约束滚动控制序列的预测控制器在船舶驾驶控制中的仿真研究

本文通过约束预测控制器的滚动优化序列，在控制律的计算中避免了矩阵求逆运算，大大地减少了计算量，有利于控制器的在线实现。仿真结果表明了该控制器的快速性及优良性能。     

欠驱动平面机械手自适应模糊滑模控制

采用自适应模糊滑模控制策略来实现欠驱动平面机械手的位置控制，定义滑模面为模糊输入，减少了模糊规则数量，模糊输出为通过自适应律在线调整幅值的单值函数，利用李亚普诺夫稳定性理论推导出自适应调整律，保证了系统的稳定性，提出的控制器由一个模糊滑模控制器和一个辅助控制器构成，模糊滑模控制器用来实现与滑模控制相等的控制律，辅助控制器用来补偿两者的差值，仿真结果表明了提出控制器的有效性和可行性。     

基于控制分配的轮毂电机驱动电动车稳定性控制仿真研究

根据四轮轮毂电机驱动电动汽车驱动/制动力矩独立可控的特点,采用层次化结构的控制分配方法优化分配驱/制动扭矩来提高车辆的操纵稳定性.控制器由运动控制器和控制分配器组成,其中运动控制器根据车辆状态产生所需总的纵向力和横摆力矩,控制分配器优化分配各轮上的驱/制动扭矩,同时考虑了各种执行器的约束条件.仿真结果表明:采用层次化结构的控制分配方法能充分利用了垂直载荷较大的轮胎摩擦圆,提高车辆的操纵稳定性.     

基于模糊逻辑的机械手智能力/位控制

提出了一种面向机器人参与机械加工的智能柔顺控制策略,通过一个模糊阻抗控制器和一个速度控制器,该策略被应用于机器人切除毛刺操作中。模糊阻抗控制器可以根据机器人末端实际位置和期望位置的误差调整阻抗参数,从而提高控制性能和加工效果。而模糊速度控制器被用来调节工具进给速度,从而彻底清除较大的毛刺,避免损害工件和刀具,得到理想的加工表面。为了验证控制策略的柔顺控制能力,以一个三关节机器人进行了计算机仿真,仿真结果表明提出的策略能够很好提高控制性能,获得理想的加工效果。     

New robust fault-tolerant controller for self-repairing flight control systems

A new robust fault-tolerant controller scheme integrating a main controller and a compensator for the self-repairing flight control system is discussed. The main controller is designed for high performance of the original faultless system. The compensating controller can be seen as a standalone loop added to the system to compensate the effects of fault guaranteeing the stability of the system. A design method is proposed using nonlinear dynamic inverse control as the main controller and nonlinear extended state observer-based compensator. The stability of the whole closed-loop system is analyzed. Feasibility and validity of the new controller is demonstrated with an aircraft simulation example.     

基于Backstepping的飞行仿真转台自适应摩擦补偿控制

论述了基于backstepping的飞行仿真转台自适应摩擦补偿控制。在实验的基础上,提出了飞行仿真转台的动态模型,其中包括动态LuGre摩擦模型。针对此动态模型推导出包括自适应摩擦补偿的backstepping鲁棒控制器。仿真实验证明:闭环系统的输出可以达到渐进跟踪给定的位置参考信号和速度参考信号,克服了转台在使用传统的PID控制器时,其位置波形存在平顶,速度波形存在畸变的缺点。     

基于递归神经网络的伺服系统自适应反步控制

针对伺服系统的系统参数摄动和非线性动态摩擦补偿问题,提出基于递归神经网络(RNN)的自适应反步控制(RNABC)系统设计方法.RNABC系统由反步控制器和鲁棒控制器组成,反步控制器包含RNN不确定观测器,鲁棒控制器则用来消除由于引入不确定观测器而带来的逼近误差.由于自适应反步控制的自适应律源于Lyapunoy函数的,因此系统的稳定性得到了保证.仿真结果表明,对于系统参数摄动和非线性摩擦干扰RNABC能使伺服系统具有很好的跟踪性能.     

某型武器模拟转台专家智能控制器的设计

针对控制器饱和等非线性因素严重影响武器模拟转台控制稳定性和精确性的问题,设计了一种基于专家知识的智能控制器,建立了控制规则。采用传统定参数PID控制,保证系统对平缓位置信号的精确跟踪;利用专家智能控制实现大阶跃波动下的快速、平稳过渡。仿真和实验结果表明,控制器调节参数少,收敛速度快,且具有较好的鲁棒性,满足了模拟转台过渡快速、稳定,跟踪精确的研制要求。     

基于无源性永磁同步电机模糊滑模控制系统研究

结合无源性控制和滑模控制两种非线性控制方法,并引入交流伺服系统,提出永磁同步电机(PMSM)的无源性滑模控制方法。文中分析了PMSM的无源性,并由此推导出矢量控制算法,采用滑模控制方法,设计了滑模速度控制器,从PMSM能量无源性的角度对控制器稳定性进行了证明,控制器参数由Lyapunov函数稳定性理论给出。针对滑模切换函数的高频"抖动"现象,采用模糊控制方法,设计了模糊切换函数,削弱了滑模切换函数的"抖动"。Simulink仿真和dSPACE实验结果表明:控制系统能够稳定运行,具有良好的动、静态性能和抗扰动能力。     

