滤波减速器传动机器人的自适应RBF反演法控制

针对具有参数未知、外界扰动、强耦合、非线性和多变量的滤波减速器传动机器人建立系统数学模型并对其进行自适应RBF神经网络反演法控制。利用自适应RBF在线逼近系统模型中的未知非线性项设计基于自适应RBF神经网络的反演法控制器同时结合Lyapunov稳定性分析方法论证闭环系统的收敛性。所提控制方法有效地抑制诸如参数未知、外界扰动等对滤波减速器传动机器人的性能影响。仿真分析表明所提出自适应RBF神经网络反演控制器实现了滤波减速器传动机器人的高性能位置跟踪控制并具有很好的控制精度和鲁棒性。     

一类It (o)型非线性随机大系统的分散鲁棒镇定

利用反演法（Backstepping）构造出了适当形式的四次型Lyapunov函数，类似于自适应控制器的设计方法，讨论了一类Ito型随机非线性大系统在概率意义下的分散鲁棒稳定性，并系统地给出了状态反馈和输出反馈分散鲁棒自适应控制器的设计方法．     

反步法及其在自适应控制中的应用

本文针对一类严参数反馈系统或经过变换可化为该种类型的非线性系统,基于反步(backstepping)递推设计方法,进行了自适应控制的设计。在此过程中,我们获得了对参数进行修正的规则。应用Lyapunov稳定性理论证明,该自适应控制器可保证整个非线性系统的鲁棒稳定性。和有关文献中提出的设计自适应控制器所应用的方法相比,反步法引进了虚拟控制的概念,通过适当的引入虚拟控制,使得系统误差具有期望的渐近形态,从而实现整个系统的渐近镇定。     

一类It型非线性随机大系统的分散鲁棒镇定

利用反演法(Backstepp ing)构造出了适当形式的四次型Lyapunov函数,类似于自适应控制器的设计方法,讨论了一类It^o型随机非线性大系统在概率意义下的分散鲁棒稳定性,并系统地给出了状态反馈和输出反馈分散鲁棒自适应控制器的设计方法。     

参数不确定机械臂的自适应反演跟踪控制

针对具有参数不确定性的单机械臂系统,采用自适应反演法设计出跟踪控制器,并且给出了不确定参数的自适应律.证明了设计的控制器能够保证闭环自适应系统的稳定性,并具有良好的跟踪控制效果.仿真结果表明本文采用的方法是正确有效的.     

基于Mamdani模糊自适应PID的液位串级控制系统设计

本文依据模糊控制和常规PID控制的基本特点,设计了一种基于Mamdani模型的模糊自适应PID液位串级控制系统,研究对具有时变、非线性的复杂系统的控制.通过引入Mamdani模型的模糊规则对PID控制参数进行修正,实现对液位系统在全工况下的优化控制.利用Matlab进行仿真,研究分析表明,基于Mamdani模糊自适应PID控制方法与常规PID方法相比具有很好的控制效果,具有更好的稳定性、鲁棒性,且控制精度高.     

一类非线性时滞系统通过自适应Backstepping的控制

考虑了一类非线性时滞系统的自适应控制问题。利用Lyapunov函数和Backstep-ping方法设计了一个自适应状态反馈控制器,利用递归原理同时构造Lyapunov函数和镇定控制器,将复杂的非线性系统分解成不超过系统阶数的子系统,然后为每个子系统设计部分Lyapunov函数和中间虚拟控制量,一直“后推”到整个系统,再考虑自适应非线性时滞系统式(1),最后选取Lyapunov函数式(4)。经过推导,使得由式⑴和式⑸组成的闭环系统是全局稳定的。     

