考虑状态约束的液压系统自适应控制

针对液压伺服系统中的状态约束和不确定性问题,提出一种考虑状态约束的液压伺服系统自适应控制算法。该算法基于障碍李雅普诺夫函数设计了有限时间干扰观测器和自适应控制器,其中:有限时间干扰观测器用于干扰估计,且能保证估计精确;自适应控制器用于处理系统参数不确定性;障碍李雅普诺夫函数用于约束状态并保证闭环系统稳定。实验结果表明,该算法能够约束系统输出速度和加速度,系统期望跟踪指令幅值为10mm,稳态跟踪误差最大约为0.06mm,相对跟踪误差约为0.6%,系统跟踪精度得到了提高。     

采用跃度模型和干扰估计的并联式加注机器人分散鲁棒控制

针对液压驱动型并联式加注机器人的空间轨迹跟踪控制问题,提出了一种基于机器人跃度模型和关节扰动估计的分散鲁棒控制策略。通过并联机器人的跃度反解模型将系统基于笛卡尔空间的理想期望轨迹映射为各独立关节的期望轨迹,同时将关节间的耦合交联项处理为各驱动单元的时变外部干扰,进而将并联机器人分解成一组受有界外部扰动关节子系统的集合。针对各独立关节,算法通过反步方法融合了扩张状态观测器和鲁棒控制器,其中扩张状态观测器主要用来实现对关节中匹配不确定性与不匹配不确定性(包括外部扰动和非线性建模误差)的精确估计和补偿,鲁棒控制器用于抑制扰动中超出观测器带宽的快速时变项和其他误差项。通过构造Lyapunov函数从理论上验证了整个闭环系统的稳定性。实验结果表明,提出的控制器能准确估计和补偿各关节子系统中存在的匹配与不匹配不确定性,同时系统具有良好的轨迹跟踪性能和较强的抗干扰能力。     

电液伺服系统多模型鲁棒自适应控制

针对电液伺服系统中存在不确定非线性和强参数不确定性的问题,提出一种多模型鲁棒自适应控制算法。根据系统参数不确定性范围建立了多个辨识模型,在辨识模型中设计非线性鲁棒项,以抑制干扰、未建模动态等不确定非线性的影响,提高系统的鲁棒性。基于辨识模型设计相应的控制器,采用基于辨识误差的性能指标函数作为切换依据,选取最佳控制器作为当前控制器,解决了传统自适应控制对参数自适应初值敏感的问题。该方法能够克服不确定非线性和强参数不确定性的影响,使系统得到渐进跟踪的性能,提高系统的瞬态响应性能。实验结果表明,该算法能抑制建模不确定性的影响,系统期望跟踪指令幅值为10mm时,跟踪误差大约为0.038 6mm,相对跟踪误差约为0.386%,系统跟踪精度得到了提高。     

基于输出反馈的电液作动器自适应指令滤波控制

针对电液作动器跟踪控制中存在的结构化和非结构化的不确定问题,本文提出了一种输出反馈自适应鲁棒指令滤波跟踪控制方法.该方法结合了改进的LuGre摩擦补偿技术和自适应鲁棒指令滤波控制技术.自适应法则用来处理结构化不确定性;控制器鲁棒设计用来解决非结构化不确定性.除了位置信号外,速度、压力和摩擦力值均来自观测器,来自观测器的模型误差通过鲁棒设计进行补偿.指令滤波控制技术用来解决经典反步控制中固有的“复杂性爆炸”问题.控制器可以保证系统渐进稳定.通过对比实验证明了该方法在跟踪性能上的有效性.     

具有输入饱和约束的永磁同步电机伺服 系统鲁棒有限时间控制

针对存在模型参数非线性不确定性因素和输入饱和约束的永磁同步电机伺服系统控制问题,提出一种具有抗输入饱和约束的鲁棒有限时间控制方法。为了处理输入饱和约束问题,通过定义饱和非线性函数将系统模型转化为带输入饱和约束的状态空间方程形式;将模型参数非线性不确定性因素扩张为一个新的状态变量,进而通过设计干扰观测器实现对不确定性因素的在线估计和前馈补偿,以提高系统的鲁棒性能;在模型参数不确定性因素前馈补偿的基础上设计永磁同步电机伺服系统鲁棒有限时间控制器,保证系统跟踪误差的有限时间收敛。仿真对比结果验证了所设计控制方法的有效性。     

AUV模型解耦水平运动多控制器联合控制

为了解决自治水下机器人(AUV)的水平面轨迹跟踪控制问题,提出一种基于解耦模型的多控制器联合控制方法.建立AUV水平面三自由度运动模型并进行模型解耦,将每个自由度都只保留主变量,模型中的交叉耦合项和模型不确定性都当做外干扰项来考虑;对解耦后的AUV运动模型进行轨迹跟踪控制器的设计,针对AUV各个自由度的特点,为轴向和侧向运动设计自适应反演滑模控制器,为艏向运动设计带有干扰观测器的自适应终端滑模控制器;通过公式推导,利用李雅普诺夫理论证明了系统稳定性和误差的收敛性.仿真实验证明:所设计的轨迹跟踪控制器具有较强的鲁棒性能,系统能够实现对平面轨迹的精确跟踪且能够在规定的有效时间内实现对艏向角的精确跟踪.     

