卷取张力转动惯量补偿控制

为提高带钢卷取过程中张力控制的稳定性,利用自适应控制对PID控制器参数进行转动惯量补偿,结果表明,自适应控制系统能够提高张力控制的稳定性.     

新一代GNSS信号的自适应Kalman跟踪算法

为了提高导航服务的质量,要求新一代全球导航卫星系统(GNSS)信号的自适应跟踪算法在稳态场景下具有较好的定位精度的同时,当场景发生变化时也能保持稳健的性能。原有的自适应Kalman滤波算法应用于自适应跟踪时,在优化稳态跟踪精度或者动态稳定性方面有所不足。该文提出了一种自适应因子的Kalman滤波算法,并与双更新率的锁频辅助锁相技术结合,用于自适应跟踪环路的设计。仿真结果表明:相比原有的自适应技术,该算法具有较小的相位跟踪误差,在场景变化时的稳定性也更好。     

机械手的神经网络直接离散时间自适应控制算法

提出了一种机械手的神经网络直接离散时间自适应控制算法。该算法是神经网络方法和自适应动态滑动模控制方法的集成。自适应动态滑动模控制的作用有两个：其一是在神经网络控制失灵的情形下提供控制系统的全局稳定性；其二是改善系统的跟随性能。整个系统的全局稳定性和跟随误差的收敛性采用李雅普诺夫稳定性理论进行了证明，并得到了一种新颖的神经网络权值调整算法。     

基于无模型自适应改进算法的汽包水位控制

在基本无模型自适应控制算法的基础上,对算法进行改进,并在Matlab-Simulink平台上开发无模型自适应控制器,对汽包水位进行控制。仿真结果表明,改进算法的无模型自适应控制响应速度更快,稳定性更好。     

基于滑模控制的车辆自适应巡航系统设计

针对自适应巡航系统控制鲁棒性及存在路面扰动、实时扰动等不确定性的问题,提出一种考虑安全车距的车辆自适应滑模控制方法.首先通过建立车辆纵向动力学模型,并将道路坡度作为系统扰动;基于安全车距设计自适应巡航滑模控制器,通过稳定性分析证明该控制器的稳定性;最后,通过与PID控制算法进行对比研究.结果表明:采用滑模控制器的自适应巡航控制系统具有更好的跟踪性能和抗干扰能力.     

一种自适应调节粒子群优化算法的研究

针对粒子群优化算法容易出现早熟收敛和稳定性低的现象,提出一种自适应调节的粒子群算法.算法中通过自适应调节适应度值的均匀分布保持种群的多样性,该策略能够提高算法的全局搜索能力,同时可避免阈值对算法稳定性的影响.另外采用自适应周期性变异的惯性权重对粒子的速度进行更新,可改善算法的局部搜索能力和稳定性.使用多维标准函数对改进的算法进行仿真试验,结果表明,算法具有较好的全局搜索精度和稳定性,避免了早熟收敛.     

互联项可测时互联系统的分散MRAS鲁棒控制

本文研究了在互联项可用子系统的某些可测量表示时未知互联系统的分散模型参考自适应系统(MRAS)的鲁棒控制;给出了自适应律;证明了系统的稳定性。分析表明,本文提出的分散MRAS鲁棒控制器,使系统的稳定性、鲁捧性、动态品质都得到了提高。     

基于健康因子驱动的风力发电变桨系统自适应容错控制

针对双馈式风电机组存在的故障情况下,通过健康因子函数描述系统健康情况,在此基础上,提出了模型参考自适应的鲁棒容错控制方法。提出的方法可以解决系统同时存在执行器故障、外界干扰和模型不确定性的自适应控制问题。通过李雅普诺夫稳定性定理保证了系统的稳定性和跟踪特性。最后,通过一个双馈风电变桨系统的自适应容错控制证明所提出方法的有效性。     

电动汽车混合储能系统的自适应协同控制

针对电动汽车混合储能系统在采用协同控制方法时受超级电容等效电阻和电池内阻引起的输入电压波动影响等问题,提出了一种自适应协同控制策略。首先,基于直流变换器理想状态空间平均模型设计了协同控制器,并对其稳定性进行了分析;其次,基于超级电容等效电阻和电池内阻建立了系统的精确数学模型,定义了自适应观测函数和基于Lyapunov函数的自适应控制律,并对负载及输入电压进行估计;进一步,选取了协同控制宏变量并推导出自适应协同控制的占空比函数;最后,在MATLAB/Simulink中搭建了混合储能系统的仿真模型,验证了自适应协同控制的有效性。仿真结果表明:自适应协同控制只有轻微的超调和因负载变化造成的电流波动,且响应速度较快,约为4 ms,电流跟踪误差不超过1%。与协同控制和滑模控制相比,自适应协同控制系统有更好的稳定性和抗干扰能力,能有效提高电动汽车混合储能系统的稳定性和鲁棒性,保证功率分配策略的有效实施。     

