网络流量的神经网络自适应Smith预估补偿控制

网络的时延对基于速率反馈的ATM网络的ABR流量控制具有极大的不利影响，Smith预估补偿是克服大纯滞后影响的有效手段，然而其对时延的预估误差非常敏感，实际网络时延的不确定性往往使其难以取得满意的效果。该文将在线学习的神经网络自适应控制器与Smith预估补偿相结合，很好地克服了网络的时延及其不确定性对流量控制的不利影响，从而使信源的发送速率能快速响应网络状态的变化。与PIDSmith预估补偿控制相比，控制的适应性和鲁棒性更好，更适用于实际网络，且为保证信元不溢出及链路带宽充分利用所需的缓冲容量更低。     

欠驱动平面机械手自适应模糊滑模控制

采用自适应模糊滑模控制策略来实现欠驱动平面机械手的位置控制，定义滑模面为模糊输入，减少了模糊规则数量，模糊输出为通过自适应律在线调整幅值的单值函数，利用李亚普诺夫稳定性理论推导出自适应调整律，保证了系统的稳定性，提出的控制器由一个模糊滑模控制器和一个辅助控制器构成，模糊滑模控制器用来实现与滑模控制相等的控制律，辅助控制器用来补偿两者的差值，仿真结果表明了提出控制器的有效性和可行性。     

伺服系统中齿隙非线性的自适应补偿

齿隙是影响机电伺服系统动/静态性能和稳定性的一个重要因素.为了减小其不利影响,提出了反步自适应齿隙补偿方法.依据Lyapunov稳定性理论,应用反步积分方法,通过逐步递推选择Lyapunov函数,设计了基于状态反馈的自适应控制器.理论分析以及与传统PID控制的仿真结果比较表明,该方法显著地降低了齿隙对伺服性能的影响,从而提高了系统的跟踪精度和鲁棒性.     

坦克高低向炮控系统直接自适应控制方法研究

提出了某坦克火炮高低向稳定系统的直接自适应控制方法,应用基于CGT的直接自适应控制原理,采用结构分解的方法,将被控对象中严格正实部分和其余部分分解开来,分别对它们设计基于CGT的自适应控制器和鲁棒控制器,从而实现对火炮高低向的控制。该算法无需辨识系统的参数,结构简单,对参数变化的适应能力强。仿真实验表明,这种方法正确可行。     

电动汽车驱动电机离散MRAC研究

电动汽车驱动系统是电动汽车的关键技术之一,离散模型参考自适应控制方法用于电动汽车驱动电机的控制将更好地提高电动汽车驱动系统的性能。首先建立电动汽车驱动电机离散化的数学模型,提出性能指标,建立参考模型。在此基础上探讨了自适应控制方法的设计,推导出了离散模型参考自适应律。仿真研究表明采用离散模型参考自适应控制方法设计的电机驱动系统性能明显优于PID控制系统。实验结果验证了方案的可行性。     

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。     

双阀补偿反馈控制在通用施力加载装置中的研究

从理论上分析了通用施力加载装置存在多余力的特点及其对系统控制性能的影响，并通过对多余力产生机理的分析提出了采用双阀补偿反馈控制来抑制多余力的方法，分析与仿真结果表明，双阀补偿反馈控制对克服系统多余力有很好的效果，可以大大提高系统的鲁棒性和跟踪性能，较理想地实现了通用施力加载装置的多余力抑制。     

基于后推技术的直接鲁棒自适应模糊控制

针对一类带摄动的严格反馈非线性系统,基于后推设计方法,利用第一类模糊系统的逼近能力,提出了一种新的直接自适应控制方案。该方案中引入连续鲁棒项对系统的摄动部分进行抑制,并在自适应律中利用了leakage项以防止参数漂移。通过理论分析,证明了闭环系统是半全局一致终结有界的,跟踪误差收敛到一个小的残差集内。仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于神经网络补偿的广义离散模型参考自适应控制系统设计