含参数扰动Liu混沌系统的反步设计自适应控制

针对混沌系统的控制问题,人们已经提出了很多控制方法。但是,大多数文献在混沌系统控制的设计中,未同时考虑系统参数由于内部噪声等未知扰动的影响而在有界范围内波动的情况,这就导致一些研究结果在实际应用中受到许多限制。因此,研究含参数扰动混沌系统的控制问题是当前混沌控制理论和应用的前沿课题之一。文中以含参数扰动的Liu混沌系统为例进行研究,采用反步设计自适应控制方法对该系统进行控制。首先从系统的反步设计控制理论出发,研究了基于反步设计法、Lyapunov稳定性定理及自适应控制系统控制律,讨论了系统满足设计要求的虚拟控制和控制律的时间响应,确定了同步控制器的结构和控制k的取值范围为47.716 0k57.222 2时,控制系统渐近稳定;然后根据所设计的含参数扰动Liu混沌系统的反步自适应控制器,得到了含参数扰动的Liu混沌系统在两种不同的情况下的不同控制器,实现了混沌系统在含有未知扰动下的跟踪及镇定控制。该方法在逆推设计过程中结合了反步设计法、Lyapunov稳定性定理及自适应控制律,使系统状态在每一步都能自适应跟踪并渐近趋近虚拟控制,有效地克服因各种未知扰动而产生的参数波动的情况,最后实现整个系统的渐近稳定。理论推导与数值模拟结果验证了控制器的有效性。     

按灵敏度与传递函数设计的二自由度控制方法

根据灵敏度函数的概念，利用模型参考自适应的原理，提出了按系统灵敏度函数与系统传递函数独立设计的二自由度控制方案。论证了二自由度控制原理，并推导了实现这一控制的条件。理论研究和实验结果表明，将这一控制思想运用于参数大范围变化的控制系统设计时，能极大增强系统的鲁棒性。     

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.     

基于反步法的SCARA机器人轨迹跟踪控制

针对SCARA机器人轨迹跟踪问题,提出了一种基于反步法的轨迹跟踪控制方法。利用反步法设计控制器的虚拟控制和实际控制量,基于李雅普诺夫稳定理论设计的控制律能够实现对机器人的轨迹跟踪,并确保闭环系统为全局稳定。仿真结果验证了算法的有效性,所设计的跟踪闭环系统一致全局渐近稳定,有效提高了轨迹跟踪控制精度,保证了跟踪误差信号的收敛。     

磁浮列车悬浮系统的反步控制方法及实验研究

电磁铁的悬浮控制技术是磁浮列车最关键的核心技术之一.但是悬浮系统受到本质非线性和开环不稳定的影响,其控制器的设计一直存在难点和挑战.针对磁浮列车系统的稳定悬浮控制问题,设计了基于反步(Backstepping)法的非线性控制器.首先建立单点悬浮系统的非线性动力学模型,然后利用反步法将系统分成2个子系统并分别对每个子系统提出Lyapunov候选函数.在第一个子系统中设计虚拟控制量,并代入二级子系统的Lyapunov函数中获取出整个系统的控制器,接着利用Lyapunov理论验证系统的稳定性.同时,通过仿真证明:所提出的控制方法不仅具有更好的动态和稳态表现,而且能很好的抑制干扰对悬浮系统的影响.最后通过实验验证了该方法的有效性和可行性,在磁浮列车的悬浮系统方面具有良好应用前景.     

不确定非线性系统的动态曲面控制

针对一类严格反馈形式的非线性不确定系统,提出了一种动态曲面鲁棒自适应控制方法.设计方案类似于backstepping方法,但该方法通过增加若干个低通滤波环节避免了backstepping设计过程中对一些特定函数的重复求导,从而解决了backstepping设计方法固有的"复杂度爆炸"问题,简化了控制器的设计,提高了方法的工程可实现性.最后通过仿真进一步验证了方案的有效性.     

基于自适应Backstepping的PMSM速度控制器设计

为了设计交流永磁同步电机的高性能速度控制器,提出了一种基于自适应Backstepping的速度控制器设计方法.基于永磁同步电机的数学模型,以速度跟踪为目标,把系统分解成几个子系统,为每个子系统设计Lyapunov函数和中间虚拟控制量,再后退到整个系统,得出实际控制量电压的直轴和交轴分量.为了抑制永磁同步电机存在的参数摄动、负载摄动等不确定因素对系统性能的影响,引入自适应与反推控制相结合的策略,使系统能够根据参数的变化自行调整,保证系统的性能及其稳定性.Matlab仿真结果表明,系统具有良好的稳态精度和动态性能.     

