DC/DC升压变换器自适应-PID串级控制系统仿真研究

为获得良好的电压控制性能,抑制模型非最小相位特性的影响,可使DC/DC升压变换器工作在电流控制模式下,采用串级结构的控制器,组成串级控制系统。系统的外环采用基于参数估计的自适应控制算法,以电容电压为被控量;内环则采用一种特殊的PID控制算法,以电感电流为被控量。此种自适应-PID串级控制器不但可使被控系统获得良好的动态特性,而且不需确知负载电阻、电容、电感、输入电压等参数的信息,对参数变化有着很强的鲁棒性。对DC/DC升压变换器的仿真结果表明,上述控制方案是可行的。     

控制方向未知的输入受限非线性系统自适应模糊反步控制

针对一类输入受限控制方向未知的非线性系统,提出一种基于Lipschitz条件的自适应模糊反步控制器的设计方法。在控制器的设计过程当中,通过变换系统形式和采用Butterworth低通滤波器解决控制方向未知的问题;采用模糊系统对不确定非线性函数进行在线逼近;利用双曲正切函数和Nussbaum函数对系统输入饱和函数进行处理;将动态面法与反步法相结合解决“计算膨胀”的问题。运用Lyapunov理论分析证明设计的控制律能够使闭环系统所有信号半全局一致有界(semi-globally uniformly ultimately bounded, SGUUB)。该方法的有效性在一类通用的高超声速飞行器的攻角控制仿真中得到了验证。     

一类输入受限的不确定非线性系统自适应Backstepping变结构控制

针对一类输入受限的不确定非线性系统,提出了一种自适应Backstepping变结构控制器设计方法。建立了受未知非线性特征约束的执行器故障模型,可以描述系统存在死区、齿隙、饱和、滞回等输入受限情形以及可能发生的执行器失效、卡死等故障情形。设计径向基函数神经网络补偿未建模动态项,引入一阶低通滤波器避免了Backstepping控制中的计算复杂性问题。自适应近似变结构控制能够有效削弱控制信号抖振。理论分析和仿真实验结果证明,提出的自适应鲁棒控制律能够在输入受限的情况下自适应地调节控制输入,使得闭环系统稳定且满足控制性能要求。     

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.     

不确定多时滞系统动态自适应神经网络控制

针对一类具有不确定多时滞的非线性系统,提出一种由时滞补偿器和动态结构自适应神经网络所构成的控制器.通过设计时滞补偿器中的参数自适应调节规律来消除多时滞对控制输入的影响,再引入动态自适应神经网络,利用其隐层神经元个数可以随着逼近误差的增大而在线增加的特点,获得满意的逼近精度,提高控制性能.最后,对时滞混沌系统进行仿真,表明该方法的有效性.     

基于神经网络再建模的模糊PID控制器精简化研究

针对模糊控制算法的计算复杂性和实时性能差的问题,以模糊PID控制器为研究对象,利用神经网络的万能函数逼近能力,通过神经网络二次建模,精确的逼近已知的模糊PID控制器,从而减少运算量,实现实时控制.然后,给定不同的输入信号,分别用模糊控制器和等效神经网络模型控制同一个被控对象.结果表明,控制效果非常相似.因此,用精简的神经网络模型来代替模糊控制器,可减少计算的复杂性,避免维度灾难,提高实时性能.     

一类模糊跳变系统的采样控制器设计

针对含有马尔可夫跳变参数的模糊系统,采用多李亚普诺夫函数方法,设计采样控制器,保证模糊跳变系统指数均方稳定和随机稳定。为便于工程应用,考虑到控制系统多为数字控制系统,计算机的输入、输出控制信号是数字信号,而被控对象常为连续时间系统,文中采用离散的控制器控制连续的被控对象。系统模型中的每个跳变模态对应的子系统均是T-S模糊系统,对每个模糊子系统采用平行分布补偿的控制方法,保证子系统渐近稳定。控制器的求解等效为线性矩阵不等式的可解性问题,便于求解。数值仿真结果验证了方法的可行性和有效性。     

