非线性系统的积分变结构间接自适应模糊控制

讨论了一类不确定非线性系统的间接自适应模糊控制问题 .基于变结构控制原理 ,并利用具有线性可调参数的模糊系统去逼近过程未知函数 ,提出一种具有监督控制器的积分变结构自适应模糊控制方法 .该方法通过监督控制器保证闭环系统所有信号有界 .进一步通过引入最优逼近误差的自适应补偿项来消除建模误差的影响 .理论分析证明了跟踪误差收敛到零 .仿真结果表明了该方法的有效性     

非线性系统的积分变结构间接自适应模糊控制

讨论了一类不确定非线性系统的间接自适应模糊控制问题．基于变结构控制原理，并利用具有线性可调参数的模糊系统去逼近过程未知函数，提出一种具有监督控制器的积分变结构自适应模糊控制方法．该方法通过监督控制器保证闭环系统所有信号有界．进一步通过引入最优逼近误差的自适应补偿项来消除建模误差的影响．理论分析证明了跟踪误差收敛到零．仿真结果表明了该方法的有效性．     

控制方向未知的非线性系统自适应模糊滑模控制

针对一类带有未知外部扰动及控制方向的不确定非线性系统设计自适应模糊滑模控制器,利用Nussbaum函数估计系统未知的控制方向.模糊系统的输入为跟踪误差而不是系统状态向量,这样能提升控制器对误差变化的灵敏度.基于Lyapunov稳定性理论设计系统可调参数的自适应规则,该控制器能保证闭环系统稳定性并且跟踪误差及其各阶导数渐近趋于原点.数值仿真的结果也验证了该方法的有效性.     

一类对称循环组合系统的模型参考自适应控制

给出了具有对称循环结构的组合系统在可调系统参数均时变或未知的情况下模型参考自适应控制的3个基本条件和一般步骤,并保证系统的李亚普诺夫稳定性·充分利用系统的对称循环的结构特点,降低Riccati方程的维数,大大简化了计算,易于工程实现·且可调参数可以是无界的,其适应律不依赖于广义误差的导数,从而解决了这类具有特殊结构的系统在自适应控制过程中的一些困难·     

非线性耦合系统的分散自适应模糊控制

针对一类具有高阶耦合作用的MIMO非线性系统,根据滑模控制原理,并利用模糊逻辑系统的逼近能力,提出一种分散自适应模糊控制器设计的新方案.对每一个子系统,仅通过子系统的局部信息在线调节模糊系统的可调参数、滑模控制增益, 从而实现了对动态不确定性及建模误差进行自适应补偿.理论分析证明了闭环系统是全局稳定的,跟踪误差收敛到零的一个邻域内.仿真结果表明了该方法的有效性.     

局部放电在线监测中的自适应数字滤波器研究

设计了一种基于系数可调的有限冲激响应(FIR)滤波器和最小均方误差(LMS)算法的自适应数字滤波器．该自适应滤波器具有运算速度快、计算量小、稳定性好、不需要关于输入信号的先验知识等优点，非常适合于实时滤波．设计了自适应滤波器的程序流程和验证滤波器效果的实验方法，并通过模拟实验确定了适合于在线监测的自适应参数和FIR滤波器阶数．通过现场实测，证明了滤波器的有效性．     

基于MRAS无位置传感器的永磁同步电机矢量控制研究

针对内置式永磁同步电机空间矢量脉宽调制系统在高速域控制效果较差的问题,提出一种改进型模型参考自适应的无位置传感器控制策略.该策略通过构建可以识别转子转速和转子位置的无位置传感器模型,设计合适的自适应律估算转子转速,从而得到参考模型与可调模型办理出信号的误差,以实现对永磁同步电机更优良的控制.仿真结果表明:在中高速转速下...     

基于观测器的无速度传感器感应电机控制

为了辨识感应电机的转速,提出了一种模型参考自适应观测器.该观测器基于模型参考自适应系统(model reference adaptive system,MRAS),将感应电机和全阶观测器分别作为参考模型和可调模型,基于两模型输出之间的误差构造了一个自适应律,通过自适应律不断调整观测器的参数,全阶观测器的输出将实现对实际系统输出的跟踪,并用李雅普诺夫稳定性定理验证了系统的稳定性.理论分析和仿真结果表明,所提出的感应电机无速度传感器矢量控制系统的转速辨识方法具有令人满意的动静态性能.     

