不确定非线性系统的H∞鲁棒自适应控制

针对带有不确定性和外界扰动的非线性系统,讨论了鲁棒自适应干扰衰减控制器的设计方法。分别在系统是指数无源(当ω≡0,Δg≡0,u≡0时)和满足一定条件下,根据系统不确定性所满足的条件,提出了两种基于Lyapunov稳定性理论的非线性鲁棒控制器的设计方法,所获得的控制器使闭环系统满足H∞鲁棒扰动衰减性能准则。同时这种设计方法避免了Hamilton Jacobi不等式的求解问题,简化了控制器的求解过程,使所获得的控制器结构简单。     

基于扩张观测器的反射镜平台自适应鲁棒控制

针对反射镜稳定平台视轴运动强耦合和非线性的特点,同时考虑外界干扰力矩和建模误差的不确定性,设计了一种基于扩张观测器的反射镜稳定平台自适应鲁棒控制器。首先,利用光学矢量理论和动量矩定理建立了某型反射镜稳定平台的动力学模型。然后,在此基础上,引入非线性自适应鲁棒控制器,对摩擦参数和转动惯量等系统参数进行在线调整,对摩擦力矩进行了有效补偿,并保证了自适应学习的稳定性。同时,采用扩张观测器准确的获取了未知外界干扰力矩。最后,仿真和实验结果表明了所设计的控制器在隔离外界扰动和提高跟踪精度方面的有效性和可行性。     

基于神经网络的自由漂浮空间机器人鲁棒控制

针对带有模型误差及外界扰动的自由漂浮空间机器人轨迹跟踪问题,提出了一种基于神经网络的自适应鲁棒控制策略。采用对神经网络状态空间进行划分后与滑模变结构结合的控制器,对不确定非线性进行自适应学习,逼近误差作为外部干扰由鲁棒控制器消除。该方法从整个闭环系统的稳定性出发,利用H_∞理论设计的鲁棒控制器及神经网络权值的在线调整规则保证了系统的稳定性,并能使系统L2增益小于给定的指标,具有较好的控制精度及动态特性。仿真分析进一步证明了该自适应鲁棒控制算法的有效性。     

不确定非线性系统变结构模糊自适应鲁棒控制

考虑一类不确定非线性系统的鲁棒控制器设计问题，在假设系统不确定性函数结构未知的情况下，利用模糊系统对不确定性函数进行逼近，将获得的模糊系统函数作为系统不确定性界函数。在此基础上，提出了一种变结构模糊自适应鲁棒控制算法，该算法在确保系统的滑动模态超平面为渐近可达的前提下，在线对系统模型的控制增益参数和不确定性函数的界参数进行估计。最后以船舶减摇鳍非线性控制系统为例，进行了变结构鲁棒自适应模糊控制器的设计。仿真研究表明，所提出的算法是有效的。     

基于RBF网络的机械人鲁棒自适应控制与仿真分析

针对电机驱动机器人模型,设计了一种鲁棒自适应控制器.首先用动态RBF神经网络逼近机器人动态模型,然后设计了一个带积分器的滤波器,由滤波器系统推导出所需的理想输入电流,再以理想输入电流为目标设计电机控制器并得到最终控制律.基于Lyapunov稳定理论分析了鲁棒自适应控制器的稳定性,给出了稳定性充分条件.实例仿真结果表明,合理的选择控制器参数可使系统具有良好的动态特性和鲁棒稳定性.     

参数不确定性系统的鲁棒控制器数字化再设计研究

针对一类参数不确定性系统离散控制器设计问题,给出其近似离散化模型的推导过程,将采样周期作为系统参数,保证扰动和参数变化下系统模型的相容性性质。利用数字化再设计方法,把离散控制器和连续控制器的全局状态匹配转换为凸优化问题,与控制器鲁棒稳定性条件统一到线性矩阵不等式框架下进行数值求解。仿真实例验证了所提方法的有效性,表明所设计的鲁棒控制器性能优于采用常规离散化方法所设计的控制器。     

基于H∞鲁棒控制的挠性卫星姿态控制

针对存在未建模动态、模型参数不确定性和外力矩扰动的挠性卫星，通过选择合适的加权函数将挠性卫星姿态控制问题转化为H∞混合灵敏度问题。采用H∞优化方法设计了鲁棒控制器。最后对卫星姿态控制系统进行了仿真研究，结果表明采用鲁棒控制器的姿控系统较传统的PID控制的姿控系统具有更好的鲁棒稳定性和抗干扰性能。     

