带死区非线性输入的未知混沌系统控制

针对具有死区非线性输入的未知混沌系统的控制问题,基于Lyapunov稳定性理论建立变结构模糊自适应控制器及系统参数的自适应规则。控制器的设计过程中无需知道未知非线性未知函数的上界及非线性控制输入的增益衰减度,该方法能有效消除死区非线性输入对系统的影响,并能保证闭环系统所有信号一致有界,跟踪误差渐近收敛到原点的一个可调邻域内。数值仿真的结果也验证了该方法的有效性。     

欠驱动水下无人航行器航迹跟踪滑模控制系统设计

针对欠驱动水下无人航行器(Unmanned Underwater Vehicle,UUV)与外界复杂水文环境交互面临的特殊航迹跟踪的问题,研究了UUV航迹跟踪控制算法。基于UUV水平面动力学模型,设计了一种新型双闭环自适应航迹跟踪滑模控制系统,该系统能有效抑制外界干扰和不确定性的影响。首先,外环控制器中产生角度指令并传递给内环系统,外环产生的误差通过内环控制消除,同时设计内环控制律,在不需要惯性矩阵模型确切信息的情况下,通过姿态控制实现对外环产生的角度指令的跟踪。通过仿真及实际测试,均表明该控制方法能够实现对UUV精确的航迹跟踪。     

航天器姿态机动优化容错控制

针对存在未知时变惯量不确定性、外部干扰力矩和执行机构衰退故障的非刚体航天器系统,研究了非刚体航天器自适应优化容错控制问题。首先,为了根据误差变量优化控制增益,设计一种动态增益调整函数实时优化控制增益;然后,基于非线性鲁棒控制方法、动态增益函数调整方法、自适应方法、容错控制理论与参数估计方法,提出一种新颖的自适应优化姿态跟踪容错控制器。所设计的控制器克服了执行器故障、惯量不确定性以及外界干扰的影响,保证航天器姿态及角速度能够跟踪时变的参考轨迹,实现跟踪误差系统最终一致有界稳定;最后,数字仿真结果验证了所提出方法的有效性,而且与已有控制方法相比,该方法具有更高的控制精度和稳定性。     

具有有界控制输入的不确定时滞系统的渐近稳定 性简

针对控制输入满足某个有界约束的不确定时滞系统,其中的不确定性满足范数有界不确定性,提出了无记忆饱和全局渐近稳定的控制律的设计方法,数值算例说明了所给方法的有效性．     

具有饱和约束不确定离散系统的最优控制

文中针对一类具有范数有界参数不确定性和控制输入受约束的离散线性系统,采用线性矩阵不等式处理方法,给出了具有控制约束的不确定离散系统的最优保性能控制器设计方法,该控制器不但能使得闭环系统二次稳定,同时还能使得给定的性能指标达到最小.     

柔性关节机器人有界自适应输出反馈控制（英文）

目的:考虑关节驱动力矩受限、结构参数不确定以及缺少部分传感器测量等情况,本文研究力矩输入有界的一般柔性关节机器人自适应输出反馈控制方法,以提高轨迹跟踪性能。创新点:1.提出一种基于校正控制的强柔性关节机器人控制方法;2.设计一类力矩控制输入有界的自适应输出反馈轨迹跟踪控制器。方法:1.引入校正控制,突破传统奇异摄动方法仅适用于弱柔性关节机器人的限制;2.通过一类光滑饱和函数和投影型自适应控制律,确保在参数不确定情况下力矩控制输入的有界性;3.利用近似微分滤波和高增益观测实现仅需电机侧和连杆侧位置测量的输出反馈控制。结论:1.提出的校正控制策略能够较好地适应不同程度的关节柔性;2.设计的有界自适应输出反馈控制方法可严格确保作业全程的控制输入值有界,且具有良好的轨迹跟踪性能。     

一类高阶关联大系统的分散自适应模糊控制

针对一类关联项的上界是高阶多项式的关联大系统,设计了一种新的分散自适应模糊控制方法。该方法无须假设未知增益函数与子系统的最后一个分量无关,并且取消了未知增益导函数有界的前提假设,各个子系统仅根据自己的信息就能确定相应的控制量,真正实现了分散控制。基于Lyapunov稳定理论,分析证明了闭环系统一致终结有界,跟踪误差渐近收敛到零。仿真结果表明了所设计方法的有效性。     

一类不确定T-S模糊系统的H∞跟踪控制

研究一类带有状态参数不确定项和外部扰动的T-S模糊系统.首先,在不确定项满足有界的条件下,通过设计模糊反馈控制器,对于给定的H∞跟踪性能ρ,使系统对于有界参考状态尽可能减少跟踪误差;其次,通过求解线性矩阵不等式,获得满足H∞跟踪性能ρ的控制器增益,并基于Lyapunov稳定性理论证明在此模糊反馈控制率下形成的闭环系统是二次稳定的.数值算例表明,该方法是可行的.     

