基于径向基函数神经网络迟滞非线性自适应控制

提出了一种新的动态迟滞非线性模型．将一定数量不同死区宽度的backlash模型并行相加,作为一个动态系统以仿真执行器中的迟滞特性．利用该模型,采用伪控制方法设计了一套具有未知迟滞特性非线性系统的神经网络自适应控制方案,通过自适应算法来调整干扰项的上限．采用Lyapunov稳定性理论进行了严格证明,仿真试验验证了所提方案的有效性．     

动态迟滞非线性自适应补偿控制方法

针对典型的动态迟滞特征模型,提出了一种新型的迟滞补偿控制方法.通过乘以一个斜率转换因子, 将具有近似线性特性的理想迟滞模型转化成实际的期望输出模型.采用自适应滑模控制原理求取迟滞补偿控制量,以保证实际的迟滞特性能够达到期望的线性输出特性.仿真实验结果表明,该自适应滑模迟滞补偿方法能够有效地补偿动态迟滞特性.     

一种非线性系统的神经网络自适应控制

带有死区非线性的系统广泛存在于各个领域，特别是机械领域中．该文采用人工神经网络实现的自适应控制器对这种非线性系统进行了控制研究，MATLAB仿真结果表明，这种自适应控制器能对该类非线性系统能实行有效的控制．采用这种自适应算法由于不再需要调整参数，将使控制系统的整定变得简单．     

LFRBM系统的自适应控制

通过坐标变换和线性状态反馈,分别在系统参数已知和未知的情况下研究了LFRBM系统的控制问题．当参数已知时,给出了反馈增益的范围;当参数未知时,设计了一自适应控制器,自动调整控制增益k.利用Lyapunov稳定性理论证明所给控制器能将受控混沌系统全局渐近稳定于它的5个平衡点,最后Matlab的数值仿真证明了所给方法的有效性。     

制造系统的神经自适应控制

制造过程的自适应有效控制对ＣＩＭＳ的发展具有极其重要的意义。本文作者在论述：（１）自适应控制在ＣＩＭＳ中的重要性；（２）传统自适应控制方法在制造过程控制中的困难与障碍；（３）神经网络、人工智能和模糊控制理论等在制造过程自适应控制中的应用的基础上，指出神经自适应控制是制造过程自适应控制发展的有效途径，并构造了基于自组织神经网络的神经优化型自适应控制模型．     

一种自适应容错控制方法

提出了一种基于分布估计的自适应控制方法。该方法利用随机参数模型,并在建立自适应容错控制算法时将随机参数的概率分布估计引入控制系统性能指标,解决了系统运行模态参数不确定和系统运行模态变化不确定的问题。计算机仿真结果表明该方法可以对故障系统进行有效地容错控制。     

一种新的自适应控制规律

在阶跃输入作用下,微机控制的SISO系统是实际工程中最为常见的系统乏一,本文针对此类系统的单纯控制问题,推证一种新的MRAC系统的简化规律,以适应工程实际的需要,并通过仿真实验证实其控制规律是行之有效的。     

基于预设性能转台伺服系统的参数估计和自适应控制

针对含参数未知和非线性摩擦动态的转台伺服系统,提出了一种基于预设性能函数的参数估计和自适应控制方法.利用一种连续的摩擦模型表示转台伺服系统的摩擦动态,引入高阶神经网络对其进行逼近.通过构造一种滤波辅助变量获取参数估计误差信息,并将估计误差信息作为参数自适应律的遗漏因子,保证估计值能够快速收敛到真实值.为了提高转台伺服系统的瞬态响应和稳态性能,利用预设性能函数将原始系统的跟踪误差转换为一个新的误差动态,在此基础上设计自适应控制器,实现对期望轨迹的精确跟踪.仿真结果验证了本文所提算法的有效性.      

两轴平台式导引头伺服系统预设性能控制

为了提高两轴平台式导引头伺服系统的动态跟踪性能和鲁棒性,提出一种不依赖初始误差的预设性能控制方法,通过设计一种新的性能函数,取消了对初始误差必须可知的限制,简化了控制器的设计.针对该系统面临的复杂干扰、参数摄动等问题,以及跟踪精度要求高的特点,本文采用的预设性能控制方法可以将角度以及角速度误差控制在设定的性能函数界之内,从而保证了系统响应的动态和稳态特性.文中对算法的稳定性进行了Lyapunov证明,保证了系统的稳定性.仿真实验表明,文中的方法鲁棒性强、精度高,进一步提升了系统的跟踪性能.同时,算法的结构简单,应用前景广阔.      

