基于滑模技术的时变Lorenz系统的自适应同步

讨论了参数为时变的Lorenz系统的同步问题的自适应控制.驱动系统的参数未知并在一个有界区间内变化,同时区间的边界也未知.利用自适应控制设计控制器,并且为了增强混沌系统的鲁棒稳定性,控制器的设计运用了滑模控制的方法.在控制器的作用下,实现了响应Lorenz系统与驱动Lorenz系统的全局渐近同步.数据仿真表明该控制的有效性和可行性.     

一类非线性系统的鲁棒自适应控制

作者考虑一类具有有界于扰和未知参数的非线性系统（１）,设计出一种适用于输出跟踪的鲁棒自适应控制器。该控制器对线性参数化的不确定性和有界干扰具有鲁棒性,能保证闭环系统的全局稳定性,并解决了ε－跟踪问题。仿真实例表明,所设计的鲁棒自适应控制器具有良好的跟踪性能,而且所需的控制量不大,其数值在容许控制的范围之内。     

一类It型非线性随机大系统的分散鲁棒镇定

利用反演法(Backstepp ing)构造出了适当形式的四次型Lyapunov函数,类似于自适应控制器的设计方法,讨论了一类It^o型随机非线性大系统在概率意义下的分散鲁棒稳定性,并系统地给出了状态反馈和输出反馈分散鲁棒自适应控制器的设计方法。     

含TCSC装置的单机无穷大电力系统的非线性自适应动态面鲁棒控制

针对含晶闸管控制串联电容器装置的单机无穷大电力系统,考虑摩擦阻尼系数不确定及受外部未知干扰的情况,基于非线性自适应动态面控制方法,设计了鲁棒控制器,同时得到了系统不确定参数的自适应更新律以及系统稳定运行的充分条件.采用该方法避免了传统自适应backstepping法中对虚拟控制输入的反复求导,克服了计算量过大的缺点.数值仿真结果表明,所设计TCSC非线性自适应动态面鲁棒控制器在系统动态响应和不确定参数的估计性能方面优于传统的自适应backstepping鲁棒控制器,提高了电力系统的动态稳定性.     

非完整移动机器人的神经网络滑模自适应轨迹跟踪控制

针对非完整移动机器人的轨迹跟踪控制问题,提出了一种鲁棒项系数自调整的神经网络滑模自适应控制策略。首先由反推法设计运动学控制器;其次,基于滑模控制设计动力学控制器,利用径向基神经网络(RBF)自适应逼近系统非线性不确定性上界,实现鲁棒项系数自调整,克服了传统滑模控制鲁棒项设计需要已知系统不确定性上界的缺陷,实现了速度跟踪。李亚普诺夫稳定性定理保证了闭环系统的稳定性及跟踪误差的渐近收敛。仿真结果进一步验证了所提方案的可行性。     

同步励磁发电机鲁棒自适应控制

利用backstepping和扰动抑制 (disturbanceattenuation)方法对同步发电机设计了一种非线性自适应鲁棒励磁控制器 .控制设计方法基于同步发电机的三阶非线性模型 ,对于系统中可能出现的各种不确定参数和有界扰动 ,给出了参数自适应律和控制律 ,保证了闭环系统在各种扰动情况下的稳定性 .最后做了系统从初始进入稳态和系统在三相短路及外部常值扰动情况下的仿真 ,并讨论了该方案扩展到多机系统的可能性 .     

一类It (o)型非线性随机大系统的分散鲁棒镇定

利用反演法（Backstepping）构造出了适当形式的四次型Lyapunov函数，类似于自适应控制器的设计方法，讨论了一类Ito型随机非线性大系统在概率意义下的分散鲁棒稳定性，并系统地给出了状态反馈和输出反馈分散鲁棒自适应控制器的设计方法．     

基于least-squares算法的随机非线性系统自适应控制的模块化设计

线性系统中基于估计的模块化设计就是任意镇定的控制器能够和任意标准的辨识器结合在一起,将这种设计思想推广到不确定随机非线性系统的鲁棒自适应控制设计中,设计一个输入状态稳定控制器模块,该控制器具有很强的参数鲁棒稳定性.根据Swapping技术设计辨识器模块,它由两个滤波器组成,将动态参数模型转化为静态模型,基于最小二乘(least-squares,LS)算法设计参数自适应律,并与梯度算法的设计结果进行比较研究,仿真结果验证了该算法的有效性.     

反步法及其在自适应控制中的应用

本文针对一类严参数反馈系统或经过变换可化为该种类型的非线性系统,基于反步(backstepping)递推设计方法,进行了自适应控制的设计。在此过程中,我们获得了对参数进行修正的规则。应用Lyapunov稳定性理论证明,该自适应控制器可保证整个非线性系统的鲁棒稳定性。和有关文献中提出的设计自适应控制器所应用的方法相比,反步法引进了虚拟控制的概念,通过适当的引入虚拟控制,使得系统误差具有期望的渐近形态,从而实现整个系统的渐近镇定。     

数字式自适应伺服系统

本文介绍了一种高精度数字式断流直流伺服系统，采用了变结构位置控制器和变参数鲁棒自适应速度调节器，对速度系统建立了全局稳定性分析。位置、速度、电流调节均由８０９７单片机实现，主回路电流呈断续状态。工业运行实践证明，控制效果显著。     

机器人的鲁棒自适应轨迹跟踪控制

针对存在参数不确定和外界扰动的机器人系统,提出了一种基于模糊控制的鲁棒自适应跟踪控制器设计方法.该方法基于Lyapunov稳定性理论,整个闭环系统渐近稳定.通过二自由度机械臂系统的计算机仿真结果验证了该方法的有效性,可用于不确定性机器人系统轨迹跟踪鲁棒控制.     

