非线性动态系统，提出了一种基于神经网络的自适应输出跟踪控制方案。网络权值的自适应修正规则是基于Lyapunov稳定性理论实现的，避免了递归训练过程；一个滑模控制项用于消除神经网络逼近误差的影响。因此，该自适应神经控制器能保证系统的全局稳定性和输出跟踪误差渐近收敛于0。     

Finite-time tracking control for motor servo systems with unknown dead-zones

A finite-time tracking control scheme is proposed in this paper based on the terminal slid- ing mode principle for motor servo systems with unknown nonlinear dead-zone inputs. By using the differential mean value theorem, the dead-zone is represented as a time-varying system and thus the inverse compensation approach is avoided. Then, an indirect terminal sliding mode control （ITSMC） is developed to guarantee the finite-time convergence of the tracking error and to overcome the singu- larity problem in the traditional terminal sliding mode control. In the proposed controller design, the unknown nonlinearity of the system is approximated by a simple sigmoid neural network, and the ap- proximation error is diminished by employing a robust term. Comparative experiments on a turntable servo system are conducted to show the superior performance of the proposed method.     

基于模糊辨识的混合鲁棒自适应控制

针对一类多输入多输出不确定非线性系统,提出一种基于模糊辨识的混合鲁棒自适应控制方法。该方法探讨了自适应模糊控制器的参数自适应律由跟踪误差和逼近误差共同进行调节,并从理论分析和仿真角度证明了该方法比参数自适应律仅用跟踪误差进行调节的控制器具有更好的跟踪效果,该方法加快了系统跟踪误差的收敛速度。将该算法用于两连杆机械手轨迹跟踪,仿真结果表明该算法具有跟踪精度高,收敛速度快的优点。     

一类迭代学习控制的自适应参数优化

针对一类迭代学习控制提出了一种基于二次性能指标函数的自适应参数优化方法。如果原离散系统是正定的，那么这种具有可调参数的学习算法可以保证误差按几何单调收敛于0，如果系统非正定的，提出了一种反馈调节方法使系统正定。数值仿真表明了所提出算法和条件的有效性。     

高精度飞行仿真转台的鲁棒自适应控制

针对高精度直流伺服系统,提出一种基于Lyapunov直接法的鲁棒模型参考自适应控制方法.在算法中,通过调节增益系数,以适应系统中参数的变化,通过引入鲁棒补偿项,实现对摩擦环节的补偿,使得在具有参数不确定性和未知非线性摩擦特性的情况下,跟踪误差渐进收敛于零.并以三轴转台为例,进行了数值仿真,其结果表明该方法的有效性和鲁棒性.     

目标轨线迭代可变的非线性系统自适应学习控制

针对含有混合参数的非线性不确定系统,提出了一种自适应迭代学习控制方案。该方案利用Back-stepping方法和参数重组技巧相结合,可以处理目标轨线迭代可变的跟踪问题。通过引入微分-差分自适应学习律,设计了一种自适应控制策略,使得跟踪误差在一个有限区间上的积分渐近收敛于零;通过构造Lyapunov-like函数,给出了闭环系统收敛的一个充分条件。数值仿真验证了所提方法的可行性。     

带有初态学习的指数变增益迭代学习控制

针对一类非线性时变系统在有限时间区间上的轨迹跟踪问题,提出一种新的迭代学习控制算法,该算法对系统的控制输入和初始状态同时采用闭环指数变增益迭代学习律。基于算子理论,对具有任意初始状态的系统,在该迭代学习律作用下的收敛性进行严格证明,同时给出该迭代学习算法收敛的谱半径形式的充分条件。该算法与固定增益的迭代学习控制相比较,不仅加快了收敛速度,而且还解决了指数变增益迭代学习控制要求初始状态严格重复的问题。仿真结果表明了该算法的有效性。     

时变时滞不确定系统模糊自适应H∞控制

针对含非线性和干扰项的时变时滞系统鲁棒稳定问题,提出一种模糊自适应H_∞控制方法。采用T-S模糊系统对未知非线性函数向量进行逼近,设计自适应全调节律,即同时调整模糊参数矩阵和基函数参量。对于逼近产生的误差和外界干扰,引入H_∞控制。基于李亚普诺夫稳定性理论和线性矩阵不等式技术,在保证系统稳定的前提下,通过求解矩阵不等式得到满足设计要求的控制器。通过对已有算例和空天飞行器高超声速飞行控制系统的仿真验证了所提方案的有效性。