基于NDO的高阶非线性系统自适应反推滑模控制

针对一类高阶非匹配不确定非线性系统轨迹跟踪问题,将反推控制和滑模控制相结合,设计一种基于非线性干扰观测器(NDO)的自适应反推滑模控制方案.通过设计每一步的李雅普诺夫函数保证闭环系统全局渐进稳定,且跟踪误差一致且有界.设计NDO对非匹配干扰进行补偿,建立系统建模误差自适应律并引入双曲正切函数.仿真表明:闭环系统能够实现对指定轨迹的稳定跟踪,且对非匹配干扰和建模误差同时具有鲁棒性,并有效降低控制抖振.     

基于扩展观测器的电液负载模拟器自适应鲁棒控制

针对电液负载模拟器中传感器测量噪声干扰和未知的外部扰动引起的跟踪精度不高的问题,提出了一种基于扩展观测器的自适应鲁棒控制器。利用扩展观测器估计系统中未知的模型不确定性并进行补偿,同时,在观测器和控制器的自适应模型补偿器设计中,将实际状态值替换为相应的期望信号值,以减少测量噪声的干扰,控制器和扩展观测器中的系统参数均通过参数自适应得到。利用Lyapunov理论进行了闭环系统的稳定性分析。仿真结果表明,在不存在外部扰动的情况下,所提出的控制器能够达到更高的跟踪精度,而在存在外部扰动的情况下,所提出的控制器不仅保持了良好的跟踪性能,同时具有较强的鲁棒性。     

基于扩展观测器的电液负载模拟器自适应鲁棒控制

针对电液负载模拟器中传感器测量噪声干扰和未知的外部扰动引起的跟踪精度不高的问题,提出了一种基于扩展观测器的自适应鲁棒控制器。利用扩展观测器估计系统中未知的模型不确定性并进行补偿,同时,在观测器和控制器的自适应模型补偿器设计中,将实际状态值替换为相应的期望信号值,以减少测量噪声的干扰,控制器和扩展观测器中的系统参数均通过参数自适应得到。利用Lyapunov理论进行了闭环系统的稳定性分析。仿真结果表明,在不存在外部扰动的情况下,所提出的控制器能够达到更高的跟踪精度,而在存在外部扰动的情况下,所提出的控制器不仅保持了良好的跟踪性能,同时具有较强的鲁棒性。     

基于主-辅控制架构的无人机鲁棒飞行控制律设计

无人机在实际飞行中易受到扰动与系统未建模动态等不确定性因素的影响.为此,文中提出了一种新的鲁棒飞行控制律设计方法.该方法以主-辅控制器为基本架构,主控制器采用鲁棒伺服线性二次型调节(LQR)法构造,以提供基本指令跟踪控制输入;以加入主控制器后的理想闭环系统为参考模型,基于鲁棒模型参考自适应算法设计辅控制器,以抑制扰动和未建模动态对飞行控制系统的影响.理论分析表明,该控制律能够保证闭环飞行控制系统在存在有界扰动与未建模动态情况下稳定且跟踪误差有界.非线性对比仿真验证了控制系统对各种形式扰动的抑制作用,说明了该控制系统的有效性与鲁棒性.     

基于Backstepping-L1自适应控制的旋翼飞行器容错控制

针对旋翼飞行器控制过程中存在侧风等外界干扰、飞机本身存在未建模动态等不确定性,提出了一种基于Backstepping-L1自适应控制的旋翼飞行器容错控制方法。首先,在不考虑不确定性的情况下,根据旋翼飞行器的动力学方程和运动学方程,利用Lyapunov函数方法设计了基于Backstepping控制的姿态控制律,实现了闭环系统的稳定控制,且响应快速精确。其次,考虑不确定性对系统的影响,在Backstepping控制器的基础上,通过引入自适应律和状态观测器,实现对不确定性的实时估计和系统状态的在线观测,进而设计出具有鲁棒性的L1自适应控制器,消除了不确定性的影响,实现了旋翼姿态的容错控制。再次,通过引入一个闭环稳定的自治参考系统,对所设计的L1控制器进行稳定性分析,分析表明:设计的状态观测器跟踪误差有界并收敛到0,能够准确实时地估计被控系统状态;自适应律可快速自适应于系统存在的干扰及未建模动态等不确定性;控制律可以保证系统在正常状态及存在不确定性的情况下实时跟踪引入的参考系统,且跟踪误差趋近于0,从而保证系统稳定。最后,通过MATLAB仿真对比验证了该方法的有效性。     

不确定非线性系统的鲁棒自适应控制

针对一类具有一般不确定性的非线性系统（包括非线性不确定性、有界干扰、时变参数等）,利用递推设计方法,设计了一种新的用于输出调节的鲁棒自适应控制器．该控制器对非线性不确定性和有界干扰具有鲁棒性,并能保证闭环系统信号的全局有界性．其优点是对不确定性的知识要求较少．仿真实例表明,设计的鲁棒自适应控制器具有满意的控制效果．     

基于非线性干扰观测器的机械臂终端滑模控制

为了在干扰存在的情况下实现对五自由度机械臂的有效控制,提出了一种基于非线性干扰观测器的终端滑模控制策略.通过选择适当的非线性增益函数,干扰观测器能够精确地估计未知干扰,实现对控制器的补偿,降低滑模控制抖振.非奇异快速终端滑模面的设计提高了收敛速度,保证轨迹跟踪误差在有限时间内快速收敛.基于Lyapunov方法证明了闭环系统的稳定性,数值仿真结果验证了所设计方法的有效性.     

