具有预设性能的近距离星间相对姿轨耦合控制

针对存在系统不确定性和外界干扰的接近绕飞阶段跟踪航天器相对目标航天器的姿态与轨道一体化控制任务,设计了一种具有预设性能的鲁棒反演控制器。该控制器能预先设计系统的稳态与暂态性能,保证相对姿轨跟踪误差满足预先设计的性能指标要求;为避免传统反演控制方法中存在的“微分膨胀”问题,引入滑模微分器对虚拟控制量的导数进行估计;同时利用自适应控制技术估计不确定模型参数及包含滑模微分器估计误差和外界干扰的集总干扰上界,并引入鲁棒补偿项处理这些不确定性带来的影响。理论分析证明所设计的控制方法能保证相对姿轨跟踪误差满足预设性能指标要求,仿真结果验证了所设计控制方法的有效性。     

输入非仿射不确定系统的跟踪控制

针对一类不确定性输入非仿射的混沌系统,结合模糊逻辑系统、非线性跟踪微分器以及扩展状态观测器,利用反演技术设计了一种新的控制器。该设计中,扩展状态观测器用来估计系统中的未知项及扰动项;模糊逻辑系统用来逼近扩展状态器不能很好处理的未知项,并且设计了误差补偿项;非线性跟踪微分器用来逼近虚拟控制量的导数;然后利用Lyapunov稳定性理论证明了闭环误差信号将渐进收敛到原点的残集内。对具有扰动和不确定性的输入非仿射混沌系统进行了仿真,同时针对一类非严格反馈系统进行了仿真,结果表明了该方法的可行性和有效性。     

基于二阶滑模的BTT导弹反演滑模控制

针对具有非匹配不确定性的倾斜转弯(bank-to-turn, BTT)导弹非线性动力学模型,基于反演思想和二阶终端滑模控制方法,设计了一种新的BTT导弹反演滑模控制器。反演设计的每一步均采用滑模控制对不确定性进行补偿,并在最后一步设计中采用非奇异二阶终端滑模控制,既能防止抖振对舵机造成损坏,又减小了累积误差。采用精确微分器解决“计算膨胀”问题,并证明了跟踪误差最终有界。仿真结果表明,通过适当选取设计参数,跟踪误差将收敛到原点附近任意小的邻域内。     

控制受限的BTT导弹反演自适应滑模控制研究

针对具有非匹配不确定性的倾斜转弯 (bank to turn, BTT)导弹在控制受限情况下的鲁棒控制问题,提出了一种自适应滑模反演控制方法。反演设计的每一步中,采用自适应算法对不确定性的上界进行估计,给出了具有范数型切换函数的连续的自适应滑模控制律。在实际控制量的设计中显式地考虑了控制量的饱和特性,保证了系统在控制饱和时的稳定性,并采用Lyapunov稳定性理论证明了跟踪误差最终有界。仿真结果表明,在气动参数摄动和控制量存在饱和的情况下,本文的控制方法仍能快速、准确地跟踪指令信号,具有较强的鲁棒性。     

海流扰动下无人水下航行器的动态面反演轨迹跟踪控制

针对存在未知海流扰动条件下无人水下航行器(unmanned underwater vehicle, UUV)的轨迹跟踪控制问题, 提出一种欠驱动UUV的动态面反演轨迹跟踪控制方法。首先, 设计一种改进型海流扰动观测器来估测航行器动力学模型中存在的未知海流扰动。然后, 采用反演法并结合动态面控制技术设计三维轨迹跟踪控制器, 将控制算法中微分运算转换为简单且易于实现的代数运算, 降低控制算法复杂性的同时避免“微分爆炸”问题, 结合李雅普诺夫理论证明系统闭环稳定性。最后, 对所设计的控制器进行仿真验证, 结果表明所设计观测器能够有效应对时变海流干扰问题, 精确地完成UUV的轨迹跟踪控制任务。     

