一类高阶非线性系统的动态面控制

针对一类含不可控不稳定线〖JP+2〗性化的高阶非线性系统的跟踪控制问题,给出了一种连续状态反馈动态面控制器设计方案。基于增加幂次积分方法,利用状态参考的思想,设计了可导的期望虚拟控制律。利用动态面技术,让期望虚拟控制律的函数通过一阶低通滤波器,避免了对期望虚拟控制律的函数进行微分。所提连续状态反馈动态面控制器能够保证跟踪误差半全局一致终结有界。数值仿真算例结果验证了所提控制方案的有效性。     

二阶输出反馈滑模极值搜索控制方法

针对一类单输入单输出(single input single output,SISO)非线性极值系统的控制问题,提出了一种二阶输出反馈滑模极值搜索控制方法。考虑到此系统的状态量不可测,利用斜坡函数作为输出量的参考跟踪信号,以系统的输出跟踪误差及其微分信号构建切换函数,设计出二阶滑模极值搜索控制律。稳定性分析证明了在任意初始条件下,该方法可使系统的输出量全局收敛至其期望极值的任意小邻域内且所有状态量均是一致范数有界。仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于非对称模型的欠驱动USV自适应路径跟踪控制

研究海流等外界扰动环境下一类非对称欠驱动无人艇的路径跟踪问题,提出了一种自适应路径跟踪控制算法。首先,基于坐标变换解除控制输入与欠驱动运动自由度的耦合;其次,利用级联系统理论,分别设计了自适应位置误差控制律和艏向角误差控制律。其中,提出的自适应位置误差和期望艏向角控制律中前视距离和积分增益都是以位置误差为函数的时变量,自适应估计并补偿外界扰动造成的侧滑角,从而获得对位置误差的镇定。艏向角误差则利用动态反馈线性化比例微分控制方法,根据滤波后的连续平滑信号去镇定。最后,基于级联系统理论和李雅普诺夫理论证明了当所有控制目标实现时,控制系统为一致半全局指数稳定和一致全局渐进稳定的,理论分析和仿真实验说明了算法的有效性。     

一类严格反馈时滞系统的自适应输出反馈控制

针对一类单输入单输出的严格反馈时滞系统研究跟踪控制问题。该控制系统包含不确定项、输出约束、未知死区特性和未知时间延迟。首先,设计一个状态观测器来估计无法测量的系统状态;其次,利用径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络去逼近未知的系统内部动态;同时,利用障碍李雅普诺夫(Lyapunov)函数确保输出约束及Lyapunov-Krasovskii方法消除时滞项对系统的影响;最后,基于Lyapunov稳定性理论,构造一个鲁棒自适应神经网络输出反馈控制器,并且克服了过参数问题。结果显示,设计的神经网络输出反馈控制器可以保证闭环系统中的所有信号都是半全局最终一致有界的,跟踪误差能收敛到零值小的领域内。文中通过两个例子进一步验证了提出方法的有效性。     

非完整移动机械手的鲁棒控制及仿真研究

针对非完整移动机械手的模型参数不确定性提出了一种基于Lyapunov理论的鲁棒阻尼控制算法。在选定系统Lyapunov函数的基础上,证明了所选取的移动平台和机械手的控制力矩输入使系统全局渐进稳定。其中,输入力矩的计算仅依赖给定期望轨迹和传感器反馈数据且需要整定的参数少,在移动机械手的动力学模型参数未知情况下,保证闭环系统的稳定,使系统状态以任意小误差跟踪给定的期望轨迹。通过对闭环系统进行仿真实验,证明控制算法的有效性。     

一类非线性系统的执行器组合故障自适应容错控制

针对一类具有执行器组合故障的多输入单输出非线性最小相位系统提出了自适应容错跟踪控制方案。考虑系统执行器卡死和部分失效组合故障,基于微分几何反馈线性化,设计了模型参考自适应容错控制算法。设计的控制律能够保证系统在执行器故障时闭环系统稳定,而且渐近跟踪给定的参考信号。仿真结果表明了所提方法的有效性。     

