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。     

永磁直线电机失步预防的模糊神经网络控制

提出一种双模糊神神经网络复合控制策略(D-FNNC)以解决永磁直线同步电动机(PMLSM)垂直提升系统因失步而不能稳定、安全运行难题.这种复合控制结构通过改变供电电压或电机运行速度实现失步预防.针对PMLSM的非线性,时变性,易受扰动且无精确数学模型特性,采用模糊控制器FC;利用神经网络控制器(NNC),克服FC存在稳态误差且无自适应能力问题;通过一种复合控制策略(CCS):一个随功角稳定余量增加而逐渐趋于 l的非线性函数将两者结合,以提高系统动态性能,保证稳态精度,并提高系统自适应能力.仿真结果表明,该新型控制策略能有效预防失步发生,使系统时刻保持稳定运行.     

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。     

基于鲁棒控制Lyapunov函数的非线性自适应跟踪

研究了一类带有未知参数以及扰动的多输入非线性系统的自适应跟踪问题，利用控制Lyapunov方法设计出一种自适应控制器。该控制器对系统的参数和状态的不确定性具有鲁棒性，并且能保证系统闭环全局稳定。仿真结果表明，该控制方案具有良好的跟踪性能、鲁棒性及参数辨识能力。     

一类非线性系统的自适应神经跟踪控制

针对一类未知非线性动态系统,提出了一种基于神经网络的自适应输出跟踪控制方案。网络权值的自适应修正规则是基于Lyapunov稳定性理论实现的,避免了递归训练过程;一个滑模控制项用于消除神经网络逼近误差的影响。因此,该自适应神经控制器能保证系统的全局稳定性和输出跟踪误差渐近收敛于0。     

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RBF的机械手建模误差补偿自适应控制

针对机械手动力学建模误差,提出了基于RBF神经网络误差补偿的自适应控制策略。在基于逆动力学的计算力矩控制方法的基础上,对系统输入与目标轨迹进行修正,设计了两种误差补偿自适应控制器。利用RBF神经网络对修正项在线自学习,并根据Lyapunov稳定性理论建立了网络权重自适应学习律,保证了跟踪误差的收敛及系统的稳定。以平面转动双臂机械手轨迹跟踪为例进行仿真,结果表明该方法能够有效地补偿建模误差,提高了系统的控制性能并使控制系统具有对参数摄动的鲁棒性,对于机械手自适应控制具有一定的可行性。     

一类通用神经网络非线性系统模型参考自适应控制

针对任意复杂的具有最小相位,滞后环节和非最小相位特性的离散非线性系统,提出一种通用的直接神经网络模型参考自适应控制.并采用具有在线学习功能的最近邻聚类算法训练RBF神经网络控制器,同时引入优化策略对聚类半径进行自动调整,并利用构造伪系统的方法构成一种对非最小相位同样有效的神经网络模型参考自适应控制器.仿真研究证明,该控制策略不仅能使多种非线性对象跟踪多种参考信号,而且抗干扰能力和鲁棒性也很好.     

基于模糊辨识的混合鲁棒自适应控制

针对一类多输入多输出不确定非线性系统,提出一种基于模糊辨识的混合鲁棒自适应控制方法。该方法探讨了自适应模糊控制器的参数自适应律由跟踪误差和逼近误差共同进行调节,并从理论分析和仿真角度证明了该方法比参数自适应律仅用跟踪误差进行调节的控制器具有更好的跟踪效果,该方法加快了系统跟踪误差的收敛速度。将该算法用于两连杆机械手轨迹跟踪,仿真结果表明该算法具有跟踪精度高,收敛速度快的优点。     

一类非线性系统的模型参考自适应模糊控制

针对一类不确定非线性系统 ,基于一种修改的监督控制方案并利用广义多线性模糊逻辑系统的逼近能力 ,提出了一种模型参考自适应模糊控制器设计的新方案。该方案利用参考模型作为性能指标 ,自适应调节模糊控制器的规则库 ,并通过引入最优逼近误差的自适应补偿项来消除建模误差的影响 ,不但能保证闭环系统稳定 ,而且可使跟踪误差收敛到零。仿真结果表明了该方法的有效性     

免疫响应反馈理论在水轮机调节系统中的应用

免疫响应反馈理论是维持生物体免疫平衡的关键,T细胞在不同的免疫阶段所具有的促进和抑制功能,保证了系统的快速响应和足够的稳定性。针对水轮机调节系统具有高度非线性、时变不确定、非最小相位等特点,通过免疫系统与控制系统的类比,借鉴免疫响应调节机理,利用免疫PID控制器来控制水轮机调节系统,并对该系统进行了仿真研究,仿真结果表明当工况变化和存在扰动时免疫PID控制器能有效的改善水轮机调节系统的动态性能,增强其鲁棒性和抗强干扰的能力。     