基于干扰补偿的拦截弹新型反演姿态控制

针对同时具有未知干扰以及输入饱和与死区特性的大气层内拦截弹姿态控制系统,提出了一种基于干扰补偿的自适应动态面控制器设计方法。该方法通过设计改进的非线性干扰观测器(nonlinear disturbance observer, NDO)对未知干扰进行抑制,利用径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络逼近输入饱和引起的非线性项,通过设计参数自适应律在线估计未知死区边界。通过构造合适的Lyapunov函数,证明闭环系统状态一致终结有界。仿真结果表明,所提方法鲁棒性良好,在输入非线性和未知干扰作用下,依然能良好地跟踪指令信号。     

输入约束下的浮力调节式UUV变深控制

针对浮力调节机构约束下无人水下航行器(unmanned underwater vehicle, UUV)的变深控制问题, 提出一种基于正交神经网络饱和补偿器的自适应动态面控制方法。首先,建立考虑执行机构动态特性的UUV数学模型。在此基础上, 采用反步法和非线性跟踪微分器设计动态面控制器, 同时引入线性扩张状态观测器(linear extended state observer, LESO)在线估计浮力变化与模型不确定性引起的干扰, 继而在控制器中进行补偿。然后,基于正交神经网络设计饱和补偿器, 并证明闭环系统所有误差一致最终有界。仿真结果表明, 与现有的动态面控制方法相比, 所提方法在浮力调节机构约束下, 具有较好的动态性能与稳态精度。     

简化的鲁棒自适应动态面飞行控制律设计

提出一种简化的鲁棒自适应动态面飞行控制律设计方法。动态面飞行控制律消除了反推设计中由于对虚拟控制反复求导而导致的复杂性问题。利用神经网络在线逼近飞机气动参数的不确定性和外界干扰,简化神经网络参数调整方法,使在线调整更新参数仅为不确定项的个数。基于Lyapunov稳定性定理证明了闭环系统的所有信号半全局一致最终有界。大迎角过失速机动飞行的数值仿真表明：在考虑气动参数摄动和外界干扰的情况下,过失速机动仍很好地实现,且兼具控制器结构简单和鲁棒性强的特点。     

导弹协同作战四维制导与控制一体化设计方法

为了使导弹能够在指定的时间跟踪理想轨迹到达指定点,从而满足多导弹协同突防和攻击的要求,提出一种鲁棒四维精确制导控制一体化设计方法。将导弹6自由度非线性模型进行简化,得到导弹四维精确制导与控制一体化设计模型。利用导弹质心与姿态运动固有的时标分离特性,设计了具有内外两回路结构的鲁棒控制器。将建模误差、参数摄动及外部干扰视作连续有界扰动,外回路基于自适应滑模控制理论设计了控制器,从而产生推力、攻角和侧滑角指令;内回路将扰动观测器技术和动态面控制理论相结合,得到了能够控制导弹准确跟踪外回路指令的执行机构偏转角。基于李雅普诺夫稳定性理论,严格证明了内外回路的稳定性,并分析了控制精度与控制器参数之间的关系。最后,将控制方法应用于导弹6自由度非线性数值仿真模型,仿真结果验证了所设计的四维鲁棒精确制导控制方法的有效性。     

一类串级不确定非线性系统的最优滑模控制器设计

对一类串级不确定非线性系统提出了一种基于SDRE控制的最优滑模控制方法。该方法采用两环控制结构，外环控制器的设计采用基于依赖状态的Riccati方程最优控制，用以产生最优滑模面。内环控制器设计采用滑动模控制以减小控制系统对参数变化、模型误差、外部干扰的敏感。同时提出了两种求解依赖于状态的Riccati方程的方法，所设计的最优滑模控制器能使串级不确定系统具有鲁棒稳定性。最后通过一个仿真算例，验证了该控制方法的有效性。     

变后掠翼航弹最优弹道自适应滑模跟踪控制

根据变后掠翼航弹在预定弹翼构型下对最优方案弹道跟踪的精确性和鲁棒性要求,设计了一种轨迹姿态双回路自适应滑模控制器。外环轨迹跟踪回路以位置偏差为参考输入,得到方案攻角参考指令,同时基于Lyapunov稳定性理论给出外环滑模收敛的充分条件;内环姿态跟踪回路则设计了参数自适应律,抑制由后掠角引起的时变参数摄动,同时生成舵偏控制指令,以实现对姿态的跟踪控制。仿真对比结果表明,该自适应滑模控制器在有效消除参数不确定性影响的同时保证了变后掠翼航弹在弹翼预定作动时对最优方案弹道跟踪的稳定性,并且消除了常规滑模控制的抖振现象。     

