一类MIMO非线性系统的自适应模糊滑模控制

研究了一类具有未知常数控制增益的MIMO非线性系统的自适应模糊控制问题。基于滑模控制原理,利用Ⅱ型模糊系统的逼近能力,提出了一种分散自适应模糊滑模控制器设计设计的新方案 。通过理论分析,证明了闭环控制系统是全局稳定的、跟踪误差收敛到零。     

基于模糊逻辑的MIMO非线性系统的自适应控制

针对一类具有未知函数控制增益的MIMO不确定非线性系统，基于一种修改的李亚普诺夫函数，利用第二类模糊系统的逼近能力，提出了一种分散自适应模糊控制器设计的新方案。该方案不但能够避免现有的一些自适应模糊／神经网络控制器设计中对控制增益一阶导数上界的要求，而且能够避免控制器的奇异问题。通过理论分析，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。     

高超声速飞行器模糊自适应动态面容错控制

针对输入饱和下高超声速飞行器发生执行机构损伤故障并存在参数不确定的情况,提出了一种基于Nussbaum增益技术的模糊自适应动态面容错控制策略.对于飞行器的高度和速度子通道,分别设计了动态面和动态逆控制器.利用双曲正切函数逼近飞行器的输入饱和特性,并基于中值定理将其转化为控制输入的仿射形式.对于损伤故障和参数不确定导致的控制增益未知问题,通过引入Nussbaum增益技术既保证控制系统稳定,又可以避免控制器奇异问题.通过设计模糊自适应系统,在线逼近包含不确定参数与饱和逼近误差的未知函数项,且引入范数估计思想,使得每个模糊系统仅包含一个自适应参数,以减小计算量.稳定性分析证明了闭环控制系统的半全局一致最终有界性,仿真结果验证了该容错控制算法的有效性.     

一类不确定非线性系统的鲁棒自适应模糊控制

针对一类具有未知控制增益符号的不确定非线性系统。基于模糊系统的逼近能力，利用Nussbaum函数的性质，提出了一种自适应模糊控制器设计的新方案．该方案取消了函数控制增益符号已知这一条件，并通过引入最优逼近误差的自适应补偿项来消除建模误差和参数估计误差的影响．理论分析证明了闭环系统的有界性和跟踪误差收敛到零．仿真结果表明了该方法的有效性．     

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     

新型跟踪误差下的H∞自适应模糊控制系统

对一类非线性不确定系统,给出了一种设计具有H∞跟踪性能的自适应模糊控制系统的方法.为避免出现较大的控制力,引入了一种新型跟踪误差;然后用模糊系统来逼近被控对象数学模型中未知的函数,并用自适应控制理论得到了参数的自适应律.用LMI方法获取了辅助控制的增益.为验证本方法的有效性,给出了控制倒立摆的仿真实验例子.     

增益受限参数不确定分数阶混沌系统同步

将Nussbaum增益控制引入分数阶混沌系统,解决分数阶混沌系统在存在控制方向未知、参数不确定、增益受限情况下的同步控制问题;选取一类稳定的分数阶积分滑模面,结合整数阶Nussbaum增益控制方法与自适应滑模变结构控制理论,设计一种Nussbaum增益受限自适应同步控制器,并且利用其实现了分数阶Chen系统和分数阶Rssler系统的混沌同步控制。数值仿真验证了该方法的正确性和有效性。     

异结构混沌系统的自适应同步控制

研究了驱动系统参数已知而响应系统参数未知的异结构混沌系统的自适应同步以已知Liu混沌系统和所有参数未知的Rǒssler混沌系统为例,基于Lyapunov稳定理论,设计出自适应控制器和未知参数的自适应律。理论上严格证明了闭环误差系统渐近稳定于零。该方法还可以估计出在特定初始条下控制增益的一组取值,从而进一步降低工程代价。数值仿真结果表明了该方法的可行性。     

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     

异结构混沌系统的自适应同步控制

研究了驱动系统参数已知而响应系统参数未知的异结构混沌系统的自适应同步.以已知Liu混沌系统和所有参数未知的Rǒss|er混沌系统为例,基于Lyapunov稳定理论,设计出自适应控制器和未知参数的自适应律.理论上严格证明了闭环误差系统渐近稳定于零.该方法还可以估计出在特定初始条下控制增益的一组取值,从而进一步降低工程代价.数值仿真结果表明了该方法的可行性.     

一类耦合系统的直接自适应神经网络控制

针对一类具有未知常数控制增益的耦合大系统，根据滑模控制原理，利用多层神经网络的逼近性质，提出了一种直接自适应滑模控制器的设计方案．通过在线调节神经网络的连接权、滑模控制增益，实现了对动态不确定性及建模误差的自适应补偿．利用李亚普诺夫方法，证明了自适应控制系统是全局稳定的，跟踪误差收敛到零．     

一类非线性离散系统的神经网络自适应控制

针对一类控制方向未知的单输入单输出非线性离散系统,将常规增量式数字PID控制器与自适应神经网络控制项相结合,提出了一种能够保证闭环系统稳定的自适应神经网络控制方法.常规PID控制器用来保证近似线性系统的稳定,自适应神经网络项用来处理非线性项对闭环系统的影响.在神经网络权值修正律中引入离散Nussbaum增益来解决被控系统控制方向未知的问题.证明了闭环系统的所有信号有界,且跟踪误差收敛于紧集,并通过仿真验证了所提方法的有效性.     

