鲁棒自适应输出跟踪控制在船舶操纵中的应用

针对带有未知控制增益、常参数不确定性以及外部扰动的船舶运动非线性模型，将自适应逆推技术与Nussbaum增益方法相结合，提出一种新的非线性自适应鲁棒控制策略，实现了船舶运动航向渐近跟踪控制。在所得控制器作用下的系统性能不仅能够通过设计参数而得到保证，且可克服控制器奇异值问题。设计过程及数字仿真结果均表明，所设计的自适应非线性跟踪控制器对不确定性具有良好的适应性及鲁棒性。     

不确定非线性系统变结构模糊自适应鲁棒控制

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。     

参数不确定混沌系统的反步变结构控制

针对一类存在不确定性或者输入扰动的严参数反馈形式非线性混沌系统,提出一种基于反步法的自适应变结构控制器。结合反步法和变结构控制,在第1步到第n -1步,用递推方法来选取Lyapunov函数,运用自适应反步法设计,在第n步(n阶系统) ,选择适当的滑动面来确定变结构控制器,以实现系统的全局调节或跟踪。仿真结果表明,所提出的控制器对存在输入扰动和参数不确定时具有强鲁棒性     

扑翼微型飞行器自适应鲁棒姿态控制

给出了扑翼微型飞行器姿态控制系统的数学模型,并提出了一种自适应鲁棒控制的新方法。飞行过程的复杂性使得姿态控制器的设计极具挑战性,主要困难是系统表现为非线性、不确定性、多变量参数耦合以及各种干扰。由于自适应鲁棒控制不依赖系统的精确数学模型,所以将系统分为名义模型、结构不确定性和非结构不确定性,对其分别设计直接反馈控制器、自适应控制器和鲁棒控制器,并用李亚普诺夫定理分析了系统的稳定性。仿真结果证实了所提方法的有效性。     

严格反馈型随机非线性系统输出反馈滑模控制

研究了一类带有不确定性参数的严格反馈型随机非线性系统的输出反馈镇定问题,主要是采用变结构滑模控制方法(SMC)来设计镇定控制器。首先根据系统的结构和输出状态构造了随机非线性状态观测器,并针对结构参数的不确定性,采用梯度自适应调节律,然后基于系统的观测状态选择滑动模切换流形,给出了不含噪声激励的变结构控制律,并证明滑动模的可达性和闭环系统滑模运动的稳定性,最后讨论了滑模控制的抖振抑制问题。通过系统仿真,与其它鲁棒控制方法进行比较,证明了本方法不仅能够有效地镇定该类随机非线性系统,并且具有一些更好的控制性能。     

非匹配不确定非线性系统的变结构控制器设计

考虑一类非匹配不确定非线性系统的变结构控制器设计问题。通过引入适当的坐标变换 ,将非匹配不确定非线性系统描述成两个串联子系统。第一个子系统与控制变量没有直接联系 ,将第二个子系统的状态变量当作虚拟控制量。在考虑所有不确定性的前提下 ,通过求解代数Riccati方程 ,构造非匹配不确定子系统的切换函数 ,由滑模运动可达条件 ,设计整个系统的变结构控制器 ,并根据系统的运行情况在线估计不确定项的参数 ,设计一种自适应变结构控制器。仿真结果表明 ,该方法是有效的。     

一种自适应CMAC神经网络控制器的设计与仿真

为了消除常规前馈型CMAC神经网络控制器的过学习和振荡现象，基于常规CMAC的基础上，提出了一种自适应CMAC神经网络的控制器结构。该控制器以系统动态误差和给定信号量作为CMAC的激励信号，并与自适应神经网络控制器相并联构成系统的复合控制。仿真实例表明，提出的自适应CMAC神经网络控制器具有良好的鲁棒性、抗干扰能力和自适应能力，是解决非线性和不确定性对象控制问题的一种简便有效的控制算法。     

带有可伸缩挠性附件航天器的姿态控制

根据特征模型的参数推算了系统实时的转动惯量,设计了基于转动惯量的黄金分割自适应控制器和逻辑微分控制器,将这两种控制器相结合对带有可伸缩挠性附件的刚体进行姿态控制,仿真结果与基于确知系统模型所设计的变系数PD控制器相比较,表明了该自适应方法控制一类时变系统的有效性.基于特征模型的自适应方法不需要知道系统具体的模型,具有很强的鲁棒性能,因此这种方法具有很重要的实际应用价值.     

基于干扰观测器的坦克伺服系统滑模变结构控制

针对坦克伺服系统中存在的外部干扰、内部参数的不确定性问题,提出干扰观测器作为内环和滑模变结构控制作为外环的双环控制方案.在二自由度意义下分析干扰观测器系统的鲁棒性和性能,通过合理设计低通滤波器,干扰观测器可补偿大的干扰和不确定性,同时还可减少滑模变结构控制的抖振现象.滑模变结构控制器可用来消除干扰观测误差,并满足系统跟踪性能的要求.所设计的方法用于坦克伺服系统进行仿真研究.结果表明该方法能较好地满足跟踪精度的要求,同时系统具有较强的适应性和鲁棒性.     

多模型自适应控制算法的性能分析

多模型自适应控制利用多个元素模型覆盖被控对象的不确定性,并针对这多个元素模型建立多个稳定的控制器。每一个采样时刻,基于一个以模型输出误差为变量的具有积分特点的指标切换函数,选择描述被控对象最优的元素模型,并将基于此模型的控制器切换为当前被控对象的控制器。研究如何调整多模型自适应控制器的结构和参数,提高控制品质,为多模型自适应控制器的应用和进一步研究提供理论基础。     

层叠CMAC补偿的并联机器人变结构控制研究

针对复杂机器人系统的不确定性,提出一种层叠小脑模型关节控制器(CMAC)神经网络同滑模变结构控制相结合的控制策略。首先利用改进CMAC学习机器人系统的不确定信息,并作为前馈补偿来确保跟踪误差的快速收敛,再通过滑模变结构控制器消除CMAC网络的逼近误差和不可重复随机干扰的影响。采用Lyapunov直接法进行控制律选取,分析表明系统可实现全局渐近稳定。在6-6并联机器人的轨线跟踪仿真试验中显示了良好的鲁棒性和精确性.     

