一种仅用输入,输出测量值的离散模型参考自适应控制系统设计方案

本文在R.Lozano and I.D.Laudau工作的基础上,提出一种仅用输入输出测量值的离散模型参考自适应控制系统设计方法。由于在设计中利用参考模型的状态代替被控对象的状态综合参数自适应律,因此,设计出的系统具有较强的抗干扰能力,并且结构简单易于用计算机实现。计算机仿真结果表明系统跟随性能良好。     

一种具有超稳定性的模型参考自适应控制系统的设计方法

本文提出了一种基于文献[1]的利用波波夫超稳定性理论设计单变量模型参考自适应控制系统的方法。本方法只用参考模型与被控对象的输出误差作为调整信息。由此设计出来的信号综合方式的模型参考自适应控制系统与其他利用超稳定性理论设计的模型参考自适应控制系统相比是很简单的,因而便于实际应用。最后给出了实验室电子线路的模拟实验结果,证明用此方法设计的系统跟随效果是良好的。     

模型跟随自适应控制新方法理论研究与工程应用

本文提出一种模型跟随自适应控制新方法,不需要在线辩识,只需知道被控制对象的近似阶次和时间常数的数量级,计算时间短.已成功地应用在千吨级高精度电液同步加载系统的解耦控制及三自由度振动系统的单输入单输出控制.     

特殊的多变量系统等价变换及其在自适应控制中的应用

对ｍ个输入ｍ个输出的可观且可控的多变量线性系统，且可观指数ｖｉ与可控指数μｉ均为ｒ，本文给出极其类似于单变量系统的频率及时域的各种表达式及其等价变换计算方法。在通过最小二乘辨识模型和经由状态估计与状态反馈进行极点任意配置的多变量系统自适应控制器设计方面，本文给出标准表达式将使推导过程变得简单明了。     

基于自适应控制的切换系统的状态反馈设计

切换系统的各项研究作为控制领域和工业领域的的热点问题受到了学者们极大的关注,而自适应控制能够自动地补偿系统在建模误差、参数变化和输入信号方面非预知的变化,比常规控制器有更好的性能。采用自适应控制来设计切换系统的状态反馈跟踪问题,具有较高的研究价值。自适应控制的自适应律通过李亚普诺夫方法得出。通过飞船迎角跟随的仿真实例来验证切换系统在自适应控制下的效果。     

基于CMAC神经网络的一类SISO非线性系统的自适应反馈线性化控制

在已知名义系统的基础上,将ＣＭＡＣ神经网络用于一类状态反馈可线性化的单输入单输出（ＳＩＳＯ）连续时间非线性系统的鲁棒自适应反馈线性化,使系统获得要求的跟踪性能,控制器的结构为自适应反馈线性化控制律加一个鲁棒控制项,在很弱的假设条件下,应用李雅普诺夫稳定性理论证明了闭环系统内的所有信号为ＵＵＢ（均匀最终有界）．本方法特别适合于已知名义系统模型但具有不确定性的一类非线性系统的实时控制。仿真算例进一步证明了本方法的正确与有效。     

工程机械驱动流量耦合系统自适应控制仿真

为了提高工程机械的动力及经济性,将简化模型参考自适应(SMRAC)控制方法引入工程机械液压-变量马达流量耦合时变非线性系统中,通过建立分段优化模型的方法及对模型辅以最优反馈补偿校正,建立了优化参考模型,并利用比例-积分型矢量自适应控制律来保证系统的稳定性。结合某液压试验台利用Matalab仿真软件进行仿真试验,得出参考模型输出最大超调量2.43%,自适应控制系统输出最大超调量7.08%,控制系统调整时间0.204 s,且过渡过程平稳,自适应控制系统较好地跟随参考模型输出。结果表明,结合状态反馈校正的简化模型参考自适应控制策略能有效克服时变参数的影响,且该策略算法简单实用。     

一类不确定非线性系统的鲁棒自适应控制

针对一类包括非线性不确定性、有界干扰、时变参数等的具有纯参数反馈形式的不确定非线性单输入单输出系统,利用反演设计方法同自适应控制相结合的方法,设计了状态反馈鲁棒自适应控制器.该控制器能使系统达到渐进稳定,并能保证闭环系统信号的全局有界性,对非线性不确定性和有界干扰具有一定的鲁棒性,且对不确定性的知识要求不多.从仿真实例看出,所设计的鲁棒自适应控制器具有满意的控制效果,而且控制量在容许控制的范围之内.     

非严格反馈非线性系统的自适应模糊控制

研究一类单输入单输出非严格反馈的非线性系统自适应模糊控制问题.基于系统函数单调递增的性质,提出了变量分离方法,并利用自适应模糊控制技术和Backstepping设计自适应模糊控制器.自适应控制器确保闭环系统的所有信号半全局有界,同时所有状态收敛到原点的一个充分小的邻域内,仿真例子验证了该方法的有效性.     

