高精度飞行仿真转台的鲁棒自适应控制

针对高精度直流伺服系统,提出一种基于Lyapunov直接法的鲁棒模型参考自适应控制方法.在算法中,通过调节增益系数,以适应系统中参数的变化,通过引入鲁棒补偿项,实现对摩擦环节的补偿,使得在具有参数不确定性和未知非线性摩擦特性的情况下,跟踪误差渐进收敛于零.并以三轴转台为例,进行了数值仿真,其结果表明该方法的有效性和鲁棒性.     

自适应反演滑模转台鲁棒控制器设计

针对未知非线性、外界干扰和参数摄动等不确定因素对实际转台控制系统的影响,提出了自适应反演滑模神经网络的转台鲁棒控制器设计。自适应反演滑模控制作为主控制器,RBF神经网络实现了不确定上界值的在线辨识。仿真结果表明,基于RBF神经网络的自适应反演滑模控制很好地克服对象的不确定性,实现控制系统的较强鲁棒性,适于高精度飞行仿真转台系统的实时鲁棒控制。     

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。     

某型水下仿真转台鲁棒控制系统设计

以某型水下仿真转台为背景，详细讨论了基于H∞控制思想的QFT设计方法的性能指标实现问题，并应用该方法进行了控制器设计，得到满足系统鲁棒性能的控制器。调试结果满足系统的性能要求，验证了设计方法的可行性和有效性。     

仿真转台控制系统中的动态鲁棒补偿方法

本文对高精度仿真转台控制系统问题进行研究和分析.文中着重介绍了一种能够克服干摩擦,死区,齿隙,负载变化,干扰力矩等对仿真转台的跟踪精度有影响的动态补偿方法.数字仿真表明,利用这种方法可取得很好的控制效果.     

航天器的自适应鲁棒姿态控制器设计

针对带有转动惯量不确定性和干扰的航天器姿态控制问题,提出了一种基于鲁棒自适应方法的解耦控制算法。首先,将航天器模型变换成3个子回路分别进行控制器综合,并利用自适应方法对模型中的不确定参数进行补偿。然后,将外干扰力矩和自适应补偿误差视为复合扰动,通过鲁棒控制算法对其进行抑制,保证了姿态跟踪误差在期望的范围内。最后,数字仿真结果表明了所设计的控制器在处理航天器姿态控制问题的正确性和有效性。     

电机驱动机械手的鲁棒自适应跟踪控制算法

针对包含电机动态特性的机械手非匹配不确定模型,提出了一种鲁棒自适应跟踪控制算法.该控制算法通过引入非线性阻尼和加入"σP-修正"项的参数自适应律,确保了闭环系统的所有信号全局一致有界,且能使跟踪误差按指数速率收敛到零的小邻域内.理论分析和仿真结果说明了该控制算法的可行性和有效性.     

直接鲁棒自适应模糊控制

针对一类不确定非线性系统 ,基于监督控制方案并利用第二类模糊系统的逼近能力 ,提出了一种直接鲁棒自适应模糊控制器设计的新方案。该方案通过引入最优逼近误差的自适应补偿项来消除建模误差的影响 ,从而在稳定性分析中取消了要求逼近误差平方可积或逼近误差的上确界已知的条件。理论分析证明了闭环控制系统是全局稳定的 ,跟踪误差收敛到零。仿真结果表明了该方法的有效性。     

一类非线性系统的鲁棒自适应控制

针对一类含有不确定参数和未知扰动的非线性系统，提出一种鲁棒自适应控制方法以确保系统输出稳定地精确跟踪给定的参考信号。控制器的设计分两步进行：首先，在不考虑扰动的情况下，采用一种基于参数映射的Lyapunov设计方法设计系统参数自适应控制器；然后，在该自适应控制器的基础上，采用衰减控制策略设计鲁棒补偿器，实现对扰动的抑制。最后通过数字仿真验证了设计方案的有效性。     

仿真转台的神经网络复合控制

介绍了一种神经网络复合控制方法，即在不抛弃众多工程技术人员所熟悉的经典控制方法的基础之上，采用神经网络控制来处理系统中的各种非线性及不确定性。给出了神经网络的迭代算法，讨论了系统的稳定性问题，并将该方法应用于高精度三轴飞行仿真转台的实时自适应控制中。实验结果表明了该控制方法的有效性。     

一类非线性系统的自适应模糊控制

针对一类非线性系统,利用模糊逻辑提出一种鲁棒自适应控制方法.首先证明在一定的条件下,闭环系统必能稳定,并证明这个条件即必落人某一紧集中成立,同时考虑其控制性能,选择鲁棒控制量,使跟踪误差达到要求的性能指标.     