广义系统的动态软变结构控制

针对广义变结构控制系统的抖振问题,给出了新的控制策略：动态软变结构控制。首先给出了软变结构控制定义和控制器构造形式。其次讨论了广义动态软变结构控制系统的稳定性,构造了合适的广义动态软变结构控制器,给出了动态软变结构控制的具体算法。所设计的动态软变结构控制是无滑模的变结构控制,调节精度高,响应速度快,有效地削弱了系统抖振,具有良好的动态品质。最后,用一个仿真实例验证了本文方法的可行性和有效性,展示了它进一步的发展前景。     

二阶系统模糊变结构控制器设计及稳定性分析

采用滑模变结构控制时不可避免会产生抖振问题,尤其是对于那些变参数及具有不可测量持续扰动的系统,通过常规方法难以克服抖振对系统控制性能带来的不利影响。为此将模糊控制与滑模变结构控制相结合,设计了一种模糊变结控制器,既保持了变结构控制的鲁棒性及快速性,又能较好地消除抖振现象,并利用描述函数法分析了该控制系统的稳定性。最后通过一个具体的导弹变系数二阶控制系统的应用实例验证了该控制器的性能。     

Stabilization Variable Structure Control for Singular Decoupling Motor System

ＳｔａｂｉｌｉｚａｔｉｏｎＶａｒｉａｂｌｅＳｔｒｕｃｔｕｒｅＣｏｎｔｒｏｌｆｏｒＳｉｎｇｕｌａｒｄｅｃｏｕｐｌｉｎｇＭｏｔｏｒＳｙｓｔｅｍＺｏｕＷｅｎｘｕｎ＆ＬｉｕＹｏｎｇｑｉｎｇＡｕｔｏｍａｔｉｏｎＤｅｐａｒｔｍｅｎｔ，ＳＣＵＴ，Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ...     

广义变结构解耦电机系统的稳定化设计

本文研究了感应电机孵耦系统的变结构(滑模)控制问题,分析了用广义系统变结构控制方法设计感应电机系统的可行性与优越性,并给出了感应电机解耦系统的控制方案。仿真例子表明,所得的闭环系统对电机运行参数的变化和负载干扰具有很好的鲁棒性,能快速收敛,并能随意地改变滑动模的系数,以达到不同的性能要求。     

电液伺服系统滑动模态变结构控制

针对泵控电液伺服系统，用优化方式确定切换函数，用到达条件确定为结构控制律，从实际应用的观点出发，设计了降维观测器，用以观测火炮俯仰速度，再用这种估计的状态构造切换函数，解决变结构控制问题。仿真与试验表明，基于最优化方法设计的滑动模态变结构控制系统, 对外部干扰和参数不确定性具有强的鲁棒性，已成功应用于系统复杂、环境复杂和控制性能要求高的火炮电液伺服系统中，大大优于传统的PID控制系统。     

New variable structure control for MIMO nonlinear system based on I/O linearization

A novel variable structure control (VSC) with new rapid-smooth reaching law (RSRL) and new rapid-convergent sliding mode (FCSM) is proposed, which is based on analysis of normal VSC system. When it is used for an MIMO nonlinear system, we combine the method of Input/Output linearizing (I/O L) with VSC. After analyzing the robustness of the MIMO nonlinear system, we use this novel controller for Precision One Robot position control system. Simulation provides a quite satisfactory performance with uncertainties and external disturbances.     

基于动态逆的大空域靶弹高度控制系统设计

针对纵向运动模型,提出了一种采用神经网络自适应逆控制设计靶弹高度控制系统的方法。该方法利用神经网络经离线训练实现非线性系统的逆,通过基于变结构控制的方法得到控制律自适应的补偿逆误差和系统的动态特性变化引起的误差。通过对大空域靶弹的全弹道仿真表明,该控制方法具有较好的控制能力和较强的鲁棒性。     

一种基于H∞理论的滑模变结构控制器设计

为避免未建模误差对系统性能的影响,采用滑模面的频域整形方法提出了一种基于Ｈ∞理论设计滑模面的变结构控制器,并将其运用到一泵控马达伺服系统中。仿真结果表明这种控制器对建模误差有很强的鲁棒性。     

Decentralized adaptive fuzzy control of time-delayed interconnected systems with unknown backlash-like hysteresis

The problem of decentralized adaptive fuzzy control for a class of time-delayed interconnected nonlinear systems with unknown backlash-like hystersis is discussed. On the basis of the principle of variable structure control （VSC） and by using the fuzzy systems with linear adjustable parameters that are used to approximate plant unknown functions, a novel decentralized adaptive fuzzy control strategy with a supervisory controller is developed. A general method, which is modeled the backlash-like hysteresis, is proposed and removes the assumption that the boundedness of disturbance, and the slope of the backlash-like hystersis are known constants. Furthermore, the interconnection term is supposed to be pth-order polynomial in time-delayed states. In addition, the plant dynamic uncertainty and modeling errors are adaptively compensated by adjusting the parameters and gains on-line for each subsystems. By theoretical analysis, it is shown that the closed-loop fuzzy control systems are globally stable, with tracking error converging to zero. Simulation results demonstrate the effectiveness of the approach.