非线性离散系统的直接自适应神经网络控制器

对于一类非仿射离散时间系统,提出了一种新的自适应神经网络控制器。首先推导与原系统等价的仿射形式模型,由仿射模型推导控制律。控制律中采用一个神经网络,与传统的基于反馈线性化的自适应神经网络设计方法中采用两个神经网络相比,计算量大大减少且避免了控制器奇异问题。神经网络权值根据系统输入输出信号进行更新,另外σ项的引入,取消了为保证参数收敛持续激励的条件。系统的稳定性通过Lyapunov方法进行了分析,仿真实例验证了控制器的有效性。     

基于饱和补偿器的神经网络控制器设计及仿真

针对一类带执行器饱和的仿射非线性系统,提出了一种新型的神经网络自适应控制器的设计方法.该方法基于隐函数定理构造一个静态神经网络以补偿执行器的饱和非线性,并利用Lyapunov理论严格证明了整个闭环系统的跟踪误差、控制器参数以及各个神经网络叔值的一致最终有界陛,可以使系统的跟踪误差收敛到零附近的一个小邻域内.仿真研究表明了提出的控制方法的可行性和有效性.     

单调RBF神经网络的逼近性分析

针对工程中输入输出呈单调关系系统首先提出单调径向基神经网络，然后给出单调性条件定理，并证明用单调径向基神经网络插值可以逼近紧致集上任意单输入单输出的单调函数。     

具有单框架控制力矩陀螺航天器的建模及可控性分析

针对具有单框架控制力矩陀螺的航天器姿态控制问题,将航天器与控制力矩陀螺看作整体系统,应用Lagrangian方程与Hamiltonian方程建立系统在重力场中的数学模型。在考虑航天器短时间内大角度机动前提下,将系统在Lagrangian形式下的状态方程简化成仿射非线性形式,以控制力矩陀螺框架角速度为输入变量,回避控制力矩陀螺在奇异情况下对系统的影响。随后应用系统Hamiltonian形式的保体积性与非线性系统可控性定理证明该系统可控,且系统可控性不受单框架控制力矩陀螺群个数、构型、奇异问题的影响。系统在重力场中的数学模型与可控性结论为以后进一步研究航天器姿态控制方法,航天器系统稳定性问题提供了理论依据。     

非仿射非线性系统的自适应模糊输出反馈控制

针对一类单输入单输出非仿射非线性系统,提出了基于观测器的自适应模糊输出反馈控制。该算法通过构造线性误差观测器估计系统输出误差和系统状态,利用估计状态变量和估计输出误差变量设计自适应控制律,采用模糊逻辑系统在线消除非线性系统中的不确定模型,引入监督控制消除系统逼近误差和外界干扰,并利用Lyapunov方法严格证明了在该控制律作用下闭环系统所有信号一致最终有解,闭环系统的输出能最终跟踪期望输出。仿真结果表明了该方法的有效性。     

独轮车机器人的动力学建模与非线性控制

为了实现对于独轮车机器人非线性系统的姿态控制.以独轮车机器人车体的俯仰角度、横滚角度和航向角度作为广义坐标,基于拉格朗日定理提出了一种独轮车机器人的非线性动力学模型.并使用MIMO仿射非线性系统描述了该动力学模型.基于MIMO仿射非线性系统的精确线性化理论设计了独轮车机器人的控制算法,实现了对于输入的解耦.基于该动力学模型和控制算法搭建了仿真系统,仿真结果验证了动力学模型的正确性和反馈线性化控制算法的有效性.     

多入多出非仿射系统的径向基网络逆控制方法

针对多入多出非仿射非线性系统, 提出了一种径向基网络补偿逆模型误差的自适应控制方法. 将难以求逆的非仿射项分解为可逆部分和不可逆部分, 可逆部分作为理想逆来近似系统的直接逆, 逆模型误差用径向基网络的自适应控制信号补偿, 网络权值利用不可逆部分非仿射信息更新, 应用均值理论和Lyapunov函数证明了自适应控制律的稳定性. 仿真结果验证了该方法的有效性.     

基于非线性跟踪的混沌反控制

针对连续仿射非线性系统，提出一种基于非线性跟踪的混沌反控制统一方法。设计了非线性跟踪控制规律，使非线性非混沌系统跟踪混沌输入信号，从而使非混沌系统产生与混沌输入信号拓扑共轭的混沌现象。仿真结果表明，该方法能够在线性可控和相对阶大于3的仿射非线性系统中产生混沌现象。     

基于微分对策的非仿射导弹学习滑模制导

针对具有非仿射形式的导弹截机动目标问题，研究了一类基于微分对策的非仿射学习滑模制导方法。首先，构建辅助系统，将制导系统转化为增广控制仿射形式；针对目标未知机动造成的扰动项，设计自适应滑模控制策略，鲁棒匹配扰动部分的同时使系统状态沿着预设滑模面进入滑动模态运动。然后，针对带有非匹配扰动部分的等效滑动模态系统，利用评价网络在线学习最优微分对策控制策略，使系统满足预设性能指标，并通过Lyapunov方法证明闭环系统有界。最后，仿真结果表明导弹能够成功拦截目标，证明了所提制导律的有效性。     

模糊系统和神经网络的融合技术

概述了模糊、神经网络和人工智能技术之间的关系,重点探讨了模糊和神经网络的特点;综合并分析了模糊系统和神经网络的结合方式,其中包括两种系统的串、并联结合方式,基于神经网络的自适应模糊系统和基于模糊系统的神经网络模型等;此外,还就模糊系统和神经网络系统的输出,从定量角度讨论了模糊系统和神经网络的功能等价性,并给出了相应的定理和证明。     

