一类带有广义不确定性非线性系统的自适应模糊反演控制

本文结合自适应控制、模糊控制和反演控制方法,针对带有广义不确定性的严格块反馈型非线性系统,设计了一种自适应模糊反演控制律。对反演控制律设计的不足之处,采用自适应模糊控制去逼近非线性系统中带有广义不确定性的非线性函数,从而实现了无需精确数学模型的全新控制律,避免了因存在不确定性对系统带来的不良影响。在此基础上,利用李亚普诺夫方法分析了系统的稳定性和收敛性。仿真结果表明：本文所设计的控制律,对严格块反馈型非线性系统中存在的不确定因素具有较强的鲁棒性和自适应性。     

一类非线性Markov跳跃系统的自适应跟踪

研究一类非线性Markov跳跃系统的自适应跟踪问题．首先给出了定性描述该系统跟踪控制器的充分条件，然后给出了在系统不确定情况下的自适应跟踪控制律．最后通过一个数值算例说明了所设计的自适应跟踪控制律的性能．     

非完整移动机器人的神经网络滑模自适应轨迹跟踪控制

针对非完整移动机器人的轨迹跟踪控制问题,提出了一种鲁棒项系数自调整的神经网络滑模自适应控制策略。首先由反推法设计运动学控制器;其次,基于滑模控制设计动力学控制器,利用径向基神经网络(RBF)自适应逼近系统非线性不确定性上界,实现鲁棒项系数自调整,克服了传统滑模控制鲁棒项设计需要已知系统不确定性上界的缺陷,实现了速度跟踪。李亚普诺夫稳定性定理保证了闭环系统的稳定性及跟踪误差的渐近收敛。仿真结果进一步验证了所提方案的可行性。     

一类不确定非线性系统的鲁棒自适应控制

针对一类包括非线性不确定性、有界干扰、时变参数等的具有纯参数反馈形式的不确定非线性单输入单输出系统,利用反演设计方法同自适应控制相结合的方法,设计了状态反馈鲁棒自适应控制器.该控制器能使系统达到渐进稳定,并能保证闭环系统信号的全局有界性,对非线性不确定性和有界干扰具有一定的鲁棒性,且对不确定性的知识要求不多.从仿真实例看出,所设计的鲁棒自适应控制器具有满意的控制效果,而且控制量在容许控制的范围之内.     

网络系统的不确定自适应滑模控制

针对TCP网络的拥塞控制问题,采用滑模控制理论提出了一种新的主动队列管理算法。考虑到网络系统不确定性上界很难获得,根据改进的李亚普诺夫函数,提出了一种简单的自适应律以适应系统的不确定的上界,并根据此自适应律设计了一个滑模控制器。所设计的控制器既保证了滑动模态的存在和系统的渐进稳定性,又较好的抑制了系统不确定带来的影响。仿真结果表明该方法的有效性。     

参数不确定机械臂的自适应反演跟踪控制

针对具有参数不确定性的单机械臂系统,采用自适应反演法设计出跟踪控制器,并且给出了不确定参数的自适应律.证明了设计的控制器能够保证闭环自适应系统的稳定性,并具有良好的跟踪控制效果.仿真结果表明本文采用的方法是正确有效的.     

非线性混沌系统的鲁棒自适应控制

研完了不确定非线性Chua's混沌系统的跟踪控制问题.通过坐标变换将Chua's系统转换为严格反馈控制系统的一种通用形式,然后利用Backstepping方法和鲁棒控制技术,设计了参数自适应控制律,对存在的不确定性和未知干扰的非线性系统实现了输出跟踪.基于Lyapunov稳定性理论所设计的控制器不仅使系统输出跟踪给定的期望输出,而且使得系统对于所允许的不确定系统状态全局一致有界.仿真结果表明了所设计方法的有效性.     

基于反演的不确定非线性系统自适应滑模控制

针对一类参数半严格反馈形式的非匹配不确定非线性系统,基于反演设计方法和滑模控制技术,研究了其在非匹配未知参数和非参数不确定性下的跟踪控制问题,提出了自适应反演滑模控制策略,实现了不确定非线性系统的鲁棒输出跟踪.本方法允许系统同时存在匹配和非匹配的参数不确定性及非参数不确定性,而且考虑了控制增益的不确定性,通过增益参数的设计还可实现滑模面到达时间的调节,并进一步削弱了抖振.仿真算例验证了理论的有效性.     

