基于互联系统的鲁棒控制

讨论了一类时滞互联系统的鲁棒控制问题。不同于以往的结论,所讨论系统中的不确定非线性互联项关于一具有未知增益的高阶多项式的函数有界,且不要求系统满足匹配条件。首先提出了能保证闭环系统渐近稳定的线性分散自适应控制器,然后给出了一类可使闭环系统最终一致有界稳定的分散非线性控制器。     

基于遗传算法的自适应内模控制器

探讨了基于遗传算法的自适应内模控制,用遗传算法结合模糊算法整定二自由度的内模控制器中的滤波器参数,仿真及其在电加热炉温度控制中的应用表明,所提出的方法具有一定的自适应能力,有较强的鲁棒性和抗干扰性,适用于时变大时滞的被控过程     

基于自适应网络的动态双足机器人模糊控制

提出一种基于步态规划分级结构的自适应网络模糊推理系统控制策略,该方法不需要确定双足机器人运动学和动力学模型.以一种动态双足机器人为例,建立机器人的Sugeno模糊模型,对机器人系统的不确定上界进行自适应参数估计,采用自适应控制器逼近未知不确定界,解决了一类非线性系统的稳定控制问题.控制器的设计只要求不确定性满足匹配条件,而无需知道不确定界,能够处理不确定参数变化范围更广的情况,减少控制系统设计中的保守性.设计的分级控制系统可以学习试验的输入输出数据,从而在动态平衡下进行行走.同时,模糊控制器的进一步在线学习能力可以显著地改善步行机器人的动态性能.     

一个离散时间非线性系统的间接自适应模糊控制器

对于具有未知非线性函数的离散时间非线性系统。构造了一个间接自适应模糊控制器，并进行了稳定性分析，用模糊逻辑系统使系统参数化。如果参数化模型和真实系统是非常接近的，它们之间的差异是非常小的并且能假设为零，则能够构造一个简单的自适应模糊控制器，并且可以证明闭环控制系统在输入输出有界意义下的全局稳定性，且跟踪误差收敛到零，仿真实验证实了控制器的有效性。     

基于模型参考的自适应PID控制器

提出了一种基于模型参考的自适应 PID控制器 ,通过引入一自适应误差信号 ,根据模型参考自适应控制原理的方法 ,推导了 PID参数整定的自适应率 .仿真结果表明 ,该控制器与典型的PID控制器相比 ,显著提高了系统的动态响应性能 ,系统输出能够很好地跟踪参考模型的输出 ,具有一定的抗干扰性 ,鲁棒性较好     

模型参考自适应控制在消除电力系统内低频振荡的应用

为消除电力系统区域间的低频振荡,设计了一种新的模型参考自适应控制器。自适应PI控制器的前馈和反馈增益矩阵可实时修正,为克服振荡提供更好的阻尼。文中专门讨论了控制量突变过程中,系统产生的冲击现象及其解决办法。单机-无穷大母线系统的仿真结果表明控制器有效。     

基于模糊系统聚类学习的自适应控制算法

在自适应控制最小方差自校正控制器设计中，当被控对象的数学模型未知时，可采用模糊系统代替实际系统。提出了一种新的模糊系统的聚类学习算法，根据初始聚类中心的选取原则，可以使最终获得的聚类结果是全局近优解。该方法只需计算一遍样本间的广义距离，即可完成初步的聚类，通过迭代运算可以使聚类结果得到进一步优化。仿真结果证明了自适应控制器的控制效果。     

基于动态面backstepping控制的高超声速飞行器自适应故障补偿设计

针对带有冗余舵面的高超声速飞行器纵向模型,考虑舵面出现卡死故障情况下,分别设计了基于backstepping的高度容错控制器与基于动态逆的速度跟踪控制器.在运用backstepping自适应设计高度控制器时,采用动态面设计方法,引入一阶滤波器,避免了设计中对虚拟信号求导带来的复杂计算问题.针对舵面出现未知故障(不确定故障模式、大小、发生时间)的情况,设计容错控制器结构,给出实现故障补偿控制的匹配条件,根据Lyapunov稳定性理论设计的控制器参数自适应律保证系统的稳定性与指令跟踪性能.针对舵面出现卡死故障的情况,仿真对控制算法进行了验证,得到了较理想的控制效果.     

基于模糊学习方法的非线性系统智能容错控制

提出了一种基于自适应模糊逻辑学习方法的非线性系统智能容错控制方案.整个控制方案集自适应模糊控制器、监督控制器和调节控制器为一体,是一个功能强大的控制体系结构.仿真结果表明:提出的控制方案能有效地识别和调节非线性系统的未知错误,而且控制系统在不确定或错误的情况下具有稳定性和鲁棒性.     

