具有未建模动态和有界干扰系统的鲁棒自适应控制(Ⅱ)

考虑一类同时具有未建模动态和有界干扰的连续时间系统,在推广的加权最小二乘法中嵌入一个带相对死区函数的时变加权因子,并以此算法估计系统建模部分的参数.对建模部分的相对阶,n*=n-m=1的情况,设计出不含微分环节的自适应控制器,系统输出直接跟踪所给定的参考信号,证明所构成的闭环系统是全局稳定的.     

具有未建模和有界干扰系统的鲁棒自适应控制(Ⅰ)

考虑一类同时具有未建模动态和有界干扰的连续时间系统,在修改的加权最小二乘法中嵌入一个带相对死区函数的时变加权因子,并以此算法估计系统建模部分的参数.对建模部分的相对阶为零的情况,设计出不含微分环节的自适应控制器,系统输出直接跟踪所给定的参考信号,证明了所构成的闭环系统是全局稳定的.     

带有时变时滞和未知死区的纯反馈系统的自适应跟踪控制

针对一类带有时变时滞和未知死区的纯反馈非线性系统,提出一种新的自适应模糊跟踪控制方案。采用自适应反步法设计了一个虚拟控制输入信号;利用模糊逻辑近似解决了系统中的未知函数所带来的困扰;为了处理未知死区干扰,设计了一个自适应模糊控制器,使用中值定理解决纯反馈结构中设计控制器的复杂问题。该控制方案保证闭环系统所有信号半全局一致有界,与此同时,系统的跟踪误差收敛到原点的一个小邻域内。最后,仿真例子证明了方案的有效性。     

鲁棒保性能PI控制器设计

为提高系统的稳态跟踪精度,针对一类具有范数有界不确定性的连续时间系统,提出了一种鲁棒保性能PI控制器的设计方法.结合一个二次型性能指标,采用线性矩阵不等式的方法,给出了保性能PI控制器存在的条件,并利用线性矩阵不等式的解得出了PI控制器的参数.     

基于神经网络的欠驱动水下机器人地形跟踪控制

为实现欠驱动自治水下机器人(AUV)的精确地形跟踪控制,设计了一种自适应神经网络控制器.采用径向基神经网络估计时变水动力阻尼引起的AUV模型不确定部分和外界海流干扰,设计自适应学习律来实现神经网络权值的最优估计.基于李雅普诺夫稳定性理论分析了跟踪控制系统的稳定性,设计的控制器可以使闭环误差系统渐近稳定且系统状态有界.仿真实验中选择实际测量得到的期望随机真实地形进行跟踪实验,并且要求AUV相对地形保持一个恒定的高度偏差.结果表明,该控制方法可以有效地降低模型非线性和不确定性引起的扰动,具有较高的跟踪精度,满足实际工程需求.     

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.     

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。     

一种鲁棒滑模自适应跟踪控制

对一类具有未知有界干扰与未知参数的单输入单输出最小相位线性离散系统，基于滑模变结构控制，设计了一种鲁棒滑模跟踪控制器，可使系统全局渐近稳定（即输入输出有界）.     

四旋翼飞行器系统的自适应神经网络有界H∞跟踪控制

针对有外部扰动的四旋翼飞行器系统,采用backstepping方法解决四旋翼飞行器系统在有界稳定情况下难以实现的H_∞跟踪控制问题.考虑各子系统间的耦合项、空气阻力和外界干扰对四旋翼飞行器系统产生的影响,设计四旋翼飞行器系统的自适应神经网络有界H_∞跟踪控制器.仿真结果表明：设计的控制器能保证四旋翼飞行器系统较精确地跟踪参考轨迹,且对外界干扰具有有界H_∞抑制性能.研究结果能为四旋翼飞行器系统的抗干扰设计提供理论指导.     

一类非线性不确定时滞系统的多模型切换H∞跟踪控制

考虑了当系统存在不确定和外界干扰的情况下，一类非线性不确定时变时滞系统的多模型切换H∞跟踪控制的设计问题。利用时滞T-S模糊模型对非线性不确定时滞系统进行建模，将输入空间划分为若干个区域，在每一区域内设计局部T-S模型和控制器，这样在模糊规则数相同的情况下由于模糊论域的变小从而提高了逼近精度；在不确定性满足增益有界的条件下，得到了该类时变时滞非线性系统满足闭环稳定和H∞跟踪控制性能的充分条件，通过求解一组线性矩阵不等式(LMI)，获得模糊H∞跟踪控制律，基于Lyapunov稳定性理论，证明了在此控制律下闭环系统渐进稳定；根据所选定的变量，通过多模型切换控制，将相应的区域控制器切换为全局控制器，而其他控制器不起作用，实现对整体非线性系统的逼近与控制。