基于观测器的非线性系统神经网络自适应控制

针对一类单输入单输出非线性不确定系统,基于状态观测器并结合自适应神经网络和滑模控制,提出一种稳定的间接自适应神经网络输出反馈控制算法.该算法不需状态可测的条件,并能保证系统稳定.仿真结果表明了该方法的有效性.     

打磨机器人自适应鲁棒约束跟踪控制

实际工作中的打磨机器人存在外部干扰或参数摄动等不确定因素,这些不确定因素有界但边界未知。针对这种不确定环境下的打磨机器人末端轨迹跟踪问题,文章提出一种自适应鲁棒约束控制方法。该方法将期望轨迹视为系统约束,利用约束跟踪的思想来解决轨迹跟踪问题,并将系统分为标称部分和不确定部分;针对标称部分,通过U-K(Udwadia-Kalaba)方程来求解约束力矩,使系统满足理想状态下的约束条件;针对不确定部分,设计一种泄漏型自适应律对不确定性边界进行估计,并根据估计的边界和约束误差来调节鲁棒控制项的增益,进而有效地补偿系统的不确定性。李雅普诺夫方法证明了该系统具有一致有界性和一致最终有界性,对简化后的打磨机器人进行末端轨迹跟踪控制的数值仿真实验结果验证了所提出方法的有效性。     

一类非线性Markov跳跃系统的自适应跟踪

研究一类非线性Markov跳跃系统的自适应跟踪问题．首先给出了定性描述该系统跟踪控制器的充分条件，然后给出了在系统不确定情况下的自适应跟踪控制律．最后通过一个数值算例说明了所设计的自适应跟踪控制律的性能．     

水下焊缝跟踪单神经元自适应PID控制与参数优化

水下焊缝跟踪过程复杂,不确定因素多,并且焊接过程具有非线性特点,传统PID控制效果不理想.本文提出了单神经元自适应PID控制器,通过神经元的自学习能力,能够在线自适应调整PID参数,同时利用差分进化算法对单神经元自适应控制器的参数进行优化.经仿真结果可知,该单神经元自适应PID控制器响应速度快,精度高,控制效果好.     

基于逼近误差的非线性自适应模糊控制

针对一类单输入单输出不确定非线性系统,提出了一种稳定的自适应模糊控制方法·该方法不需要系统状态可测的条件,而是通过设计模糊状态观测器来估计系统的状态·系统的未知非线性项通过模糊逻辑系统进行逼近,且逼近误差满足一定的有界条件,根据李雅普诺夫方法对系统进行分析,得出相应的参数自适应律·该方法不但能保证跟踪误差收敛于原点的一个小的邻域内,而且所涉及到的变量一致有界·仿真结果验证了此方法的有效性与正确性·     

一种自适应容错控制方法

提出了一种基于分布估计的自适应控制方法。该方法利用随机参数模型,并在建立自适应容错控制算法时将随机参数的概率分布估计引入控制系统性能指标,解决了系统运行模态参数不确定和系统运行模态变化不确定的问题。计算机仿真结果表明该方法可以对故障系统进行有效地容错控制。     

基于综合导向的轮式移动机器人自适应轨迹跟踪控制

分析了不确定的具有非完整约束轮式移动机器人系统的轨迹跟踪问题,提出了一种自适应的轨迹跟踪控制方法,该方法在运动学模型的基础上通过引入状态微分反馈实现.同时,该控制方法提出在对轮式移动机器人进行导航时引入人工场,使其和位姿误差一起作用完成导航控制.基于轮式移动机器人的仿真实验,以及实际轮式移动机器人的控制实验表明,该方法可以对不确定的轮式移动机器人轨迹跟踪进行有效控制,而且在导航中使轮式移动机器人具有更理想的轨迹.     

一类非线性系统具有L2-增益的鲁棒自适应控制

针对一类含有未知参数和干扰的不确定非线性系统，提出了一种具有L2-增益的鲁棒自适应控制方法。该方法结合L2-增益鲁棒控制和非线性阻尼技术，基于Lyapunov函数反演设计方法设计了状态反馈自适应控制器，实现了不确定非线性系统的鲁棒输出调节。该控制器不仅把常规自适应控制设计的参数重复估计问题简化为对未知干扰的抑制，而且使得系统从干扰输入到可控输出的L2-增益小于等于给定的值γ。仿真结果表明了所设计控制器的正确性和有效性。     