非完整移动机器人的神经网络滑模自适应轨迹跟踪控制

针对非完整移动机器人的轨迹跟踪控制问题,提出了一种鲁棒项系数自调整的神经网络滑模自适应控制策略。首先由反推法设计运动学控制器;其次,基于滑模控制设计动力学控制器,利用径向基神经网络(RBF)自适应逼近系统非线性不确定性上界,实现鲁棒项系数自调整,克服了传统滑模控制鲁棒项设计需要已知系统不确定性上界的缺陷,实现了速度跟踪。李亚普诺夫稳定性定理保证了闭环系统的稳定性及跟踪误差的渐近收敛。仿真结果进一步验证了所提方案的可行性。     

基于网络的液压马达伺服位置系统自适应鲁棒积分控制

针对基于网络的液压伺服控制系统面临的网络延时和阀控马达建模结构不确定性问题,提出了基于Pade定理和反步推导方法合成的误差符号鲁棒积分自适应控制器。该控制器使用Pade定理近似处理时变网络引起的延时,降低延时对控制系统跟踪性能的影响,应用自适应率逼近系统结构不确定性和延时误差值,采用误差符号控制方法补偿剩余的结构不确定性。通过构造合适的Lyapunov函数,验证了闭环系统的全局稳定性,保证闭环系统所有信号的有界性和跟踪误差渐进收敛性。仿真结果表明了该控制方法的高精度跟踪性能。     

机电伺服系统鲁棒自适应重复控制

针对执行周期性任务的机电伺服系统,设计了一种基于傅里叶级数近似的鲁棒自适应重复控制器,以抑制呈现一定周期性的建模不确定性对伺服性能的不利影响.通过对周期性的建模不确定性进行傅里叶级数近似,将自适应补偿和误差符号积分鲁棒(RISE)反馈相结合,其中自适应律用于处理系统参数不确定性,而RISE鲁棒控制律则可抑制其他非周期性建模不确定性,且鲁棒增益可自动调节.基于Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统半全局渐近稳定,且系统所有信号有界.仿真结果表明,所提出的控制策略具有很好的建模不确定性抑制能力,可显著提高机电伺服系统的跟踪精度.     

一类机器人滑模自适应鲁棒控制

针对存在系统参数不确定和有界外部扰动情况下的轨迹跟踪机器人系统控制问题,本文提出一种基于滑模变结构的鲁棒自适应控制方案。自适应控制律补偿系统参数不确定性,并对不确定性干扰上界进行实时估计;滑模控制消除了自适应律引起的参数误差,并且具有较强的干扰抑制能力。仿真表明此算法具有较高的跟踪精度和较强的鲁棒性。     

一类非线性系统的鲁棒自适应控制

作者考虑一类具有有界于扰和未知参数的非线性系统（１）,设计出一种适用于输出跟踪的鲁棒自适应控制器。该控制器对线性参数化的不确定性和有界干扰具有鲁棒性,能保证闭环系统的全局稳定性,并解决了ε－跟踪问题。仿真实例表明,所设计的鲁棒自适应控制器具有良好的跟踪性能,而且所需的控制量不大,其数值在容许控制的范围之内。     

基于增益自适应超螺旋滑模理论的无人机控制

以无人机为研究对象,针对无人机系统非线性强和飞行过程中外界干扰产生的不确定性,设计一种基于增益自适应滑模控制的无人机姿态控制器.该方法无需观测器对不确定性进行估计就可以实现对给定无人机姿态的跟踪控制,同时滑模控制中的抖振情况可以得到有效抑制.首先介绍无人机模型,给出其数学模型;其次,以误差为状态量,设计稳定收敛的滑模面,采用增益自适应超螺旋滑模算法设计能够有限时间收敛的无人机姿态控制器;再采用Lyapunov第二法证明闭环无人机系统的稳定性;最后对所提控制方法进行仿真验证.结果表明：该控制方法具有可靠的控制性能.     

二阶扰动观测器实现永磁同步电机电流补偿控制

永磁同步电机速度伺服系统的电流环存在外部干扰和系统参数摄动,影响了PI控制的性能.利用系统输出与内模输出误差,设计一种新型的鲁棒内环扰动观测器,来估计系统不确定量补偿量.在保证系统鲁棒稳定性条件下,设计扰动观测器的动态响应为二阶系统,达到无稳态误差.实验仿真表明,增加了扰动观测器补偿的PI电流环控制系统,能够很好地抑制电流环中的扰动,减小电流波动,提高电流的跟踪精度.