一类非线性系统的自适应模糊观测器设计

针对一类不确定非线性系统提出了自适应模糊观测器设计方法。该观测器采用模糊系统逼近非线性函数,它不要求被观测对象结构和参数已知的条件,并对估计误差、模糊逼近误差和外扰的存在采用了鲁棒监督项以保证良好的观测性能,该观测器是对非线性广义Luenberger自适应观测器的一种扩展。该方法的有效性得到理论证明和仿真实验的验证。     

一类Lipschitz非线性系统降维观测器设计

研究了一类Lipschitz非线性系统降维观测器设计问题．得出了在同一条件下,可微Lipschitz非线性系统不仅存在全维观测器,同时还存在降维观测器的重要结论．     

一类非线性系统的模糊自适应控制

针对一类非线性系统,把模糊T S模型和自适应模糊逻辑系统这两种模糊逻辑方式结合起来,提出了一种自适应控制方案.首先,采用模糊T S模型来对非线性系统建模,由线性矩阵不等式得到模糊模型的控制律.其次,构建了自适应模糊逻辑系统,应用自适应模糊逻辑系统补偿器来消去建模误差.证明了闭环系统满足期望的H∞性能,仿真结果表明了该方案的可行性.     

拟单边Lipschitz非线性系统的自适应观测器设计

考虑的是一类连续时间非线性系统的自适应观测器的设计问题,引入拟单边Lipschitz条件,给出确保该类非线性系统渐进收敛自适应观测器存在的充分条件,所得到的充分条件较已有的判据具有更小的保守性.     

基于拟单边Lipschitz条件的非线性系统观测器设计

一类拟单边Lipschitz非线性系统的观测器设计问题．基于拟单边Lipschitz条件,给出一系列这类非线性系统观测器存在性的充分条件,这些条件至少是已有文献中相关结论的补充,而且和已有文献中的结论相比,所给出的充分条件要减少保守性．论文表明了对于大多数非线性系统观测器的设计而言,拟单边Lipschitz常数矩阵要优于单边Lipschitz常数和传统的Lipschitz常数．需要指出的是所提出的方法不仅可以直接应用于一些重要的Lipschitz非线性系统,对于拟单边Lipschitz非线性系统而非通常的Lipschitz非线性系统也同样适用．最后,仿真算例验证了结论的可行性．     

具有线性输出结构的非线性系统故障诊断和容错控制

研究了一类具有线性输出结构的非线性系统故障诊断和容错控制,利用自适应观测器来构造线性残差,同时构造李亚普诺夫函数,使其一阶导数为负来得到故障估计值,容错控制部分设计了2个自适应观测器,通过控制器重组使故障发生后的系统输出跟踪原系统输出.理论分析和仿真结果证明了该方法的有效性.     

基于径向基函数神经网络的无人直升机吊装系统滑模减摆控制

针对存在非线性、强耦合、外部未知有界干扰和建模不确定性的平面运动下无人直升机吊装系统,研究了一种基于径向基函数神经网络(radial basis function neural networks,RBFNNs)和干扰观测器的无人直升机吊装系统滑模减摆控制方法。首先将系统模型转换成仿射非线性形式,利用RBFNNs逼近系统不确定性,设计干扰观测器估计神经网络逼近误差与外界未知有界干扰的复合值。然后基于RBFNNs和干扰观测器设计了滑模减摆控制器,并用Lyapunov方法证明闭环系统稳定性;最后通过仿真验证了所设计控制器的有效性。     

一种改进的小波网络与故障检测

提出一种基于改进的小波网络非线性观测器故障检测方法，利用小波网络对任意函数的逼近能力，获得系统的非线性特性，进而能快速实时地计算出残差并进行逻辑判决，仿真试验表明改进后的小波网络较BP网络和未改进的小波网络收敛速度快，效果好。     

非线性系统的鲁棒自适应模糊轨迹线性化控制

针对一类非线性多输入多输出不确定系统,基于小增益理论提出了鲁棒自适应模糊轨迹线性化控制方法。利用T-S模糊系统逼近未知干扰和不确定性因素,采用Lyapunov方法及小增益理论证明了闭环系统所有信号一致最终有界。该算法自适应律的学习参数仅有1个,便于工程实现。最后利用本文提出的控制方案设计了空天飞行器飞行控制系统,仿真结果表明了控制方案有效性和鲁棒性。     

应用非线性干扰观测器的反推终端滑模飞行控制

针对飞机机动飞行时模型非线性、气动参数和力矩干扰不确定性的特点,提出一种基于非线性干扰观测 器的反推终端滑模控制方案. 该方案利用非线性干扰观测器逼近系统不确定性,取消了不确定性上界已知条件. 反 推设计过程中结合动态面控制设计虚拟控制律,能避免计算复杂性问题,通过引入快速终端滑模控制策略,提高了 系统收敛速度和稳态跟踪精度. 采用Lyapunov 稳定性理论证明了闭环系统所有信号一致终结有界. 对某战斗机进 行6 自由度机动飞行仿真,验证了该控制方案的有效性.     