欠驱动船舶直线航迹的滑模控制方法

针对一类欠驱动水面船舶的直线航迹跟踪控制问题,考虑运动响应模型的建模误差和外界干扰力等非匹配不确定性影响,基于滑模控制理论和Backstepping法,提出了一种反步自适应滑模控制律.借鉴Backstepping法的设计思想,利用一种改进积分型的滑模控制方法和自适应技术,设计了直线航迹跟踪控制的滑模控制律,并证明该控制律保证了航迹跟踪系统的全局渐进稳定性.最后,仿真对比结果验证了所提出控制器的有效性.     

基于反演技术和神经网络的移动机器人控制

提出了一种基于反演设计和RBF神经网络自适应的非完整移动机器人轨迹跟踪方法.首先,设计一个虚拟的速度控制律使得输出跟踪误差尽可能小;然后,利用反演技术设计一个基于RBF神经网络的动力学控制器,以确保在机器人系统中存在不确定性和外界扰动的情况下,机器人仍具有良好的跟踪能力.RBF神经网络连接权值在线自适应律由Lyapunov理论导出,保证了控制系统的稳定性.本文提出方法的主要优点是不需要移动机器人动力学的先验知识,而且对外界扰动具有良好的鲁棒性.最后,在两轮非完整移动机器人上的仿真结果证明了本文所提出方法的有效性.     

方向未知的非仿射非线性系统的模糊滑模控制

为解决一类控制方向未知的非仿射非线性系统的控制问题, 提出一种新的自适应模糊滑模控制方法, 无需系统控制方向和不确定项的上界的先验知识。采用模糊逻辑系统直接逼近控制器中的未知部分, 在参数自适应律中引入Nussbaum函数处理控制方向未知问题。用一类光滑非线性饱和函数改进传统的积分滑模面, 能使控制器在保证传统积分滑模控制跟踪精度的同时获得更好的动态性能。利用李雅普诺夫方法证明了闭环系统的稳定性。数值仿真验证了算法的有效性。     

不确定非线性系统的鲁棒自适应模糊滑模控制

对一类不确定非线性系统,利用滑模控制与模糊自适应控制相结合的方法,设计了基于模糊逻辑的鲁棒自适应模糊控制器.所提出的设计方法是用模糊模型逼近系统的不确定性项,根据滑模控制原理构造出模糊模型的参数自适应律,在线调节模糊模型的参数,同时处理存在逼近误差时的干扰抑制问题.该方法不仅能有效地消除高频抖振,对逼近误差具有较强的鲁棒性和对参考输入具有良好的跟踪性能,而且该方法不需要求取Lyapunov方程的公共解,且对不确定性的知识要求不高.该文用Lyapunov方法证明了闭环系统信号的全局有界性,以及整个系统的稳定性和鲁棒性.     

不确定非线性系统的自适应反推终端滑模控制

针对一类具有未知非线性函数的严格反馈型不确定非线性系统,提出了一种自适应反推终端滑模控制方法。反推控制的前n-1步结合动态面控制技术设计虚拟控制律,第n步仅采用一个神经网络函数逼近器补偿系统所有未知非线性函数,得到了基于全局快速终端滑模控制的自适应神经网络控制器；通过引入一阶滤波器，不仅避免了传统反推控制存在的复杂计算,提高了系统的收敛速度,而且通过引入逼近误差和不确定干扰上界的自适应补偿项来消除建模误差和参数估计误差的影响,改善了稳态跟踪精度。理论分析证明闭环系统所有信号半全局一致终结有界，仿真结果验证了该方法的有效性。     

