高阶非线性系统的神经网络动态面控制

研究了一类非匹配不确定高阶非线性系统的跟踪控制问题。基于自适应增加幂次积分递推设计方 法,利用基神经网络的逼近特性,提出了一种自适应神经网络增加幂次积分动态面设计方法。在每个子系统中, 采用双极Ｓｉｇｍｏｉｄ函数设计期望虚拟控制律,保证了其可导性;引入一阶滤波器,避免了对期望虚拟控制律的微 分。仿真实例表明,所提控制方法能够保证闭环高阶非线性系统的状态量和跟踪误差半全局一致终结有界。     

欠驱动VTOL飞行器的位置反馈动态面控制

针对非最小相位欠驱动垂直起降飞行器系统,提出一种位置反馈动态面控制算法。首先设计高增益观测器,估计系统未知状态;然后采用动态面控制方法避免Backstepping设计存在的“微分爆炸”现象,同时简化控制律设计过程;最后采用Lyapunov直接法证明闭环系统所有信号一致有界,且跟踪误差通过调节控制器参数可以达到任意小。理论分析和仿真表明,所提方法能减轻计算负担,降低对系统状态的测量要求,实现飞行器位置准确跟踪,并对非线性建模的参数不确定性具有鲁棒性。     

起竖系统建模及动态面自适应滑模控制

针对起竖系统存在非线性特性、参数不确定性以及环境干扰等问题,在起竖系统的起竖控制过程中,提出了一种动态面自适应滑模的控制策略。建立了起竖系统的非线性数学模型,在滑模控制器设计中,引入动态面控制,利用一阶积分滤波器来计算虚拟控制项的导数,使控制器设计简单,加入自适应控制算法,实现对不确定参数的在线估计,消除系统的不确定性,并给出了控制律和自适应律。仿真结果表明,与比例积分微分控制和一般滑模控制相比,所提控制方法有较强的鲁棒性和良好的跟踪性能,提高了起竖过程的稳定性。     

基于DSC和MLP的欠驱动船舶自适应滑模轨迹跟踪控制

针对存在船舶动态不确定和外界干扰的欠驱动水面船舶轨迹跟踪控制问题,提出一种基于动态面控制(dynamic surface control,DSC)和最小学习参数法(minimal learning parameter,MLP)的自适应滑模控制方法。在控制律的设计过程中,为实现位置跟踪误差的收敛,利用反步法设计船舶前向速度和横漂速度的虚拟控制律镇定轨迹跟踪误差;引入DSC技术,用于消除反步法对虚拟控制求导引起的“微分爆炸”问题;另外,采用MLP技术,以单参数在线学习代替所有权值在线学习,减少控制器的计算量,避免出现“维数灾难”问题,并结合带有“σ-修正”的自适应律,防止参数漂移,易于工程的实现。稳定性分析证明了所设计控制律可以保证轨迹跟踪船舶闭环系统中轨迹跟踪误差信号一致最终有界,仿真结果验证了所设计控制器的有效性。     

高次非线性系统自适应动态面输出调节方法

针对一类在线性外系统驱动下的不确定三角结构高次非线性系统的输出调节问题,提出了一种自适应动态面鲁棒输出调节方法。根据输出调节问题的可解条件,将该问题转化为三角结构高次非线性系统的镇定问题。在此基础上,前n-1步采用自适应增加幂次积分方法设计期望虚拟控制律;第n步引入具有误差的内模方程,通过有效地结合自适应增加幂次积分方法和内模控制,设计出鲁棒输出调节控制器。在每一步递推中,通过采用动态面控制思想引入一个低通滤波器,克服了对期望虚拟控制律的微分。最后,通过数值仿真实例验证了所提控制方案的有效性。     

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。     

高超飞行器自适应动态规划的控制系统设计

针对高超声速飞行器的控制问题, 提出一种基于自适应动态规划的非线性优化学习控制方法, 设计了速度和高度自适应控制系统。首先, 将控制器分解为稳态控制项和最优反馈控制项, 同时借助反步法, 将原高超声速动力学模型转化为兼顾速度跟踪误差和高度跟踪误差的统一的误差控制模型。其次, 利用自适应动态规划法, 通过自适应调节评价网络的权值, 设计最优反馈学习控制律, 并通过Lyapunov稳定性理论严格证明了跟踪误差的一致最终有界性。最后, 数学仿真结果验证了所提方法的有效性。     

带非线性观测器的欠驱动船舶自适应动态面输出反馈轨迹跟踪控制

针对船速与艏摇角速度均不可测的三自由度欠驱动船舶轨迹跟踪问题,考虑在海洋环境扰动未知,提出一种带非线性观测器的动态面自适应输出反馈控制方法。该方法通过对系统模型进行坐标变换,设计非线性观测器估计船舶的速度向量;采用动态面技术可处理反演法对虚拟控制量求导导致的“微分膨胀”问题,减少计算量;同时采用自适应律估计海洋环境干扰的界值,从而防止参数漂移。利用Lyapunov函数证明该控制律可保证船舶轨迹跟踪误差的一致最终有界性,仿真结果证明了所提出控制方法的有效性。     