基于动态面backstepping控制的高超声速飞行器自适应故障补偿设计

针对带有冗余舵面的高超声速飞行器纵向模型,考虑舵面出现卡死故障情况下,分别设计了基于backstepping的高度容错控制器与基于动态逆的速度跟踪控制器.在运用backstepping自适应设计高度控制器时,采用动态面设计方法,引入一阶滤波器,避免了设计中对虚拟信号求导带来的复杂计算问题.针对舵面出现未知故障(不确定故障模式、大小、发生时间)的情况,设计容错控制器结构,给出实现故障补偿控制的匹配条件,根据Lyapunov稳定性理论设计的控制器参数自适应律保证系统的稳定性与指令跟踪性能.针对舵面出现卡死故障的情况,仿真对控制算法进行了验证,得到了较理想的控制效果.     

不确定非线性系统的自适应反推终端滑模控制

针对一类具有未知非线性函数的严格反馈型不确定非线性系统,提出了一种自适应反推终端滑模控制方法。反推控制的前n-1步结合动态面控制技术设计虚拟控制律,第n步仅采用一个神经网络函数逼近器补偿系统所有未知非线性函数,得到了基于全局快速终端滑模控制的自适应神经网络控制器；通过引入一阶滤波器，不仅避免了传统反推控制存在的复杂计算,提高了系统的收敛速度,而且通过引入逼近误差和不确定干扰上界的自适应补偿项来消除建模误差和参数估计误差的影响,改善了稳态跟踪精度。理论分析证明闭环系统所有信号半全局一致终结有界，仿真结果验证了该方法的有效性。     

自适应逆推算法在感应电机控制中的应用

针对Krause和Thomas提出的带有两个定子绕组和两个转子绕组的二相等价电机模型,通过坐标变换得到沿着磁通向量转动的坐标方向上的电机动态模型.应用逆推技术设计了自适应控制器,通过选择Lyapunov函数来保证整个系统的稳定性,进而逐步导出控制率和参数自适应律.该方法克服了参数的不确定性以及负载扰动对系统的影响,确保了转子磁链和转速的跟踪性能以及系统的稳定性能.系统的转子磁链与转速能渐近跟踪给定的参考信号,仿真结果验证了该控制策略的有效性.     

基于反步控制的被动力伺服系统全状态反馈控制

针对被动力伺服系统的多余力矩问题,提出一种基于反步控制的全状态反馈控制方法,并利用Lyapunov函数的稳定性定理保证了设计控制器的稳定性.与以往解决加载多余力矩时不同,该控制器不仅使用加载系统各状态量,而且使用了承载系统的各状态量,在建立系统非线性模型的基础上,将系统方程重组成多个虚拟子系统,利用反步控制思想对每个虚拟系统设计虚拟控制量,进而一步步反向推导出含有加载系统和承载系统各个状态量的非线性控制器.因此,该控制器能够更加准确地抑制多余力矩,仿真结果也证明了该控制器的有效性.     

基于一阶低通滤波器滑模反步法的直流电机位置控制

针对直流电机位置控制系统在负载扰动情况下存在控制精度低、响应速度慢和鲁棒性差的问题,提出了基于一阶低通滤波器滑模反步法的直流电机位置跟踪控制算法.通过滑模反步法进行虚拟控制实现直流电机实际位置控制.利用一阶低通滤波器计算虚拟控制项的导数,消除微分膨胀,使控制器设计简单,但同时造成了相位滞后.通过前馈环节对一阶低通滤波器造成的相位滞后进行补偿.考虑位置跟踪、虚拟控制和滤波误差设计线性动态滑模面,改进滑模变结构控制律的切换控制项,提高滑模趋近速度,同时降低系统输出抖振.定义了Lyapunov函数,证明系统稳定性.仿真实验对比了比例积分微分(proportion integration differentid,PID)控制和传统滑模控制算法,结果表明,该方法能够快速、准确地跟踪给定位置信号,同时具有较好的鲁棒性.     

机器人多模型反演滑模控制策略研究

针对机器人工作环境的改变对系统模型产生的影响问题, 提出了一种机器人多模型反演滑模控制策略。对传统多模型控制的PID(Proportion\|Integral\|Differential)型切换指标进行了改进, 形成带权值和遗忘因子的PID型切换指标, 使切换指标更具实时性。不同于采用先前的估计虚拟控制输入作为当前控制输入, 引入滑模面作为虚拟控制输入, 消除了机器人运动模态的导数项, 简化了控制率, 然后利用Lyapunov直接法保证稳定性。仿真结果验证了所设计的控制策略的有效性。