基于MRFAC的感应电机控制器设计

结合感应电机这一非线性控制对象,设计了感应电机的模型参考模糊自适应速度控制器。该控制器具有传统模型参考自适应控制构架,传统模型参考自适应控制系统中的反馈控制器和常规自适应机构分别由主模糊控制器、模糊自适应机构替代,模糊逆模型结合自适应调整算法构成的模糊自适应机构对主控制器参数进行实时调整,以达到快速适应对象参数和状态变化的目的。基于模块化建模工具Matlab/Simulink建立感应电机控制系统模型,仿真结果表明该控制器运行平稳,具有良好的动、静态性能。     

压水堆蒸汽发生器水位模糊控制器的设计方法

根据压水堆蒸汽发生器的简化数学模型,将一种模糊控制器的系统化设计方法用于蒸汽发生器水位的控制。该方法将模糊控制器的设计分解为各个独立子系统的线性最优控制器(LQR)的设计,不仅大大简化了模糊控制器的设计,而且能够保证模糊控制系统的渐进稳定性。在快速加负荷和突然甩负荷的仿真实验中,该方法的控制效果在超调和反应速度方面明显优于已有的分层模糊自适应控制,验证了该方法的有效性。     

一类非线性系统的全局自适应输出跟踪控制

研究一类具有不可控不稳定线性化和未知线性化参数的非线性系统的全局自适应控制·控制目标是设计一种鲁棒自适应非线性状态反馈控制器,实现系统的全局实用输出跟踪·应用Lyapunov稳定性理论和修正的自适应增加幂积分方法,给出了一个系统化的设计程序,递推设计了一种非线性自适应光滑状态反馈控制器·该控制器能保证跟踪误差充分小,且闭环系统所有信号全局有界·仿真结果表明该控制器是可行的并且是有效的·     

执行器故障参数不可测飞行系统的模型跟踪重构控制

针对具有二阶动态特性的执行器故障的飞控系统,在故障参数不可测、并伴有外界未知扰动和建模误差等不确定因素的情况下,克服已有的大部分模型跟踪重构控制所采用的自适应律都存在的双线性问题,研究一种新的直接自适应重构控制方案.在已有的重构控制器基础上,对状态反馈的形式进行改进,并利用Lyapunov稳定性定理,证明了在自适应重构控制器的作用下,故障后系统的跟踪误差渐近地收敛于零.仿真结果证明,存在不确定因素的飞控系统发生不可测的执行器故障后,本文给出的自适应重构控制器能够很好的对故障系统进行重构,证实了所提出的算法的有效性.     

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·     

非线性系统执行器故障检测及重构

针对受到外部干扰的利布希茨非线性系统,讨论了一种观测器匹配条件不满足下的基于观测器的执行器故障检测方法.通过构造辅助输出,使得匹配条件针对该辅助输出得以满足;通过一高阶滑模观测器,不仅估计出辅助输出,还估计出它的微分.基于高阶滑模观测器,提出了一种执行器故障重构的方法.通过引入一个自适应调节项,对利布希茨常数进行自适应性调节,从而设计中无需知道利布希茨常数的大小.最后通过一个3阶系统的仿真,表明了方法的有效性.     

基于least-squares算法的随机非线性系统自适应控制的模块化设计

线性系统中基于估计的模块化设计就是任意镇定的控制器能够和任意标准的辨识器结合在一起,将这种设计思想推广到不确定随机非线性系统的鲁棒自适应控制设计中,设计一个输入状态稳定控制器模块,该控制器具有很强的参数鲁棒稳定性.根据Swapping技术设计辨识器模块,它由两个滤波器组成,将动态参数模型转化为静态模型,基于最小二乘(least-squares,LS)算法设计参数自适应律,并与梯度算法的设计结果进行比较研究,仿真结果验证了该算法的有效性.     

船舶航向非线性系统自适应模糊补偿控制

摘要： 研究了船舶直航和谐波航向控制问题.基于Lyapunov稳定性理论,将自适应模糊补偿技术应用到船舶航向非线性响应模型中,利用万能逼近定理构造模糊系统逼近系统中的未知非线性,提出了一种基于自适应模糊补偿且带有物理约束二阶滤波器的鲁棒跟踪控制器.运动响应模型考虑了建模误差和外界干扰,模糊系统能有效地逼近非线性系统,控制器能够准确地跟踪预设航向和转首角速度.舵角控制结合舵机伺服系统模型,操舵情况符合物理现实. 数值仿真在相同控制参数下与传统比例 微分(PD)控制作比较,结果验证了自适应模糊控制器的有效性和优越性.     

一类随机线性系统的鲁棒自适应非线性控制设计

论文讨论了一类具有随机输入的线性控制系统的自适应鲁棒跟踪控制问题。将M.Krstic等提出的自适应非线性控制器设计方法与鲁棒控制基本原理相结合;证明了当控制系统的随机输入满足一定条件时,采用随机Backstepping自适应控制方法,能确保系统输出与参考信号误差的均方值全局有界,并能渐近收敛到一个预先任意置定的精度内。仿真实例表明这种控制器具有很好的鲁棒跟踪效果。     

基于模糊神经模型的自适应单神经元控制系统设计

提出一种基于模糊神经模型的自适应单神经元控制系统.该控制系统首先根据采集到的输入输出数据建立被控过程模型,并在此基础上引入单神经元控制器.通过李亚普诺夫方法对控制器参数进行在线调节,从而使得系统输出值能够较快跟踪设定值.理论分析和仿真结果表明:本文提出的单神经元控制器和传统的PID控制器具有极其相似的结构,因此,具有结构简单、易于操作的特点,具有较快的跟踪速度,并且控制参数可以在线调节.     

一类非线性系统的鲁棒自适应输出反馈控制

论文研究了一类输入输出模型表示的非线性系统的鲁棒自适应跟踪问题 .文中考虑的系统除了如文献 [1 ]所具有的参数不确定性以外 ,还引入了非参数不确定性 ,进而设计出一个鲁棒自适应控制方案 ,实现了对一般给定的参考信号的半全局渐近跟踪 .