多变量非线性系统的模糊自适应输出反馈H∞控制

针对一类多输人多输出非线性不确定系统，提出了一种模糊自适应输出反馈控制方法．该方法不需要系统状态已知的条件，而是设计模糊观测器来估计系统的状态，证明了所提出的模糊自适应控制方法不但保证闭环系统的稳定性，而且在系统状态不可测的条件下，输出跟踪误差取得H^∞跟踪控制性能，通过仿真研究表明了所提出的方法的有效性．     

一类非线性不确定系统的自适应模糊滑模控制

针对一类非线性不确定系统提出了一种自适应模糊滑模控制方法，利用趋近律构造理想控制，利用模糊逻辑系统逼近其连续项，用自适应律和非线性补偿保证滑模到达条件成立．该方法综合了自适应模糊控制和滑模控制的优点，既保证了闭环系统的稳定性，又限制了抖振，控制效果良好，仿真结果也说明了这一点．     

非线性系统的稳定自适应模糊变结构控制

针对一类高阶非线性系统提出了一种稳定的自适应模糊变结构控制方案 ,它既可以利用模糊描述信息 ,又可以利用变结构控制 .并提出了参数适应律 ,保证有关参数的有界性 ,并用李雅普诺夫方法保证了系统的全局稳定性 .该文的控制算法有良好的控制性能     

非线性系统的稳定自适应模糊控制

针对一类高阶非线性系统提出了一种自适应模糊控制方案,它既可以利用模糊描述信息,又可以利用模糊控制规则。     

数控机床伺服系统自适应模糊控制研究

为了提高数控机床伺服系统的稳定性和控制精度,使系统具有较好的抗干扰和自适应能力,建立了数控机床伺服系统的数学模型,论述模糊自适应控制原理,确定了e、e&和U的隶属度函数及其赋值表,通过计算求出K1、K2、K3的值,在此基础上建立系统的控制规则,利用MATLAB/Simulink与模糊控制相结合对系统进行动态仿真,从仿真曲线分析得出结论:在加入白噪声后,系统依然稳定.由此可得:自适应模糊控制的自适应能力强,可以提高机床伺服系统的稳定性和控制精度,使机床伺服系统有较强的鲁棒性.     

An Intelligent Adaptive Fuzzy PID Controller Based on Multimodel Control Approach

A novel intelligent adaptive fuzzy PHD controller based on multimodel control approach is presented in this paper.It can improve the system performance of the dynamic time- varying system at various operating conditions.The fuzzy PHD controller is implemented by combining a fuzzy PI with a fuzzy PD controller in a parallel structure. The parameters of the fuzzy PHD controller are linked, via analytical derivation, to the gains of the linear PID controller. The sum of error square is used as performance criterion to locate the model that best reresents the process among the multiple models, The desired control output to drive the process along the desired path is generated only by modifying the output scale factots GU_I and GU_D of the fuzzy PID controller, Among the prescribed models, the control signal of the nearestmmodel to the system is applied. The system can be driven to its original trajectory because of the robustness of the fuzzy PID controller, Computer simulation results show that the adaptiv     

一类不确定非线性系统的鲁棒自适应模糊控制

针对一类具有未知控制增益符号的不确定非线性系统。基于模糊系统的逼近能力，利用Nussbaum函数的性质，提出了一种自适应模糊控制器设计的新方案．该方案取消了函数控制增益符号已知这一条件，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和参数估计误差的影响．理论分析证明了闭环系统的有界性和跟踪误差收敛到零．仿真结果表明了该方法的有效性．     

一个离散时间非线性系统的间接自适应模糊控制器

对于具有未知非线性函数的离散时间非线性系统。构造了一个间接自适应模糊控制器，并进行了稳定性分析，用模糊逻辑系统使系统参数化。如果参数化模型和真实系统是非常接近的，它们之间的差异是非常小的并且能假设为零，则能够构造一个简单的自适应模糊控制器，并且可以证明闭环控制系统在输入输出有界意义下的全局稳定性，且跟踪误差收敛到零，仿真实验证实了控制器的有效性。     

加工过程的智能模糊控制研究

研究加工过程的三种模糊控制技术：直接模糊控制、FLC＋PID综合模糊控制和分级智能模糊控制，结果表明FLC＋PID和分级智能模糊控制能更有效地控制加工过程，然而FLC＋PID的控制性能在很大程度上受PID参数的影响，而分级智能模糊控制具有更好的适应性。     

不确定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,基于王立新1994年提出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MIMO系统的模型参考自适应模糊控制器设计的新方案.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接近零.仿真结果表明了该方法的有效性.