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。     

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。     

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。     

近空间飞行器直接自适应变论域模糊滑模控制

考虑一类非线性不确定系统的直接自适应变论域模糊滑模控制问题。根据跟踪误差在线调整伸缩因子,使变论域模糊系统一致逼近被控对象中的非线性部分。通过引入鲁棒自适应控制器,消除了模糊建模误差,提高了系统的动态性能。给出了系统自适应参数的调整律,并基于Lyapunov理论证明了闭环系统一致稳定。最后,将该算法用于近空间飞行器(near space vehicle, NSV)姿态控制系统的设计,仿真结果表明了该算法的有效性。     

非线性时滞系统自适应输出反馈跟踪控制

针对一类参数化非线性时滞输出反馈系统,提出了一种自适应输出跟踪控制器的设计方案。引入时滞滤波器估计未知系统状态,采用backstepping技术设计控制律和参数自适应律,运用占优方法处理非线性时滞项,从而放宽了对非线性时滞函数的要求,实现了对给定目标轨线的全局渐近跟踪,同时保证闭环系统所有信号一致有界。基于Lyapunov-Krasoviskii泛函方法证明了整个闭环系统的稳定性。实例仿真说明了该方案的可行性。     

基于自适应神经网络的非线性系统故障诊断

针对一类模型未知及状态不可测的非线性系统,提出了基于自适应神经网络的故障诊断策略,不仅在线估计神经网络的矩阵权重,而且在线估计高斯函数的宽度和中心。该方法对系统的未知非线性特性没有特别要求,仅对神经网络提出较弱的假设条件。首先利用径向基函数(Radial Basis Function,简称RBF)神经网络构造状态观测器,估计系统的状态。然后利用另一个自适应RBF神经网络作为故障估计器,其输入是系统的估计状态(而不是系统状态),其输出为系统所发生的故障模型。利用Lyapunov稳定理论详细分析了状态误差和故障误差的收敛性,分别给出了两个神经网络的参数调整律,仿真证明了该方法的实用性和有效性。     

增益符号未知的鲁棒自适应模糊控制

针对一类具有函数控制增益符号未知的不确定非线性系统,根据滑模控制原理和模糊系统的逼近能力,提出了一种自适应模糊控制器设计新方案。该方案利用Nussbaum函数的性质,取消了常用的函数控制增益符号已知这一条件。并通过引入最优逼近误差的自适应补偿项来消除建模误差和参数估计误差的影响。理论分析证明了闭环系统的有界性和跟踪误差收敛到零。仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于模糊辨识的混合鲁棒自适应控制

针对一类多输入多输出不确定非线性系统,提出一种基于模糊辨识的混合鲁棒自适应控制方法。该方法探讨了自适应模糊控制器的参数自适应律由跟踪误差和逼近误差共同进行调节,并从理论分析和仿真角度证明了该方法比参数自适应律仅用跟踪误差进行调节的控制器具有更好的跟踪效果,该方法加快了系统跟踪误差的收敛速度。将该算法用于两连杆机械手轨迹跟踪,仿真结果表明该算法具有跟踪精度高,收敛速度快的优点。     

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。     

考虑自动驾驶仪动态特性与攻击角约束的模糊自适应动态面末制导律

在大口径舰炮制导炮弹打击近岸机动目标的末制导段,考虑自动驾驶仪二阶动态特性与攻击角约束,基于模糊自适应逼近与动态面控制提出一种末制导律。构建二维弹目相对运动模型,运用扩张状态观测器估计目标加速度。为零化视线角的跟踪误差与视线角速率,采用自适应指数趋近律设计非奇异终端动态面滑模,设计模糊自适应系统逼近变结构项,削弱自动驾驶仪的控制指令抖振。通过Lyapunov第二法证明了闭环系统中视线角的跟踪误差与视线角速率均一致最终有界。仿真实验表明:该制导律使制导炮弹在打击具有不同加速度形式的目标时,均具备较好的末制导性能。     