输入非仿射不确定系统的跟踪控制

针对一类不确定性输入非仿射的混沌系统,结合模糊逻辑系统、非线性跟踪微分器以及扩展状态观测器,利用反演技术设计了一种新的控制器。该设计中,扩展状态观测器用来估计系统中的未知项及扰动项;模糊逻辑系统用来逼近扩展状态器不能很好处理的未知项,并且设计了误差补偿项;非线性跟踪微分器用来逼近虚拟控制量的导数;然后利用Lyapunov稳定性理论证明了闭环误差信号将渐进收敛到原点的残集内。对具有扰动和不确定性的输入非仿射混沌系统进行了仿真,同时针对一类非严格反馈系统进行了仿真,结果表明了该方法的可行性和有效性。     

BTT导弹分块模型组合非线性控制器设计与仿真

提出了基于导弹非线性分块模型的组合控制方法。对于弹道倾角和弹道偏角采用动态反馈,以及对非仿射型非线性系统的处理方法,保证跟踪误差收敛。姿态角、角速度层的控制,充分考虑了导弹气动参数不确定性和未建模动态、控制量输入的不确定性。对于不确定性采用自适应反演(backstepping)变结构控制方法。对BTT导弹6DOF非线性模型的仿真结果显示了本文方法的有效性。     

一类非线性系统的局部镇定及吸引域估计

研究了一类非线性系统的局部稳定问题,应用中心流形定理,给出了这类非线性系统渐近镇定的充分条件和系统的吸引域估计.设计出镇定系统的反馈控制律,特别研究了一类平面非线性系统,给出了系统镇定的若干条件.通过实例说明选取控制律应注意的一些问题,给出了多个实例,表明结果的有效性.     

Switching control system based on robust model reference adaptive control

For conventional adaptive control, time-varying parametric uncertainty and unmodeled dynamics are ticklish problems, which will lead to undesirable performance or even instability and nonrobust behavior, respectively. In this study, a class of discrete-time switched systems with unmodeled dynamics is taken into consideration. Moreover, nonlinear systems are here supposed to be approximated with the class of switched systems considered in this paper, and thereby switching control design is investigated for both switched systems and nonlinear systems to assure stability and performance. For robustness against unmodeled dynamics and uncertainty, robust model reference adaptive control (RMRAC) law is developed as the basis of controller design for each individual subsystem in the switched systems or nonlinear systems. Meanwhile, two different switching laws are presented for switched systems and nonlinear systems, respectively. Thereby, the authors incorporate the corresponding switching law into the RMRAC law to construct two schemes of switching control respectively for the two kinds of controlled systems. Both closed-loop analyses and simulation examples are provided to illustrate the validity of the two proposed switching control schemes. Furthermore, as to the proposed scheme for nonlinear systems, its potential for practical application is demonstrated through simulations of longitudinal control for F-16 aircraft.     

分流模型PID与鲁棒补偿的复合控制策略

提出了一种基于分流模型PID与鲁棒补偿的复合控制策略，这种控制器具有非线性滤波、增益自调整、鲁棒性好等优良特性。由于分流模型的输出是稳定、光滑且有界，可以构造一类具有输出光滑、有界并且增益自调整的PID控制器，其可设计一类安全控制系统．将分流模型PID与鲁棒补偿控制相结合，有效地解决了参数不确定情况下的一类非线性系统的鲁棒控制问题。通过倒立摆控制系统的仿真研究，验证了控制策略的有效性。     

非线性中立型控制系统的鲁棒稳定与鲁棒镇定

研究了一类不确定性的非线性中立型动态系统,系统具有多重时不变状态时滞。其不确定性满足范数有界条件。采用LyapunovV泛函的方法。建立了一类Lyapunov泛函。通过对控制系统(B,D,C)的分析,得出只要矩阵对(B,D)是完全可控的,或者是可稳定的,则在相应的条件下便得出相应的非线性中立型动态控制系统及滞后型动态系统可镇定的充分条件。建立了非线性中立型微分系统的时滞无关的渐近稳定性判别条件,以及非线性中立型动态控制系统的时滞无关鲁棒镇定的判据。同时,给出了相应的非线性滞后微分系统的时滞无关鲁棒稳定性的判据,以及非线性滞后动态控制系统的时滞无关鲁棒镇定性的代数判据。     

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.     

统一混沌系统非线性控制器的设计与分析

提出了一类统一混沌系统的非线性控制器的设计新方法。应用反馈精确线性化方法给出了统一混沌系统的标准型。然后利用线性控制方法对变换后的等价系统中的线性子系统进行了控制器设计,由此设计出原混沌系统的非线性控制器,并证明其具有指数稳定性。仿真结果表明利用反馈线性化方法设计的非线性控制器的有效性。     

不确定非线性系统变结构模糊自适应鲁棒控制

考虑一类不确定非线性系统的鲁棒控制器设计问题,在假设系统不确定性函数结构未知的情况下,利用模糊系统对不确定性函数进行逼近,将获得的模糊系统函数作为系统不确定性界函数。在此基础上,提出了一种变结构模糊自适应鲁棒控制算法,该算法在确保系统的滑动模态超平面为渐近可达的前提下,在线对系统模型的控制增益参数和不确定性函数的界参数进行估计。最后以船舶减摇鳍非线性控制系统为例,进行了变结构鲁棒自适应模糊控制器的设计。仿真研究表明,所提出的算法是有效的。