飞机全电防滑刹车系统稳定动态面控制

针对机电作动的飞机防滑刹车模型具有的高阶非线性及参数时变特点,提出一种基于障碍Lyapunov函数的动态面控制方法,实现对滑移率的上界约束,保障防滑刹车系统的稳定性。建立飞机刹车动力学模型,与机电作动器的数学模型联立得到整体刹车系统的状态空间模型,并合理简化为严格反馈形式。将刹车系统的控制稳定性问题等效描述为含输出约束的非线性系统镇定问题,设计动态面控制律并通过Lyapunov方法证明滑移率跟踪误差半全局一致最终有界,刹车工作点始终保持在稳定区域内。仿真结果表明,本文所提控制策略具有稳定性优势,且改善了传统控制存在的中低速时滑移率振荡问题,控制效果有显著提升。     

一类高阶非线性系统的混合自适应重复学习控制

针对含有时变和时不变未知参数的高阶非线性系统,利用分段积分机制,提出了一种新的自适应重复学习控制方法,该方法结合了反馈线性化,可以处理参数在一个未知紧集内周期性快时变的非线性系统,通过引进微分-差分参数自适应律,设计了一种自适应控制策略,使广义跟踪误差在误差平方范数意义下渐近收敛于零,通过构造Lyapunov函数,给出了闭环系统收敛的一个充分条件.实例仿真结果说明了该方法的有效性和可行性.     

高阶非线性时滞系统的神经网络动态面控制

针对一类具有未知时变时滞的不确定高阶非线性系统,基于增加幂次积分方法,提出了一种非光滑状态反馈自适应神经网络动态面控制设计方案。通过构造适当的Lyapunov Krasovskii泛函处理了未知时变时滞不确定项;通过利用神经网络权值范数的适当形式幂次函数,将神经网络用于对在单步递推中所构造的未知函数进行建模;采用动态面技术,解决了“微分爆炸”问题。所提控制方案能够保证闭环控制系统的状态量和跟踪误差半全局一致终结有界。最后,仿真算例结果表明了该方案的有效性。     

模型参考鲁棒控制的重新设计与仿真

提出了一种新的模型参考鲁棒控制方案。分析了以往方案在被控对象相对阶大于1时跟踪性能不理想的原因,通过对误差方程的变换引入新的Lyapunov函数,由此重新设计了其Backstepping控制律。可以证明:即使系统参数未知且存在未建模动态和非线性因素干扰,新方案在保证闭环系统稳定性的同时,可显著改善系统的跟踪性能并降低控制信号的幅度。分别采用新方法、以往的模型参考鲁棒控制和传统的零极点配置方法,对某自动驾驶仪俯仰保持模态控制律设计进行数值仿真对比,结果表明:无论从跟踪性能和控制信号性能来看,都以新方案为最优。     

Global Output-Feedback Tracking for Nonlinear Cascade Systems with Unknown Growth Rate and Control Coefficients

This paper deals with the global practical tracking problem by output-feedback for a class of uncertain cascade systems with zero-dynamics and unmeasured states dependent growth.The systems investigated are substantially different from the closely related works,and have zero-dynamics,unknown growth rate,and unknown time-varying control coefficients.This makes the problem much more difficult to solve.Motivated by the authors' recent works,this paper proposes a new adaptive control scheme to achieve the global practical tracking.It is shown that the designed controller guarantees that the state of the resulting closed-loop system is globally bounded and the tracking error converges to a prescribed arbitrarily small neighborhood of the origin after a finite time.This is achieved by combining the methods of universal control and dead zone with backstepping technique,and using the framework of performance analysis in the closely related works.A numerical example demonstrates the effectiveness of the theoretical results.     

轮式移动机器人全局渐近镇定控制器设计

基于控制Lyapunov函数(Control Lyapunov Function，简称CLF)和一类性能指标，提出了一种轮式移动机器人(WMR)全局渐近镇定控制器的设计方法。采用CLF近似性能指标的值函数，获得了控制仿射无漂系统的镇定控制律表达式。然后将CLF与反步法相结合，针对极坐标下WMR的动态模型，设计了一种渐近镇定控制器，解决了完美速度跟踪的问题。仿真结果验证了所提出控制律的有效性。     

基于控制Lyapunov函数新性质的逆最优控制

利用控制Lyapunov函数的新特性,对非线性仿射系统进行了逆最优控制器的设计,进一步改进了基于控制Lyapunov函数的控制器的性能,并且该控制器对于一定范围的输入不确定性具有鲁棒性。将结论用于陈氏混沌系统不稳定平衡点的渐近稳定控制律的设计中,理论分析与仿真结果证明了该方法的有效性与实用性。     

