基于干扰观测器的不确定非线性系统的预定性能控制

针对一类带有外界干扰及未知参数的严反馈非线性系统,提出新型的预定性能控制策略。首先,设计新型的障碍Lyapunov函数,实现跟踪误差的预定性能;其次,采用自适应律对未知参数进行估计,并构造干扰观测器对系统中的外界干扰进行估计,在此基础上设计反步控制器;为消除传统反步控制的"计算爆炸"问题,设计新型的一阶滤波器对虚拟控制输入的导数进行估计;再次,基于Lyapunov稳定性理论证明闭环系统的稳定性和跟踪误差的预定性能;最后,通过对永磁同步电机控制系统进行仿真验证所设计控制策略的有效性。     

模型不确定下无人艇编队鲁棒自适应循迹控制

针对存在外界环境干扰和模型中不确定性的编队问题,设计了鲁棒自适应控制.通过计算预定路径上的期望点与船舶当前位置之间的偏差,使用反步法设计路径跟随子控制器,保证每艘无人艇在水平面中沿着参考路径行驶.编队协调子控制器采用鲁棒自适应控制方法设计,通过调整跟随艇的速度以实现设定的编队队形,同时自适应地估计出外界环境力和由模型参数不确定导致的系统不确定项的界值.仿真结果验证了所提出的路径跟随编队控制方法的有效性.     

预设时间性能约束下高超声速飞行器的自适应容错控制

考虑输出误差约束、不确定和执行器故障影响下的高超声速飞行器的跟踪控制问题,提出自适应容错反步控制策略。首先,设计指数型预设时间性能函数,保证输出误差在预设时间内满足约束要求。其次,通过自适应律解决不确定项和升降舵故障。利用跟踪微分器解决“计算爆炸”问题,避免反步控制中对虚拟控制输入的高阶求导。最后,基于Lyapunov理论证明闭环系统的稳定性,并通过仿真验证所提控制策略的有效性。     

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.     

基于非线性干扰观测器的无人平台有限时间镇定控制

研究了存在模型不确定性和外界干扰工况下的非完全对称无人平台有限时间镇定控制问题.考虑模型参数矩阵的非对角线元素存在非零项,仅通过一次微分同胚变换即将原模型化为级联系统形式,简化了计算步骤;基于此级联系统借助终端滑模和反步控制方法设计了有限时间收敛控制器,解决了传统反步滑模控制器收敛速度缓慢的问题;通过引入1阶低通滤波器,对镇定控制器结构进行了优化,避免了执行器陷入"饱和";基于非线性干扰观测器对外界干扰及系统不确定性进行平滑估计和补偿,无需明确知道估计误差的上界即有效提高了控制器的鲁棒性.最后基于Lyapunov理论证明了闭环系统具有均方意义稳定性并进行了数值仿真,仿真结果验证了控制器的有效性和鲁棒性.      

欠驱动AUV自适应神经网络反步滑模跟踪控制

针对存在参数不确定性和外界未知干扰的欠驱动自主水下航行器(AUV)三维路径跟踪问题,提出一种基于神经网络的反步滑模控制策略.首先,利用虚拟向导的方法建立了欠驱动AUV三维路径跟踪误差模型;其次,基于李雅普诺夫稳定性理论,利用反步法和滑模控制方法设计一种自适应鲁棒控制器,并设计一种在线调节增益切换函数以降低系统抖振,同时采用径向基函数(RBF)神经网络控制技术对AUV系统中不确定参数以及外界非线性干扰进行自适应补偿估计,而后利用李雅普诺夫稳定性理论证明了整个闭环系统的稳定性;最后,针对一种新型飞翼式欠驱动AUV进行数值仿真实验,结果表明所设计控制器可以实现对三维路径的精确跟踪,并对外界非线性干扰具有良好的鲁棒性.     