高炉煤粉喷吹系统的动态辨识

高炉煤粉喷吹是一个时变、非线性复杂系统,采用常规方法无法建立起精确的数学模型·通过对煤粉喷吹系统的研究,提出一种带可调因子的模糊神经网络(AFNN),它通过调节可调因子的大小,实现喷吹对象的动态辨识·实验结果表明,该网络具有快速的学习能力和较强的自适应性能·     

使用可调补偿器的MRACS设计方法

本文在设计模型参考自适应控制系统(MRACS)时,使用了具有自适应参数的可调补偿器,这使在被控对象参数变化范围未知条件下设计抗扰力强的自适应系统成为可能.     

玻璃钢缠绕微机自适应控制系统的设计

简单介绍了玻璃钢缠绕自动控制系统的组成,根据M.I.T法模型参考自适应控制原理,提出了一种自适应控制算法和增益可调节控制器,特别适合于位置伺服系统的控制。该控制算法简单,在玻璃钢缠绕机控制上取得较好效果,实现了全速范围内无差跟踪。     

具有未知类反斜线回滞系统的自适应模糊控制

基于变结构控制原理,利用模糊逻辑系统对未知函数进行在线逼近,提出了一种具有监督器的自适应模糊控制方法.该方法通过监督控制器保证闭环系统所有信号有界,并引入最优逼近误差的自适应补偿项以消除建模误差的影响.通过李亚普诺夫方法,证明了跟踪误差收敛到零的一个小邻域内.仿真结果表明了该方法的有效性.     

一种新的高阶系统跟踪低阶模型的MRAC方案

基于Pppov超稳定理论，提出一种新的高阶系统跟踪低阶参考模型的模型参考自适应控制(MRAC)方案，不仅使可调参数减少且结构简单，具有应用价值．Matlab仿真验证了方案的有效性．     

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。     

参数优化自适应控制规律求解问题的讨论

在具有非线性、时变不确定性和纯滞后的复杂的过程控制中,一般的控制方式不能使其达到性能最优的状态;而在这种情况下,采用自适应控制,能使系统运行在设计期望指标内．本对在工业现场应用较多的具有可调增益的模型参考自适应控制系统的自适应控制规律的求解问题以一个三阶系统为例进行了分析和讨论,由此得出了当n=2,m=1时的系统结构框图和算法程序框图。     

基于粒子群优化的BP神经网络模型参考自适应控制系统

将粒子群优化的BP神经网络作为模型,参考自适应控制系统的控制器,把参考模型输出与系统实际输出的均方误差作为PSO-BP神经网络的适应函数,通过PSO算法强大的搜索性能使自适应控制系统的均方误差最小化.仿真实例结果表明,基于粒子群优化算法的BP神经网络自适应控制系统收敛快、精度高,有较好的网络的泛化和适应能力,能够很好地控制系统的输出跟随参考模型的输出.     

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。     

受限机器人的一种自适应控制方案

针对受限机器人模型参数未知的情况,本文给出了一种新的自适应控制方案;(控制器的设计是基于受限机器人的降阶模型);证明了新的控制器一方面保证了运动的完全跟踪,另一方面保证了力跟踪误差是有界的且界的大小是可以调节的。文中还给出了一个仿真例子以验证控制方案的有效性。     

倒立摆的Reinforcement Learning模糊自适应控制

根据Lagrange方程建立了单级倒立摆系统的数学模型，利用模糊自适应控制算法设计了倒立摆系统的控制器，并在Matlab的仿真模块中将倒立摆系统的数学模型和控制器结合起来．对倒立摆控制系统进行了仿真研究。结果表明，对于要求实时性较高的非线性不稳定系统。用模糊自适应控制算法可以按照控制要求在线调节控制参数，在最短的调整时间内取得良好的控制效果。