非线性系统的模糊Backstepping自适应容错控制

针对一类受扰动的且伴有执行器故障的严格反馈不确定非线性系统,提出了一种模糊自适应容错控制方法.当故障发生时,改变控制器结构使其融合故障.设计中,模糊逻辑系统用作在线逼近系统的未知动态和未知的故障函数,结合模糊自适应控制与backstepping技术,给出了模糊容错控制器方法,并基于Lyapunov定理严格证明了所提出的鲁棒模糊自适应控制方法能够保证整个闭环系统的稳定,最后通过仿真实例验证了该方法的有效性.所提出的模糊自适应容错方法扩展了经典容错控制方法的结果,给出的结果更具有一般性意义     

非线性系统的模糊Backstepping白适应容错控制

针对一类受扰动的且伴有执行器故障的严格反馈不确定非线性系统，提出了一种模糊自适应容错控制方法。当故障发生时，改变控制器结构使其融合故障。设计中，模糊逻辑系统用作在线逼近系统的未知动态和未知的故障函数，结合模糊自适应控制与backstepping技术，给出了模糊容错控制器方法，并基于Lyapunov定理严格证明了所提出的鲁棒模糊自适应控制方法能够保证整个闭环系统的稳定，最后通过仿真实例验证了该方法的有效性。所提出的模糊白适应容错方法扩展了经典容错控制方法的结果，给出的结果更具有一般性意义     

基于Backstepping的模糊自适应跟踪控制

主要研究了单输入一单输出非线性系统的模糊自适应输出跟踪控制问题。模糊逻辑系统用于逼近系统中未知的非线性函数,然后基于Backstepping设计方法给出了系统性的输出跟踪控制器的设计方法。所构造的模糊控制器确保跟踪误差可以充分小,同时系统中的各个变量保持有界性。所提出方法的优越性在于自适应律中在线学习参数的数目独立于模糊规则的选择,从而避免了以往模糊自适应控制算法中自适应学习参数过多的缺点。最后,以一个例子进一步说明文中所得结论的有效性。     

一类随机非线性系统的自适应控制

研究一类单输入单输出的严格反馈随机非线性系统的自适应神经控制问题.利用神经网络参数化（RBF）和backstepping技术来进行控制器设计.所设计的控制器确保所有闭环信号是概率意义下有界的.     

含TCSC装置的单机无穷大电力系统的非线性自适应动态面鲁棒控制

针对含晶闸管控制串联电容器装置的单机无穷大电力系统,考虑摩擦阻尼系数不确定及受外部未知干扰的情况,基于非线性自适应动态面控制方法,设计了鲁棒控制器,同时得到了系统不确定参数的自适应更新律以及系统稳定运行的充分条件.采用该方法避免了传统自适应backstepping法中对虚拟控制输入的反复求导,克服了计算量过大的缺点.数值仿真结果表明,所设计TCSC非线性自适应动态面鲁棒控制器在系统动态响应和不确定参数的估计性能方面优于传统的自适应backstepping鲁棒控制器,提高了电力系统的动态稳定性.     

一类非线性系统的模糊自适应容错控制

针对一类单输入单输出未知非线性系统,提出了模糊自适应故障诊断和容错控制方法。首先,利用模糊逻辑系统和非线性观测器技术实现非线性系统的故障诊断。在故障诊断的基础上．利用估计故障函数,实现了模糊自适应容错控制器的设计。证明了所提出的容错控制方案能够保证整个闭环系统的稳定性。把所提出容错控制方法应用于倒立摆系统．其仿真结果进一步验证了该方法的有效性。     

不确定非线性系统的动态曲面控制

针对一类严格反馈形式的非线性不确定系统,提出了一种动态曲面鲁棒自适应控制方法.设计方案类似于backstepping方法,但该方法通过增加若干个低通滤波环节避免了backstepping设计过程中对一些特定函数的重复求导,从而解决了backstepping设计方法固有的"复杂度爆炸"问题,简化了控制器的设计,提高了方法的工程可实现性.最后通过仿真进一步验证了方案的有效性.     

仿射非线性系统的在线自适应模糊神经网络辨识与控制

针对单输入单输出非线性系统的自适应控制问题,提出了一种在线自适应模糊神经网络辨识与鲁棒控制的方法.该方法首先利用广义模糊神经网络学习算法,实时建立对象模型未知系统的逆动态模型,实现网络结构和参数的同时在线自适应.考虑到网络建模误差和外部干扰的存在,还设计了基于控制理论的鲁棒补偿器.仿真结果表明,该方法能对模型未知仿射非线性系统实现鲁棒输出跟踪.     

一类自适应神经网络控制器的设计

针对一类具有下三角形式的多重时滞非线性系统,研究了基于小波神经网络的自适应控制器设计方案.应用后推(backstepping)设计方法在递推的每一步设计一个Lyapunov-Krasovskii泛函并在最后一步得出控制u.应用Lyapunov-Krasovskii泛函稳定性定理证明了该控制器能保证闭环系统是半全局最终一致有界的(SGUUB).仿真实例验证了该控制器的有效性.     

非严格反馈非线性系统的自适应模糊控制

研究一类单输入单输出非严格反馈的非线性系统自适应模糊控制问题.基于系统函数单调递增的性质,提出了变量分离方法,并利用自适应模糊控制技术和Backstepping设计自适应模糊控制器.自适应控制器确保闭环系统的所有信号半全局有界,同时所有状态收敛到原点的一个充分小的邻域内,仿真例子验证了该方法的有效性.