具有未知扇区非线性输入混沌系统的自适应滑模投影同步

研究了一类具有未知扇区非线性输入且含有未知不确定性和外部干扰的主从混沌系统的投影同步问题. 首先选择了一个合适的滑模面, 然后基于Lyapunov稳定性理论设计滑模控制器和自适应更新规则. 所设计的控制器不受未知不确定性和外部干扰的影响, 具有很强的鲁棒性. 通过对不确定主从Duffing-Holmes系统的仿真研究, 验证了所设计控制器的有效性.     

仿射非线性系统的在线自适应模糊神经网络辨识与控制

针对单输入单输出非线性系统的自适应控制问题,提出了一种在线自适应模糊神经网络辨识与鲁棒控制的方法.该方法首先利用广义模糊神经网络学习算法,实时建立对象模型未知系统的逆动态模型,实现网络结构和参数的同时在线自适应.考虑到网络建模误差和外部干扰的存在,还设计了基于控制理论的鲁棒补偿器.仿真结果表明,该方法能对模型未知仿射非线性系统实现鲁棒输出跟踪.     

控制受限的卫星姿态自适应滑模镇定

研究控制输入受限的卫星在转动惯量大小完全未知且存在有界外干扰时的资态镇定问题,利用四元数和双曲正切函数的有界性设计了-种不依赖于卫星转动惯量的有界鲁棒自适应滑模控制律,其中自适应律在线调节滑模面参数.用李亚普诺夫方法证明了:通过选择控制器参数可保证闭环系统的姿态误差和角速度误差渐近趋于零.仿真结果表明:利用所设计的控制律可在控输入受限情况下有效抑制外部干扰和转动惯量不确定性的影响,达到预期控制目标.     

存在执行器故障的多智能体系统的容错一致性

考虑了同时存在执行器故障以及外部扰动下领航-跟随多智能体系统的容错一致性问题,其中,执行器故障由执行器增益变化来刻画;针对可能的执行器故障,设计具有自适应增益的补偿控制律,并与标称控制律共同作用来实现容错一致性,在进行增益系数以及控制律设计中,均采用相对输出信息而非相对状态信息;通过分析闭环跟踪误差系统的渐近稳定性,给出原来多智能体系统实现容错一致性所需满足的条件.结果表明,在未知扰动以及领航者输入范数满足一定条件下,通过适当选择参数可以实现容错一致性的目标.最后,采用数值仿真验证了所得结果的有效性.     

具有扰动的统一混沌系统的混合同步

研究了具有参数扰动和外部扰动的统一混沌系统的混合同步问题.基于Lyapunov稳定性定理,得到了两个混沌系统达到混合同步的条件.利用自适应控制方法,针对从动系统的系统参数未知的情形,设计出了控制器和参数自适应率;并对参数扰动和外部扰动的界限及从动系统的参数事先都未知的情形,给出了控制方案.最后,通过数值仿真验证了结论的正确性和有效性.     

带有多个离散和分布时滞的不确定系统的鲁棒自适应控制

对于带有多个离散和分布时滞且有外部干扰的不确定线性系统提出一类鲁棒自适应控制方案.系统的不确定性是范数有界的未知连续函数,外部干扰是扇形有界的.分2步证明其结论:首先用线性矩阵不等式方法说明状态反馈控制可以保证系统的确定部分的稳定性;其次由于系统的不确定部分的上界未知,用自适应的方法来估计上界的值;利用径向基函数神经网络来估计关于状态的未知连续函数;最终证明了在结合状态反馈和自适应神经网络控制的复合控制律作用下闭环系统是渐近稳定的.然后,在第一步基础上,要求系统满足2个不等式条件,设计相应的控制律参数,用Lyapunov-Krasovskii泛函方法证明了闭环系统是指数稳定的.     

摄动非完整系统全局自适应三角编队控制

为解决具有未知测量误差的非完整系统全局自适应三角编队控制问题,运用自适应方法估计未知干扰,并引入势能函数设计自适应编队控制律,使非完整系统能以指数速度收敛到唯一的平衡态,达到期望队形,且小车之间均不会发生碰撞,并通过非光滑分析理论证明了系统的全局稳定性.仿真结果验证了本文控制算法的有效性.     