含非线性输入的非线性系统自适应模糊控制

讨论一类含非线性输入的非线性系统的自适应模糊控制问题。首先运用隐函数存在定理证明系统的理想控制器的存在性,利用I型模糊逻辑系统对该理想控制器进行在线逼近,提出了一种具有监督器的自适应模糊滑模控制器设计的新方案。该方案通过直接自适应模糊控制器与监督控制器的适当切换,保证了闭环系统的稳定性,由此确定出建模的有界区域,而且通过引入最优逼近误差的自适应补偿项,保证跟踪误差收敛到零。仿真结果表明了该方法的有效性。     

一类不确定非线性系统的自适应模糊控制

对一类不确定非线性系统提出自适应模糊控制方法。此方法用模糊逻辑系统设计自适应模糊监督控制器和自适应模糊控制器,且设计补偿器对逼近误差进行补偿,以此来减少逼近误差对跟踪精度的影响,同时对自适应模糊监督控制器和自适应模糊控制器中的未知参数设计了自适应学习律。证明了该方法不但能保证闭环系统稳定,而且可使跟踪误差收敛到原点的邻域内。仿真结果验证了此方法的有效性。     

永磁同步电机的模型参考模糊自适应控制

采用模糊基函数形式,将永磁同步电机时变参数的辨识转化为对模糊基函数权系数的辨识问题,经过离线学习和在线自适应调节的模糊估计器具有对永磁同步电机时变参数的逼近能力.利用参数跟踪误差和控制预测误差信息,设计模型参考模糊自适应速度控制器,基于Lyapunov稳定性理论分析了控制器的收敛性,仿真及dSPACE实验结果表明:所设计的永磁同步电机控制系统具有较好的参数跟踪及控制性能.     

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。     

Robust decentralized adaptive output feedback fuzzy controller design and application to AHS

A novel decentralized indirect adaptive output feedback fuzzy controller is developed for a class of large-scale uncertain nonlinear systems using error filtering. By the properly filtering of the observation error dynamics, the strictly positive-real condition is guaranteed to hold such that the proposed output feedback and adaptation mechanisms are practicable in practice owing to the fact that its implementation does not require the observation error vector itself any more, which corrects the impracticable schemes in the previous literature involved. The presented control algorithm can ensure that all the signals of the closed-loop large-scale system keep uniformly ultimately bounded and that the tracking error converges to zero asymptotically. The decentralized output feedback fuzzy controller can be applied to address the longitudinal control problem of a string of vehicles within an automated highway system (AHS) and the effectiveness of the design procedure is supported by simulation results.     

多变量非线性系统的直接自适应模糊预测控制

对一类多变量非线性系统提出了直接自适应模糊预测控制方法,此方法首先对被控对象提出了线性时变子模型加非线性子模型的预测模型,然后直接利用模糊系统设计预测控制器,并基于时变增益自适应律对控制器中的未知向量和逼近误差估计值进行自适应调整。证明了此方法可使跟踪误差收敛到原点的一个邻域内,仿真结果验证了此方法的有效性。     

Decentralized adaptive fuzzy control of time-delayed interconnected systems with unknown backlash-like hysteresis

The problem of decentralized adaptive fuzzy control for a class of time-delayed interconnected nonlinear systems with unknown backlash-like hystersis is discussed. On the basis of the principle of variable structure control （VSC） and by using the fuzzy systems with linear adjustable parameters that are used to approximate plant unknown functions, a novel decentralized adaptive fuzzy control strategy with a supervisory controller is developed. A general method, which is modeled the backlash-like hysteresis, is proposed and removes the assumption that the boundedness of disturbance, and the slope of the backlash-like hystersis are known constants. Furthermore, the interconnection term is supposed to be pth-order polynomial in time-delayed states. In addition, the plant dynamic uncertainty and modeling errors are adaptively compensated by adjusting the parameters and gains on-line for each subsystems. By theoretical analysis, it is shown that the closed-loop fuzzy control systems are globally stable, with tracking error converging to zero. Simulation results demonstrate the effectiveness of the approach.