人工神经网络智能控制系统稳定性分析

从经典控制理论的稳定性问题出发 ,分析了现代控制理论和智能控制理论的稳定性判别方法 ,重点讨论了人工神经网络 ( ANN)智能控制系统的稳定性判别方法 ,并对基于神经元的自适应 PID控制器稳定性进行了分析。     

不同维的混沌系统的自适应函数投影同步

本文对维数不同并且参数未知的两个不同的混沌系统,通过增补维数的方法研究了两个系统的自适应函数混沌同步和参数识别问题.基于Lyapunov稳定性理论和自适应同步法,为系统设计了合适的自适应同步控制器和未知参数的辨识规则,实现了系统的混沌同步和未知参数的辨识.数值仿真验证了所设计的控制器和参数辨识规则的有效性.     

一类混沌金融系统的自适应同步

为了实现两个具有不同未知参数的混沌系统的同步,基于自适应控制策略和Lyapunov稳定性理论,提出了一个新的改进的自适应同步方法．针对一类非线性混沌金融系统,在系统参数a,b,c均为正、b,c为正而。的符号未知及a,b,c的符号均未知的情况下,分别设计了控制器和参数估计率,实现了两个具有不同参数的金融系统的同步．理论分析和数值仿真的结果均证明了该方法的可行性．该方法可以用来实现一般的实际混沌系统的同步．     

一类不确定混合线性系统鲁棒自适应控制

通过分析一类具有Markov跳跃参数的不确定混合线性系统的随机稳定性问题,将确定型系统中的Lasalle稳定性定理推广到混合系统中,并对系统不确定部分的未知范数上界提出了一种参数自适应估计方法及相应的鲁棒控制律,实现了混合线性系统以概率1渐近稳定.研究结果表明,此控制方案对混合线性系统的不确定部分有较强的鲁棒性.     

频域自适应数字滤波器LMS算法的研究

本文应用 DFT 的“重迭保留”法和循环卷积定理、LMS 算法原理,导出了频域自适应滤波的 LMS 算法的公式。通过分析该算法的性能,并与时域LMS 算法作比较,证明了频域自适应滤波的 LMS 算法的可行性。     

具有不同结构与未知参数的混沌系统自适应同步、

根据同步控制方法并设计自适同步控制器，实现对具有不同结构与未知参数的Chen和Rossler混沌系统的同步控制，明确地给出了参数自适应法则．最后给出数值模拟来验证控制器的有效性．     

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.     

一类It型随机非线性大系统分散自适应跟踪

研究一类随机非线性大系统的分散自适应跟踪问题,该类型随机非线性大系统具有标准Wiener噪声扰动,并且可以参数化为严格反馈系统形式.首先通过坐标变换将其转换为参数化的严格反馈随机非线性大系统形式,选取四阶随机控制Lyapunov函数以避免在递推过程中发散;然后利用反步法构造性设计出系统状态反馈分散控制律及参数自适应律,在此分散控制器的作用下,每个局部输出都能够跟踪预先设定的参考信号,同时保证所有闭环信号有界,从而解决了原系统的自适应跟踪问题.     

一种自适应信号盲分离和盲辨识的有效算法

为了把几个独立信号从它们的线性混叠中盲分离或盲辨识出来,提出了一种具有抑制噪声作用的有效自适应学习算法,研究了算法的有界性和渐近稳定性．以渐近稳定性为条件,给出了算法中非线性函数的适当选择．仿真研究表明,算法是有效而鲁棒的,且能够从有噪声的混叠中恢复原独立信号．     

一类混合时变时滞混沌神经网络自适应同步研究

基于微分方程的拉萨尔不变集原理和自适应动态反馈控制技术,研究了一类带有完全未知参数和混合时变时滞的混沌神经网络的自适应同步问题,给出了保证两个具有相同结构但具有完全未知参数的时滞混沌神经网络同步的控制律的设计方法.在此自适应控制律的作用下,达到了同步与参数辨识同时进行的目的.所设计的控制律简单,易于实现.仿真示例验证了所提方法的有效性.     

一类非线性系统的自适应反馈无源化问题

讨论一类带有不确定参数的严格反馈系统的自适应反馈无源化问题,系统的相对度不小于1且满足参数的凸性假设。在反步法的框架下,利用反馈等价无源性定理和速度一梯度方法,逐步选择适当的输出和反馈变换,设计出使系统从新输入到构造输出无源的自适应控制器及参数修正律。所得的自适应反馈无源化控制器保证所有的信号都是有界的。反步法克服了反馈无源化设计时相对度的限制;凸性假设拓宽了系统未知参数是线性的常规假设。