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不确定非线性系统变结构模糊自适应鲁棒控制 总被引:4,自引:1,他引:3
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。 相似文献
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针对一类有界的不确定非线性系统,基于高增益观测器并结合自适应模糊逻辑系统和滑模控制,提出了一种基于高增益观测器的自适应模糊滑模控制方案。该方案不需要系统状态可测的条件,而是通过设计高增益观测器来估计系统的状态并能保证观测误差一致最终有界。基于李亚普诺夫函数方法,给出了自适应模糊滑模控制律以及在线调节的参数自适应律。所提出的控制方案不但能使闭环系统稳定,而且保证了跟踪误差的一致最终有界性。仿真结果进一步验证了该控制方案的实用性和有效性。 相似文献
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针对一类具有函数控制增益符号未知的不确定非线性系统,根据滑模控制原理和模糊系统的逼近能力,提出了一种自适应模糊控制器设计新方案。该方案利用Nussbaum函数的性质,取消了常用的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。 相似文献
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对一类多变量非线性系统提出了直接自适应模糊预测控制方法,此方法首先对被控对象提出了线性时变子模型加非线性子模型的预测模型,然后直接利用模糊系统设计预测控制器,并基于时变增益自适应律对控制器中的未知向量和逼近误差估计值进行自适应调整。证明了此方法可使跟踪误差收敛到原点的一个邻域内,仿真结果验证了此方法的有效性。 相似文献
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基于递归神经网络的伺服系统自适应反步控制 总被引:5,自引:0,他引:5
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. 相似文献
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针对具有时变不确定性且不确定性界为椭球的线性系统提出了一种新的具有自适应机制的鲁棒保性能控制器设计方法.首先,引入一个具有可由自适应律在线调整的可调参数的目标模型,通过该参数来保证由目标模型与被控模型所获得的误差系统渐近稳定.结合保证目标模型稳定性的设计,最终形成保证闭环系统稳定且控制器增益仿射依赖于可调参数的鲁棒保性能跟踪控制器.应用于安装在试验平台上的小型直升机航向控制中,仿真试验表明了该方法的有效性. 相似文献
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永磁同步电机的模型参考模糊自适应控制 总被引:3,自引:0,他引:3
采用模糊基函数形式,将永磁同步电机时变参数的辨识转化为对模糊基函数权系数的辨识问题,经过离线学习和在线自适应调节的模糊估计器具有对永磁同步电机时变参数的逼近能力.利用参数跟踪误差和控制预测误差信息,设计模型参考模糊自适应速度控制器,基于Lyapunov稳定性理论分析了控制器的收敛性,仿真及dSPACE实验结果表明:所设计的永磁同步电机控制系统具有较好的参数跟踪及控制性能. 相似文献
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针对一类带非仿射输入的不确定受扰混沌系统,提出了带监督控制项的自适应模糊控制。该方法采用模糊逻辑系统逼近虚拟控制中的未知函数,仅要求逼近误差范数有界。模糊参数采用σ自适应律,并给出参数的有界性证明。构造Lyapunov函数证明闭环系统所有信号一致有界,跟踪误差一致渐进稳定。将Duffing-Holmes系统、Genesio系统和Sprott电路混沌系统作为仿真对象,仿真结果验证了算法的有效性。 相似文献
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针对飞机大机动飞行时模型非线性和参数不确定性的特点,提出了一种基于全调节神经网络的反步自适应控制方法。飞机模型不确定部分由全调节径向基函数(radical basis function, RBF)神经网络在线补偿,控制律及神经网络参数自适应律由反步法回馈递推得到,并利用一种自适应参数策略的混沌粒子群算法优化控制器固定参数,改善动态性能,最后通过加权伪逆控制分配方法得到最终控制信号。仿真结果表明:在较大的模型气动参数不确定及控制增益矩阵未知时,所设计的控制律仍能理想地跟踪飞机大机动指令飞行,神经网络参数估计误差指数收敛到有界紧集,系统具有快速的收敛性和良好的鲁棒性。 相似文献
