一类带有扰动的非线性系统的自适应镇定

主要考虑了带有扰动的一类非线性输出反馈系统的全局稳定性,控制的系数是输出的函数.控制设计最重要一步就是先把系统进行坐标变换,之后利用自适应控制设计来处理系统.     

一台机器加工多种工件的制造系统流程自适应控制

本文研究了一台机器加工多种工件的制造系统程控制问题,利用自适应控制的思想,在对故障时间和工作时间的分布不做任何假设的情况下,提出了基于扰动分析的流程自控制算法,该算法便于在实际当中在线执行。     

制造系统的神经自适应控制

制造过程的自适应有效控制对ＣＩＭＳ的发展具有极其重要的意义。本文作者在论述：（１）自适应控制在ＣＩＭＳ中的重要性；（２）传统自适应控制方法在制造过程控制中的困难与障碍；（３）神经网络、人工智能和模糊控制理论等在制造过程自适应控制中的应用的基础上，指出神经自适应控制是制造过程自适应控制发展的有效途径，并构造了基于自组织神经网络的神经优化型自适应控制模型．     

有界扰动滞环非线性系统的自适应控制

对存在有界扰动下的滞环非线性系统，建立了适合于最小相位和非最小相位情况的自适应控制算法，证明了闭环系统的稳定性，同时给出了控制误差上界。仿真实验表明了这种算法的有效性。     

含参数扰动Liu混沌系统的反步设计自适应控制

针对混沌系统的控制问题,人们已经提出了很多控制方法。但是,大多数文献在混沌系统控制的设计中,未同时考虑系统参数由于内部噪声等未知扰动的影响而在有界范围内波动的情况,这就导致一些研究结果在实际应用中受到许多限制。因此,研究含参数扰动混沌系统的控制问题是当前混沌控制理论和应用的前沿课题之一。文中以含参数扰动的Liu混沌系统为例进行研究,采用反步设计自适应控制方法对该系统进行控制。首先从系统的反步设计控制理论出发,研究了基于反步设计法、Lyapunov稳定性定理及自适应控制系统控制律,讨论了系统满足设计要求的虚拟控制和控制律的时间响应,确定了同步控制器的结构和控制k的取值范围为47.716 0k57.222 2时,控制系统渐近稳定;然后根据所设计的含参数扰动Liu混沌系统的反步自适应控制器,得到了含参数扰动的Liu混沌系统在两种不同的情况下的不同控制器,实现了混沌系统在含有未知扰动下的跟踪及镇定控制。该方法在逆推设计过程中结合了反步设计法、Lyapunov稳定性定理及自适应控制律,使系统状态在每一步都能自适应跟踪并渐近趋近虚拟控制,有效地克服因各种未知扰动而产生的参数波动的情况,最后实现整个系统的渐近稳定。理论推导与数值模拟结果验证了控制器的有效性。     

三状态机器的一阶和二阶扰动分析导数估计

研究了一台机器加工一种工件的制造系统的扰动分析导数估计问题,在对状态持续时间的分布不作任何假设的情况下,使用扰动分析方法,导出了制造系统的目标函数关于阈值的一阶和二阶导数的估计值 。     

基于扰动补偿的连续搅拌釜式反应器自适应积分滑模控制

针对化工工程中连续搅拌釜式反应器难以稳定控制的问题,提出一种基于自适应积分滑模控制的方法;根据连续搅拌釜式反应器系统结构建立的被控系统模型分别设计有限时间状态观测器和扰动观测器,通过观测器的估计结果对未知扰动信号进行补偿;基于系统的跟踪误差,引入积分滑模面,设计自适应变比例增益趋近律来消除系统抖振;利用Lyapunov...     

直接极小化指标函数的自适应PID控制

基于Ljung提出的按直接使某一显式指标函数极小化的自适应控制算法,结合离散增量型PID算法和随机牛顿法,给出了两种自适应PID控制算法.在算法2的指标函数中加入控制量增量的约束项,使算法2具有柔化控制量变化、减少对系统执行机构冲击的性能.仿真表明:算法2具有加快PID算法参数收敛的性能.     

参数未知一类系统的模糊自适应控制

采用多模型自适应控制的方法，针对参数未知的线性随机系统提出了一种模糊控制算法，其控制信号兼有辨识与控制两方面的作用。该算法可在较大程度上把控制和估计分离开，适合于实时控制。仿真结果显示了该算法的有效性。     

基于最小二乘支持向量机的自适应逆控制

主要针对基于最小二乘支持向量机的自适应逆控制方法进行了研究.初始过程的逆模型,建立了基于最小二乘支持向量机,并通过剪枝算法将支持向量的数量减少.在这种自适应逆控制机制中,逆模型通过递归最小二乘算法更新,控制器依据ε-滤波进行在线调整.仿真结果表明,该辨识方法具有良好的逼近能力,且自适应逆控制系统具有良好的鲁棒性.     

