基于极端学习机逆模方法的非线性内模控制

在基于输入输出数据的基础上,针对纯时滞系统,由极端学习机建立被控系统的最小相位系统的逆模,串接于被控系统前,实现基于极端学习机逆模方法的非线性内模控制。同时,推导出时滞内模控制系统的稳态误差,来评估内模控制系统的性能。将所提出的内模控制策略分别应用于时滞系统与连续搅拌釜反应器系统进行控制仿真,仿真实验说明基于极端学习机的逆模方法的内模控制系统是可行的,具有系统稳态误差小、鲁棒性强等特点。     

时滞系统智能补偿预测控制方案的实现

提出了一种基于DMC预测控制历史数据智能建模基础上的自动补偿方案，该方案适用于参数摄动的时滞对象。仿真研究表明，该补偿算法能明显改善系统增益失配的控制效果，对同时存在增益、时滞失配的系统也有一定效果。由此，我们能在一定程度上降低对被控对象模型的测试要求，增强系统控制的鲁棒性，从而拓宽了DMC预测控制的适用范围。     

改进的逆解耦自抗扰内模控制在磨矿中的应用

针对磨矿分级系统的多变量、强耦合、大时滞等特性,提出改进的逆解耦自抗扰内模控制方法。利用逆解耦方法实现磨矿分级系统的解耦,对解耦后的子系统采用改进的内模控制和线性自抗扰控制。通过引入内模补偿器和增益对时滞进行补偿,减小了系统对模型的依赖度,通过调节线性自抗扰控制器参数、内模补偿器参数和增益来抑制模型失配、外部干扰及不确定性因素对系统带来的不利影响。仿真结果表明,改进的逆解耦自抗扰内模控制方法有较好的解耦性能、跟踪性能和鲁棒性能,验证了此方法是有效的。     

模型参考自适应内模控制及其仿真研究

本文提出了一种模型参考自适应内模控制方法。采用内模控制器作调节器，模糊逻辑作自适应机构，综合了模糊控制，内模控制和自适应控制的优点。仿真研究结果表明，这一方法是可行的，并能适应对象特性的大范围变化     

时滞系统的鲁棒二自由度Smith预估控制

针对时滞过程控制对象 ,提出了一种鲁棒二自由度Smith预估控制方法。在常规Smith预估控制系统中 ,引入基于内模控制原理的鲁棒控制器 ,构成一种二自由度控制结构 ,能有效地抑制被控过程参数变化和干扰对系统的影响 ,使系统同时获得良好的控制性能和鲁棒性 ,克服了常规Smith预估控制的不足 ,而且控制算法简单 ,便于实际系统应用。理论分析和仿真结果表明了这种方法的有效性     

电站中速磨的模糊跟踪控制及仿真

针对电站中速磨的控制难题,提出了一种模糊状态反馈跟踪控制方案。利用内模原理的特性来改善模糊跟踪控制系统的性能,使得被控非线性对象的输出变量可以渐进跟踪期望的变化轨迹。采用T-S建模方法来对中速磨进行建模并得到其T-S模糊模型。针对中速磨的T-S模糊模型设计模糊状态反馈跟踪控制系统并进行仿真,结果表明系统的输出可以很好地跟踪给定的轨迹。     

基于BP神经网络与小波的控制研究

本文利用ＢＰ神经网络对被控对象进行在线辨识以及利用ＢＰ神经网络与小波对被控对象进行控制，通过某电厂过热器汽温为对象仿真验证此方法比一般ＢＰ神经网络效果好     

基于采样控制理论的飞行仿真转台控制研究

基于采样控制系统的直接设计理论，应用提升技术，提出了仿真转台伺服控制系统多速率H∞控制器的设计方法，解决了转台控制系统中由于被控对象的不确定性及应用离散控制器控制连续被控对象的近似等价影响系统动态性能提高的问题，最后文中给出了具体实例。     

基于神经网络补偿的广义离散模型参考自适应控制系统设计

用一个常规线性模型对被控对象进行辨识，线性模型辨识的余差用一个神经网络进行补偿，线性模型和神经网络共同构成对象的辨识模型。利用参考模型的输出状态和被控对象的预测值，提出了适于任何形式被控对象的广义离散MRACS设计方法，适用于线性、非线性、最小相位和非最小相位系统。仿真结果表明，系统响应速度快，能够跟踪任意给定的参考序列，具有较强的鲁棒性和较好的控制精度，从而拓宽了模型参考自适应控制的应用范围。     

区间可调节的变增益加速迭代学习控制

为加快迭代学习控制律的收敛速度,针对线性时不变系统,以P型、D型学习律为例,提出了区间可调节的、具有指数加速、含反馈信息的迭代学习控制算法。首先,根据每次学习效果,确定下一次迭代需要修正的区间并在该区间内修正控制律增益;其次,分析了所提算法的收敛性并给出其收敛条件;最后,理论结果表明收敛速度主要取决于被控对象、控制律增益、修正指数和学习区间的大小。相同仿真条件下,与传统算法相比,所提算法具有更快的收敛速度。     

基于可变增益的翼伞自适应模糊反步降高控制

针对含模型不确定性的无人动力翼伞低空降高控制问题,提出了一种基于可变增益的自适应模糊反步法控制策略。首先,推导了稳定航速下翼伞尾沿偏转变增益反步控制律,通过设计增益参数简化了控制器形式。然后,利用模糊逻辑系统在线逼近系统的不确定性,并加入自适应鲁棒项对逼近误差进行消除,采用Lyapunov理论得出的模糊系统权值和逼近误差自适应律,保证了闭环系统的一致最终有界性和跟踪精度。最后,针对控制器增益的组合形式,采用单独的模糊系统对增益参数进行在线调节。仿真结果验证了所提方法的有效性。     