基于模糊辨识的混合鲁棒自适应控制

针对一类多输入多输出不确定非线性系统,提出一种基于模糊辨识的混合鲁棒自适应控制方法。该方法探讨了自适应模糊控制器的参数自适应律由跟踪误差和逼近误差共同进行调节,并从理论分析和仿真角度证明了该方法比参数自适应律仅用跟踪误差进行调节的控制器具有更好的跟踪效果,该方法加快了系统跟踪误差的收敛速度。将该算法用于两连杆机械手轨迹跟踪,仿真结果表明该算法具有跟踪精度高,收敛速度快的优点。     

神经网络自适应广义预测解耦控制器的设计

提出了一种神经网络补偿自适应广义预测解耦控制方案，即用神经网络逼近通道间的耦合、非线性及未建模动态，且采用了改进RLS辨识算法及用后能改善辨识效果，从而增进自适应控制的精度与鲁棒性，能解决参数不确定的非线性多变量耦合问题，给出了该算法的实现原理及步骤。理论分析和仿真结果表明，该方案是有效的。     

基于模糊自适应PID的伺服系统控制

以飞行仿真转台伺服系统为研究对象,设计了一种带比例因子的模糊自适应PID控制器,通过误差和误差变化率在线模糊推理并调整比例因子和PID控制器的修正值.通过引入积分分离控制方法,在保证系统动态性能的前提下,一定程度上克服了模糊控制方法无法消除静差的缺点,也满足转台控制的实时性要求.仿真实验结果表明,该方法与传统PID控制相比,能够有效提高转台伺服系统的动态性能和鲁棒稳定性.     

机器人的多项式结构鲁棒自适应力/位置控制

对于机器人的力／位置控制提出了一种新的控制方案，即在力控制回路中采用简单的多项式结构，把机器人末端操纵器与外界环境接触的不确定性归结为一个包络函数，避免了复杂计算，而在位置回路中采用计算力矩控制方法，这种控制结构简单，仿真速度快，仿真证明控制效果好，是一种具有实际应用价值的控制方法。     

A Novel Robust Adaptive Fuzzy Controller

For a class of continuous-time nonlinear system, a novel robust adaptive fuzzy controller is proposed by using of Lyapunov method. It is proven that the control algorithm is globally stable, the output tracking-error can convergence to a domain of zero under the assumptions. As a result, the system controlled has stronger robustness for disturbance and modeling error.     

基于非线性干扰观测器的转台反演鲁棒控制研究

针对转台系统三框耦合干扰和不平衡负载干扰等非线性因素的影响,提出了基于非线性干扰观测器的转台鲁棒Backstepping控制器.首先,阐述了鲁棒反演控制器的设计及稳定性证明;其次,通过设计并选择合适参数的NDO控制器,并进一步保证NDO控制器的全局指数稳定性及其有效性.实验仿真表明,这种新型鲁棒控制器能够很好地克服了转台现存的非线性因素影响,非常适合高精度飞行仿真转台系统的鲁棒控制.     

基于燃气轮机转速直接型自适应模糊控制器的设计

针对发电用单轴微型燃气轮机这样大型复杂且具有极强非线性的热能动力系统，提出了适用的燃机转子转速自适应模糊控制方法，将加速度限制包含在规则中。从而构建了新的控制结构。理论证明，利用在线调整算法改变模糊规则基使控制系统达到了全局稳定。数据仿真表明，控制方案对燃气轮机的转速控制取得了很好的效果，具有实际应用价值。方法适用于提出一类具有单输入单输出的非线性系统。