不确定时滞耦合复杂网络的滑模追踪控制

针对一类具有未知参数和外界干扰的时滞耦合复杂网络,通过设计具有积分环节的滑模面和自适应控制器,实现了该时滞耦合复杂网络对外部参考信号的追踪控制.所设计的控制器能够保证动态复杂网络从任意初始状态出发都能达到滑模面上且趋于稳定.控制器的设计能有效克服系统模型不确定和外部干扰的影响,具有一定的鲁棒性.数值仿真结果得出各个节点都能追踪参考信号,追踪误差随时间衰减为零,验证了该控制方法的有效性.     

一类中立非线性系统的未知参数谐波扰动补偿

对于一类受到外部未知参数谐波信号干扰下的中立非线性不确定系统,提出了一种基于自适应前馈补偿的控制器设计方法。首先设计非线性观测器将未知扰动估计问题转换为参数辩识问题,并在前馈通道对扰动进行抵消,其次设计具有鲁棒性能的状态反馈控制器来抑制未建模动态,从而在外部扰动和模型参数不确定同时作用下,使系统具有较好的控制性能。对二关节机械臂的仿真证明该方法的有效性。     

具有外部干扰的二维滞后logistic映射的混沌同步的灰色滑模控制

研究了未知外部干扰条件下二维滞后logistic映射的混沌同步的实现问题,基于离散系统的趋近律方法,设计了滑模控制器.基于灰色理论的累加生成方法处理原始数据,建立灰色预测模型,实现对外部干扰的未知参数的预测,应用预测到的干扰参数设计灰色补偿器.利用滑模控制器和灰色补偿器构造灰色滑模控制器,对驱动-响应系统进行控制.数值模拟证明了预测参数的准确性和灰色滑模控制器控制二维滞后logistic映射混沌同步的有效性.     

带有未知控制增益的多智能体系统的自适应一致性

目的 研究带有未知增益的一阶多智能体系统在无向连通拓扑下的一致性.方法 设计了带有Nussbaum函数的自适应控制协议,与一般的Nussbaum函数不同,文中所选用的函数不仅有很快的变化速度而且极易求积分,另外,所提出的控制协议不需要设计增益的先验值和符号信息.结果与结论 采用Lyapunov方法,给出了最终的一致性条件,并通过仿真说明了所得结论的有效性.     

小型吊舱式无人艇航向控制

针对小型吊舱式无人艇航向控制系统精度问题,考虑模型中的不确定性和风、浪干扰等未知项,设计一种基于RBF神经网络和迭代滑模算法的自适应控制器.在建立吊舱式无人艇运动数学模型基础上,采用迭代滑模算法提高收敛时间,并通过RBF神经网络权值逼近模型参数不确定项和未知扰动,最终将该算法与迭代滑模算法进行仿真比较.结果表明,所提出...     

雷达卫星鲁棒逆最优自适应姿态跟踪控制

针对存在外界扰动和模型参数不确定性的雷达卫星姿态跟踪控制问题,提出了一类基于修正的罗德里格斯参数描述的雷达卫星鲁棒逆最优自适应控制器设计新方法．通过Backstepping方法和构造相应李雅普诺夫函数,设计了鲁棒逆最优控制器,避免了直接求解哈密顿一雅克比一贝尔曼偏微分方程,使控制器相对于选取的具有鲁棒性的代价函数最优,并以较小的L：增益,实现对外界扰动的输入一状态稳定和鲁棒性;针对系统参数不确定性设计自适应参数更新律,对参数进行自适应学习,有效降低参数不确定对系统的不利影响．仿真结果表明：该方法能有效抑制模型不确定参数和外界未知扰动的影响,在保证姿态跟踪精度的同时,能增强系统鲁棒性．     

一类非线性参数化系统的鲁棒自适应H_∞控制

针对一类带有未知虚拟控制系数的非线性参数化系统,利用参数分离技术和Backstepp ing设计方法构造自适应H?控制器,使闭环系统的干扰输入在L2增益下对系统输出的影响任意小,且无外扰时,系统内稳.仿真例子验证了主要结论.     

