基于模糊神经网络的无人水下航行器航迹跟踪控制

针对外界扰动的无人水下航行器航迹跟踪控制问题,通过定义一个动态滑模面,结合Lyapunov稳定性理论,设计航迹跟踪滑模控制器.考虑到系统中存在的未建模动态,在保证不引入模型参数的前提下,采用模糊神经网络在线逼近理想滑模控制律,并根据Lyapunov稳定性理论及投影算法得出模糊神经网络的参数自适应律.理论分析证明闭环控制系统的一致渐近稳定性、所有变量的有界性及跟踪误差及其导数渐近趋向于零.仿真实验验证了所提控制策略的有效性.     

欠驱动船舶直线航迹的滑模控制方法

针对一类欠驱动水面船舶的直线航迹跟踪控制问题,考虑运动响应模型的建模误差和外界干扰力等非匹配不确定性影响,基于滑模控制理论和Backstepping法,提出了一种反步自适应滑模控制律.借鉴Backstepping法的设计思想,利用一种改进积分型的滑模控制方法和自适应技术,设计了直线航迹跟踪控制的滑模控制律,并证明该控制律保证了航迹跟踪系统的全局渐进稳定性.最后,仿真对比结果验证了所提出控制器的有效性.     

不确定轮式机器人动力学鲁棒路径跟踪控制

使用预知期望几何路径函数描述跟踪误差,将路径跟踪问题转化为输出调节问题,基于机器人的动力学模型运用输入输出线性化方法得到运动学-动力学混合控制律,再使用反步法得到动力学控制律;基于类Lyapunov方法设计不确定参数自适应律,保证在未知定常参数情况下跟踪误差仍能够渐近收敛.最后给出了渐近稳定性的证明,数字仿真证实了该控制方案的有效性.     

欠驱动船路径跟踪的反演自适应动态滑模控制方法

针对欠驱动水面船的路径跟踪控制系统,提出一种反演自适应动态滑模控制方法。该系统由船舶艏摇非线性响应模型和Serret-Frenet误差动力学方程组成,并考虑建模误差和外界干扰力等不确定性。经过简化处理,将原欠驱动系统的控制问题转化为非线性系统的镇定问题。同时,基于反步方法和动态滑模控制理论,设计自适应动态滑模控制器。通过理论分析,证明在该控制器作用下,路径跟踪控制系统是全局渐近稳定的。仿真试验表明:该控制器对系统参数摄动和外界干扰不敏感,具有强鲁棒性和自适应性。     

综合的机器人鲁棒自适应控制

研究了不确定性机器人轨迹跟踪的鲁棒自适应控制方法．利用机器人动力学参数变量分离方法,将系统的集中不确定性反映到一个集中的标量参数上,进而提出一种基于简单的计算力矩结构的综合鲁棒自适应控制策略,同时还设计了一个通用的非线性反馈增益和一个简单的自适应律,通过在线刷新一个集中的系统不确定性参数,最后保证系统达到全局指数意义的渐近稳定或全局一致最后有界．通过简化控制结构得出一种简单的鲁棒控制器．按照对控制参数的不同选择,可保证系统达到严格的全局一致最后有界、全局渐近稳定、全局指数稳定三种稳定性结果．理论分析和计算机仿真验证了控制律的有效性．     

基于非奇异终端滑模的欠驱动UUV航迹跟踪控制

针对欠驱动UUV在模型参数数摄动以及未知恒定海流(对控制器而言)干扰下的水平面直线航迹跟踪控制问题,提出了一种基于非奇异终端滑模的航迹跟踪控制控制策略。首先,利用离散航迹点,规划出期望航迹;然后,基于视线法(LOS)以及Serret-Frenet坐标系,建立起航迹跟踪制导律;进而,将航迹跟踪控制问题转化为航向角的镇定问题。利用非奇异终端滑模控制方法,设计出全局有限时间收敛的动力学控制器。仿真实验结果表明:该跟踪控制策略可以精确地执行水平面直线航迹跟踪任务;对于模型参数摄动以及未知恒定海流,所设计的控制策略具有强鲁棒性。     

