非仿射非线性系统的自适应模糊输出反馈控制

针对一类单输入单输出非仿射非线性系统,提出了基于观测器的自适应模糊输出反馈控制。该算法通过构造线性误差观测器估计系统输出误差和系统状态,利用估计状态变量和估计输出误差变量设计自适应控制律,采用模糊逻辑系统在线消除非线性系统中的不确定模型,引入监督控制消除系统逼近误差和外界干扰,并利用Lyapunov方法严格证明了在该控制律作用下闭环系统所有信号一致最终有解,闭环系统的输出能最终跟踪期望输出。仿真结果表明了该方法的有效性。     

一类严格反馈时滞系统的自适应输出反馈控制

针对一类单输入单输出的严格反馈时滞系统研究跟踪控制问题。该控制系统包含不确定项、输出约束、未知死区特性和未知时间延迟。首先,设计一个状态观测器来估计无法测量的系统状态;其次,利用径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络去逼近未知的系统内部动态;同时,利用障碍李雅普诺夫(Lyapunov)函数确保输出约束及Lyapunov-Krasovskii方法消除时滞项对系统的影响;最后,基于Lyapunov稳定性理论,构造一个鲁棒自适应神经网络输出反馈控制器,并且克服了过参数问题。结果显示,设计的神经网络输出反馈控制器可以保证闭环系统中的所有信号都是半全局最终一致有界的,跟踪误差能收敛到零值小的领域内。文中通过两个例子进一步验证了提出方法的有效性。     

基于干扰观测的欠驱动无人艇自适应航迹跟踪控制算法

研究了欠驱动无人艇在外界干扰条件下的航迹跟踪控制问题,提出了一种基于干扰估计与补偿的航迹跟踪控制算法,实现了风浪流干扰环境下航迹的精确跟踪。算法引入纵向误差作为状态变量对扩张干扰观测器进行设计,实时估计干扰的稳态分量,相比于传统的基于输出反馈干扰估计算法,其灵活性、可控性更高;同时基于纵向跟踪误差的状态估计误差,设计扩张干扰观测器变增益因子,相比于基于常增益观测器的航迹跟踪算法其能够在实现干扰补偿的前提下,有效减小航迹跟踪收敛段的震荡。基于李雅普诺夫稳定性理论证明了级联控制系统与干扰观测系统在平衡点的半全局指数稳定性,通过仿真对比实验及分析证明了所提航迹跟踪算法的有效性和先进性。     

基于干扰观测器的高性能转台伺服系统内模控制方法研究

针对转台伺服控制系统,提出了一种基于干扰观测器的改进内模控制方法（DIMC）。内模控制是一种新型的先进控制方法,设计思路是将对象模型与实际对象的输出差值作为反馈,控制器逼近模型的逆,从而达到控制效果。考虑到传统的内模控制器设计方法跟踪精度不足,引入微分器构造改进的控制器,提高系统的跟踪精度。在此基础上引入干扰观测器,对摩擦进行补偿,进一步提高系统的跟踪精度。仿真研究和实验结果表明,该控制方法可以有效地提高系统的跟踪精度,并对系统参数变化和力矩扰动具有更强的鲁棒性。     

基于干扰观测器的Fuzzy-PID控制及应用研究

针对大射电望远镜(LT)悬索粗调系统为一变结构、非线性、慢时变、大滞后、强耦合、多输入多输出柔性结构系统的特点,提出了一种Fuzzy-PID控制和干扰观测器相结合的控制算法来实现馈源轨迹跟踪策略。这种方法通过构造干扰观测器来预测该柔性结构系统的各种干扰,并根据预测到的干扰信息进行补偿以抑制干扰对系统的影响,同时引入Fuzzy控制算法来自适应整定PID控制器的参数实现具有最佳组合的PID控制。最后,对LT悬索-馈源舱控制系统进行了数值仿真,结果表明该控制算法可以较好地满足馈源系统轨迹跟踪精度要求,同时系统具有较强的适应性和鲁棒性。     

基于干扰观测器的坦克伺服系统滑模变结构控制

针对坦克伺服系统中存在的外部干扰、内部参数的不确定性问题,提出干扰观测器作为内环和滑模变结构控制作为外环的双环控制方案.在二自由度意义下分析干扰观测器系统的鲁棒性和性能,通过合理设计低通滤波器,干扰观测器可补偿大的干扰和不确定性,同时还可减少滑模变结构控制的抖振现象.滑模变结构控制器可用来消除干扰观测误差,并满足系统跟踪性能的要求.所设计的方法用于坦克伺服系统进行仿真研究.结果表明该方法能较好地满足跟踪精度的要求,同时系统具有较强的适应性和鲁棒性.     

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。     

基于非线性干扰观测器的高超声速飞行器反演滑模控制

针对高超声速飞行器非线性动力学系统中存在的高度非线性、多变量耦合及参数不确定等特点,利用非线性干扰观测器对各种干扰的逼近特性,结合反演滑模控制,设计了一种飞行器反演滑模控制器。该方法首先利用干扰观测器观测出系统的干扰,未观测出的部分干扰使用反演滑模控制进行补偿,避免了累积误差,实现对制导指令的鲁棒输出跟踪,并证明了系统稳定性。仿真结果验证了该方法能较理想地观测干扰,保证系统良好的鲁棒性。     

飞行仿真转台模糊神经网络补偿的复合控制

针对飞行仿真转台系统的非线性和不确定性,提出了基于模糊神经网络补偿的复合控制器,该控制器由前馈控制器、闭环控制器及模糊神经网络补偿环节组成。前馈环节由零相差跟踪控制器及FIR滤波器构成,闭环控制器由PD控制及干扰观测器构成,补偿环节由一动态模糊神经网络实现,给出了基于Lyapunov函数的稳定性证明。该控制方法突出优点在于兼顾考虑了系统中的结构化不确定性和非结构化不确定性,能够在外部干扰与参数摄动并存的情况下,保证系统的稳定性和跟踪性能。     

基于神经网络的机械臂分散自适应跟踪控制

提出了一种适用于机械臂的基于神经网络的分散自适应轨迹跟踪控制方法。将机械臂的轨迹跟踪控制系统考虑为由多个非线性关联组成的不确定性复杂系统,采用分散控制方法进行控制器设计。在对每一子系统设计控制器时,采用直接反馈线性化,利用控制器构建伪线性系统,并引入神经网络自适应环节消除干扰、关联及逼近误差,从而使所提出的控制方法能够保证系统状态有较高的跟踪精度,且算法简单,易于实现。仿真表明,该算法能保证较高的跟踪效果。