一类不确定混合线性系统鲁棒自适应控制

通过分析一类具有Markov跳跃参数的不确定混合线性系统的随机稳定性问题,将确定型系统中的Lasalle稳定性定理推广到混合系统中,并对系统不确定部分的未知范数上界提出了一种参数自适应估计方法及相应的鲁棒控制律,实现了混合线性系统以概率1渐近稳定.研究结果表明,此控制方案对混合线性系统的不确定部分有较强的鲁棒性.     

侧壁式气垫船升沉运动鲁棒自适应滑模控制

考虑具有动态参数不确定和时变海浪扰动的侧壁式气垫船升沉运动控制问题,将自适应技术与滑模控制方法相结合,设计侧壁式气垫船升沉运动鲁棒自适应滑模控制律.应用自适应技术设计自适应律,估计由动态参数不确定和时变海浪扰动构成的不确定项的未知界;基于不确定项界的估计,应用滑模控制方法,设计鲁棒自适应控制律,并用边界层方法消除滑模控制引起的抖振现象.理论上证明了所设计的控制律能够降低侧壁式气垫船升沉运动幅值,保证侧壁式气垫船升沉运动闭环控制系统中的所有信号是一致最终有界的.最后,基于一艘挪威海军的侧壁式气垫船的仿真研究验证了所设计的侧壁式气垫船升沉运动鲁棒自适应滑模控制律的有效性.     

不确定时变时滞线性系统的鲁棒采样控制

讨论了带有不确定参数的时变时滞线性系统的鲁棒采样控制问题,针对快时变时滞情形,以线性矩阵不等式的形式,给出了不确定线性时滞系统鲁棒镇定采样控制律的时滞相关设计方法.并通过仿真实例说明了所提方法的有效性.     

不确定关联大系统的自适应H_∞控制

研究一类具有时滞的非线性不确定关联大系统的鲁棒控制问题.假设不确定时变参数为半线性系统结构的有界输出,通过对时变不确定参数设计自适应律,从而对不确定参数进行估计,并且使系统满足H∞扰动衰减度.利用线性矩阵不等式(LMI)方法设计出鲁棒自适应H∞控制器.数值实例及仿真结果表明了该方法的有效性和可行性.     

基于least-squares算法的随机非线性系统自适应控制的模块化设计

线性系统中基于估计的模块化设计就是任意镇定的控制器能够和任意标准的辨识器结合在一起,将这种设计思想推广到不确定随机非线性系统的鲁棒自适应控制设计中,设计一个输入状态稳定控制器模块,该控制器具有很强的参数鲁棒稳定性.根据Swapping技术设计辨识器模块,它由两个滤波器组成,将动态参数模型转化为静态模型,基于最小二乘(least-squares,LS)算法设计参数自适应律,并与梯度算法的设计结果进行比较研究,仿真结果验证了该算法的有效性.     

含TCSC装置的单机无穷大电力系统的非线性自适应动态面鲁棒控制

针对含晶闸管控制串联电容器装置的单机无穷大电力系统,考虑摩擦阻尼系数不确定及受外部未知干扰的情况,基于非线性自适应动态面控制方法,设计了鲁棒控制器,同时得到了系统不确定参数的自适应更新律以及系统稳定运行的充分条件.采用该方法避免了传统自适应backstepping法中对虚拟控制输入的反复求导,克服了计算量过大的缺点.数值仿真结果表明,所设计TCSC非线性自适应动态面鲁棒控制器在系统动态响应和不确定参数的估计性能方面优于传统的自适应backstepping鲁棒控制器,提高了电力系统的动态稳定性.     

不确定关联大系统的自适应H∞控制

研究一类具有时滞的非线性不确定关联大系统的鲁棒控制问题．假设不确定时变参数为半线性系统结构的有界输出，通过对时变不确定参数设计自适应律，从而对不确定参数进行估计，并且使系统满足H∞扰动衰减度．利用线性矩阵不等式(LMI)方法设计出鲁棒自适应H∞控制器．数值实例及仿真结果表明了该方法的有效性和可行性．     

参数不确定离散广义系统的H2/H∞优化控制

利用线性矩阵不等式(LMI)研究一类不确定离散广义系统的鲁棒H₂/H_∞优化控制问题. 对系统所有允许的不确定参数, 提出了满足鲁棒H₂/H_∞混合性能的一个充分条件, 以设计状态反馈控制律, 保证闭环系统是允许的且满足鲁棒H₂/H_∞混合性能, 得到了该问题可解的一个矩阵不等式的充分条件, 并给出一个控制律的设计.     

互联混沌电力系统的自适应backstepping滑模鲁棒控制

针对受外在周期性负荷扰动和电磁扰动以及内部参数不确定的简单二机互联混沌电力系统模型,将backstepping法、自适应控制和滑模控制三者结合,设计了动态反馈鲁棒控制器,使闭环动态误差系统渐近稳定,并对所设计的鲁棒控制器的性能做了评估,同时对系统不确定参数进行实时动态辨识,得到参数自适应更新律,在设计过程中,不需要对原系统进行任何线性化处理,因此,完整保留了系统的非线性特性.数值仿真结果表明,所设计的控制器对参数不确定性和外在干扰具有很强的鲁棒性.     