基于小增益定理的非线性系统的自适应动态面控制

针对一类具有未知死区的严格反馈不确定非线性系统,基于输入状态稳定理论和小增益定理,利用T-S模糊系统的逼近能力,提出一种自适应模糊控制方案.该方案取消了死区模型参数上下界已知的假设和虚拟控制增益要求可微的假设;利用动态面控制技术,将一阶滤波器引入后推设计中避免了传统后推方法中对虚拟控制反复求导而导致的计算复杂问题.通过构造2个耦合的子系统满足输入状态稳定条件,利用小增益定理分析证明闭环系统半全局一致终结有界,且选取适当的设计常数,跟踪误差可收敛到零的一个小邻域内.     

基于指数饱和函数的非线性系统自适应模糊控制

为减小模糊逻辑系统的逼近误差,引入指数饱和函数项对一类未知非线性系统进行间接自适应模糊控制.直接用模糊逻辑系统逼近未知非线性函数,基于广义误差对模糊逻辑系统中的未知参数进行自适应调整,并用指数饱和函数项对逼近误差进行补偿.该方法不但能使跟踪误差收敛到原点的一个小邻域内,而且通过适当减小控制器中设计参数,可使跟踪误差减小.仿真验证了该方法的有效性.     

一类非线性不确定系统的间接自适应模糊滑模控制设计

针对一类含非匹配不确定项的非线性系统提出一种间接自适应模糊滑模控制设计方法.构造了线性切换面确保滑动运动稳定,用监督控制确保系统状态有界,设计了自适应模糊控制器确保到达条件成立.该方法不仅确保系统稳定,而且抑制了抖振.仿真结果也证明了此方法的有效性.     

一类非线性系统具有L2-增益的鲁棒自适应控制

针对一类含有未知参数和干扰的不确定非线性系统，提出了一种具有L2-增益的鲁棒自适应控制方法。该方法结合L2-增益鲁棒控制和非线性阻尼技术，基于Lyapunov函数反演设计方法设计了状态反馈自适应控制器，实现了不确定非线性系统的鲁棒输出调节。该控制器不仅把常规自适应控制设计的参数重复估计问题简化为对未知干扰的抑制，而且使得系统从干扰输入到可控输出的L2-增益小于等于给定的值γ。仿真结果表明了所设计控制器的正确性和有效性。     

控制方向未知的非线性系统自适应模糊滑模控制

针对一类带有未知外部扰动及控制方向的不确定非线性系统设计自适应模糊滑模控制器,利用Nussbaum函数估计系统未知的控制方向.模糊系统的输入为跟踪误差而不是系统状态向量,这样能提升控制器对误差变化的灵敏度.基于Lyapunov稳定性理论设计系统可调参数的自适应规则,该控制器能保证闭环系统稳定性并且跟踪误差及其各阶导数渐近趋于原点.数值仿真的结果也验证了该方法的有效性.     

超混沌Liu系统的自适应广义投影同步与参数识别

本文研究超混沌Liu系统的自适应广义投影同步与参数识别问题。基于自适应反馈控制技术,在响应系统参数未知的情况下设计了非线性控制器和参数自适应律,使2个参数不匹配的超混沌Liu系统在全局范围内实现广义投影同步,可用控制增益来调整同步的速度,同时实现对未知参数的识别。应用Lyapunov稳定性理论和LaSalle不变集原理从理论上证明了结论,并通过数值仿真验证所给方法的有效性。     

变时滞互联项不确定大系统的分散自适应控制 (英)

研究了一类含变时滞互联项并同时具有匹配和不匹配不确定性的大系统的分散自适应控制问题. 假定互联项满足匹配条件和线性增长条件, 但增益未知; 同时假定匹配不确定性和扰动是有界的, 但上界未知. 采用自适应率来估计这些未知的界, 并结合LMI方法, 设计了一种分散鲁棒自适应控制器. 基于Lyapunov稳定性理论和Lyapunov-Krasovskii型泛函证明了此控制器使得闭环系统的 状态最终一致趋于零. 最后给出一个仿真例子说明结论的有效性.     

一种新的模糊自适应控制方法

针对未知的非线性不确定系统,提出了一种基于广义模糊双曲正切模型的模糊自适应控制方法·该方法采用广义模糊双曲正切模型作为未知的非线性对象的辨识器,以此为模糊自适应控制器提供参数自调整必需的梯度信息·通过与其他的辨识器比较,说明了广义模糊双曲正切模型辨识器具有辨识参数少,辨识复杂性较小,易于提高逼近精度的优点·自适应控制器的梯度算法使被控对象的输出能很好地跟踪期望输出·仿真结果表明,此控制方案对未知的非线性系统的输入有很强的自适应跟踪能力·