欠控制方向非线性系统的鲁棒自适应控制

针对一类控制方向未知且具有未建模动态的非线性系统,提出了一种鲁棒自适应控制策略.算法推广了已有的鲁棒自适应非线性控制方法.控制算法保证闭环系统所有信号是一致终值有界的.同时,通过调整控制器设计参数,闭环系统能够实现期望的性能要求.仿真结果进一步说明了理论分析的有效性.     

一种非线性自适应逆噪声控制器设计及其仿真

基于模糊神经网络算法研究了非线性系统的噪声消除问题,设计了一类非线性自适应逆噪声消除控制器。该文利用模糊神经网络融合算法所具有的对任意函数的精确逼近性,对非线性系统进行建模和逆建模,从而为非线性自适应逆噪声控制器的有效性提供了保障。最后将所设计的控制器用于仿真实例,研究表明该噪声控制器能有效地消除非线性被控对象的噪声污染。说明了该方法的可行性和有效性。     

基于一种新型动态神经网络的非线性自适应逆控制

根据生物神经元的机能,提出了一种具有动态激励函数的新型神经元模型,由此构成的神经网络(DAFNN)应用在非线性自适应逆控制中时只需要确定隐层神经元个数,从而克服了用NARX回归神经网络时需确定输入和输出延时阶数及隐层神经元个数等多个参数的不足。通过对单输入单输出(SISO)及多输入多输出(MIMO)非线性系统的自适应逆控制仿真研究,证实了DAFNN是一种很好的非线性系统建模和控制工具。     

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。     

一种时变非线性系统的自适应逆控制仿真

对一种非线性时变系统提出了基于神经网络的自适应逆控制方案。该方案中用两个动态神经网络分别作为模型辨识器和自适应逆控制器,详细推导了在线训练自适应逆控制器的BPTM(backpropagationthroughmodel)和RTRL(realtimerecursivelearning)算法。根据大幅面喷墨打印机的结构特点,建立了打印头车架系统的时变非线性动力学模型作为仿真对象,在Matlab/Simulink平台下进行了算法仿真验证。结果表明了该方案收敛快,能有效控制该时变非线性对象。     

基于T-S模糊模型的非线性自适应逆控制系统

现在非线性自适应逆控制系统中，由于对象模型和逆控制器均采用非线性自适应滤波器，自适应过程需要同时训练至少两个串联的非线性自适应滤波器，从而造成自适应学习过程过于复杂。利用一组自适应LMS滤波器建立非线性对象的T-S模糊模型，它为逆控制器的学习提供了准确的解析的对象模型Jacobian信息，从而有效简化了自适应逆控制学习过程。仿真结果表明，无论是离线建模还是在线建模，该非线性自适应逆控制方法均能取得理想的控制效果。     

基于自适应动态逆的着舰控制器设计

针对舰载无人机着舰过程中存在参数不确定、舰尾流干扰等问题,设计了一种基于自适应动态逆的着舰控制律.通过动态逆消除了非线性以及多变量耦合,在此基础上加入自适应律,分别设计了俯仰姿态控制器和速度控制器,并应用Lyapunov稳定性原理修正了自适应律并用来处理动力受限时的速度控制问题,保证动力补偿系统的稳定性.仿真验证结果表...     

基于神经网络一类非线性系统自适应控制

对一类未知可控非线性仿射系统,假设其状态不完全可测。首先,利用动态回归神经网络建立其状态方程和输出方程,用Lyapunov理论证明了辩识误差∈L∞;然后,设计状态反馈控制器,使系统的输出跟踪参考输出,从理论证明了跟踪误差趋于零。最后,通过一个仿真实验验证了本方法的有效性。     

静止无功发生器动态模型和非线性逆系统-PI控制策略研究

应用状态空间平均建模法推导出静止无功发生器(SVG)的动态数学模型.基于此模型,采用双变量传统PI控制策略控制SVG系统,发现该控制策略在两个控制目标变量(无功功率和直流侧电压)的动态性能方面存在不足.依据所建立的动态数学模型推导出SVG系统的逆函数,由此进一步得出非线性逆系统-PI控制策略以提高SVG系统无功功率和直流侧电压的动态响应速度.应用PSCAD/EMTDC仿真软件搭建SVG的控制系统模型,仿真结果表明了SVG动态教学模型的正确性和非线性逆系统-PI控制策略的有效性.     

非线性系统的自适应控制仿真研究

本文以本溪合金厂电解铜箔车间电流密度为控制对象,对系统中造成产品浪费的死区和齿隙两个非线性环节进行线性化处理,并采用自校正调节器控制,使系统的稳态误差缩小到1％左右,动态性能指标也满足一定要求。     

一类非线性系统的鲁棒自适应控制

针对一类含有不确定参数和未知扰动的非线性系统，提出一种鲁棒自适应控制方法以确保系统输出稳定地精确跟踪给定的参考信号。控制器的设计分两步进行：首先，在不考虑扰动的情况下，采用一种基于参数映射的Lyapunov设计方法设计系统参数自适应控制器；然后，在该自适应控制器的基础上，采用衰减控制策略设计鲁棒补偿器，实现对扰动的抑制。最后通过数字仿真验证了设计方案的有效性。     

一类不确定非线性系统的鲁棒自适应控制

针对一类具有未知控制方向、未知参数以及未建模动态的非线性系统,提出了一种带有死区修正的鲁棒自适应递推控制策略.该策略不需要控制方向符号的先验知识.根据参数的上下界先验信息,分别将光滑投影算法和非连续投影算法与参数自适应律结合起来,既抑制了参数的漂移,又使估计参数达到了最小.算法保证了闭环系统所有信号的有界性,同时使得跟踪误差收敛于零的任意小邻域内.     

一种基于逆动力学模糊规则的自适应控制方法

将模糊控制规则归结为控制对象的逆动力学过程模糊辨识问题,提出了一种基于逆动力学过程模糊规则模型的控制算法,通过控制对象逆动力学过程模糊规则模型离线辨识,直接产生形成与控制对象运动规律相适应的初始控制规则,并根据对象逆动力学过程模糊规则模型在线辨识结果,对控制规则进行在线调整.仿真结果表明,所设计的模糊控制器具有良好的控制效果与适应性.     

一类离散非线性系统反步递推黄金分割自适应控制

针对一类含参数不确定的离散时间严反馈非线性系统，提出了反步递推（Backstepping）算法与黄金分割原理相结合的新型控制策略。采用反步递推控制方法处理前n-2阶子系统，利用其结果重构余下的二阶非线性子过程，再通过黄金分割自适应算法对二阶子过程进行控制。该策略一方面解决了单纯反步递推算法在过渡阶段参数失配时，控制量剧烈波动的问题；另一方面减少了反步递推算法的计算量。给出了闭环系统有界稳定性的证明，并通过仿真实例验证了该反步递推黄金分割自适应控制方法的有效性和优越性。     

一类非线性系统的自适应模糊控制

针对一类非线性系统,利用模糊逻辑提出一种鲁棒自适应控制方法.首先证明在一定的条件下,闭环系统必能稳定,并证明这个条件即必落人某一紧集中成立,同时考虑其控制性能,选择鲁棒控制量,使跟踪误差达到要求的性能指标.