含非线性输入的非线性系统自适应模糊控制

讨论一类含非线性输入的非线性系统的自适应模糊控制问题。首先运用隐函数存在定理证明系统的理想控制器的存在性,利用I型模糊逻辑系统对该理想控制器进行在线逼近,提出了一种具有监督器的自适应模糊滑模控制器设计的新方案。该方案通过直接自适应模糊控制器与监督控制器的适当切换,保证了闭环系统的稳定性,由此确定出建模的有界区域,而且通过引入最优逼近误差的自适应补偿项,保证跟踪误差收敛到零。仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于NDO的飞行模拟转台伺服系统跟踪控制

针对飞行模拟转台伺服系统跟踪控制问题,提出了一种基于非线性干扰观测器(nonlinear disturbance observer, NDO)的反推全局滑模控制方案。该方案利用NDO观测系统的参数不确定性及非线性摩擦干扰,通过选择适当的设计参数使观测误差指数收敛,进而对引入NDO的系统采用反推全局滑模设计控制器,控制律的设计保证了闭环系统的稳定性。仿真结果表明,所提控制方案能够有效克服参数不确定性及非线性摩擦干扰的影响,实现了转角位置的精确跟踪,并且有效去除了控制抖振。     

Robust adaptive neural network control with supervisory controller

The problem of direct adaptive neural network control for a class of uncertain nonlinear systems with unknown constant control gain is studied in this paper. Based on the supervisory control strategy and the approximation capability of multilayer neural networks (MNNs), a novel design scheme of direct adaptive neural network controller is proposed.The adaptive law of the adjustable parameter vector and the matrix of weights in the neural networks and the gain of sliding mode control term to adaptively compensate for the residual and the approximation error of MNNs is determined by using a Lyapunov method. The approach does not require the optimal approximation error to be square-integrable or the supremum of the optimal approximation error to be known. By theoretical analysis, the closed-loop control system is proven to be globally stable in the sense that all signals involved are bounded, with tracking error converging to zero.Simulation results demonstrate the effectiveness of the approach.     

Uncoupled PID Control of Coupled Multi-Agent Nonlinear Uncertain systems

In this paper, PID (proportional-integral-derivative) controllers will be designed to solve the tracking problem for a class of coupled multi-agent systems, where each agent is described by a second-order high-dimensional nonlinear uncertain dynamical system, which only has access to its own tracking error information and does not need to communicate with others. This paper will show that a 3-dimensional manifold can be constructed based on the information about the Lipschitz constants of the system nonlinear dynamics, such that whenever the three parameters of each PID controller are chosen from the manifold, the whole multi-agent system can be stabilized globally and the tracking error of each agent approaches to zero asymptotically. For a class of coupled first-order multi-agent nonlinear uncertain systems, a PI controller will be designed to stabilize the whole system.     

直线不稳定船舶航迹控制的稳定性研究

针对直线不稳定船舶的全局直线航迹控制,提出了一类航迹非线性状态反馈控制算法。采用Lya-punov直接法分析系统的稳定性,得到了保证闭环控制系统全局渐近稳定的充分条件,从而解决了直线不稳定船舶航迹闭环控制系统全局稳定性的判定问题。数值仿真和模拟试验结果验证了该充分条件的正确性。     

Disturbance observer based time-varying sliding mode control for uncertain mechanical system

It is now well known that the time-varying sliding mode control (TVSMC) is characterized by its global robustness against matched model uncertainties and disturbances. The accurate tracking problem of the mechanical system in the presence of the parametric uncertainty and external disturbance is addressed in the TVSMC framework. Firstly, an exponential TVSMC algorithm is designed and the main features are analyzed. Especially, the control parameter is obtained by solving an optimal problem. Subsequently, the global chattering problem in TVSMC is considered. To reduce the static error resulting from the continuous TVSMC algorithm, a disturbance observer based time-varying sliding mode control (DOTVSMC) algorithm is presented. The detailed design principle and the stability of the closed-loop system under the composite controller are provided. Simulation results verify the effectiveness of the proposed algorithm.