分布式HDP领导-跟随者系统最优一致控制研究

为研究行为未知的非线性多智能体系统领导-跟随者最优一致控制问题,针对智能体动态方程未知的情况,设计神经网络辨识器学习智能体动力学行为;构造以多智能体系统局部误差为输入的性能指标函数,将多智能体系统领导-跟随者一致性问题转换为求解智能体局部性能指标函数最优值的优化控制问题;结合自适应动态规划思想设计分布式迭代算法求解该优化问题,并讨论了算法的收敛性;设计基于神经网络的评价-执行结构分布式控制器来近似局部性能指标函数,通过神经网络学习迭代寻找局部性能指标函数的最优解,实现多智能体系统的最优一致控制策略。设计的分布式控制器能够根据智能体状态数据自适应产生控制策略,使多智能体系统趋于一致。     

ALSTOM气化炉的适应性非线性控制

针对ALSTOM气化炉控制基准问题,结合输入输出约束,设计了一种适应性非线性控制器。该控制器以反馈线性化的思想处理非线性,并将耦合和未知扰动等均视为外扰进行观测和补偿,从而具有结构简单,控制参数物理意义明确,强适应性和抗干扰性的特点。动态测试结果表明,基于非线性模型的适应性非线性控制,优化后的系统满足所有的控制要求;负荷从50%增加到100%时,能迅速跟踪负荷变化,并对于煤质扰动具有一定的适应性。     

基于扩展观测器的电液负载模拟器自适应鲁棒控制

针对电液负载模拟器中传感器测量噪声干扰和未知的外部扰动引起的跟踪精度不高的问题,提出了一种基于扩展观测器的自适应鲁棒控制器。利用扩展观测器估计系统中未知的模型不确定性并进行补偿,同时,在观测器和控制器的自适应模型补偿器设计中,将实际状态值替换为相应的期望信号值,以减少测量噪声的干扰,控制器和扩展观测器中的系统参数均通过参数自适应得到。利用Lyapunov理论进行了闭环系统的稳定性分析。仿真结果表明,在不存在外部扰动的情况下,所提出的控制器能够达到更高的跟踪精度,而在存在外部扰动的情况下,所提出的控制器不仅保持了良好的跟踪性能,同时具有较强的鲁棒性。     

基于扩展观测器的电液负载模拟器自适应鲁棒控制

针对电液负载模拟器中传感器测量噪声干扰和未知的外部扰动引起的跟踪精度不高的问题,提出了一种基于扩展观测器的自适应鲁棒控制器。利用扩展观测器估计系统中未知的模型不确定性并进行补偿,同时,在观测器和控制器的自适应模型补偿器设计中,将实际状态值替换为相应的期望信号值,以减少测量噪声的干扰,控制器和扩展观测器中的系统参数均通过参数自适应得到。利用Lyapunov理论进行了闭环系统的稳定性分析。仿真结果表明,在不存在外部扰动的情况下,所提出的控制器能够达到更高的跟踪精度,而在存在外部扰动的情况下,所提出的控制器不仅保持了良好的跟踪性能,同时具有较强的鲁棒性。     

执行器故障参数不可测飞行系统的模型跟踪重构控制

针对具有二阶动态特性的执行器故障的飞控系统,在故障参数不可测、并伴有外界未知扰动和建模误差等不确定因素的情况下,克服已有的大部分模型跟踪重构控制所采用的自适应律都存在的双线性问题,研究一种新的直接自适应重构控制方案.在已有的重构控制器基础上,对状态反馈的形式进行改进,并利用Lyapunov稳定性定理,证明了在自适应重构控制器的作用下,故障后系统的跟踪误差渐近地收敛于零.仿真结果证明,存在不确定因素的飞控系统发生不可测的执行器故障后,本文给出的自适应重构控制器能够很好的对故障系统进行重构,证实了所提出的算法的有效性.