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围绕无人直升机实际飞行中的不确定性问题,将扩张状态观测器(extended state observer, ESO)与自适应反步法相结合设计控制器来实现无人直升机轨迹的鲁棒跟踪控制。首先,建立了无人直升机的数学模型,建模过程中考虑未建模动态、模型简化误差、外界大气扰动以及燃油消耗导致的惯性参数摄动等多种不确定性来源。同时,将主旋翼一阶挥舞动态耦合进无人直升机6-DOF刚体动力学方程,建立了简洁且又反映无人直升机旋翼挥舞这一重要特征的等效模型。然后,基于ESO和自适应反步法设计了位置控制器、姿态控制器以及力矩控制器,其中利用自适应策略对无人直升机质量及惯性矩阵等慢变摄动参数进行估计,利用ESO对未建模动态及外界阵风等高频扰动进行观测,并通过前馈补偿实现对系统不确定性的综合抑制。最后,通过数值仿真验证了方法的可行性和有效性。仿真结果表明,该方法比纯自适应反步法具有更高的不确性抑制效率和控制精度,能够实现无人直升机在多种不同类型扰动同时作用下轨迹的鲁棒跟踪控制。 相似文献
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The advanced missile uses blended control of nero-fin and reaction-jet to improve missile maneuverability. The blended control design, which is multi-inputs and multi-outputs (MIMO), severe nonlinear, and model uncertain, is much more complex than conventional nero-fin control. A novel nonlinear backstepping control approach is proposed to design the blended autopilot. Missile model is reformed to a new one by state reconstruction technique so that it is easy to be handled by the backstepping method. Then a Lyapunov function is chosen to avoid oscillation caused in normal backstepping way when control parameters are mismatched. In distribution of both inputs, optimal energy logic is proposed. In addition, a fuzzy cerebellar model articulation controller (FCMAC) neural network is used to guarantee controller robustness to uncertainties. Finally, simulation results demonstrate the efficiency and advantages of the proposed method. 相似文献
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针对飞行模拟转台伺服系统跟踪控制问题,提出了一种基于非线性干扰观测器(nonlinear disturbance observer, NDO)的反推全局滑模控制方案。该方案利用NDO观测系统的参数不确定性及非线性摩擦干扰,通过选择适当的设计参数使观测误差指数收敛,进而对引入NDO的系统采用反推全局滑模设计控制器,控制律的设计保证了闭环系统的稳定性。仿真结果表明,所提控制方案能够有效克服参数不确定性及非线性摩擦干扰的影响,实现了转角位置的精确跟踪,并且有效去除了控制抖振。 相似文献
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针对带有模型误差及外界扰动的自由漂浮空间机器人轨迹跟踪问题,提出了一种基于神经网络的自适应鲁棒控制策略。采用对神经网络状态空间进行划分后与滑模变结构结合的控制器,对不确定非线性进行自适应学习,逼近误差作为外部干扰由鲁棒控制器消除。该方法从整个闭环系统的稳定性出发,利用H∞理论设计的鲁棒控制器及神经网络权值的在线调整规则保证了系统的稳定性,并能使系统L2增益小于给定的指标,具有较好的控制精度及动态特性。仿真分析进一步证明了该自适应鲁棒控制算法的有效性。 相似文献
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基于观测器的一类不确定非线性系统自适应输出反馈控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对一类不确定非线性系统,基于非线性状态观测器采用回馈递推(Backstepping)设计方法提出了一种鲁棒自适应L2增益控制方案。该控制方案首先对系统的不可观测状态设计非线性状态观测器,在此基础上通过多步递推得到系统的控制律并设计了未知干扰的参数自适应律,使系统具有L2增益性能。同时把采用常规设计方法需要对过多参数进行辨识问题简化为只需对与未知干扰个数相同的参数进行辨识的问题,简化了控制器结构。最后通过仿真算例验证了所设计控制方案的有效性。 相似文献