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.     

时滞系统增益自适应内模PID控制

为解决典型工业过程中大时滞系统难于控制的问题,提出一种增益自适应内模PID(Proportional Integral Differential)控制方法.对时滞系统纯滞后环节一阶Pade逼近后,由内模整定得到PID控制器的参数整定值,再应用Adaline人工神经网络动态获取被控对象的增益,从而自动调节控制器的比例系数.由仿真结果可见,当增益自适应控制方法投入跟踪后,超调从投入前的23%减为投入后的9%,该控制方法能克服增益变化对系统控制性能的影响,显著改善控制品质.     

状态时滞系统模型参考鲁棒自适应控制

考虑一类状态时滞系统模型参考鲁棒自适应控制问题,针对状态连续时滞动态系统,首先提出一个关键假设,然后基于该假设,应用Lyapunov稳定性理论给出一种直接鲁棒自适应控制算法．该算法保证闭环系统是实用稳定的(所有信号最终一致有界)．且与时滞无关．因此,结果可以应用于带有时滞不确性的动态系统、最后,数值仿真示例表明算法的有效性．     

基于模型参考的自适应PID控制器

提出了一种基于模型参考的自适应 PID控制器 ,通过引入一自适应误差信号 ,根据模型参考自适应控制原理的方法 ,推导了 PID参数整定的自适应率 .仿真结果表明 ,该控制器与典型的PID控制器相比 ,显著提高了系统的动态响应性能 ,系统输出能够很好地跟踪参考模型的输出 ,具有一定的抗干扰性 ,鲁棒性较好     

滴丸机石蜡油液位的模型参考模糊自适应PID控制

滴丸机定型杯石蜡油液位控制系统是一个存在非线性、参数时变性和耦合性的复杂系统．通过分析建立了该液位系统的数学模型,并且将自适应控制、模糊控制和PID控制结合起来,提出了一种模型参考模糊自适应PID控制方法．该方法无需辨识被控对象参数,实时性好,便于在线控制．仿真结果表明,该方法具有较好的动态品质和调节精度,以及很强的鲁棒性,即使当被控对象参数摄动20％时,依然可以获得理想的控制效果．现场运行实验结果也表明了该方法的有效性．     

多变量系统的变时滞无模型自适应单值预测控制

针对难以建模的变时滞多变量非线性系统的控制问题,基于改进具有辅助向量的多变量紧格式动态线性化泛模型,参考多变量单值预测控制算法,提出改进的目标函数,给出变时滞多变量无模型自适应单值预测控制算法,采用自适应递推算式的优化算法进行优化,给出了目标函数的加权网络参数的在线优化算法,解决了试凑法确定加权网络参数的问题.试凑法确定的加权网络参数不能保证控制算法最优,综上研究提出在线优化参数的变时滞多变量无模型自适应单值预测控制算法,仿真结果说明,单值预测控制算法具有无模型自适应控制性能及预测控制功能和参数寻优功能,故算法具有优良的控制性能.     

模糊参数PID调节器的自适应控制

本文介绍了ＰＩＤ调节器自适应控制的一种方法，简要介绍了模糊参数自适应ＰＩＤ控制系统的结构及模糊控制规则。     

永磁同步电机的神经网络模型参考自适应控制研究

本文介绍了一种基于BP神经网络的正弦波永磁同步电机(PMSM)智能控制方法。同传统的PID控制相比较,基于神经网络的智能控制具有自学习、适应环境变化等优点。将BP神经网络模型参考自适应控制应用于PMSM,其仿真结果表明这种智能控制具有很强的鲁棒性、良好的动态和稳态特性。     

永磁交流伺服系统神经网络模型参考自适应控制

基于神经网络模型参考自适应控制策略,提出了一种利用模型参考适应控制（MRAC）的方法对永磁交流伺服系统进行智能控制。系统可以在线进行参数辨识对网络教师值进行修正。仿真研究表明,该系统具有较强的鲁棒性,与传统的PID控制比较,优点明显。     

基于自适应模糊PID无刷直流电机控制研究

无刷直流电机具有高度的非线性特性,为了提高电机转速控制的稳态和动态特性。设计了无刷直流电机自适应模糊PID控制系统,并在MATLAB/Simulink平台上与传统PID控制系统进行了对比仿真实验。仿真结果表明：在突变负载干扰下该控制方法能有效提高转速的响应能力,降低了转速超调量和转矩脉动,大大增强了系统的鲁棒性。     

线性时滞系统的新型自适应控制

针对一类单时滞的线性时滞系统,为对其未知的状态时滞参数进行自适应控制,基于LMI方法,采用一种基于“描述形式”的Lyapunov-Krasovskii泛函和新型的带记忆的状态反馈控制,使得参数自适应律能反映实时估计值与实际接近值之间的差值,从而突破以往自适应控制对估计值的大小限制和调整参数计算的困难,给出了一种新型的保守性较小、简便、实用的自适应律,仿真实例证明了该控制方案的有效性。     