用一个常规线性模型对被控对象进行辨识，线性模型辨识的余差用一个神经网络进行补偿，线性模型和神经网络共同构成对象的辨识模型。利用参考模型的输出状态和被控对象的预测值，提出了适于任何形式被控对象的广义离散MRACS设计方法，适用于线性、非线性、最小相位和非最小相位系统。仿真结果表明，系统响应速度快，能够跟踪任意给定的参考序列，具有较强的鲁棒性和较好的控制精度，从而拓宽了模型参考自适应控制的应用范围。     

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。     

小卫星飞轮低速摩擦补偿观测器及半实物仿真

反作用飞轮在低速过零时，摩擦力矩的突变严重影响小卫星姿态控制的精度和稳定度。文中研究了改善其低速摩擦特性的补偿观测器技术，并基于dSPACE仿真系统和实物飞轮，对该补偿观测器性能进行了半实物仿真验证。仿真结果表明，补偿观测器可有效改善姿态控制性能，克服低速摩擦对小卫星姿态控制精度和稳定度的影响。     

基于RBF神经网络变结构控制的齿隙和摩擦补偿

齿隙和摩擦是齿轮传动系统中制约运动控制精度不可避免的非线性现象,常规的PTD控制难以达到较好的控制品质,变结构控制是解决非线性系统控制问题的一种有效方法.基于滞环齿隙模型和集合摩擦模型,建立了齿轮传动系统动力学模型.采用径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络和变结构原理构成复合控制器,对系统齿隙、摩擦进行了补偿.仿真分析了分别采用PID控制、增益固定变结构控制以及RBF神经网络变结构控制的补偿效果.结果表明,RBF神经网络变结构控制降低了增益固定变结构控制的抖振现象,控制精度优于PID控制.     

直接驱动H型平台鲁棒最优同步控制仿真研究

针对永磁直线同步电机直接驱动的H型运动平台存在双轴耦合、参数摄动及外部扰动等不确定因素,影响系统的同步控制精度和鲁棒性的问题,提出了一种基于H型运动平台耦合动力学模型的鲁棒最优同步控制方法。基于Euler-Lagrange方程,建立双轴耦合动力学模型;设计交叉耦合同步控制器,有效地将单轴跟踪误差与双轴同步误差及其变化率结合起来;设计H∞鲁棒最优同步控制器来克服参数摄动及外部扰动等不确定因素的影响,增强系统的鲁棒性。通过仿真实验证明了该方法的有效性。     

直接自适应模糊算法参数的选取以及仿真分析

针对Wang提出的直接自适应模糊控制器，首次推导出了自适应律参数γ以及仿真步长h的理论取值范围。以一阶不稳定系统、二阶达芬振荡系统为例，给出了当γ以及h取不同值时的仿真结果，通过对结果的分析，验证了前面推导出的参数取值范围的正确，并得出有关参数γ变化对系统性能影响的规律。     

坦克炮控系统矢量调制型直接转矩控制研究

介绍了坦克炮控系统中对交流电机的一种新型控制策略,并在基本型直接转矩控制方法上进行了改进设计.完成了基于空间电压矢量调制的永磁同步电机直接转矩控制的仿真研究,结果表明新型直接转矩控制技术对坦克火炮具有优良的控制性能.     

基于自适应和模糊控制的新型XY平台同步控制研究

高性能XY平台普遍应用于集成电路(IC)制造和封装设备中.为获得较高加速度,提出了一种单边双直线电机冗余驱动的新型XY定位平台.冗余驱动系统在高速和高加速运动时均存在同步运动精度问题.针对X轴向双直线电机的同步驱动控制,建立了冗余驱动数学模型,并基于模型参考自适应控制和自适应模糊控制算法,设计了运动控制器,确保了同步运动精度.仿真结果表明,在较高加速度运动时,系统具有良好的静态、动态性能和较高的同步运动精度.