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.     

具有外部干扰的二维滞后logistic映射的混沌同步的灰色滑模控制

研究了未知外部干扰条件下二维滞后logistic映射的混沌同步的实现问题,基于离散系统的趋近律方法,设计了滑模控制器.基于灰色理论的累加生成方法处理原始数据,建立灰色预测模型,实现对外部干扰的未知参数的预测,应用预测到的干扰参数设计灰色补偿器.利用滑模控制器和灰色补偿器构造灰色滑模控制器,对驱动-响应系统进行控制.数值模拟证明了预测参数的准确性和灰色滑模控制器控制二维滞后logistic映射混沌同步的有效性.     

具有死区输入的不确定分数阶混沌系统的同步

针对一类具有死区非线性输入和外部扰动的不确定分数阶混沌系统同步问题,提出一种模糊神经网络结合自适应滑模控制的同步方法.利用模糊神经网络逼近未知的非线性函数,并且对逼近误差采用自适应控制进行补偿,同时构造了一种具有较强鲁棒性的分数阶积分滑模面.应用分数阶Barbalat引理和分数阶稳定性理论,设计自适应模糊神经网络滑模控制器和参数自适应律.数值仿真结果验证了该控制方法的有效性.     

具有强鲁棒性的导弹自适应滑模控制

针对导弹飞行过程中存在的参数摄动、干扰和不确定性问题,建立了俯仰平面内的姿态控制系统的数学模型,并把推力视为扰动对模型进行简化,将模型参考滑模控制和自适应控制相结合,先对参考模型进行滑模控制器设计,在此基础上对系统模型设计滑模控制器,对趋近律参数进行调整,并设计自适应律估计系统中的干扰和不确定性部分.最后将设计的控制器应用于导弹姿态控制中,并用李雅普诺夫稳定性理论分析了闭环系统的稳定性.仿真结果表明:所设计的控制器对给定的信号具有较高的跟踪精度,对不确定性和未知干扰也有较强的鲁棒性,同时也说明了把推力视为扰动的合理性.     

具有未知扇区非线性输入混沌系统的自适应滑模投影同步

研究了一类具有未知扇区非线性输入且含有未知不确定性和外部干扰的主从混沌系统的投影同步问题. 首先选择了一个合适的滑模面, 然后基于Lyapunov稳定性理论设计滑模控制器和自适应更新规则. 所设计的控制器不受未知不确定性和外部干扰的影响, 具有很强的鲁棒性. 通过对不确定主从Duffing-Holmes系统的仿真研究, 验证了所设计控制器的有效性.     

控制受限的卫星姿态自适应滑模镇定

研究控制输入受限的卫星在转动惯量大小完全未知且存在有界外干扰时的资态镇定问题,利用四元数和双曲正切函数的有界性设计了-种不依赖于卫星转动惯量的有界鲁棒自适应滑模控制律,其中自适应律在线调节滑模面参数.用李亚普诺夫方法证明了:通过选择控制器参数可保证闭环系统的姿态误差和角速度误差渐近趋于零.仿真结果表明:利用所设计的控制律可在控输入受限情况下有效抑制外部干扰和转动惯量不确定性的影响,达到预期控制目标.     

一类分数阶混沌系统的自适应滑模同步

针对一类含有扰动的分数阶混沌系统的同步问题,考虑系统所受干扰界未知和非线性环节Lipschitz常数难以计算等情况,构建了一种鲁棒性较强的分数阶积分滑模面,并且基于分数阶Lyapunov稳定性理论设计了自适应滑模控制器和未知参数自适应律.数值仿真结果验证了该控制方法是有效的,能够实现分数阶混沌系统的渐近同步.     

参数未知超混沌Lorenz系统的反同步研究

通过自适应控制法设计合适的控制器和参数自适应律,实现含未知参数的超混沌Lorenz系统的反同步控制,并利用Lyapunov稳定性理论证明了反同步误差系统是全局渐近稳定的.Matlab数值仿真结果表明,所选择的控制器和参数自适应律能有效地实现超混沌系统的反同步.     