基于CMAC神经网络的一类SISO非线性系统的自适应反馈 …

在已知名义系统的基础上,将ＣＡＡＣ神经网络用于一类状态反馈疔线性化的单输入单输出（ＳＩＳＯ）连续时间非线性系统的鲁棒自适应反馈线性化。使系统获得要求的跟踪性能,控制器的结构为自适应反馈线性化控制律加一个鲁棒控制项,在很弱的假设条件下,应用李雅普诺夫稳定性理论证明了闭环系统内的所有信号为ＵＵＢ（均匀最终有界）。本文衍特别适合于已知名义系统模型但具有不确定性的一类非线性系统的实时控制。仿真算例进一步证     

一种降低PCSI反馈速率的自适应SC-FDE方案

针对自适应单载波频域均衡的部分信道状态信息( PCSI) 反馈速率过大问题, 基于恒定速率自适应单载波频域均衡模型, 提出一种降低 PCSI 反馈速率的自适应单载波频域均衡( FR-ASC-FDE) 方案, 得到了确定 PCSI 反馈间隔的归一化反馈因子判据, 并针对不同城市应用环境给出了该方案的PCSI反馈设计。研究和仿真表明, 所提出的FR-ASC-FDE 在保证 良好的误比特性能前提下, 针对不同衰落速度的双选信道环境, 均显著降低了PCSI反馈速率。     

一种实用的离散模型参数考自适应控制系统

为了实现高频直缝焊管焊接挤压力自适应控制,本文提出了一种实用的离散模型参考自适应控制系统(MRACS)的控制方案。这种方案的结构比较简单,自适应控制算法容易在微型机上实现,并且避免了由于引入C·C·Hang新结构而出现的正反馈。二阶被控对象的计算机仿真结果表明,系统的收敛速度较快,具有较好的跟随效果,是用于实际控制系统的较理想的控制方案。     

一种新结构自适应速度控制器的设计与应用

本文提出一种简明的自适应速度控制器的设计方法。所设计的控制器适用于被控对象参数易发生快速的、大范围的及不可测变化的电力拖动系统的自适应控制,并具有结构简单、容易实现的特点。通过在可逆的可控硅直流调速系统中的应用表明,自适应控制系统的跟随能力和抗干扰性能较常规控制系统有明显改善。     

非线性系统的模型参考自适应控制

讨论了一类非线性系统的自适应模型跟随控制问题,首先给出了系统的描述,然后研究了该系统模型跟随控制的存在条件,最后,在保证局部稳定性的前提下,讨论了自适应控制系统的设计,仿真实例说明这种方法对较小范围的扰动抑制是很有效的。     

离散时延系统最优模型跟随的H_∞算法

讨论了H∞范数最小意义下离散时延系统的模型跟随问题．根据被控对象开环零点的不同分布，可分为完全模型跟随、不完全和临界不完全模型跟随．当对象参数未知时；通过系统参数辩识组成自适应模型跟随控制器，并给出相应算法．     

仿射非线性系统的在线自适应模糊神经网络辨识与控制

针对单输入单输出非线性系统的自适应控制问题,提出了一种在线自适应模糊神经网络辨识与鲁棒控制的方法.该方法首先利用广义模糊神经网络学习算法,实时建立对象模型未知系统的逆动态模型,实现网络结构和参数的同时在线自适应.考虑到网络建模误差和外部干扰的存在,还设计了基于控制理论的鲁棒补偿器.仿真结果表明,该方法能对模型未知仿射非线性系统实现鲁棒输出跟踪.     

同时利用两类状态设计MRACS系统的方法

为提高使用低阶参考模型的模型参考自适应控制系统的抗干扰能力,本文提出一种同时利用被控对象滤波状态和参数模型状态综合自适应律的设计方法,数字仿真表明该方法是有效的。     

伺服驱动系统无模型自适应控制

高速高精的应用场合要求伺服驱动系统需要具备很好的动态响应性能和很强的鲁棒性来应对外界的干扰.但系统参数时变特性、不确定性以及非建模动态等因素导致伺服驱动系统的精确模型无法辨识得到.提出一种基于虚拟参考反馈校正的伺服驱动系统无模型自适应控制方法.该方法实时采集过程输入和输出数据,以当前系统运行状态的最新数据序列更新PI控制器参数,达到自适应控制的目的,保证系统的跟随性能.并且该方法结合稳定性约束条件以确保整定出来的伺服参数位于系统的稳定域内.仿真和实验结果表明,相比传统PI控制,提出的无模型自适应控制方法具有更好的动态响应性能、稳定性和鲁棒性.     

具有未建模动态系统的鲁棒自适应控制

本文针对一类具有未建模动态的离散线性系统提出了一种新的鲁棒自适应控制算法。此算法由一带有相对死区的最小二乘参数估计方案和一带有模型误差反馈的广义最小方差控制器构成。本文证明了：此算法不仅能保证在有未建模动态存在时闭环系统是鲁棒稳定的，而且还能保证系统的平均跟随误差趋于零。仿真结果表明：采用本文方法即使用低阶模型设计仍能获得满意的控制效果。     

虚拟控制方向符号未知的非完整系统的自适应输出反馈镇定

研究了有强非线性漂移项的非完整链式系统的输出反馈自适应稳定控制器的设计,其中这些漂移项包括非线性动态模型、未建模动态以及模型的未知参数,并且虚拟控制系数的符号也是未知的;目的是设计一个非线性输出反馈切换控制器使闭环系统全局渐进调节。用来对系统的状态和未知的参数的估计分别采用了一个新颖的观测器和估计器;在输出反馈自适应控制器的设计工程中,建设性的将积分反推技术地方法和基于给出观测器和参数估计器的方法结合在一起,同时Nussbaum增益作为自适应反推技术的一部分来处理虚拟控制系数符号的未知;仿真例子证明了给出方案的有效性。