基于多层神经网络的饱和非线性输入自适应控制

针对一类具有未知饱和模型的单输入单输出非线性系统的控制问题,根据滑模控制原理和多层神经网络的逼近能力,提出了一种直接自适应神经网络控制器的设计新方案。该方法将控制增益推广到未知函数,通过补偿饱和模型方法取消了饱和模型各参数已知的条件。鲁棒项的引入消除了建模误差和参数估计误差的影响。理论分析证明了闭环系统是半全局一致终结有界,跟踪误差收敛到零的邻域内。仿真结果进一步表明所提控制方法的有效性。     

带有死区模型的严格反馈非线性系统的自适应神经网络控制

基于后推设计方法,Nussbaum函数的性质及积分型李亚普诺夫函数,提出了一种自适应神经网络控制器的设计方案。通过引入示性函数,提出一种简化死区模型,取消了死区模型的倾斜度相等的条件。此外,该方法取消了函数控制增益符号已知和死区模型参数上界、下界已知的条件。理论分析证明了闭环系统是半全局一致终结有界。     

一类非线性广义系统的状态反馈H∞控制

研究一类非线性广义系统的H∞控制问题.基于Hamilton-Jacobi不等式,给出一类非线性广义系统满足H∞控制性能要求的一个充分条件,即使系统在平衡点局部渐近稳定,是指数1的,且从外部输入到控制输出的L2增益小于或等于预先设定的正数.进而,给出状态反馈H∞控制器的一种设计方法.     

Improvement of one-cycle controller by use of proportional integral differential controller

1.IntroductionOne-cyclecontrolmethod,whichwasproposedaboutonedecadeago[1],hasbecomeanattractivemethodinspecialfieldssuchaspowerfactorcorrection[2-6],switchingamplifiers[7,8],etc.Themainideaofthiscontrollerisbasedonintegrationofdiodevoltageinone-cycleandforcesittobeexactlyequaltothereferencevalue.Themainadvantageofthiscontrollerisitsrealtimeabilitytorejectthevariationofinputvoltage[1].Despitethisgreatability,ithasnogoodperformancesinrejectingofloaddisturbanceandfollowingreferencecommands.Espec…     

一类不确定时延和丢包的网络控制系统指数稳定性

针对控制器具有加法摄动和乘法摄动的一类不确定时延和丢包的网络控制系统,研究了指数稳定性问题。考虑了在不大于一个采样周期的情况下,对于给定的数据包丢失率,网络控制系统被建模为具有两个事件速率约束的异步动态系统,利用异步动态系统理论给出了网络控制系统指数稳定的充分条件。最后用仿真例子表明所给出的结果是有效的。     

不确定时滞系统的鲁棒控制

研究了一类带有状态时滞和控制时滞的不确定时滞系统的鲁棒控制问题。基于Lyapunov稳定性理论．给出一个使系统指数稳定的鲁棒控制器设计方案。     

基于DSC的自适应补偿神经网络控制

针对一类可转化为“标准块控制形”的MIMO非线性系统,基于动态面控制技术,提出一种鲁棒自适应神经网络控制算法。采用径向基函数神经网络逼近不确定性模型,通过引入一阶滤波器,消除后推设计中由于反复对虚拟控制的求导而导致的复杂性问题,同时补偿项的引入可避免反馈线性化方法中可能出现的控制器奇异性问题,无需控制增益矩阵正定、可逆的条件。利用李亚普诺夫方法,证明了闭环系统是半全局一致终结有界,适当选取设计常数,跟踪误差可收敛到原点的一个小邻域内。计算机仿真结果表明此法的有效性。     

不确定时滞系统的鲁棒控制

研究了一类带有状态时滞和控制时滞的不确定时滞系统的鲁棒控制问题。基于Lyapunov稳定性理论,给出一个使系统指数稳定的鲁棒控制器设计方案。     

四旋翼无人机高度控制——基于CNF与自适应非光滑控制

针对受限环境下四旋翼无人飞行器在参数不确定及外部扰动影响下的高性能高度控制问题,设计一种基于复合非线性反馈（CNF）和自适应非光滑轨迹跟踪控制的高度控制方法。通过四旋翼无人飞行器的垂直通道动力学模型分析和变换,将高度轨迹规划问题转换为输入受限的线性系统控制问题,设计CNF控制器实现轨迹生成;建立参数不确定及外部扰动影响下的垂直通道动力学模型,设计一种自适应非光滑轨迹跟踪控制器,并理论证明了闭环系统稳定性。最后,通过仿真实验验证所提出方法的有效性。结果表明,所设计方法能够有效提高参数不确定及外部扰动下的高度控制品质,且简单实用。     

基于模型参考自适应的一类二维系统形状渐近跟踪控制

针对二维线性系统,探究可实现其状态轨迹形状与参考系统状态轨迹间形状渐近跟踪的控制方法。首 先,利用刚体运动描述系统状态轨迹的形状渐近跟踪概念,然后对传统模型匹配条件进行扩展。在该条件下,采用 Lyapunov 稳定性与模型参考自适应相结合的方法,设计形状渐近跟踪控制器。实验表明,该控制器可保证被控系统与参考系统状态轨迹达到形状渐近跟踪。与传统方法相比,所给出的模型匹配条件及形状渐近跟踪控制器适用范围更广。最后,对模型进行仿真实验,证明了该控制方法的有效性。     

不确定离散时滞系统的鲁棒H_∞控制

本文主要研究了同时具有状态时滞和输入时滞的不确定离散时滞系统的鲁棒H_∞控制问题。基于二次稳定性理论,采用线性矩阵不等式方法,给出了该系统鲁棒H_∞控制器存在的充分条件和有记忆状态反馈控制器的设计方法。最后利用数值例子说明了该方法的有效性。