分块建模关节机器人的PI鲁棒滑模控制

为实现机器人关节位置镇定和轨迹跟踪控制,控制律的设计须针对确定的机器人动力学模型,由于机器人结构参数、作业环境的外界干扰及结构振动等不确定性因素的存在,会造成机器人动力学模型不确定.为此,设计3个RBF神经网络分别对不确定机器人模型中的3个不确定项进行分块建模,得到机器人估计模型,神经网络的权值采用自适应算法.针对机器人估计模型设计PI鲁棒滑模控制律.将所设计的控制器用于三关节机器人的三个关节的力矩控制,研究结果表明:三关节均约在1 s时达到期望位置和跟踪期望轨迹,镇定误差和跟踪误差也快速、稳定地趋于零.通过定义基于积分型的Lyapunov函数,利用Lyapunov稳定性理论证明了控制系统是全局渐近稳定的.     

具有Markov跳跃参数的随机非线性系统的自适应跟踪

采用随机控制Lyapunov设计方法,针对参数严格反馈形式的Markov跳跃非线性系统,研究了一类具有Markov跳跃参数的随机非线性系统的自适应跟踪问题.给出了参数自适应律和控制律,使得跟踪误差以概率1渐近衰减到零.仿真结果表明了该设计方法的有效性.     

电液伺服系统的渐近跟踪自适应控制

根据电液伺服系统参数不稳定的特点,将渐近跟踪理论与自适应控制相结合,提出了一种基于参数辨识的电液伺服系统的渐近跟踪自适应控制方法,利用状态反馈动态配置系统的希望特征值和在输入端动态调节前馈增益实现渐近跟踪,达到自适应控制的目的。仿真结果表明,该方法稳定可靠,具有较高理论意义和实用价值。     

一种新的重复自适应摩擦补偿方法及其在高精度伺服系统中的应用

针对高精度转台直流力矩电机系统中存在的非线性动态摩擦及周期性波动力矩扰动,为提高转台位置的跟踪精度,提出了一种新的重复自适应摩擦补偿方法,将重复控制机制引入到基于自适应控制的摩擦补偿策略中.电机中摩擦模型采用摩擦参数非一致性变化的LuGre动态模型.该方法的控制律包含一个参数自适应律、等效PD控制律和一个重复控制律.其中,参数自适应律用来估计未知模型参数并予以补偿,而插入的重复控制器用来提高系统运动曲线的跟踪性能.Lyapunov方法证明该补偿方法保证了闭环系统全局稳定性和对期望位置信号的渐近跟踪.最后,通过对高精度伺服系统的仿真研究证明了该改进补偿方法的有效性.     

基于Backstepping的非线性船舶航迹跟踪控制器设计

针对船舶动态存在大惯性、时滞、非线性等特点,和船舶航行中易受海风、海浪、洋流等环境因素的影响的问题,考虑三自由度非线性船舶运动数学模型。基于Backstepping设计思想,设计了具有全局渐近稳定的船舶航迹跟踪控制器。Simu-link仿真结果表明,船舶实际航迹能够跟踪期望航迹,达到了满意的控制效果,验证了所设计控制器的有效性。     

基于动态非线性滑动模态的欠驱动船舶直线航迹控制

针对带有状态变量和控制输入约束条件以及横向漂移的欠驱动船舶,设计了直线航迹控制算法,通过对系统输出进行动态非线性滑模分解迭代设计,将单输入多输出的控制问题转化为标量零阶系统的镇定问题,并利用增量反馈控制,无需对不确定模型参数或风、流干扰进行估计,能够同时稳定船舶的航向和航迹。应用"育龙"轮的非线性水动力模型进行了仿真,结果表明,控制器对系统参数摄动及外界干扰不敏感,具有强的鲁棒性,且其设计参数物理意义明显、易于调节。     

航天器大角度姿态机动的自适应滑模控制

针对航天器大角度姿态机动过程中的严重非线性、航天器惯量的不确定性及外界干扰,提出了自适应滑模控制律.利用修正罗德里格参数建立航天器的数学模型,能克服欧拉角的奇异性和四元数约束条件的限制.选择一类滑模面,基于Lyapunov函数方法推导出控制律和自适应律,使控制律完全独立于对象的参数.理论分析及仿真结果表明,该控制律对航天器惯量不确定性和外界干扰有较强的鲁棒性,并且是全局渐近稳定的.     

