直流调速系统的模型参考自适应控制

在某些场合下,利用常规PD控制方法,直流调速系统得不到满意的结果.提出了一种新的模型参考自适应控制方案,并应用到直流调速系统中.分析了系统和参考模型的结构,确定了适应结构的参数,并利用MATLAB对其进行了仿真验证.     

基于自适应神经网络的歼击机模糊跟踪控制

提出了一种基于T-S模糊模型和自适应神经网络的跟踪控制方法.在系统具有未知不确定非线性特性的情况下,利用T-S模糊模型对系统的已知特性进行近似建模,设计基于模糊模型的模糊H∞跟踪控制律进行输出跟踪控制.在模糊控制的基础上,引入了基于RBF神经网络的自适应控制,用于在线对消不确定项和模糊建模误差的影响,以保证系统具有期望的鲁棒H∞跟踪性能.所提出的方案保证了闭环系统的稳定性,有效地提高了系统的鲁棒性和跟踪性能.仿真实例表明了所提出方法的有效性.     

可调增益的模型参考自适应控制及其仿真

针对一类实际工业受控对象的增益呈现缓时变的情况,本文采用的一种自适应控制方案－具有可调增益的模型参考自适应控制系统,通过对其在Matlab之Simulink中进行仿真,结果表明这种方案可以有交地抑制受控对象参数的缓时变对系统性能的影响。     

工业机器人的自适应控制

提出了一种自校正型自适应控制法进行机器人机械手的位置和速度控制。复杂的机械手系统由一组离散时间的差分方程离散化,模型的参数由回归模型算法确定,而这种算法使模型误差的二次方的总和为最小。自适应控制器基于差分方程模型和选定的性能指标进行设计,控制器的增益使用系统参数的估计值在线计算。给出了PUMA560 机器人的计算机仿真结果,验证了此控制法的有效性。     

一种迟滞Hammerstein系统的规定性能自适应控制

为提高基于PI模型的迟滞Hammerstein系统自适应控制的控制精度,提出了一种新的规定性能函数. 根据规定性能函数将误差转化为收敛在预设邻域内的转换误差,设计规定性能自适应控制器并给出自适应率,选取合适Lyapunov函数保证所提出控制策略的收敛与稳定. 理论分析和仿真结果表明,本文所提出的规定性能函数在有效抑制迟滞影响的同时实现高精度控制.      

机器人自适应阻抗控制方法的研究

本文研究了参数未知及负载不确定时机器人运动的阻抗控制问题,提出了阻抗误差的概念,首次将模型参考自适应控制方法成功地应用于机器人阻抗控制中,提出一种渐近稳定的机器人阻抗控制方法.     

多输入多输出电液伺服系统解耦自适应控制的研究

本文提出了一种新的多输入多输出电液伺服系统解耦自适应控制方案,它是广义最小方差自校正控制和参考模型自适应控制相结合的控制方案,能保证良好的动态解耦性能、高跟踪精度和适当的控制信号值.稳定性分析表明:本方案既适用于最小相位系统,也适用于非最小相位系统.使用本方案对一个两输入两输出的电液伺服系统进行了数字仿真和实时控制,取得了很大的成功.控制算法十分简捷,因而它适用于快动态系统.     

链传动机械伺服系统的自适应模糊滑模控制

针对存在啮合冲击、参数摄动以及非线性摩擦的链传动机械伺服系统的位置跟踪控制问题,提出了一种自适应模糊滑模控制方法. 与常规自适应滑模控制不同的是,本文采用自适应策略估计系统时变参数,有效减小了模型不确定性的影响,然后采用模糊逻辑消除了常规滑模控制中的不连续控制项,削弱了抖振;用期望速度代替实际速度补偿非线性摩擦,减小了测量噪声的影响,改善了系统的控制性能. 实验结果表明本文提出的算法对系统参数变化以及外部扰动不敏感,具有较高的控制精度.      

具有切换自适应律和静态补偿器的模型参考自适应控制

提出了一种旨在改进自适应控制系统性能的模型参考自适应控制新方案,通过引入切换自适应律和静态补偿器,减少系统在自适应调整的初始阶段振荡的幅度和调节时间,提高系统收敛的速度,改善系统跟踪误差的瞬态行为,从而显著地提高系统的鲁棒性和跟踪性能.     