非完整移动机器人的自适应滑模轨迹跟踪控制

针对动力学模型描述的非完整移动机器人系统，研究了其在未知参数和不确定性干扰下的轨迹跟踪控制问题，基于反演技术和自适应滑模控制的思想设计了具有全局渐近稳定的轨迹跟踪控制律。谊控制律将系统分解为低阶子系统来处理，利用中间虚拟控制量和部分Lyapunov函数简化了控制器设计，并具有直观的稳定性分析．满足了移动机器人的轨迹跟踪要求，且具有设计方法简单、鲁棒性强的特点。仿真结果验证了所设计控制器的有效性和正确性。     

二阶输出反馈滑模极值搜索控制方法

针对一类单输入单输出(single input single output,SISO)非线性极值系统的控制问题,提出了一种二阶输出反馈滑模极值搜索控制方法。考虑到此系统的状态量不可测,利用斜坡函数作为输出量的参考跟踪信号,以系统的输出跟踪误差及其微分信号构建切换函数,设计出二阶滑模极值搜索控制律。稳定性分析证明了在任意初始条件下,该方法可使系统的输出量全局收敛至其期望极值的任意小邻域内且所有状态量均是一致范数有界。仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于扩张观测器的输入受限四旋翼飞行器轨迹跟踪动态面输出反馈控制

针对速度不可测和输入受限的四旋翼飞行器轨迹跟踪控制问题,考虑系统存在模型动态不确定和外界干扰未知的情况,提出一种输入受限四旋翼飞行器轨迹跟踪动态面输出反馈控制方法。该方法首先设计非线性扩张状态观测器估计飞行器系统的速度和广义扰动,然后结合反演法和动态面技术设计动态面轨迹跟踪控制律,以降低控制算法的复杂性,同时引入双曲正切函数解决控制输入饱和问题,并构造辅助方程降低饱和效应,最后选取李雅普诺夫函数证明闭环系统所有信号一致最终有界。以大疆M100飞行器为目标进行控制仿真,结果表明,所设计的输出反馈控制器能够有效地处理飞行器系统控制输入受限、速度不可测和未知干扰问题,实现飞行器精确轨迹跟踪控制。     

基于MPC的无人机航迹跟踪控制器设计

针对固定翼无人机航迹跟踪问题,采用基于状态扩展的双反馈模型预测控制理论对控制器进行设计。首先推导基于侧向偏差的无人机侧向航迹跟踪模型,采用动态逆方法对模型进行线性化处理,在此基础上设计基于状态扩展的双反馈模型预测控制器,并采用量子粒子群优化(quantum particle swarm optimization, QPSO)算法对控制器参数进行优化,考虑无人机飞行过程中受到的未知干扰,引入扩张状态观测器(extended states observer, ESO)对干扰进行观测,进一步提高系统的鲁棒性,并结合实际工程应用对系统进行数学仿真。仿真结果表明,基于状态扩展双反馈模型预测控制的无人机侧向航迹跟踪控制器,能够在系统存在模型不确定性与受到动态干扰时对期望航迹进行准确、稳定的跟踪。     

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。     

火电机组免疫单神经元非线性控制方法仿真研究

针对火电单元机组控制系统,提出一种免疫单神经元非线性控制策略,并设计出一种新的非线性输出跟踪控制器.该控制器由稳定逆系统和免疫单神经元自适应PID反馈控制器组成.前者是根据逆系统方法求取的,用于提高系统的响应速度;而后者,则是利用生物免疫反馈规则,使神经元比例系数可以随工况的变化自动进行调整,用于提高系统的稳定性.通过不同负荷下的仿真结果表明,该控制策略具有较强的动态解耦能力,鲁棒洼,自适应能力以及快速稳定跟踪能力.     

基于滑模干扰观测器的反演终端滑模飞行控制

针对某战斗机机动飞行时强耦合、气动参数和力矩干扰不确定非线性模型,提出了一种基于滑模干扰观测器的滑模反演控制方法。将飞机非线性动力学模型分解为角度回路和角速度回路并表示为严格反馈形式,分别采用反演和快速终端滑模方法设计虚拟控制律与实际控制律。结合滑模微分器获取虚拟控制律的导数,避免计算复杂性问题,并基于滑模微分器设计干扰观测器,实现对模型不确定性的有效估计和补偿。仿真结果表明,该控制方法对气动参数摄动和力矩干扰不确定性具有鲁棒性,能够实现对参考轨迹的稳定跟踪。