参数不确定超混沌系统的混合同步研究

针对一类参数不确定超混沌系统的混合同步问题,提出了一种设计控制律的方法.通过自适应控制法设计合适的控制器和参数自适应律,实现含未知参数的超混沌系统的混合同步控制,并利用不变集原理证明了混合同步误差系统是渐近稳定的.通过对超混沌Lü系统的数值仿真,验证了所提出方法的有效性.     

Genesio系统的自适应反同步

针对参数已知和未知的Genesio混沌系统,根据Lyapunov稳定性原理,结合自适应控制方法,给出了自适应反同步控制器和参数自适应律的设计方法,实现了系统的反同步与参数辨识.基于Matlab的数值仿真结果表明了此方法对Genesio混沌系统的有效、可行.     

一种分散鲁棒自适应控制器的设计方法

基于李雅普诺夫函数法,提出了一种适用于不确定性线性大系统的分散鲁棒稳定控制方法．系统的不确定性因素包括系统参数摄动、关联变化以及外界干扰．由于实际大系统的不确定因素复杂且系统关联变化很难描述,因而在控制律中又引入了对设计参数的自适应算法,大大简化了控制器的设计和实现．所提出的控制律可以保证系统在不确定性干扰和关联变化的情况下全局稳定,同时自适应算法使参数收敛．仿真结果表明了该控制方法的有效性     

考虑执行器饱和补偿的移动机器人自适应积分滑模控制

针对存在执行器输入饱和约束、模型参数不确定性以及外部扰动等因素影响下的移动机器人跟踪控制问题,提出一种考虑执行器饱和补偿的移动机器人自适应积分滑模控制方法。利用双曲正切函数对执行器输入饱和约束作近似处理,并将系统动力学模型表示为仿射系统形式。将执行器输入饱和约束的近似处理误差、模型参数不确定性以及系统外部扰动扩张为一个新的状态,进而设计扩张状态观测器对系统总和扰动进行估计,在此基础上设计系统自适应积分滑模控制器,从而改善普通滑模控制中抖振突出的问题,保证系统的跟踪控制性能。对所提控制方法进行了仿真验证,结果表明,所提控制方法在执行器输入饱和约束、模型参数不确定性以及外部扰动等因素影响下能够保证跟踪误差快速稳定收敛。     

基于ADRC的并联三自由度船载稳定平台稳定控制律设计

针对存在动态不确定与未知时变外界扰动下的并联三自由度船载稳定平台稳定控制问题,采用自抗扰控制(Active Disturbance Rejection Control,ADRC)技术,构造扩张状态观测器,实时估计由船载稳定平台动态不确定、未知时变外界扰动以及平台各自由度运动状态变量间的耦合构成的总扰动;设计船载稳定平台PID反馈控制律,并将总扰动的估计前馈至控制输入端补偿船载稳定平台的总扰动,以实现平台的稳定控制.理论分析表明,设计的基于ADRC的船载稳定平台稳定控制律可使其上支撑面在惯性空间保持平稳,并保证船载稳定平台闭环控制系统中所有信号一致最终有界.仿真实验结果验证了设计的基于ADRC的船载稳定平台稳定控制律的有效性以及对未知时变外界扰动的鲁棒性.     

飞艇三维航迹控制研究

研究了在系统存在不确定性或外界干扰的情况下飞艇的三维航迹控制问题.根据飞艇空间运动数学模型的特点,基于滑模变结构控制关于不确定因素的不变性,采用不确定仿射非线性系统在满足匹配条件下输出解耦变结构的控制方法,设计了飞艇的三维航迹控制律.仿真结果表明,在系统存在不确定性或外界干扰的情况下,仍可使飞艇按照规划的航迹飞行.     

一类机器人滑模自适应鲁棒控制

针对存在系统参数不确定和有界外部扰动情况下的轨迹跟踪机器人系统控制问题,本文提出一种基于滑模变结构的鲁棒自适应控制方案。自适应控制律补偿系统参数不确定性,并对不确定性干扰上界进行实时估计;滑模控制消除了自适应律引起的参数误差,并且具有较强的干扰抑制能力。仿真表明此算法具有较高的跟踪精度和较强的鲁棒性。     