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。     

基于高增益观测器的非线性系统自适应模糊滑模控制

针对一类有界的不确定非线性系统,基于高增益观测器并结合自适应模糊逻辑系统和滑模控制,提出了一种基于高增益观测器的自适应模糊滑模控制方案。该方案不需要系统状态可测的条件,而是通过设计高增益观测器来估计系统的状态并能保证观测误差一致最终有界。基于李亚普诺夫函数方法,给出了自适应模糊滑模控制律以及在线调节的参数自适应律。所提出的控制方案不但能使闭环系统稳定,而且保证了跟踪误差的一致最终有界性。仿真结果进一步验证了该控制方案的实用性和有效性。     

基于主导子系统的非线性系统鲁棒故障诊断

针对非线性不确定系统的故障诊断问题,提出了一种基于主导子系统的自适应模糊观测器设计方法。利用主导子系统的观测器增益矩阵进行模糊观测器的设计,并推导出了系统状态估计误差有界的条件以及故障估计所要满足的自适应算法。另外,考虑到系统带有建模不确定,对故障检测的鲁棒性和灵敏度进行了分析。给出的仿真示例说明所提出的方法是有效的。     

基于自适应观测器和自抗扰控制的PMSM直接转矩控制

提出一种新的自适应观测器,用于永磁同步电机直接转矩控制系统的定子磁链和定子电阻估计。该观测器利用静止坐标系下的电压模型估计定子磁链,采用转子坐标系下的电流模型估计定子电流,把定子电流估计误差通过增益矩阵作为反馈信号。定子电阻自适应律根据李亚普诺夫稳定性理论推出,观测器的增益矩阵采用极点配置方法得到,观测器的收敛性根据李亚普诺夫稳定性分析来保证。此外,采用自抗扰控制技术设计了速度控制器,该控制器能对负载扰动进行估计和补偿。仿真结果证明了所提自适应观测器的有效性和自抗扰控制器的抗负载扰动能力。

Abstract：

A new adaptive observer was proposed to estimate the stator flux and stator resistance in the direct torque controlled permanent magnet synchronous motor （PMSM） drive. The stator flux was estimated by using the motor voltage model in the stationary frame, and the stator currents were estimated by using the motor current model in the rotor frame. The current estimation errors were then used as feedback signals through a gain matrix. Stator resistance adaptive law was developed based on Lyapunov stability theory. The observer gain matrix was obtained by using the pole placement method. The stability of the adaptive observer was guaranteed by the Lyapunov stability analysis. In addition, a speed controller was designed based on active disturbance rejection control （ADRC） technique to estimate and compensate the load disturbance. Simulation results have confirmed both the effectiveness of the adaptive observer and the anti-load-disturbance performance of the active disturbance rejection controller.     

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。     

基于观测器的一类不确定非线性系统自适应输出反馈控制

针对一类不确定非线性系统,基于非线性状态观测器采用回馈递推(Backstepping)设计方法提出了一种鲁棒自适应L2增益控制方案。该控制方案首先对系统的不可观测状态设计非线性状态观测器,在此基础上通过多步递推得到系统的控制律并设计了未知干扰的参数自适应律,使系统具有L2增益性能。同时把采用常规设计方法需要对过多参数进行辨识问题简化为只需对与未知干扰个数相同的参数进行辨识的问题,简化了控制器结构。最后通过仿真算例验证了所设计控制方案的有效性。     

#br# 不确定参数快估反演自适应最优L2增益控制

为了加快参数自适应律微分方程求解速度和状态变量的稳定收敛速度,通过改进常规反演自适应L2增益控制算法和引入线性矩阵不等式(linear matrix inequality,LMI),实现了参数自适应律微分方程只需一步积分运算即可求解,简化了不确定参数自适应律计算求解,并保证了L2增益系数最小,给出了不确定参数快估反演自适应最优L2增益控制（rapid back stepping adaptive optimal L2 control, OP-L2-RBAC）的通式。军用电站谐波励磁系统的控制仿真结果表明,相对于传统反演自适应L2增益控制,该方法可加强军用电站励磁系统的动态稳定性。     

Robust adaptive neural network control with supervisory controller

The problem of direct adaptive neural network control for a class of uncertain nonlinear systems with unknown constant control gain is studied in this paper. Based on the supervisory control strategy and the approximation capability of multilayer neural networks (MNNs), a novel design scheme of direct adaptive neural network controller is proposed.The adaptive law of the adjustable parameter vector and the matrix of weights in the neural networks and the gain of sliding mode control term to adaptively compensate for the residual and the approximation error of MNNs is determined by using a Lyapunov method. The approach does not require the optimal approximation error to be square-integrable or the supremum of the optimal approximation error to be known. By theoretical analysis, the closed-loop control system is proven to be globally stable in the sense that all signals involved are bounded, with tracking error converging to zero.Simulation results demonstrate the effectiveness of the approach.     

严格区域稳定的模型参考自适应控制器设计

针对模型参考自适应控制的区域稳定性问题,采用Lyapunov直接法分析参数收敛与系统跟踪误差之间的关系。通过对系统误差项与参数估计项之间能量转移过程的描述,说明常规的区域稳定自适应控制器尚未充分考虑因估计参数振荡引起系统失稳的可能性。为此,提出一种简洁有效的区域稳定控制器设计方案,根据系统跟踪误差大小动态引入增益动态调整的鲁棒控制项,有效消除了控制中潜在的不稳定因素。基于SISO非线性系统的仿真研究验证了所提方案的有效性。