采用干扰估计的液压系统自适应鲁棒控制

针对液压伺服系统的建模不确定性和未建模不确定性问题,提出基于精确干扰估计的自适应鲁棒控制算法。该算法通过反步方法融合了有限时间干扰观测器和自适应鲁棒控制器;有限时间干扰观测器用于估计非匹配集中干扰,能够保证有限时间精确估计干扰;自适应鲁棒控制器用于处理系统参数不确定性并保证闭环系统稳定性。该算法理论上能够保证描述的瞬时控制精度和稳态跟踪误差,并且在某一时间T1后取得渐近跟踪性能。实验结果表明:该算法能够准确估计非匹配干扰,系统稳态跟踪误差最大约为0.06mm,相对跟踪误差约为0.15%,系统跟踪精度得到了提高。     

基于干扰估计的直流电动机间接自适应鲁棒控制

针对广泛存在于直流电动机伺服系统中的参数不确定性和不确定性非线性问题,提出一种基于有限时间干扰观测器的间接自适应鲁棒控制方法.间接自适应控制和有限时间干扰观测器融合在一起,分别处理参数不确定性和不确定非线性,通过李雅普诺夫方法从理论上证明了整个闭环系统的稳定性.仿真结果表明:该方法能准确地对参数和干扰进行估计,且与传统控制方法相比,具有参数及干扰估计精度高、抗扰能力及参数变化鲁棒性强的特点,为提高伺服系统的动态跟踪性能提供了理论依据.     

基于指令滤波的全状态约束海洋水面船舶有限时间轨迹跟踪控制

该文研究了由外部时变干扰和模型不确定性构成的复合扰动作用下,具有全状态约束的海洋水面船舶(MSV)的有限时间轨迹跟踪控制问题。首先,引入有限时间扰动观测器来精确估计由外部扰动和模型不确定性构成的复合扰动。其次,将障碍李雅普诺夫函数、反步法和有限时间稳定性理论相结合,实现全状态约束。采用有限时间指令滤波器对虚拟控制律求导,既避免了微分膨胀问题,也避免了奇异问题。然后,引入有限时间滤波误差补偿系统,处理滤波误差的影响。基于有限时间稳定性理论,证明该文控制策略下的跟踪误差在有限时间内可以收敛到零点附近小邻域。最后,通过MATLAB仿真进一步验证了控制方案的有效性。将该文有限时间全状态约束轨迹跟踪控制(FCTC)方法和自适应全状态约束轨迹跟踪控制(ACTC)方法进行对比,结果显示:FCTC方法下实际位置和速度轨迹能在有限时间内精确地跟踪上期望的位置和速度轨迹,可保证跟踪误差不超过预定的约束; FCTC比ACTC具有更快的瞬态响应,并且稳态误差比ACTC小。     

基于干扰观测器的状态受限多缸同步控制策略

针对液压支架群多缸同步拉架过程,提出了基于干扰观测器的状态受限同步控制策略。首先分析了多缸之间的关系,基于等同控制的思想为每个子系统设计了干扰观测器以估计和补偿系统的不确定性和外来干扰;利用障碍李雅普诺夫理论对系统位置和速度的最大误差进行限制;引入动态面理论避免反步设计过程中的微分爆炸现象,简化了控制器的设计过程;以ZY3200/08/18D型电液控制液压支架为模型在Simulink中进行了仿真分析,随后搭建模拟实验台进行了实验验证。仿真和实验结果表明,所设计的位置同步控制策略拥有较高的轨迹跟踪精度和同步精度。     

具有状态约束的随机非线性系统的自适应跟踪控制

对于一类严格反馈的随机非线性系统,本文构造了一个自适应跟踪控制器.在本文中,系统状态被约束在一个紧集内.通过构造一个tan-型的障碍李雅普诺夫函数并且使用backstepping技术,提出了一个自适应控制方案.所提出的控制方案保证了输出误差收敛到零的一个小邻域内,并且闭环系统中的所有信号都是有界的.仿真结果验证了该方法的有效性.     

欠驱动AUV自适应神经网络反步滑模跟踪控制

针对存在参数不确定性和外界未知干扰的欠驱动自主水下航行器(AUV)三维路径跟踪问题,提出一种基于神经网络的反步滑模控制策略.首先,利用虚拟向导的方法建立了欠驱动AUV三维路径跟踪误差模型;其次,基于李雅普诺夫稳定性理论,利用反步法和滑模控制方法设计一种自适应鲁棒控制器,并设计一种在线调节增益切换函数以降低系统抖振,同时采用径向基函数(RBF)神经网络控制技术对AUV系统中不确定参数以及外界非线性干扰进行自适应补偿估计,而后利用李雅普诺夫稳定性理论证明了整个闭环系统的稳定性;最后,针对一种新型飞翼式欠驱动AUV进行数值仿真实验,结果表明所设计控制器可以实现对三维路径的精确跟踪,并对外界非线性干扰具有良好的鲁棒性.     

具有输入饱和约束的永磁同步电机伺服 系统鲁棒有限时间控制

针对存在模型参数非线性不确定性因素和输入饱和约束的永磁同步电机伺服系统控制问题,提出一种具有抗输入饱和约束的鲁棒有限时间控制方法。为了处理输入饱和约束问题,通过定义饱和非线性函数将系统模型转化为带输入饱和约束的状态空间方程形式;将模型参数非线性不确定性因素扩张为一个新的状态变量,进而通过设计干扰观测器实现对不确定性因素的在线估计和前馈补偿,以提高系统的鲁棒性能;在模型参数不确定性因素前馈补偿的基础上设计永磁同步电机伺服系统鲁棒有限时间控制器,保证系统跟踪误差的有限时间收敛。仿真对比结果验证了所设计控制方法的有效性。     

基于NDO的高阶非线性系统自适应反推滑模控制

针对一类高阶非匹配不确定非线性系统轨迹跟踪问题,将反推控制和滑模控制相结合,设计一种基于非线性干扰观测器(NDO)的自适应反推滑模控制方案.通过设计每一步的李雅普诺夫函数保证闭环系统全局渐进稳定,且跟踪误差一致且有界.设计NDO对非匹配干扰进行补偿,建立系统建模误差自适应律并引入双曲正切函数.仿真表明:闭环系统能够实现对指定轨迹的稳定跟踪,且对非匹配干扰和建模误差同时具有鲁棒性,并有效降低控制抖振.     

一类欠驱动系统的自适应神经滑模控制

针对一类欠驱动系统在系统不确定性和外界干扰条件下的稳定控制问题,文章提出了自适应神经网络滑模控制策略。利用基于径向基函数(RBF)的神经网络在线估计系统的不确定量,采用李雅普诺夫方法设计自适应算法在线调整神经网络的参数;同时,利用带自适应算法的神经网络调节滑模控制的增益来消除滑模控制中的输入抖振现象;并通过李雅普诺夫定理论证了系统的稳定性。与传统滑模控制策略的仿真结果对比证明了系统是全局渐进稳定的,且控制器具有很好的适应性和鲁棒性。     

一类非线性系统基于LS-SVM的自适应滑模控制

针对一类具有不确定性和外部扰动的非线性系统,研究了一种基于李雅普诺夫函数和最小二乘支持向量机的自适应滑模控制方案。该方案利用LS-SVM回归的逼近能力设计反馈线性化控制器,并推导出控制器权值参数向量的自适应律。通过滑模控制技术提高系统对外部干扰和逼近误差的鲁棒性。利用李雅普诺夫函数方法证明了整个闭环系统的稳定性。仿真研究验证了所提控制方案的可行性和有效性。