广义不确定时滞线性系统的鲁棒稳定性

文中着重讨论了一类参数不确定的广义不确定时滞线性系统的鲁棒稳定性问题,给出了对容许不确定性,系统可二次镇定和满足从干扰输入到控制输出的H∞范数界约束的无记忆状态反馈鲁棒H∞控制分析结果,得到了H∞范数界约束下广义不确定时滞线性系统控鲁棒稳定的充分条件.     

具有Markov跳跃参数的随机非线性系统的自适应跟踪

采用随机控制Lyapunov设计方法,针对参数严格反馈形式的Markov跳跃非线性系统,研究了一类具有Markov跳跃参数的随机非线性系统的自适应跟踪问题.给出了参数自适应律和控制律,使得跟踪误差以概率1渐近衰减到零.仿真结果表明了该设计方法的有效性.     

具马尔可夫跳变参数不确定系统基于SLQ最优控制器的鲁棒镇定

考虑了随机系统的最优控制器的鲁棒性问题．使用Lyapunov方法,基于标称系统的二次最优控制器,得到了具有马尔可夫跳变参数和参数不确定性系统的鲁棒稳定性的代数判据.保持了原来对保成本权矩阵Q和R的不定性的要求．并给出了数据实例．     

时变离散系统的一种自适应算法及鲁棒性分析

针对时变离散系统,设计了一间接极点配置鲁棒自适应控制算法．用投影修正的最小二乘法辨识时变系统参数,并用极点配置法设计控制律．辨识机制的投影修正保证了闭环自适应控制系统的鲁棒稳定性．文中着重分析了自适应控制律的特性及闭环系统鲁棒稳定性,得到的结论是：如果未建模动态和平均时变充分小,则闭环系统有界输入、有界输出（ＢＩＢＯ）鲁棒稳定．文中的结果及其证明改进并发展了现有时变自适应控制理论．仿真例子验证了鲁棒性分析的正确性     

机器人的鲁棒自适应轨迹跟踪控制

针对存在参数不确定和外界扰动的机器人系统,提出了一种基于模糊控制的鲁棒自适应跟踪控制器设计方法.该方法基于Lyapunov稳定性理论,整个闭环系统渐近稳定.通过二自由度机械臂系统的计算机仿真结果验证了该方法的有效性,可用于不确定性机器人系统轨迹跟踪鲁棒控制.     

一类非线性网络控制系统的控制器设计

针对一类非线性网络控制系统,提出了一种新型自适应模糊滑模预测控制方法,采用带有时间超前非线性状态预估器的新型的滑模控制(SMC)方案,补偿网络诱导时延,而后利用模糊自适应系统来逼近非线性环节,并基于Lyapunov稳定性理论设计自适应律,保证系统的稳定性. 以网络环境下空间飞行器的姿态控制为例进行仿真,结果表明,所提出的方法不仅实现了高精度的姿态稳定控制,且系统对不确定参数、网络诱导延时及外界干扰带来的影响具有很好的鲁棒性.     

不确定性超混沌系统的自适应鲁棒反同步

针对一类具有外部不确定性的反同步问题,提出一种自适应鲁棒控制方法.基于Lyapunov稳定性理论和自适应控制,设计自适应鲁棒控制器和参数的自适应更新律;通过在输入控制量中引入一补偿项以消除不确定性的影响,实现自适应鲁棒反同步,将系统的反同步误差控制在任意小的范围内.最后,通过数值仿真验证所提出控制方法的有效性.     

基于KP= L2D2S2 矩阵分解的多变量自适应控制

本文针对矩阵分解的多变量自适应控制,提出了具有噪声与未建模动态系统的鲁棒自适应控制问题.在高频增益矩阵分解的基础上,得到等价自适应控制律,通过重新定义虚拟规范化信号,对多变量的MRAC方案进行了理论分析,并证明了闭环系统的稳定性和收敛性.最后仿真验证了该方案是可行的.     

基于Kp=L2D2S2矩阵分解的多变量自适应控制

本文针对矩阵分解的多变量自适应控制,提出了具有噪声与未建模动态系统的鲁棒自适应控制问题.在高频增益矩阵分解的基础上,得到等价自适应控制律,通过重新定义虚拟规范化信号,对多变量的MRAC方案进行了理论分析,并证明了闭环系统的稳定性和收敛性.最后仿真验证了该方案是可行的.     

Robust direct adaptive fuzzy control for nonlinear MIMO systems

For a class of nonlinear multi-input multi-output systems with uncertainty, a robust direct adaptive fuzzy control scheme was proposed. The feedback control law and adaptive law for parameters were derived based on Lyapunov design approach. The overall control scheme can guarantee that the tracking error converges in the small neighborhood of origin, and all signals of the closed-loop system are uniformly bounded. The main advantage of the proposed control scheme is that in each subsystem only one parameter vector needs to be adjusted on-line in the adaptive mechanism, and so the on-line computing burden is reduced. In addition, the proposed control scheme is a smooth control with no chattering phenomena. A simulation example was proposed to demonstrate the effectiveness of the proposed control algorithm.