融合速度信息的机械臂自适应轨迹跟踪控制方法

针对机械臂动力学模型参数不确定性与速度信息不精确影响轨迹跟踪精度的问题，提出一种多传感器信息融合的机械臂参数自适应轨迹跟踪控制方法。首先将未建模动态视为系统内部干扰，简化机械臂动力学模型；其次采用反步控制方法为机械臂系统设计控制律，并为动力学模型中不确定参数设计自适应律；最后考虑使用单一位置传感器的差分值或转速计的测量值作为速度信息可靠性低的问题，通过多传感器信息融合方法为控制器提供更精确的速度信息。仿真与实验结果表明：采用融合速度信息能够提高所提控制方法的精度与稳定性，速度信息的精确性提升7%;与反步控制方法、自适应控制方法相比，所提控制方法具有更好的机械臂轨迹跟踪控制性能，轨迹跟踪误差分别降低了30%、50%。     

动力定位非线性自适应反步控制器设计

提出了一种基于VxWorks实时操作系统的船舶动力定位控制器设计,给出了整体框架和软件模块设计。实际工况中,存在模型参数难以精确描述和外界扰动不确定的问题,在控制方法上,设计了一种基于RBF神经网络的自适应反步控制。RBF神经网络对连续函数在紧集范围内具有任意经度的逼近能力,可有效解决船舶水动力高度非线性以及水动力系数难以准确估计的问题。海浪流引起的不确定外界扰动可通过自适应估计补偿。根据Lyapunov稳定性理论证明所设计的控制器是全局渐近稳定的,仿真结果验证了该方法的有效性。     

轧机液压伺服系统多模型切换自适应反步控制

针对轧机液压伺服系统工作过程中弹性负载力和外负载力的跳变,基于公共Lyapunov函数方法和自适应反步控制方法,提出了一种多模型切换自适应反步控制策略.该方法结合自适应反步控制的特点和公共Lyapunov函数的设计要求,通过反步法设计了各子系统的状态反馈控制器和不确定上界参数的自适应估计器,取反步法的Lyapunov函数作为公共Lyapunov函数,保证了系统在任意切换下的渐近稳定.自适应反步法和公共Lyapunov函数方法的结合,便于公共Lyapunov函数的求取,又解决了同时存在参数跳变和参数慢时变的问题.仿真结果表明,该方法能够保证轧机液压伺服系统具有良好的动静态性能,并对参数跳变和参数慢时变具有较强鲁棒性.     

一种自适应容错H_∞控制方法

针对有执行器故障的连续时间线性时不变控制系统,结合自适应控制方法和线性矩阵不等式(LMI)技术研究系统的容错H∞控制问题.利用LMI得到一个定常控制增益并同时优化系统干扰抑制性能(H∞性能).在定常控制增益基础上加上自适应控制方程得到完整的状态反馈控制器,使得系统在执行器故障下稳定,并通过李亚普诺夫第二稳定性定理,证明所提出的自适应容错控制系统比定常增益容错控制系统具有更为优越的干扰抑制性能.最后给出一个数值例子来验证该方法的有效性和优越性.     

一种自适应容错控制方法

提出了一种基于分布估计的自适应控制方法。该方法利用随机参数模型,并在建立自适应容错控制算法时将随机参数的概率分布估计引入控制系统性能指标,解决了系统运行模态参数不确定和系统运行模态变化不确定的问题。计算机仿真结果表明该方法可以对故障系统进行有效地容错控制。     

一类机器人滑模自适应鲁棒控制

针对存在系统参数不确定和有界外部扰动情况下的轨迹跟踪机器人系统控制问题,本文提出一种基于滑模变结构的鲁棒自适应控制方案。自适应控制律补偿系统参数不确定性,并对不确定性干扰上界进行实时估计;滑模控制消除了自适应律引起的参数误差,并且具有较强的干扰抑制能力。仿真表明此算法具有较高的跟踪精度和较强的鲁棒性。     

基于自适应反步滑模控制的主动队列管理

针对TCP网络的拥塞控制问题,基于自适应反步滑模控制提出了一种主动队列管理算法。由于系统的不确定在实际工程中很难或根本无法事先获得,设计一个自适应律来实时适应系统不确定的值,从而消除系统不确定所带来的影响。利用此自适应律,提出一个自适应反步滑模控制器,使得系统具有较好的暂态性能和鲁棒性能。仿真结果表明,该方法对TCP网络的复杂变化具有较好的鲁棒性和较快的系统响应。     

性能受限下的高超声速飞行器抗饱和控制

针对参数不确定和输入饱和影响下高超声速飞行器的控制问题,提出自适应障碍反步控制策略。首先,将高超声速飞行器纵向模型改写为面向控制模型,采用自适应方法处理不确定问题;其次,设计辅助系统解决输入饱和问题;再次,利用非对称正切障碍Lyapunov函数,保证所有状态误差满足预先设定的性能要求;在此基础上,在高度子系统的反步控制器设计过程中,采用一阶滤波器避免对虚拟控制输入进行高阶求导,解决“计算爆炸”问题;最后,基于Lyapunov理论证明系统的稳定性,并通过仿真分析验证所提控制策略的有效性。     