基于T-S模糊模型的混沌系统鲁棒控制器设计

研究具有参数不确定混沌系统基于T S(Takagi Sugeno)模糊模型的鲁棒控制器设计。首先利用IF THEN模糊规则把不确定非线性系统的状态空间分成不同的区域,构建具有参数不确定性的T S模糊模型;然后提出使得系统在平衡点渐近稳定的鲁棒模糊控制器设计。该方法通过解一组线性矩阵不等式分别设计局部控制器,通过并行分布补偿的方法设计T S模糊系统的鲁棒控制器,渐近稳定性的条件更为宽松,能够有效降低鲁棒控制器设计的保守性。最后以Lorenz混沌系统为例,研究混沌系统的鲁棒控制器设计,仿真研究结果表明所设计的鲁棒控制器对参数不确定Lorenz混沌系统具有良好的控制效果。     

异结构不确定混沌系统的广义投影同步

针对一类参数随时间变化的不确定混沌系统,用鲁棒自适应方法实现异结构混沌系统的广义投影同步和参数辨识。基于李亚普诺夫稳定性理论,设计了鲁棒自适应控制器和参数自适应律。通过改变广义投影同步的比例矩阵,获得所有状态变量任意比例于原驱动系统的混沌信号,并辨识出系统所有未知参数。以R-ssler超混沌系统和Lü超混沌系统为例,数值仿真验证了所设计方法的有效性和可行性。     

直升机航向鲁棒保性能控制

针对具有时变不确定性且不确定性界为椭球的线性系统提出了一种新的具有自适应机制的鲁棒保性能控制器设计方法.首先,引入一个具有可由自适应律在线调整的可调参数的目标模型,通过该参数来保证由目标模型与被控模型所获得的误差系统渐近稳定.结合保证目标模型稳定性的设计,最终形成保证闭环系统稳定且控制器增益仿射依赖于可调参数的鲁棒保性能跟踪控制器.应用于安装在试验平台上的小型直升机航向控制中,仿真试验表明了该方法的有效性.     

Switching control system based on robust model reference adaptive control

For conventional adaptive control, time-varying parametric uncertainty and unmodeled dynamics are ticklish problems, which will lead to undesirable performance or even instability and nonrobust behavior, respectively. In this study, a class of discrete-time switched systems with unmodeled dynamics is taken into consideration. Moreover, nonlinear systems are here supposed to be approximated with the class of switched systems considered in this paper, and thereby switching control design is investigated for both switched systems and nonlinear systems to assure stability and performance. For robustness against unmodeled dynamics and uncertainty, robust model reference adaptive control (RMRAC) law is developed as the basis of controller design for each individual subsystem in the switched systems or nonlinear systems. Meanwhile, two different switching laws are presented for switched systems and nonlinear systems, respectively. Thereby, the authors incorporate the corresponding switching law into the RMRAC law to construct two schemes of switching control respectively for the two kinds of controlled systems. Both closed-loop analyses and simulation examples are provided to illustrate the validity of the two proposed switching control schemes. Furthermore, as to the proposed scheme for nonlinear systems, its potential for practical application is demonstrated through simulations of longitudinal control for F-16 aircraft.     

欠控制方向非线性系统的鲁棒自适应控制

针对一类控制方向未知且具有未建模动态的非线性系统,提出了一种鲁棒自适应控制策略.算法推广了已有的鲁棒自适应非线性控制方法.控制算法保证闭环系统所有信号是一致终值有界的.同时,通过调整控制器设计参数,闭环系统能够实现期望的性能要求.仿真结果进一步说明了理论分析的有效性.     

基于模糊自适应的微型飞行器姿态控制

针对一类不确定非线性系统,基于李亚普诺夫稳定性理论提出了模糊自适应算法.将系统分为标称模型和包含建模误差、参数变化、干扰及未建模动态等在内的混合干扰项,用模糊自适应控制实时逼近系统各个不确定参数,用鲁棒反馈控制消除系统的外部干扰.由于模糊自适应控制是对系统输入系数矩阵和系统函数向量的不确定部分的每一个分量进行实时逼近,所以系统控制的精确性得到了提高,有较好的鲁棒性.模糊逻辑系统的计算量相对较少,从而能够很好地完成系统输出信号的渐近跟踪.给出了控制算法的稳定性证明,并对微型飞行器的姿态控制系统进行了仿真研究,仿真结果验证了算法的有效性.     