具有未知侧滑和打滑的WMR强化学习自适应神经网络控制

利用反演设计,提出一种强化学习自适应神经网络轮式移动机器人(WMR)轨迹跟踪控制方法.首先在极坐标下建立WMR的轨迹跟踪误差模型,并基于此设计运动学控制器.然后,针对WMR动力学系统,设计自适应神经网络控制器.结合强化学习机制,同时对系统未知侧滑、打滑和模型不确定性进行优化补偿,并引入鲁棒控制项来消除补偿误差的影响,进一步提高了控制效果.所提控制方法使得闭环系统稳定,且最终一致有界收敛,其有效性通过数值仿真结果得到了验证.     

一类不确定仿射非线性系统的自适应变结构控制

研究非匹配不确定仿射非线性系统的输出跟踪问题．针对系统中的参数不确定性,基于李亚普诺夫稳定性理论提出了一种分段控制方案,当控制误差大于一定范围时,采用自适应变结构控制方案,使得闭环跟踪系统全局渐近稳定,参数估计值收敛,系统信号保持有界,控制误差减小到零域附近时,切断变结构控制,避免了颤振现象的出现．理论研究和仿真结果证实了理论结果的正确性和有效性．     

一种新的重复自适应摩擦补偿方法及其在高精度伺服系统中的应用

针对高精度转台直流力矩电机系统中存在的非线性动态摩擦及周期性波动力矩扰动,为提高转台位置的跟踪精度,提出了一种新的重复自适应摩擦补偿方法,将重复控制机制引入到基于自适应控制的摩擦补偿策略中.电机中摩擦模型采用摩擦参数非一致性变化的LuGre动态模型.该方法的控制律包含一个参数自适应律、等效PD控制律和一个重复控制律.其中,参数自适应律用来估计未知模型参数并予以补偿,而插入的重复控制器用来提高系统运动曲线的跟踪性能.Lyapunov方法证明该补偿方法保证了闭环系统全局稳定性和对期望位置信号的渐近跟踪.最后,通过对高精度伺服系统的仿真研究证明了该改进补偿方法的有效性.     

基于动态面backstepping控制的高超声速飞行器自适应故障补偿设计

针对带有冗余舵面的高超声速飞行器纵向模型,考虑舵面出现卡死故障情况下,分别设计了基于backstepping的高度容错控制器与基于动态逆的速度跟踪控制器.在运用backstepping自适应设计高度控制器时,采用动态面设计方法,引入一阶滤波器,避免了设计中对虚拟信号求导带来的复杂计算问题.针对舵面出现未知故障(不确定故障模式、大小、发生时间)的情况,设计容错控制器结构,给出实现故障补偿控制的匹配条件,根据Lyapunov稳定性理论设计的控制器参数自适应律保证系统的稳定性与指令跟踪性能.针对舵面出现卡死故障的情况,仿真对控制算法进行了验证,得到了较理想的控制效果.     

软件伺服系统位置控制分析

针对交流永磁同步电机伺服系统在高速进给时位置跟随误差较大这个问题，分析了一种新型位置前馈方案，给出了位置控制器的模型和软件伺服实现方法．实验证明，该方案具有高精度控制的特点，可在保证系统稳定性的基础上，明显提高位置控制精度．     

一种新颖的用于单相逆变器的重复控制器

单相逆变器越来越被广泛应用于不间断供电装置和其他工业设备中.为了让单相逆变器能够输出高质量及最低谐波总含量的正弦波电压,提出了一种新颖的数字重复控制算法.在这种方法中,重复控制器嵌套于状态反馈控制中,其中重复控制器能够消除周期性的扰动,跟踪周期或直流参考信号,实现无差跟踪.这里系统地阐述了该控制器的设计方法,并分析了采用该控制器的系统的稳定性.基于设计结果搭建仿真模型,仿真结果验证了该方法的有效性.     

空间三关节机器人自适应双模糊滑模控制

为了提高空间三关节机器人轨迹跟踪控制性能,提出了一种带双模糊自适应控制的滑模控制新方法.该方法将滑模控制器分为等效控制和切换控制两部分.采用一个模糊自适应控制器,根据滑模到达条件对切换增益进行有效估计.采用另一个模糊自适应控制器,根据滑模面来调整切换控制项.这些控制器结合起来消除了抖振,提高了控制性能.系统的稳定性通过李亚普诺夫定理证明.最后进行了仿真实验,并与其他方法进行了对比分析.结果表明所提方法是有效的.     

基于模糊干扰观测器的移动机器人自适应滑模跟踪控制

针对轮式移动机器人(Wheeled Mobile Robot, WMR)轨迹跟踪中存在的速度跳变和未知系统扰动,提出一种新型轨迹跟踪控制策略。该策略基于反演技术,分别设计WMR系统的运动学控制器和动力学控制器。在运动学控制器中,采用分流技术克服了轨迹跟踪初期的速度跳变问题;在动力学控制器中,将模糊干扰观测器与自适应滑模控制结合,有效解决了未知系统扰动对控制性能的影响,并且消除了传统滑模控制的抖振现象。通过Lyapunov稳定性理论,证明了该控制策略的稳定性。仿真研究表明,该控制策略具有较小的速度跳变,控制信号抖振较小,并对系统扰动具有强鲁棒性。     

不确定Duffing混沌系统的自适应跟踪控制

研究了连续时间Duffing混沌系统在具有不确定性扰动时的自适应跟踪控制问题．基于稳定性理论,在系统存在有界扰动但扰动的界大小未知时,采用自适应控制方法,构造出一个自适应控制器,可实现系统的状态渐近跟踪预先给定的轨线．仿真进一步说明了该控制器的有效性．