带有多个离散和分布时滞的不确定系统的鲁棒自适应控制

对于带有多个离散和分布时滞且有外部干扰的不确定线性系统提出一类鲁棒自适应控制方案.系统的不确定性是范数有界的未知连续函数,外部干扰是扇形有界的.分2步证明其结论:首先用线性矩阵不等式方法说明状态反馈控制可以保证系统的确定部分的稳定性;其次由于系统的不确定部分的上界未知,用自适应的方法来估计上界的值;利用径向基函数神经网络来估计关于状态的未知连续函数;最终证明了在结合状态反馈和自适应神经网络控制的复合控制律作用下闭环系统是渐近稳定的.然后,在第一步基础上,要求系统满足2个不等式条件,设计相应的控制律参数,用Lyapunov-Krasovskii泛函方法证明了闭环系统是指数稳定的.     

遭受执行器攻击的工控系统输出反馈滑模控制

针对工业控制系统存在测量噪声及外界执行器攻击问题,提出一种基于无偏状态估计的输出反馈离散滑模控制方法。在执行器攻击存在的情况下,构造等效滑模控制律。由于攻击信号与系统状态未知,通过引入无偏状态观测器从遭受噪声干扰的传感测量数据中获得系统真实状态的最小方差无偏估计量。在此基础上,利用一步延时攻击估计得到攻击信号的近似估计值,使所设计的鲁棒滑模控制律得以实现。给出了在此控制律作用下滑模面的收敛性分析及闭环系统最终有界稳定的证明。数值仿真实验结果验证了面向执行器攻击的无偏状态估计器的有效性,也表明与传统滑模控制方法相比,提出的输出反馈滑模控制方法对执行器攻击具有更强的抑制力,能够有效提高系统的鲁棒性能。     

主从机械手遥操作双边自适应阻抗控制策略

在主从机械手遥操作实现力、位移协同一致跟踪控制过程中,存在着机械手关节摩擦以及外部不确定干扰引起的模型不确定的问题,针对此问题提出了双边自适应阻抗控制策略.通过设计两种非线性模型参考自适应控制器,设计基于滑模函数的鲁棒自适应控制律补偿机械手模型不确定误差;利用自适应律估计外界干扰的上界,保证了主从机械手闭环动态方程与参考阻抗模型动态方程相一致,实现了主从机械手末端对参考阻抗模型输出的期望位置误差渐进收敛于零.通过李雅普诺夫函数证明了跟踪性能与全局稳定性,在MATLAB/Simulink平台上实现了二自由度机械手遥操作仿真实验.结果表明:整体控制在模型不确定及外部干扰条件下具有很好的力-位置跟踪渐进收敛能力,整体系统具有稳定性和较高的透明性,并且具有鲁棒性及较小的稳态误差,具有自适应控制能力.     

永磁直线同步电机自适应内模控制研究

为了解决永磁直线同步电机（PMLSM）运行过程中对系统参数摄动及负载扰动等不确定因素敏感的问题,结合内模控制和模型参考自适应控制各自的优点,设计了PMLSM自适应内模控制器（AIMC）.仿真结果表明,自适应内模控制器同常规PI控制器相比,具有更好的动态稳定性和跟踪性能,对外界干扰具有较强的鲁棒性.     

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。     

柔性关节机械臂的自适应命令滤波输出反馈控制

针对柔性关节机械臂轨迹跟踪控制中存在模型摄动、外界干扰以及部分状态信息不可测等问题，提出一种基于自适应神经网络观测器的命令滤波输出反馈控制方法。首先，给出含不确定性的柔性关节机械臂动力学方程，并选用RBF神经网络设计自适应律，在线逼近由模型摄动及未知干扰带来的不确定性项；然后，设计自适应神经观测器以对系统不可测状态进行实时估计，并将估计值用于反馈控制，解决部分状态信息不可测的问题；最后，基于Lyapunov理论设计反步跟踪控制器，并引入二阶命令滤波器获得中间虚拟控制量的导数，避免反步递推过程中“计算爆炸”的问题。仿真结果表明，当系统存在模型摄动和外界干扰时，所提自适应命令滤波反步控制方法与传统反步控制方法和误差补偿命令滤波控制方法相比，无需连杆的角速度以及电机轴的转角和角速度等状态信息，且轨迹跟踪精度分别提升78%和35%。