基于屏障函数的船舶自适应控制

针对自主水面船舶的轨迹跟踪问题,提出了一种基于屏障函数的自适应滑模控制方法.根据滑模的收敛性,设置了一个切换自适应律,在不需要外部干扰先验信息的情况下,能够做到自适应的调节滑模增益.滑动变量能够收敛,并且保持在一个与干扰上界无关的预定义的零的邻域内,屏障函数能保证滑模增益始终动态地大于不确定外部环境干扰,从而确保自主水面船舶的轨迹跟踪性能.通过李雅普诺夫理论分析,证明了自主水面船舶系统能够在有限时间内到达预定义的零的邻域.最后通过仿真结果验证针对船舶轨迹跟踪问题所设计控制器的有效性.由仿真结果可知,在这种控制器作用下,船舶轨迹能够很好地跟踪上期望轨迹.     

基于预测的模型参考自适应逆控制

由于纯延迟离散系统仅存在延时的逆模型,因而对该系统进行自适应逆控制时,扰动消除会产生一定的延迟误差。为此,提出了一种基于非线性预测的模型参考自适应逆控制方法,实现了扰动的实时消除,从而无延迟误差,使系统控制性能得到改善。仿真结果表明了新方法的有效性。     

混有CACC和ACC车辆的连续型元胞自动机交通流模型

现有的混合交通流元胞自动机模型中自动驾驶车辆与手动驾驶车辆在跟驰模型上大多仅存在反应时间上的差别,并不能体现自动驾驶上层控制系统实时调节加速度保持车速稳定的特点,基于Gipps模型和Path实验室标定的自适应巡航控制(adaptive cruise control, ACC)和协同自适应巡航控制(cooperative adaptive cruise control, CACC)跟驰模型提出了更符合自动驾驶机理的连续型元胞自动机模型。通过计算机数值仿真分别从速度、流量、拥堵比例以及期望车间时距方面对不同渗透率下的混合交通流进行分析。结果表明,智能网联车辆能有效提高道路通行能力,当渗透率为40%～60%时,道路通行能力比纯人工驾驶车辆时提升14%～30%,当道路上全为智能网联车时,其通行能力约为纯人工驾驶车辆的1.9倍;同时在相同智能网联车渗透率下,道路通行能力随智能网联车辆期望车间时距减小而增大。     

基于Backstepping设计的非线性鲁棒自适应控制

针对一类具有未知参数,未建模动态和外界干扰的不确定非线性系统,选择适当的参数对这些不确定性进行估值和补偿,利用Backstepping方法,设计了一种新的鲁棒自适应控制器.该控制器能保证闭环系统的所有信号是全局有界的,且输出的绝对值可以任意小.仿真结果表明,所设计的鲁棒控制器达到了理想的结果.     

基于backstepping的自适应模糊控制及应用

近几年来,自适应模糊backstepping控制方法已经引起人们的广泛关注,并成为模糊控制领域中一个新的研究方向。笔者以三阶系统为例,介绍了单输入单输出非线性系统自适应模糊backstepping设计方法。给出了一个自适应模糊跟踪控制器的设计新方法,并用于控制倒立摆系统。仿真结果说明了所提出方法的有效性。     

基于自适应趋近律的滑模控制方法

为了提高系统的动态性能和稳态精度,在幂次趋近律和变速趋近律基础上提出一种自适应趋近律.当系统状态变量距离滑模面较远时,幂次项起主要作用,保证趋近速度足够大;当系统状态变量距离滑模面较近时,变速项起主要作用,随系统状态变量自适应调节滑模面参数,直至系统状态轨迹运行到稳定点.趋近律具有二阶滑模特性,可在有限时间内到达滑模面.当系统出现有界外部干扰时,系统状态及其导数可快速收敛到平衡点附近的邻域内.仿真结果表明:提出的自适应趋近律能够有效提高系统动态性能和稳态精度,增强系统鲁棒性.     

基于自适应虚拟阻抗的逆变器并联控制策略

低压微网中,各并联逆变器之间的连接线路因长度、损耗等不同导致各逆变器并联线路阻抗存在明显差异,在常规下垂控制下,各并联逆变器间有功功率存在无法均分的问题。针对上述问题,提出了一种基于虚拟阻抗的自适应控制策略。首先,以逆变器功率传输特性与阻性下垂控制方程为基础,分析并联逆变器在线路呈阻性时有功功率分配不均的原因;其次,在传统定值虚拟阻抗基础上,通过引入并联逆变器的输出功率差构造虚拟阻抗,自适应地补偿线路阻抗差异,在不获取本地线路阻抗参数的情况下实现功率均分;最后,在MATLAB/Simulink仿真平台上建立逆变器并联系统的仿真模型,进行验证和分析。结果表明,所提方法能有效实现逆变器间有功和无功功率的均匀分配,且适用于本地负载不同的情形。基于自适应虚拟阻抗的控制策略改善了并联逆变器间功率的均分水平,可为低压微网中并联逆变器功率控制的优化设计提供参考。     

回转支承自适应负载的运动控制方法

建立回转支承运动系统的动力学模型,以传统阻抗控制为基础,分析由于动力学模型不确定造成的误差,用神经网络补偿这一误差,建立基于力矩型神经网络阻抗控制结构,并对控制系统进行仿真分析。结果表明:力矩型神经网络阻抗控制器具有良好的自适应性及鲁棒性,能实现回转支承系统的驱动力和位置的双重高精度控制,从而降低功率损耗,有效减少损伤的发生机率和减缓损伤发展速度,延长使用寿命。