推力矢量弹射座椅鲁棒自适应控制及仿真

根据推力矢量座椅直接力控制的特点,提出内外环控制系统方案,以实现力与力矩的解耦;针对弹射座椅纵向平面运动,设计了基于超稳定理论自适应控制器,通过仿真分析验证了控制器稳定性与动态品质。无论是线性仿真还是非线性仿真,控制器均能有效地抑制扰动并能保证良好的动态品质,实现0稳态误差的鲁棒跟踪。不利姿态下的非线性仿真显示,相比于传统座椅,自适应控制系统可以极大的提高弹射座椅的性能。     

高超声速飞行器切换多胞系统自适应跟踪控制

针对保证大包线稳定飞行的高超声速飞行器轨迹跟踪控制器设计问题,提出了一种多回路切换多胞自适应跟踪控制方案。基于运动模态在频率上存在显著的时标分离特性,将高超声速飞行器的状态分成内外回路进行设计,考虑到干扰及外回路对内回路的不确定影响,采用增益调度与自适应控制结合的方法设计了内外回路控制器。该方法解决了将该飞行器切换多胞系统作为整体设计时无法综合出保证全局稳定控制器的问题,并且降低了控制器设计的复杂性。仿真结果表明,闭环跟踪系统在工作包线内具有良好的动态响应品质与稳态跟踪性能,从而验证了控制方案的有效性。     

高机动导弹非线性自动驾驶仪动态面控制

提出了高机动非线性导弹自动驾驶仪的动态面控制器设计方法,该方法基于光滑二阶动态滑模,所设计的虚拟控制足够光滑,在利用反步法设计内环控制器时不需要进行积分滤波,克服了反步法所带来的项数膨胀问题.二阶动态滑模控制器能够对非匹配不确定性或未建模动态进行补偿,并且比传统滑模有更高的跟踪精度.在考虑了系统不确定性和外部干扰的情况下,仿真结果显示所设计的控制器有较强的鲁棒性和控制精度.     

基于自适应反演方法的自主水下航行器控制

针对高速自主水下航行器,设计了垂直面内的自适应控制器。大多数自主水下航行器的深度控制都基于小俯仰角假设,但在某些情况下此假设可能会产生较大的模型误差,甚至会导致严重的后果。考虑水下航行器的未知参数和非线性,并且不对俯仰角作任何假设,设计了自适应反演控制器,使闭环系统的深度跟踪具有全局渐近稳定性。仿真表明,该控制器对模型不确定性具有较强的鲁棒性,并且明显优于传统的内外环结构的比例积分微分(proportional integral differential, PID)控制器。     

高阶非线性时滞系统的神经网络动态面控制

针对一类具有未知时变时滞的不确定高阶非线性系统,基于增加幂次积分方法,提出了一种非光滑状态反馈自适应神经网络动态面控制设计方案。通过构造适当的Lyapunov Krasovskii泛函处理了未知时变时滞不确定项;通过利用神经网络权值范数的适当形式幂次函数,将神经网络用于对在单步递推中所构造的未知函数进行建模;采用动态面技术,解决了“微分爆炸”问题。所提控制方案能够保证闭环控制系统的状态量和跟踪误差半全局一致终结有界。最后,仿真算例结果表明了该方案的有效性。     

笛卡尔空间机械手间接轮廓运动控制

针对笛卡尔空间机械手的轮廓运动控制问题,提出了一种具有双闭环结构的间接轮廓运动控制方法。外环为笛卡尔空间运动学控制策略,首先将期望轮廓的Frenet标架定义为任务坐标系,然后机械手运动学的误差动态方程被转换到该任务坐标系内,跟踪误差向量被解耦为切向误差向量和法向误差向量,设计外环控制器,分别配置切向误差和法向误差动态特性,为内环提供速度给定信号;而内环为关节空间的速度伺服环。数值仿真显示这种控制结构具有良好的性能。