不确定非仿射非线性时滞系统的神经网络自适应控制

针对一类不确定非仿射非线性时滞系统,提出了一种神经网络的自适应控制器.利用隐函数定理、泰勒展开式和中值定理,把非仿射非线性时滞系统转化为仿射非线性时滞系统,同时利用神经网络可逼近任意非线性函数的能力,结合误差滤波理论及Young不等式处理时滞项.根据Lyapunov理论,在一定的条件下,给出了系统稳定的充分条件,并给予证明.该控制器保证了跟踪误差收敛,从而说明了该控制器的有效性.     

一类非线性时滞系统的T-S自适应鲁棒控制

非线性时滞系统难以建立精确的数学模型,而且还常伴有不确定性,所以传统的依靠数学模型分析和控制系统的方法很难奏效.针对非线性时滞系统的上述特性,提出了将T-S模糊控制与自适应鲁棒控制相结合的控制策略,利用T-S模糊模型将非线性系统局部线性化,而自适应鲁棒控制可以在保证系统全局稳定的前提下较好地解决时滞给系统带来的不确定性.通过MATLAB仿真分析,验证了该控制策略的可行性和有效性.     

无模型自适应去噪控制及其应用

为了使无模型自适应控制(Model-Free Adaptive Control,MFAC)更好地解决伴有噪声干扰系统的控制问题,在无模型自适应控制方法的基础上,针对伴随噪声干扰的系统进行分析研究,引入带有滤波作用的跟踪微分器,在反馈过程进行滤波操作,提出一种基于改进跟踪微分器(Improved Tracking Differentiator,ITD)的无模型自适应去噪控制方法,同时给出了该算法的收敛性证明.并通过仿真证明了本文改进的控制方法可以快速跟踪给定信号并且具有良好的抵抗噪声干扰特性.最后,将其应用在循环流化床锅炉汽包水位的控制中.     

甲醛反应器温度的自适应PID控制

在Cohe-Coon整定公式的基础上,提出了一种参数自适应PID控制算法。首先辨识对象的动态特性,然后在线调整PID控制参数。对甲醛反应器温度的控制结果表明,明显改善了控制性能。     

不确定中立型时滞系统的鲁棒容错控制

研究不确定中立型时滞系统的鲁棒容错控制问题,就执行器失效故障和传感器失效故障两种情况,分别给出失效故障时闭环系统仍能渐近稳定的充分条件及控制器设计方法．     

非线性时滞不确定系统的保性能控制

叙述了一类给定线性二次性能指标函数的中立型非线性参数不确定系统的保性能控制问题.这些参数的不确定性是实时变范数有界的,并且状态时滞是一个常量.问题就在于设计一个使闭环系统渐近稳定,且对于所有允许的不确定性和时滞,闭环系统线性二次性能指标都不超过一个给定的上界的状态反馈控制律.基于线性矩阵不等式,Lyapunov方法给出了控制器存在的两个判据.最后给出了一个仿真示例说明该文方法的有效性.     

A Sliding Mode Control for Uncertain Time-delay Systems

By means of the feasibility of some linear matrix inequalities （LMIs）, delay dependent sufficient condition is derived for the existence of a linear sliding surface, which guarantees quadratic stability of the reduced-order equivalent system restricted to the sliding surface. And a reaching motion controller is proposed. A numerical simulation shows the effectiveness of the approach.     

网络化离散时滞系统的鲁棒输出反馈控制

研究网络环境下凸多面体离散时滞系统的鲁棒输出反馈控制问题．假设控制器与驱动器之间通过不可靠的通讯网络相连接．利用相互独立的随机变量刻画多个通信信道中的数据丢失现象．首先,基于参数依赖的Lya—punov—Krasovskii泛函方法分析闭环系统的鲁棒随机稳定性;然后,将参数依赖的鲁棒静态输出反馈控制器的设计问题归结为求解线性不等式组的凸优化问题．最后,用仿真例子说明所给方法的有效性．     

时滞TCP网络的自适应滑模控制

针对具有输入时滞和状态时滞的TCP网络的拥塞控制问题,提出了一种基于自适应滑模控制的主动队列管理算法。通过引入一个特殊变换将原时滞系统转化为无时滞系统,从而消除时滞带来的影响。考虑到网络系统不确定性上界很难获得,提出了一种自适应律以适应系统的不确定的上界,并根据此自适应律设计了一个滑模控制器,所设计的控制器不仅可以使队列长度快速收敛到设定值,而且维持较小的队列振荡。仿真结果表明,该算法可以获得良好的暂态和稳态响应,该方法优于传统的PI控制和滑模控制。