一类非线性系统的自适应神经跟踪控制

针对一类未知非线性动态系统,提出了一种基于神经网络的自适应输出跟踪控制方案。网络权值的自适应修正规则是基于Lyapunov稳定性理论实现的,避免了递归训练过程;一个滑模控制项用于消除神经网络逼近误差的影响。因此,该自适应神经控制器能保证系统的全局稳定性和输出跟踪误差渐近收敛于0。     

一类非线性离散时间系统的变结构控制

针对一类非线性离散时间系统，提出了一种基于神经网络趋近律的变结构控制方法。分别用两个神经网络自适应调整趋近律中的参数ε和δ，利用离散趋近控制律与离散等效控制律的偏差对网络权值进行更新，克服了常规变结构控制方法中需预先设定趋近律中参数的限制，既保留了传统趋近律设计方法的所有优点，又有效的改善了系统的动态品质，消除了系统抖振，使系统最终以理想方式在滑模面上运动。理论分析和仿真结果表明了所提出方法的有效性。     

一类非线性系统的自适应模糊滑模控制

针对一类非线性系统的控制,把模糊自适应和滑模控制相结合,设计了一种新型的全局滑模控制器,以全局模糊滑模面为滑模控制器的输入,通过模糊推理处理了非线性和减少了抖振,基于Lyapunov函数的稳定性分析,求出模糊控制规则的自适应律,构成一个全局模糊控制器,有效解决了传统滑模控制中,需要确定参数摄动和外部干扰上确界的问题,同时削弱了系统得抖振,仿真结果显示了该方法的有效性。     

一类非线性系统的自适应模型跟随控制

讨论了一类非线性系统的自适应模型跟随控制问题。首先给出了系统的一般描述,然后研究了该系统模型跟随控制的存在条件，最后讨论了如何设计前馈控制和反馈控制矩阵的迭代调节律,使得系统输出能够快速地稳定地跟随参考模型输出。仿真结果表明了这一控制方案具有良好的非线性跟随效果。     

基于神经网络一类非线性系统自适应控制

对一类未知可控非线性仿射系统,假设其状态不完全可测。首先,利用动态回归神经网络建立其状态方程和输出方程,用Lyapunov理论证明了辩识误差∈L∞;然后,设计状态反馈控制器,使系统的输出跟踪参考输出,从理论证明了跟踪误差趋于零。最后,通过一个仿真实验验证了本方法的有效性。     

一类不确定执行器非线性系统的自适应控制

针对一类带不确定执行器非线性的控制系统,提出了一种自适应神经网络控制方法。建立了包括死区、齿隙和“类齿隙”磁滞特征的非线性执行器模型。通过结合所建立的模型和Nussbaum增益技术,解决了当执行器非线性不确定时的控制问题。所设计的方案不需知道非线性特征参数边界,并且当非线性特征为死区时,其坡度可以为时变的。引入了自适应补偿项消除建模误差和干扰的影响。仿真结果验证了该方法的有效性。     

欠控制方向非线性系统的鲁棒自适应控制

针对一类控制方向未知且具有未建模动态的非线性系统,提出了一种鲁棒自适应控制策略.算法推广了已有的鲁棒自适应非线性控制方法.控制算法保证闭环系统所有信号是一致终值有界的.同时,通过调整控制器设计参数,闭环系统能够实现期望的性能要求.仿真结果进一步说明了理论分析的有效性.     

一类非线性系统的鲁棒自适应控制

针对一类含有不确定参数和未知扰动的非线性系统，提出一种鲁棒自适应控制方法以确保系统输出稳定地精确跟踪给定的参考信号。控制器的设计分两步进行：首先，在不考虑扰动的情况下，采用一种基于参数映射的Lyapunov设计方法设计系统参数自适应控制器；然后，在该自适应控制器的基础上，采用衰减控制策略设计鲁棒补偿器，实现对扰动的抑制。最后通过数字仿真验证了设计方案的有效性。     

非线性系统的自适应控制仿真研究

本文以本溪合金厂电解铜箔车间电流密度为控制对象,对系统中造成产品浪费的死区和齿隙两个非线性环节进行线性化处理,并采用自校正调节器控制,使系统的稳态误差缩小到1％左右,动态性能指标也满足一定要求。     