非线性系统自适应逆设计及应用

对于一类存在输入未建模动态的非线性系统,提出了一种基于RBF神经网络的自适应逆补偿器设计方法。首先应用两个神经网络设计了补偿器,一个用来估计输入未建模动态,另一个用来作为未建模动态的自适应逆补偿器。该设计放宽了对未建模动态的一些苛刻的要求,如相对度为零,满足小增益条件等。仅要求D(u)逆稳和连续光滑。然后应用反演设计技术设计了控制器,并应用Lyapunov稳定性理论推导出神经网络权重向量的调节律,同时证明了闭环系统的渐进稳定性。最后给出的BTT导弹纵向控制系统设计仿真实例证明了该设计方法的有效性。     

强制循环蒸发系统的多模型预测解耦控制

以实际的具有多变量、强耦合、强非线性特性的氧化铝强制循环蒸发系统为例,将一类多变量非线性系统分为线性模型和非线性未建模动态两部分,提出了由线性预测解耦控制器,神经网络非线性预测解耦控制器和切换机制组成的多模型预测解耦控制方法,并且证明了闭环系统的稳定性.最后,通过对强制循环蒸发系统的仿真实验,验证了所提方法的有效性.     

一类不确定非线性系统的鲁棒自适应控制

针对一类具有未知控制方向、未知参数以及未建模动态的非线性系统,提出了一种带有死区修正的鲁棒自适应递推控制策略.该策略不需要控制方向符号的先验知识.根据参数的上下界先验信息,分别将光滑投影算法和非连续投影算法与参数自适应律结合起来,既抑制了参数的漂移,又使估计参数达到了最小.算法保证了闭环系统所有信号的有界性,同时使得跟踪误差收敛于零的任意小邻域内.     

神经网络自适应广义预测解耦控制器的设计

提出了一种神经网络补偿自适应广义预测解耦控制方案，即用神经网络逼近通道间的耦合、非线性及未建模动态，且采用了改进RLS辨识算法及用后能改善辨识效果，从而增进自适应控制的精度与鲁棒性，能解决参数不确定的非线性多变量耦合问题，给出了该算法的实现原理及步骤。理论分析和仿真结果表明，该方案是有效的。     

基于ESO的无人直升机轨迹鲁棒跟踪控制

围绕无人直升机实际飞行中的不确定性问题,将扩张状态观测器(extended state observer, ESO)与自适应反步法相结合设计控制器来实现无人直升机轨迹的鲁棒跟踪控制。首先,建立了无人直升机的数学模型,建模过程中考虑未建模动态、模型简化误差、外界大气扰动以及燃油消耗导致的惯性参数摄动等多种不确定性来源。同时,将主旋翼一阶挥舞动态耦合进无人直升机6-DOF刚体动力学方程,建立了简洁且又反映无人直升机旋翼挥舞这一重要特征的等效模型。然后,基于ESO和自适应反步法设计了位置控制器、姿态控制器以及力矩控制器,其中利用自适应策略对无人直升机质量及惯性矩阵等慢变摄动参数进行估计,利用ESO对未建模动态及外界阵风等高频扰动进行观测,并通过前馈补偿实现对系统不确定性的综合抑制。最后,通过数值仿真验证了方法的可行性和有效性。仿真结果表明,该方法比纯自适应反步法具有更高的不确性抑制效率和控制精度,能够实现无人直升机在多种不同类型扰动同时作用下轨迹的鲁棒跟踪控制。     

鲁棒自适应输出跟踪控制在船舶操纵中的应用

针对带有未知控制增益、常参数不确定性以及外部扰动的船舶运动非线性模型，将自适应逆推技术与Nussbaum增益方法相结合，提出一种新的非线性自适应鲁棒控制策略，实现了船舶运动航向渐近跟踪控制。在所得控制器作用下的系统性能不仅能够通过设计参数而得到保证，且可克服控制器奇异值问题。设计过程及数字仿真结果均表明，所设计的自适应非线性跟踪控制器对不确定性具有良好的适应性及鲁棒性。     

一类非线性MIMO系统的自适应模糊输出反馈控制

针对一类多输入多输出非线性系统设计了自适应模糊观测器和控制器。该方法不需要系统状态完全可测的条件，而是通过自适应模糊观测器估计系统的状态。采用基于状态估计的模糊基函数模型的模糊逻辑系统逼近非线性函数，并对模糊建模误差和外扰的存在采用了鲁棒补偿控制项以保证良好的观测与跟踪性能，该控制器保证了跟踪误差和观测误差的一致最终有界性。仿真结果表明所提出的方法具有良好的观测效果与跟踪效果。