一类状态不可测非线性时滞系统的神经网络故障诊断

针对一类状态不可测的非线性时滞系统,提出了基于神经网络故障诊断的新方法.采用系统的状态和时滞状态的估计值作为神经网络的输入对故障进行估计.首先构造一种状态观测器结构,利用输出信息和神经网络的非线性逼近能力对系统不可测状态进行估计,然后对系统发生的故障用另一个RBF神经网络进行估计,故障估计器的输入为系统的当前估计状态以及时滞状态,所估计出的故障是随时间变化的非线性函数.基于Lyapunov理论,分析并证明了系统的稳定性和参数收敛性,同时作了仿真研究.仿真结果表明,该方法能够很好地解决一类状态不可测的非线性时滞系统的故障诊断问题.     

一类非线性系统的故障估计和预设性能控制

研究了一类带有不匹配故障的非线性系统的故障估计和预设性能控制（PPC）问题，通过基于中间变量的估计观测器方法，设计了一种带有自适应参数更新律的故障估计器和状态观测器，提出了基于预设性能的容错控制方案．证明了系统状态误差和跟踪误差收敛于预先设计的集合内，且所有闭环信号都是有界的．通过仿真实验验证了算法的有效性．     

基于拟单边Lipschitz条件的非线性系统自适应观测器设计

用拟单边Lipschitz条件代替通常的Lipschitz条件研究了一类非线性系统自适应观测器的设计方法.所得到的判据较已有文献的结果减少了保守性,并给出了仿真算例验证了所给方法的有效性.     

基于对角递归神经网络的非线性逆动态控制

采用2个对角递归神经网络(DRNN)构成非线性逆动态控制系统，一个用作辨识器，逼近系统的正模型，为逆动态控制提供系统的灵敏度；另一个用作控制器，逼近系统的逆动态模型，再与原系统串联组成伪线性系统．仿真结果表明该控制方法实现了对非线性系统的有效控制。     

一类可微非线性系统全维观测器设计

对一类可微Lipschitz非线性系统的全维观测器设计的探究.主要借助拟单边Lipschitz条件给出对一类可微非线性系统全维观测器的设计方法.并给出仿真算例.     

一类非线性不确定时滞系统基于观测器的鲁棒稳定

研究了一类具有非线性不确定性时带系统的基于状态观测器的鲁棒稳定控制器的设计问题。在非线性不确定函数增益有界的假设条件下,对所构造的增广系统,利用Lyapunov稳定性理论,证明了其鲁棒稳定的一个充分条件, 给出了通过求解两个代数RicCatl方程的状态观测器和鲁棒稳定控制器的设计方法, 结果是对线性不确定时滞系统相应结果的一种推广。最后做了具体算例。     

故障系统状态观测器及其在一类非线性系统故障诊断中的应用

首次提出了故障系统状态观测器(FSSO)的概念,分析了FSSO与传统观测器的区别,指出了FSSO的两种可能的结构形式;针对一类满足Lipschitz条件的非线性、有界不确定性系统,提出了一种基于FSSO的新型鲁棒故障诊断方法,分析了诊断方法的鲁棒性和灵敏度.该方法不但能够检测、分离故障,而且能够给出故障信号随时间变化的特性估计.仿真结果验证了该方法的有效性.     

基于神经网络自适应观测器的鲁棒故障检测

提出一种基于动态神经网络的不确定非线性系统鲁棒故障检测方法,该方法通过构造神经网络自适应观测器来获取反映系统故障的残差信息以进行快速的故障检测,并采用Lyapunov稳定理论证明了闭环误差系统的一致最终有界稳定性.针对某型飞机舵面故障的仿真验证了本文方法的有效性.     

多输入多输出非线性系统的间接自适应模糊跟踪控制

针对多输入多输出非线性系统,把自适应模糊控制和自适应模糊辨识结合起来,提出了一种间接自适应模糊控制方案.由跟踪误差和辨识误差给出了参数调节规律,两种误差同时调节参数改善了系统性能.应用推广的模糊逻辑系统来估计多维未知函数,补偿器可抵消模糊逼近误差和外部扰动.控制方案保证了系统的稳定性,实现了跟踪.     

单边Lipschitz非线性系统观测器设计的新方法

讨论一阶非线性系统观测器设计问题,引入单边Lipschitz条件估计观测器上的非线性变量函数,在此条件基础上得出一阶非线性系统观测器存在的充分条件,该充分条件比以往文献中的结果限制要少.结论表明,如此系统的非线性观测器的稳定性只取决于线性稳定矩阵的特征根,则得到一种系统的计算方法,保证一阶系统观测器设计的渐进稳定.