输入受限乘波体飞行器无估计预设性能控制

针对输入受限的乘波体飞行器跟踪控制问题,提出了一种无估计的预设性能控制方法。首先,针对可能发生的执行器饱和问题,设计了一种新型抗饱和补偿系统。然后,利用补偿系统状态构造新的预设性能转换误差,基于预设性能控制与反演控制的方法,为速度子系统与高度子系统设计了无需估计的低复杂度控制器。该设计方法的优越性在于无需状态估计与神经逼近,显著降低了控制的复杂度与计算量。基于Lyapunov稳定理论证明了所有转换误差与跟踪误差最终一致有界。最后,通过数值仿真验证了所提方法的有效性。     

预设性能控制的脆弱性问题探究

基于对现有预设性能控制理论的脆弱性缺陷分析,提出了非脆弱PPC新理论的基本构想。首先,简要概述了PPC的基本框架与关键技术;然后,系统分析了现有PPC当系统遭遇执行器饱和、受扰等问题时可能导致的控制奇异问题,并指出了现有PPC的脆弱性缺陷;接着,给出了非脆弱PPC新理论的主要设想以及需要解决的3个基础性问题,即误差感知、包络调整与预设可达;最后,基于非脆弱PPC的技术构想,对现有PPC方法进行改进,给出了可行的非脆弱PPC技术方案,并通过数值对比仿真验证了所提方案的优越性。相关结果有望弥补PPC理论的脆弱性缺陷,有助于开辟非脆弱PPC研究新领域。     

基于非仿射模型的高超声速飞行器预设性能控制器

针对高超声速飞行器非仿射模型提出预设性能控制方法,设计了一种新型预设性能函数来保证控制器的动态性能和稳态性能,通过构造误差转化函数将最初的受限系统转化为等效的不受限系统来简化控制器设计.将高超声速飞行器纵向动力学模型分解为速度和高度子系统并分别设计控制律.对于高度子系统,使用高阶跟踪微分器对误差进行估计,引入模糊函数对未知项进行逼近,避免了反演控制中的反复求导;对于速度子系统,直接根据预设性能函数设计比例积分控制器.所设计的控制律在参数不确定和干扰的情况下保证了期望的动态性能和稳态精度,同时降低了计算量.最后,通过仿真实验验证了控制器的有效性.     

自适应温度控制系统

介绍一种模型参考自适应控制算法，所设计的ＭＲＡＣ算法简单，易于在工程上实现。该算法是基于Ｐｏｐｏｖ超稳定性理论进行设计的，温度控制未统由单片微处理器构成，主回路采用ＰＷＭ控制方案。实际应用结呆表明：在升温、恒温、降温阶段的控温精度和性能指标都得到很大提高。该温度控制系统适用于被控对象本数大幅度变化和环境干扰异常严重的情况。     

含磁滞非线性的电动机伺服系统预设性能跟踪控制

针对电动机伺服系统中广泛存在的参数不确定性、不确定非线性(外干扰、非线性摩擦、磁滞等)问题,建立了包含连续可微摩擦模型和磁滞非线性的系统数学模型,提出了一种预设性能控制方法,通过定义预设性能函数,实现了对跟踪误差收敛率、最大超调量和稳态精度的预先设定,并结合自适应鲁棒控制方法实现同时存在参数不确定性、不确定非线性时的优良跟踪,且保证了较好的瞬态跟踪性能.采用李亚普诺夫函数从理论上证明了控制器的稳定性,进一步的仿真对比结果表明,该控制方法展现了优良的瞬态和稳态性能.     

数控系统的自适应鲁棒控制器设计

基于李雅普诺夫稳定理论与动态逆方法，将自适应鲁棒控制与连续监督控制策略应用于数控系统的控制器设计中，用来补偿摩擦非线性、参数不确定性以及模型不确定性的影响，能显增强系统的稳定性和性能鲁棒性。对该方法进行了理论分析并与基于扰动观测器的控制器进行了对比仿真，仿真结果证明了理论分析的正确性。