基于自抗扰控制的光伏并网功率调节系统

 光伏并网功率调节（PVPC）系统是将光伏并网发电和有源电力滤波合为一体的综合系统,它易受电网扰动和外部环境变化的影响,存在诸多不确定性因素。将自抗扰技术应用到PVPC系统的控制中,把系统模型中的不确定因素与外部扰动统一视为系统的未知干扰。通过扩张状态观测器对扰动进行动态观测,然后利用非线性状态误差反馈控制律进行补偿,使系统的控制律与系统内部的参数和未知扰动无关,而仅与系统的给定输入和输出有关,免去了对负载电流谐波和无功的检测,使系统控制过程得以简化。仿真结果表明,所设计的自抗扰控制器能取得预期的控制效果,具有良好的动态性能和较强的鲁棒性。     

一类带有广义不确定性非线性系统的自适应模糊反演控制

本文结合自适应控制、模糊控制和反演控制方法,针对带有广义不确定性的严格块反馈型非线性系统,设计了一种自适应模糊反演控制律。对反演控制律设计的不足之处,采用自适应模糊控制去逼近非线性系统中带有广义不确定性的非线性函数,从而实现了无需精确数学模型的全新控制律,避免了因存在不确定性对系统带来的不良影响。在此基础上,利用李亚普诺夫方法分析了系统的稳定性和收敛性。仿真结果表明：本文所设计的控制律,对严格块反馈型非线性系统中存在的不确定因素具有较强的鲁棒性和自适应性。     

基于Backstepping-L1自适应控制的旋翼飞行器容错控制

针对旋翼飞行器控制过程中存在侧风等外界干扰、飞机本身存在未建模动态等不确定性,提出了一种基于Backstepping-L1自适应控制的旋翼飞行器容错控制方法。首先,在不考虑不确定性的情况下,根据旋翼飞行器的动力学方程和运动学方程,利用Lyapunov函数方法设计了基于Backstepping控制的姿态控制律,实现了闭环系统的稳定控制,且响应快速精确。其次,考虑不确定性对系统的影响,在Backstepping控制器的基础上,通过引入自适应律和状态观测器,实现对不确定性的实时估计和系统状态的在线观测,进而设计出具有鲁棒性的L1自适应控制器,消除了不确定性的影响,实现了旋翼姿态的容错控制。再次,通过引入一个闭环稳定的自治参考系统,对所设计的L1控制器进行稳定性分析,分析表明:设计的状态观测器跟踪误差有界并收敛到0,能够准确实时地估计被控系统状态;自适应律可快速自适应于系统存在的干扰及未建模动态等不确定性;控制律可以保证系统在正常状态及存在不确定性的情况下实时跟踪引入的参考系统,且跟踪误差趋近于0,从而保证系统稳定。最后,通过MATLAB仿真对比验证了该方法的有效性。     

基于终端滑模控制的有限时间拥塞控制

针对TCP网络的有限时间拥塞控制问题,考虑到输入受限、网络参数不确定和非响应流干扰的情况,提出了一种基于自适应终端滑模控制的主动队列管理算法.为了使网络系统不确定的界不需要事先获得,给出一个自适应律对总不确定的界进行了估计.考虑到系统输入受限的情况,给出另一个自适应律以补偿输入受限对系统稳定性造成的影响.为了改善网络系统的收敛性能,基于终端滑模控制设计了一个有限时间拥塞控制器.仿真结果表明,所提出的算法不仅具有有限时间收敛的品质,而且具有良好的稳定性和鲁棒性.     

燃料电池空气供应系统自适应神经网络滑模控制

聚合物电解质膜燃料电池(polymer electrolyte membrane fuel cell, PEMFC)空气供应系统易受参数不确定性和外部干扰的负面影响,难以实现高精度数学建模和鲁棒控制.设计了一种自适应神经网络滑模控制器,用于将PEMFC空气供应系统过氧比调节至其最优参考值,以维持最大系统输出净功率并避免氧饥饿.利用径向基函数神经网络在线逼近系统的未建模动态,而无需对外部干扰与模型参数摄动的界的先验信息.由Lyapunov理论分别推导出神经网络权值和滑模增益的自适应律,以保证闭环系统稳定性.仿真结果表明,所设计的控制器不仅改善了过氧比控制的动态行为,还有效减弱了控制输入的大幅超调和抖振.