基于DSC和MLP的欠驱动船舶自适应滑模轨迹跟踪控制

针对存在船舶动态不确定和外界干扰的欠驱动水面船舶轨迹跟踪控制问题,提出一种基于动态面控制(dynamic surface control,DSC)和最小学习参数法(minimal learning parameter,MLP)的自适应滑模控制方法。在控制律的设计过程中,为实现位置跟踪误差的收敛,利用反步法设计船舶前向速度和横漂速度的虚拟控制律镇定轨迹跟踪误差;引入DSC技术,用于消除反步法对虚拟控制求导引起的“微分爆炸”问题;另外,采用MLP技术,以单参数在线学习代替所有权值在线学习,减少控制器的计算量,避免出现“维数灾难”问题,并结合带有“σ-修正”的自适应律,防止参数漂移,易于工程的实现。稳定性分析证明了所设计控制律可以保证轨迹跟踪船舶闭环系统中轨迹跟踪误差信号一致最终有界,仿真结果验证了所设计控制器的有效性。     

一类非线性系统的动态面二阶滑模控制

针对一类具有非匹配不确定的严格反馈非线性系统,基于动态面控制和二阶滑模控制设计方法,进行一种新颖的状态反馈控制器设计,实现了不确定系统任意小的跟踪误差。动态面控制类似于反演设计,但其包含一系列低通滤波器;低通滤波器允许控制对象数学模型不可微,这样就避免了反演设计所存在的"膨胀项",减少了计算量,易于实现。同时,由于引入二阶滑模控制,消除了传统滑模控制(一阶滑模控制)存在的抖振现象,既增强了控制系统的鲁棒性,又提高了系统的控制精度。     

输入约束下的浮力调节式UUV变深控制

针对浮力调节机构约束下无人水下航行器(unmanned underwater vehicle, UUV)的变深控制问题,提出一种基于正交神经网络饱和补偿器的自适应动态面控制方法。首先,建立考虑执行机构动态特性的UUV数学模型。在此基础上,采用反步法和非线性跟踪微分器设计动态面控制器,同时引入线性扩张状态观测器(linear extended state observer, LESO)在线估计浮力变化与模型不确定性引起的干扰,继而在控制器中进行补偿。然后,基于正交神经网络设计饱和补偿器,并证明闭环系统所有误差一致最终有界。仿真结果表明,与现有的动态面控制方法相比,所提方法在浮力调节机构约束下,具有较好的动态性能与稳态精度。     

目标轨线迭代可变的非线性系统自适应学习控制

针对含有混合参数的非线性不确定系统,提出了一种自适应迭代学习控制方案。该方案利用Back-stepping方法和参数重组技巧相结合,可以处理目标轨线迭代可变的跟踪问题。通过引入微分-差分自适应学习律,设计了一种自适应控制策略,使得跟踪误差在一个有限区间上的积分渐近收敛于零;通过构造Lyapunov-like函数,给出了闭环系统收敛的一个充分条件。数值仿真验证了所提方法的可行性。     

基于扩张观测器的输入受限四旋翼飞行器轨迹跟踪动态面输出反馈控制

针对速度不可测和输入受限的四旋翼飞行器轨迹跟踪控制问题,考虑系统存在模型动态不确定和外界干扰未知的情况,提出一种输入受限四旋翼飞行器轨迹跟踪动态面输出反馈控制方法。该方法首先设计非线性扩张状态观测器估计飞行器系统的速度和广义扰动,然后结合反演法和动态面技术设计动态面轨迹跟踪控制律,以降低控制算法的复杂性,同时引入双曲正切函数解决控制输入饱和问题,并构造辅助方程降低饱和效应,最后选取李雅普诺夫函数证明闭环系统所有信号一致最终有界。以大疆M100飞行器为目标进行控制仿真,结果表明,所设计的输出反馈控制器能够有效地处理飞行器系统控制输入受限、速度不可测和未知干扰问题,实现飞行器精确轨迹跟踪控制。     

自适应律修改的间接自适应模糊控制

针对一类不确定非线性系统提出了一种间接自适应模糊控制方法,此方法对模糊逻辑系统中的未知参数设计了一种新的自适应学习律,证明了在此自适应律作用下,不但能使跟踪误差收敛于原点的小邻域内,而且通过适当增大设计参数的值,可使跟踪误差减小。仿真结果验证了此方法的有效性。     

基于模糊逻辑的一类复杂系统全息控制设计

针对一类结构上具有相似性的非线性不确定复杂系统,利用模糊逻辑系统可以充分逼近连续函数的性质,研究这类复杂系统的鲁棒镇定问题,设计出了系统的全息鲁棒控制器和模糊逻辑系统参数估计的自适应律。为了简化控制器结构,在构造模糊逻辑系统时对被控系统的不确定性进行了归一化处理。在较弱的假设条件下,证明了这种控制器使被控系统的状态及参数估计误差一致终极有界,同时给出了误差的严密的数学分析。仿真实例表明所提出的方法是有效的。     