一类非线性参数化系统的自适应学习控制

针对控制增益是未知时变的并含有混合未知参数的非线性参数化系统,利用将整个区间分段与反馈线性化相结合,提出了一种新的自适应学习控制方法。该方法可以处理参数在一个未知紧集内周期性快时变的非线性系统。通过引进新颖的微分-差分混合型参数自适应律,使广义跟踪误差在误差平方范数意义下渐近收敛于零。通过构造Lyapunov泛函,给出了广义跟踪误差收敛的充分条件。实例仿真结果说明了该方法的可行性和有效性。     

一类不确定非线性系统的鲁棒自适应控制

针对一类具有未知控制方向、未知参数以及未建模动态的非线性系统,提出了一种带有死区修正的鲁棒自适应递推控制策略.该策略不需要控制方向符号的先验知识.根据参数的上下界先验信息,分别将光滑投影算法和非连续投影算法与参数自适应律结合起来,既抑制了参数的漂移,又使估计参数达到了最小.算法保证了闭环系统所有信号的有界性,同时使得跟踪误差收敛于零的任意小邻域内.     

一类非线性离散系统的自适应控制

针对一类非线性离散系统 ,利用 Lyapunov方法和加权最小二乘估计设计了一种自适应控制器 ,在对非线性 (不加增长条件约束 )的情况下 ,得到了闭环系统的全局跟踪性能 .     

一类非线性系统的直接自适应模糊滑模控制

研究了一类非线性系统的一种直接适应模糊滑模控制（AFSMC）的问题。首先，在系统的非线性动态函数满足可估计和有界两个基本假设的条件下，给无了此类系统基于非线性动态函数估计的一般滑模控制律设计。然后基于目标函数梯度校正的方法，通过自适应机构调解模糊逻辑系统（FLS）的后作参数，所设计的自适应模糊逻辑系统（AFLS）能够逼近系统基于非线性动态函数估计的一般滑模控制律。这样，系统的自适应模糊控制律具有一般滑模控制律的控制效果，同时由于AFLS的滤波作用，具有消除滑模控制高频抖振的特性。数值仿真结果证明了所设计控制律的有效性。     

非线性系统一种新的模糊自适应后推设计方法

研究了一类非线性系统的自适应跟踪问题。利用系统设计过程所得误差信息,提出了一种新的模糊间接自适应后推设计方法。与常见的后退方法相比较,该方法可以获得更简洁的控制器表达形式。基于李亚普诺夫稳定性理论,给出了闭环自适应系统一致渐近有界的证明。仿真结果验证了本方法的有效性。     

不确定非线性系统变结构模糊自适应鲁棒控制

考虑一类不确定非线性系统的鲁棒控制器设计问题,在假设系统不确定性函数结构未知的情况下,利用模糊系统对不确定性函数进行逼近,将获得的模糊系统函数作为系统不确定性界函数。在此基础上,提出了一种变结构模糊自适应鲁棒控制算法,该算法在确保系统的滑动模态超平面为渐近可达的前提下,在线对系统模型的控制增益参数和不确定性函数的界参数进行估计。最后以船舶减摇鳍非线性控制系统为例,进行了变结构鲁棒自适应模糊控制器的设计。仿真研究表明,所提出的算法是有效的。     

一类非线性系统的自适应模糊控制

针对一类非线性系统,利用模糊逻辑提出一种鲁棒自适应控制方法.首先证明在一定的条件下,闭环系统必能稳定,并证明这个条件即必落人某一紧集中成立,同时考虑其控制性能,选择鲁棒控制量,使跟踪误差达到要求的性能指标.     

一类高阶非线性系统的混合自适应重复学习控制

针对含有时变和时不变未知参数的高阶非线性系统,利用分段积分机制,提出了一种新的自适应重复学习控制方法,该方法结合了反馈线性化,可以处理参数在一个未知紧集内周期性快时变的非线性系统,通过引进微分-差分参数自适应律,设计了一种自适应控制策略,使广义跟踪误差在误差平方范数意义下渐近收敛于零,通过构造Lyapunov函数,给出了闭环系统收敛的一个充分条件.实例仿真结果说明了该方法的有效性和可行性.