汽车油门的自适应控制

本文分析了汽车油门的自动控制问题，给出了油门一车速的一阶近似模型，针对汽车控制的具体特点提出了自适应控制方案，利用李雅普诺夫稳定性理论推导了控制器可调参数的自适应调整律；对自适应控制方案与简单控制方案进行了仿真对比，并给出了真实汽车的控制曲线。     

自适应半主动悬架系统控制策略

建立了一种自适应半主动悬架的控制策略,能更好地权衡舒适性、操纵稳定性和安全性.首先建立集成了考虑悬架限位的阻尼连续变化(CVD)天棚控制算法的整车模型,并在不同路面和车速下进行仿真分析,建立由悬架动行程均方值估计路面不平度等级的方法;其次,提出一种考虑路面不平度等级的自适应型半主动悬架控制策略;然后采用遗传算法对不同工况下的控制参数进行离线优化;最后将优化后的控制参数用于在线控制,并与传统的被动悬架以及天棚控制的半主动悬架进行对比分析.仿真结果表明:汽车在复杂工况行驶时能有效识别路况信息并进行控制模式切换;在Comfort模式时能有效提高汽车平顺性;在Sport模式时能有效提高汽车的行驶稳定性;在Safe模式时能有效提高汽车行驶安全性.     

一种新的模糊自适应控制方法

针对未知的非线性不确定系统,提出了一种基于广义模糊双曲正切模型的模糊自适应控制方法·该方法采用广义模糊双曲正切模型作为未知的非线性对象的辨识器,以此为模糊自适应控制器提供参数自调整必需的梯度信息·通过与其他的辨识器比较,说明了广义模糊双曲正切模型辨识器具有辨识参数少,辨识复杂性较小,易于提高逼近精度的优点·自适应控制器的梯度算法使被控对象的输出能很好地跟踪期望输出·仿真结果表明,此控制方案对未知的非线性系统的输入有很强的自适应跟踪能力·     

一种串并联结构的自适应控制系统

本文给出了一种串并联自适应控制结构。利用全状态跟踪概念,在不要求可调系统和参考模型参数完全匹配的条件下,构造了一种按球域切换的惯性型自适应规律,证明了系统的稳定性和各变量的一致有界性,从而得到了比文献[1]更进一步的结论。用微处理机进行的实时仿真验证了理论结果。     

自适应温度控制系统

介绍一种模型参考自适应控制算法，所设计的ＭＲＡＣ算法简单，易于在工程上实现。该算法是基于Ｐｏｐｏｖ超稳定性理论进行设计的，温度控制未统由单片微处理器构成，主回路采用ＰＷＭ控制方案。实际应用结呆表明：在升温、恒温、降温阶段的控温精度和性能指标都得到很大提高。该温度控制系统适用于被控对象本数大幅度变化和环境干扰异常严重的情况。     

自适应鲁棒控制系统研究

本文提出了一种自适应鲁棒控制方法,该方法在一般鲁棒控制系统结构的基础上,将鲁棒控制器中的部分增益矩阵改为在线调整的自适应增益,使得自适应机构在系统出现大误差时作用、小误差时切除,并在保留了常规鲁棒控制系统的优良品质之前提下,进一步改善了这类系统的动态品质、提高了鲁棒性.文中给出了相应的定理,分析了各变量的有界性,并进行了实时仿真.     

自适应滑模跟踪控制研究及其应用

对模型跟踪自适应控制进行了新的探讨，提出了自适应滑模跟踪控制策略．对模型跟踪误差建立了滑动模型，实现了滑动模态控制，保证模型跟踪误差快速趋于零．该控制策略用于机械加工过程的仿真结果表明，其对机械加工过程参数变化的扰动有较好的适应性和较强的鲁棒性．     

谨慎自适应控制的研究

本文研究了自校正调节器在起动瞬态过程中存在的有关问题,提出了一种谨慎自适应控制(CSTC)新方法。数字仿真结果表明,该方法的控制效果令人满意。     

适应性控制的数学理论

控制理论的主要概念包括控制体、控制目的和控制算法。多年来控制理论的基本假设是：控制体其数学描述（模型）框架是已知的，但是在许多工程应用问题中，控制体信息并非已知，这就产生了与经典控制理论不同的适应性控制理论。本书有三大特点：1.宽泛的物体研究范围；2．不为西方读者易知的东方学派（Eastern Schoo1）适应性理论研究的详细描述；3．首次提出了适应性控制算法的正式定义。     

稳定的神经网络自适应控制

本文主要从理论上研究神经网络控制器实现SISO离散时间非线性系统的轨迹跟踪问题，在反向传播算法的基础上，提出了一种新的神经网络训练方法，该算法可以直接估计出动态系统所需要的前馈控制，并在一定条件下证明了此神经网络控制系统的稳定性，另外还给出了将其应用于几个不同非线性系统的仿真结果。