一类非线性MIMO系统的自适应模糊输出反馈控制

针对一类多输入多输出非线性系统设计了自适应模糊观测器和控制器。该方法不需要系统状态完全可测的条件，而是通过自适应模糊观测器估计系统的状态。采用基于状态估计的模糊基函数模型的模糊逻辑系统逼近非线性函数，并对模糊建模误差和外扰的存在采用了鲁棒补偿控制项以保证良好的观测与跟踪性能，该控制器保证了跟踪误差和观测误差的一致最终有界性。仿真结果表明所提出的方法具有良好的观测效果与跟踪效果。     

一类非仿射受扰混沌系统的自适应模糊控制

针对一类带非仿射输入的不确定受扰混沌系统,提出了带监督控制项的自适应模糊控制。该方法采用模糊逻辑系统逼近虚拟控制中的未知函数,仅要求逼近误差范数有界。模糊参数采用σ自适应律,并给出参数的有界性证明。构造Lyapunov函数证明闭环系统所有信号一致有界,跟踪误差一致渐进稳定。将Duffing-Holmes系统、Genesio系统和Sprott电路混沌系统作为仿真对象,仿真结果验证了算法的有效性。     

基于高增益观测器的非线性系统自适应模糊滑模控制

针对一类有界的不确定非线性系统,基于高增益观测器并结合自适应模糊逻辑系统和滑模控制,提出了一种基于高增益观测器的自适应模糊滑模控制方案。该方案不需要系统状态可测的条件,而是通过设计高增益观测器来估计系统的状态并能保证观测误差一致最终有界。基于李亚普诺夫函数方法,给出了自适应模糊滑模控制律以及在线调节的参数自适应律。所提出的控制方案不但能使闭环系统稳定,而且保证了跟踪误差的一致最终有界性。仿真结果进一步验证了该控制方案的实用性和有效性。     

一类非线性系统的自适应神经跟踪控制

针对一类未知非线性动态系统,提出了一种基于神经网络的自适应输出跟踪控制方案。网络权值的自适应修正规则是基于Lyapunov稳定性理论实现的,避免了递归训练过程;一个滑模控制项用于消除神经网络逼近误差的影响。因此,该自适应神经控制器能保证系统的全局稳定性和输出跟踪误差渐近收敛于0。     

Decentralized model reference adaptive sliding mode control based on fuzzy model

1.INTRODUCTIONIn recent years,decentralized control of interconnect-ed systems has become an i mportant and challengingtopic[1~3].However,it is usually difficult to modelthe systemexactly due to the complex real environ-ment.In the past several years,active research hasbeen carried out in controller design based on univer-sal approxi mators,such as fuzzy control and neuralnetwork control[4~6].For a class of SISO nonlinearsystems,adaptive fuzzy control approaches were pro-posed based on …     

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。     

Adaptive variable structure control for large-scale time-delayed systems with unknown nonlinear dead-zone

The problem of adaptive fuzzy control for a class of large-scale, time-delayed systems with unknown nonlinear dead-zone is discussed here. Based on the principle of variable structure control, a design scheme of adaptive, decentralized, variable structure control is proposed. The approach removes the conditions that the dead-zone slopes and boundaries are equal and symmetric, respectively. In addition, it does not require that the assumptions that all parameters of the nonlinear dead-zone model and the lumped uncertainty are known constants. The adaptive compensation terms of the approximation errors are adopted to minimize the inuence of modeling errors and parameter estimation errors. By theoretical analysis, the closed-loop control system is proved to be semi-globally uniformly ultimately bounded, with tracking errors converging to zero. Simulation results demonstrate the effectiveness of the approach.     

近空间飞行器直接自适应变论域模糊滑模控制

考虑一类非线性不确定系统的直接自适应变论域模糊滑模控制问题。根据跟踪误差在线调整伸缩因子,使变论域模糊系统一致逼近被控对象中的非线性部分。通过引入鲁棒自适应控制器,消除了模糊建模误差,提高了系统的动态性能。给出了系统自适应参数的调整律,并基于Lyapunov理论证明了闭环系统一致稳定。最后,将该算法用于近空间飞行器(near space vehicle, NSV)姿态控制系统的设计,仿真结果表明了该算法的有效性。