基于超扭曲算法的无人机动态逆编队控制器设计

针对扰动条件下的无人机编队飞行控制系统,研究了一种将非线性动态逆（nonlinear dynamic inversion, NDI）理论与超扭曲算法相结合的非线性编队控制方法。以其中一架僚机的编队控制器设计为例,在无人机质心动力学和运动学模型的基础上,建立了基于偏差的编队控制系统,从而将编队控制问题转化为僚机的路径跟踪问题;在二阶滑模控制中超扭曲算法的基础上,设计了僚机的NDI控编队控制器,以消除滑模算法中存在的抖振现象,并实现对位置指令的跟踪及干扰的抑制。最后以3架编队无人机构成的编队飞行控制系统为例,对此方法进行了数学仿真,仿真结果表明基于该方法的编队控制系统具有良好的稳定性和鲁棒性。     

基于PI型非线性动态逆的再入飞行控制技术研究

再入飞行器飞行环境复杂,具有大空域、强非线性、强耦合的再入飞行特性,基于小扰动原理的经典线性控制理论难以适应再入控制系统的要求,提出了采用动态逆的非线性再入控制器设计方法,同时在非线性动态逆控制器设计中引入积分环节,以消除由动态逆建模和系统干扰带来的跟踪误差,从而使得系统对姿态进行高精度跟踪。最后,在Matlab/Simulink中进行了仿真验证。仿真结果表明,此控制系统对姿态指令输入有很好的跟踪效果,且具有较强的鲁棒性。     

基于遗传算法的模糊免疫控制器设计

运用模糊李亚普诺夫综合法设计模糊控制器来模拟免疫系统中的反馈机理,应用遗传算法对控制系统响应的快速性及稳定性的参数进行了优化,实现了免疫控制器的合理设计。采用此方法设计平衡梁系统控制器,仿真结果表明,控制器性能优于常规控制器,且系统具有良好的鲁棒性。     

基于模糊免疫PI和交叉耦合控制的AGV跟踪策略研究

针对AGV的多轮驱动，将模糊免疫PI和交叉耦合相结合的控制方法来实现AGV沿期等路径行驶，它解决了任一轮驱动系统因参数变化或扰动引起的不可预见性问题。由于交叉耦合控制利于多轮驱动之间的制约和协调，可以有效减少方向误差和提高路径跟踪的精确性。而基于免疫反馈原理的模糊免疫PI控制使系统具有一定的自适应能力和较强的鲁棒性，其控制性能优于常规的PI控制。仿真结果证明其可行性与有效性。     

汽车转向/制动系统的非线性解耦内模控制

首先提出一个非线性控制系统研究汽车转向系统和防抱死制动系统的协同控制问题。该控制结构由转向控制器和制动控制器组成。为了确保系统全局稳定性,采用反馈线性化方法进行解耦。为了提高系统的鲁棒性并确保期望的动态性能,对解藕线性化的系统采用内模控制方法进行综合。然后设计适用于复杂工况的制动力分配策略。最后用仿真结果验证控制系统的有效性,它改善了汽车制动稳定性和转向性能。     

基于H∞鲁棒动态逆的飞行器轨迹跟踪方法

利用非线性动态逆方法的精确线性化功能,结合H_∞控制理论,提出了一种阻力加速度能量标准轨迹的跟踪方法。通过动态逆将非线性的高超声速飞行器系统等效为线性对象,继而考虑非结构不确定性及参数不确定性,采用H_∞控制理论设计外回路鲁棒控制器,实现了标准轨迹的精确跟踪,同时给出了闭环系统的鲁棒稳定性证明。仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于分数阶微积分的机械臂滑模控制的研究

针对机械臂这类非线性与不确定性的系统,将分数阶微积分理论与滑模控制策略的优点相互结合,提出一种有效的分数阶滑模控制方法。在控制器的设计过程中,分别以分数阶趋近律与分数阶滑模控制律两种手段将分数阶微积分引入到滑模控制中,并运用Lyapunov理论进行证明,从而确保系统的稳定性。将提出的控制方法应用于二关节机械臂上,使用MATLAB仿真软件进行仿真验证。结果表明,所提控制策略可有效提高关节的跟踪速度与跟踪精度,控制器具有良好的有效性和鲁棒性。     

Parameterized design of nonlinear feedback controllers for servo positioning systems

1 .INTRODUCTIONServo positioning systems are universal in industrialenvironment , where fast and precise positioning iscritical for higher productivity and better quality .Linear control technologies have been playing anactive role for this purpose , while nonlinear con-trol is relatively naive and is now meticulouslyfinding applications in the real world. However ,asmart combination of linear and nonlinear controltechniques , which takes full advantage of bothtechniques ,can lead to a mor…     

Tracking controller for robot manipulators via composite nonlinear feedback law

A composite nonlinear feedback tracking controller for motion control of robot manipulators is de-scribed. The structure of the controller is composed of a composite nonlinear feedback law plus full robot nonlinear dynamics compensation. The stability is carried out in the presence of friction. The controller takes advantage of varying damping ratios induced by the composite nonlinear feedback control, so the transient performance of the closed-loop is remarkably improved. Simulation results demonstrate the feasibility of the proposed method.