具有输入时滞的TCP网络的自适应滑模控制

针对具有输入时滞的TCP网络的拥塞控制问题,提出了一种基于自适应滑模控制的主动队列管理算法。通过引入一个状态预测器,消除输入延时带来的影响。考虑到网络系统不确定性上界很难获得,提出了一种自适应律以适应系统的不确定的上界,并根据此自适应律设计了一个滑模控制器。所设计的控制器既保证了滑动模态的存在和系统的渐进稳定性,又较好地抑制了系统不确定带来的影响。仿真结果表明,该算法可以获得良好的暂态和稳态响应,该方法优于传统的PID控制和滑模控制。     

基于非线性干扰观测器的直升机滑模反演控制

针对3自由度直升机俯仰控制系统,提出一种基于非线性干扰观测器的滑模反演控制方法. 用一种非线性干扰观测器观测系统的不确定性和外界干扰,通过选择设计参数,可以使观测误差指数收敛. 对引入非线性干扰观测器后的系统采用滑模反演法设计控制器,控制律的设计保证了闭环系统的稳定性,从而达到对直升机俯仰系统跟踪控制的目的. 仿真结果表明,该方法能够较理想地观测干扰,减小控制器的输出,改善系统的控制性能.     

一类中立型时滞系统的时滞依赖保性能控制

研究了一类含有不确定参数和非线性扰动的中立型时滞系统的时滞依赖保性能控制问题,所设计的控制器对于所允许的的参数不确定性和时滞,能保证闭环系统渐近稳定且闭环的性能函数值不超过给定上界.最后通过解优化问题得到性能指标的最小上界.数值例子证明了所设计控制器的有效性和较小保守性.     

机器人的自适应神经全局滑模轨迹跟踪控制

针对具有不确定性的机器人系统,提出一种自适应神经全局滑模轨迹跟踪控制方案.控制器采用一种新的全局滑模面,使得系统在整个响应时间内都具有鲁棒性;并基于径向基函数神经网络自适应学习不确定性的未知上界,从而自适应调整控制律的切换增益.而且基于Lyapunov稳定性理论证明这种新型控制器能够保证机器人系统关节角位置矢量和角速度矢量的跟踪误差渐近收敛于0.仿真结果表明提出的控制策略能够使机器人系统仅在0.5 s内就实现快速的轨迹跟踪,可见该方案是可行且有效的.     

采用摩擦补偿的弹药传输机械臂自适应终端滑模控制

为处理某自行火炮弹药传输机械臂系统在负载变化和非线性摩擦干扰情况下的快速定位控制问题,构造了一种结合自适应思想的新型非奇异快速终端滑模控制策略.建立了负载变化及非线性摩擦干扰情况下的弹药传输机械臂动力学方程.为避免控制器产生奇异问题和改进控制器到达滑模面的速度,采用一种新型非奇异快速终端滑模控制策略,设计了弹药传输机械臂的控制律.针对系统不确定上界难以确定的问题,采用自适应律估计系统的不确定上界,并利用Lyapunov准则证明了系统状态的有限时间收敛.为实现系统非线性摩擦补偿控制,使用遗传算法对建立的Stribeck模型进行参数辨识.不同负载工况下弹药传输机械臂实验结果表明:文中设计的控制器实现了负载变化和非线性摩擦情况下弹药传输机械臂的快速准确定位,具有良好的鲁棒性,控制策略合理有效.     

一类非线性系统的鲁棒自适应控制

作者考虑一类具有有界于扰和未知参数的非线性系统（１）,设计出一种适用于输出跟踪的鲁棒自适应控制器。该控制器对线性参数化的不确定性和有界干扰具有鲁棒性,能保证闭环系统的全局稳定性,并解决了ε－跟踪问题。仿真实例表明,所设计的鲁棒自适应控制器具有良好的跟踪性能,而且所需的控制量不大,其数值在容许控制的范围之内。     

一类不确定非线性离散时滞2D系统的保性能控制

针对一类不确定非线性离散时滞2D系统,研究其保性能控制器设计问题。假定不确定性是范数有界的,利用线性矩阵不等式技术,给出了保性能控制律存在的充分条件,所设计的无记忆状态反馈保性能控制律,可以使闭环系统渐近稳定,且闭环性能指标在允许的范围内不超过某个确定的上界。该方法克服了Lyapunov函数全差分中不确定矩阵非线性项不易于处理的困难。最后通过仿真实例说明方法的有效性。