一类串级不确定非线性系统的最优滑模控制器设计

对一类串级不确定非线性系统提出了一种基于SDRE控制的最优滑模控制方法。该方法采用两环控制结构，外环控制器的设计采用基于依赖状态的Riccati方程最优控制，用以产生最优滑模面。内环控制器设计采用滑动模控制以减小控制系统对参数变化、模型误差、外部干扰的敏感。同时提出了两种求解依赖于状态的Riccati方程的方法，所设计的最优滑模控制器能使串级不确定系统具有鲁棒稳定性。最后通过一个仿真算例，验证了该控制方法的有效性。     

一类不确定非线性系统的自适应模糊控制

对一类不确定非线性系统提出自适应模糊控制方法。此方法用模糊逻辑系统设计自适应模糊监督控制器和自适应模糊控制器,且设计补偿器对逼近误差进行补偿,以此来减少逼近误差对跟踪精度的影响,同时对自适应模糊监督控制器和自适应模糊控制器中的未知参数设计了自适应学习律。证明了该方法不但能保证闭环系统稳定,而且可使跟踪误差收敛到原点的邻域内。仿真结果验证了此方法的有效性。     

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。     

扑翼微型飞行器自适应鲁棒姿态控制

给出了扑翼微型飞行器姿态控制系统的数学模型,并提出了一种自适应鲁棒控制的新方法。飞行过程的复杂性使得姿态控制器的设计极具挑战性,主要困难是系统表现为非线性、不确定性、多变量参数耦合以及各种干扰。由于自适应鲁棒控制不依赖系统的精确数学模型,所以将系统分为名义模型、结构不确定性和非结构不确定性,对其分别设计直接反馈控制器、自适应控制器和鲁棒控制器,并用李亚普诺夫定理分析了系统的稳定性。仿真结果证实了所提方法的有效性。     

非线性系统的T-S模糊建模与控制

研究了非线性系统的T-S模糊建模与控制问题，并应用到一级倒立摆的模糊建模中，采用并行分配补偿法（PDC）设计控制器，并用线性矩阵不等式（LMI）计算控制器参数，仿真验证建模正确，控制器简洁有效。     

X-Cell50直升机非线性控制系统仿真研究

基于非线性分散控制理论,设计了X-cell50微型直升机垂直飞行的姿态稳定非线性控制系统。该控制系统的设计不依赖对象精确数学模型,控制器结构简单易于实现,所包含的积分环节补偿了系统内部的各种未知因素以及外部扰动。仿真结果与变结构滑模控制相比,不仅避免了滑模控制存在的输出稳态误差和控制信号的抖振现象,而且当直升机存在外部干扰和内部参数变化时对其姿态稳定性能的控制具有很强的鲁棒性。     

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。     

高层建筑风振反应的T-S模糊控制

研究了高层建筑在顺风向脉动风荷载激励下T—S模糊控制问题。受控结构为拟建于澳大利亚Melboume的一幢钢筋混凝土结构办公楼，高306米，总共76层，控制设备为安装于结构最顶层的主动调谐质量阻尼器，主动控制力由T—S型模糊控制器求得。选取LQG控制的仿真结果为T—S模糊控制器的学习样本，采用减法聚类法和混合学习算法对T—S模型进行结构与参数辨识，通过改变结构刚度束检验模糊控制器的鲁棒性。仿真结果表明：T—S模糊控制器鲁棒性好，控制效果能够满足高层建筑风振舒适度的要求；与Mamdani型控制器相比，在线计算时间短，无计算时滞问题。     

基于遗传算法的模糊延迟反馈控制混沌方法

将模糊控制、遗传算法与专用于混沌的延迟反馈控制相结合,提出了适合于控制混沌的模糊延迟反馈控制方法。它以延迟反馈的思想设计模糊控制器,并利用搜索能力强的遗传算法优化延迟时间和模糊控制器的参数,从而克服了确定控制刚度和延迟时间的困难,使混沌系统控制具有更好的快速性和鲁棒性。并控制了Rssler和Logistic混沌。仿真结果证实了该方法的有效性、快速性和鲁棒性。     

一种气液联控柔顺力控制系统的在线控制

运用滑动模态变结构理论中的经典非线性设计方法,设计了二阶滑模面变结构控制器。针对机械手臂的阻抗控制中力控制的难点在于不能精确的知道环境的刚度和位置从而导致给定参考位置的误差,应用在线环境参数估计的方法进行了仿真研究,仿真结果说明该方法能够较好的进行气液联控机械手臂的柔顺力控制。     

基于TCP/AQM的离散滑模控制器设计

基于网络拥塞控制有效的主动队列管理算法(AQM),设计了一种鲁棒的离散滑模控制器(DSMC).针对实际网络中离散化的采样系统和定期更新等运行特点,将TCP动态拥塞窗口模型离散化,考虑该模型存在的网络延迟及流量扰动等参数不确定等特点,采用鲁棒性较好的滑模控制器.在控制器的设计中,构造了包含起始点滑模面,缩短到达时间;假设不确定扰动的最大上界,采用等效控制设计控制律;然后给出了系统的稳定性分析.仿真结果表明该控制器能够获得较快的响应速度和稳定的队列长度,在网络参数变化时仍能获得很好的鲁棒性.