一类不确定仿射非线性系统的自适应变结构控制

研究非匹配不确定仿射非线性系统的输出跟踪问题．针对系统中的参数不确定性,基于李亚普诺夫稳定性理论提出了一种分段控制方案,当控制误差大于一定范围时,采用自适应变结构控制方案,使得闭环跟踪系统全局渐近稳定,参数估计值收敛,系统信号保持有界,控制误差减小到零域附近时,切断变结构控制,避免了颤振现象的出现．理论研究和仿真结果证实了理论结果的正确性和有效性．     

非线性混沌系统的鲁棒自适应控制

研完了不确定非线性Chua's混沌系统的跟踪控制问题.通过坐标变换将Chua's系统转换为严格反馈控制系统的一种通用形式,然后利用Backstepping方法和鲁棒控制技术,设计了参数自适应控制律,对存在的不确定性和未知干扰的非线性系统实现了输出跟踪.基于Lyapunov稳定性理论所设计的控制器不仅使系统输出跟踪给定的期望输出,而且使得系统对于所允许的不确定系统状态全局一致有界.仿真结果表明了所设计方法的有效性.     

一类不确定非线性系统的神经网络鲁棒反推镇定控制

对一类不确定非线性系统,将反推控制和神经网络相结合,研究了其鲁棒渐近镇定控制问题。与通常研究中被控对象仅局限于严格反馈形式相比较,研究对象更具一般性。基于反推控制方法来构造镇定控制器,利用神经网络来逼近控制器构造过程中产生的不确定项,并提出一种新的自适应算法来在线调节神经网络权值。通过一步步适当地选取虚拟控制器的参数和神经网络权值的自适应律,最终得到的控制器使得整个闭环系统是全局渐近稳定的。     

一类混沌系统的混合参数自适应学习控制

提出了一种自适应学习控制方法,应用于未知周期时变参数的混沌系统的跟踪同步问题,该方法利用Lyapunov稳定性和自适应学习理论,构造了学习控制律和微分-差分参数学习律,在L2Τ-范数意义下使得跟踪误差在一个周期区间上渐近同步。给出了闭环系统稳定的一个充分条件。通过仿真例子验证了所提方案的可行性和有效性.     

不确定曲面上轮式移动机器人鲁棒轨迹跟踪

对于不确定曲面上运动的轮式移动机器人设计了鲁棒跟踪控制律.并给出稳定性证明.设计过程中用系数未知但有界的二次曲面在局部近似不确定曲面,首先构造有界横截函数推导光滑标称跟踪控制律,然后通过backstepping方法将该光滑控制律拓展到动力学模型,最后利用Lyapunov重设计技术构造出鲁棒控制律解决曲面引入的重力干扰.所设计的控制律使得轮式移动机器人具有对不同曲面参数的适应能力.仿真结果验证了控制律的有效性.     

基于区间二型模糊神经网络反演控制抑制二惯量系统的机械振动

针对带有不确定性和扰动的二惯量伺服系统,提出了一种基于区间二型模糊神经网络的自适应反演控制策略抑制系统的机械振动.首先建立了二惯量系统的动力学模型,设计了反演自适应控制律;其次系统中负载和电机两端未知的扰动变量定义为待估计项,采用区间二型模糊神经网络对其进行估计,给出了基于区间二型模糊神经网络的参数自适应律.基于李雅普诺夫稳定性理论,证明了闭环系统输出跟踪的收敛性,并且跟踪误差可以通过调节控制参数达到任意小.仿真结果表明该方法具有较好的控制性能.      

不确定非完整AGV的自适应反演滑模控制

提出了一种(2,0)型受非完整约束的自动导向车( AGV)的轨迹跟踪控制方案.该方案针对AGV复杂非线性动力学系统,应用输入—输出非线性反馈控制进行线性化,针对AGV的模型参数不确定性和外部未知干扰,结合从执行器输出的总体不确定动力学模型,采用基于李亚普诺夫方法设计的自适应反演滑模控制器进行伺服补偿,保证系统稳定和渐近...