自适应系统的控制器结构

针对一类同时存在参数不确定性和外来相对有界干扰的动态系统 ,提出一种基于集员辨识的自适应控制算法。考虑到系统参数带有不确定部分 ,文中相应地设计出一个包含未知参数的控制器。通过直接对控制器参数向量进行集员辨识 ,得到一个包含真参数向量的椭球型集合 ,从而可适时地确定一族控制函数 ,构成自适应控制系统的闭环模型族     

基于组态软件的自适应PID控制器研究

针对工业过程中常遇到的二阶纯滞后系统,介绍了一种基于组态软件的自适应PID控制器的设计方法.该控制器可实现在线辨识并可自动整定控制参数,结构简单,工作稳定,鲁棒性好.对于一些复杂过程和严重非线性过程,在辨识过程不十分有效的情况下,运用Fuzzy PID参数调节,系统仍有较好的控制性能.     

参数跟踪算法的收敛性质

讨论了时变遗志因子和加权配合的递推辨识算法的算法性质和确定性收敛性．证明了估值有界和误差渐近趋于零．指出这类算法具有指数收敛性．     

一类时滞不确定离散系统的鲁棒自适应滑模控制

主要研究一类具有不确定项和外部扰动的离散时滞系统的鲁棒自适应控制,假设扰动和不确定项是有界的,而扰动和关于状态的不确定项的边界是不必知道的.设计了自适应控制器以保证系统能在有限时间内到达切换面,并且收敛到包含原点的一定的有界区域内.仿真的结果说明了该方法的有效性.     

一种基于神经网络的精馏塔自适应控制器设计

针对两输入两输出的隐含非线性系统,设计了一种神经网络自适应控制器,并通过构造Lyapunov函数,得出新的权值变化规律.该方法基于Lyapunov稳定性理论,可证明闭环系统是半全局一致最终有界的(SGUUB).从二元精馏塔奇异摄动简化模型的仿真结果可以看出,这种控制器有良好的跟踪效果.     

移动机器人的鲁棒自适应控制器设计

对一类满足匹配条件的输入干扰不确定性非完整约束移动机器人,借助无源化设计方法提出了一种饱和鲁棒自适应控制器.该控制器不需要事先确定未知干扰的上界值，它能通过事先定义的逻辑切换方式在线调节未知干扰上界值参数的估计值.通过在控制器中引入饱和函数对控制信号进行平滑处理使得控制过程光滑平稳.从理论上证明了该鲁棒自适应控制器能够保证闭环系统的所有状态有界，并且当未知干扰为零时, 还能够保证闭环系统所有状态渐近稳定.     

永磁同步电机鲁棒自适应位置控制

提出了一种新型的永磁同步电机(PMSM)精确鲁棒位置控制方法.在直接驱动电机控制系统中,负载转矩干扰会直接影响电机的运行.通过使用具有固定增益的负载转矩观测器可以抑制转矩干扰.然而,使用负载转矩观测器还不能精确地确定电机的磁链.为了克服未知参数、转矩干扰和抖振影响,提出了一种无差拍自适应渐进稳定观测器.通过使用李亚普诺夫稳定性定理判定系统的稳定性,确定系统稳定的临界参数.仿真结果表明,本方法能够大大减小由于参数不确定性、转矩干扰和微小抖振所导致的位置误差.     

参数未知非线性系统的神经网络自适应控制

提出了一种以神经网络为模型的新型间接自适应控制算法,该控制算法不仅能解决一类含未知参数的离散非线性系统的跟踪控制问题,而且降低了通常该类自适应控制算法的神经网络模型的构造的复杂性,神经网络参数收敛性和闭环控制系统跟踪误差的ＵＵＢ（ｕｎｉｆｏｒｍｌｙ Ｕｌｔｉｍａｔｅｌｙ Ｂｏｕｎｄｅｄ）也能得到保证。     

基于超稳定理论的间接自适应模糊控制器

针对一类单输入单输出非线性不确定对象,利用Popov超稳定理论提出一种新的间接自适应模糊控制器设计方法,构造了参数可调的模糊控制器在线逼近理想控制器,推导出模糊控制器的参数自适应律,并对系统状态的有界性进行了分析.最后分别利用一阶非线性对象和Duffing强迫振荡对象对该方案进行了仿真,结果验证了方案对非线性对象具有良好的控制效果.该方法能够保证系统输出渐近收敛到给定的参考信号,并放宽了对最小逼近误差的限制,同时可获得更为灵活的参数调节形式.     

一种改进的神经元PID自适应控制

利用神经元组成的PID自适应控制尽管结构和算法简单，但收敛速度慢，跟踪效果不佳，为此提出了一种改进型的神经元PID自适应控制方法。仿真结果表明，该方法不仅具有良好的自适应性。而且收敛速度更快。     

一种基于输出误差的有模型离散时间动态系统迭代学习控制算法

本文对D.-H.HHwang等人提出的一种离散时间动态系统选代学习控制算法进行了改进,使其可用到仅知输出误差的系统,同时,给出了迭代学习算法渐近收敛的充分条件.这种算法可用于参数未知,但呈周期性变化的线性或非线性离散时间动态系统.     

估计不确定界的分散鲁棒自适应控制

对具有高阶不确定关联作用、未知不确定界、线性时不变关联系统，提出了一种分散鲁棒自适应控制方法．控制包括反馈增益的自适应估计和基于所估计参数的分散鲁棒控制．自适应方案的引入，克服了分散鲁棒控制方法中需要已知不确定性界的缺点．采用极点配置（或最优控制）方法设计常值反馈增益，避免了常值反馈自适应设计中需要人为给定反馈系数的问题，同时使系统具有更好的暂态特性．对运动小车二阶倒立摆的数值仿真证实了本方法的有效性．     

基于Q学习算法的随机离散时间系统的随机线性二次最优追踪控制

针对随机线性离散时间系统,利用Q学习算法求解无限时域的随机线性二次最优追踪控制(SLQT)问题.首先,假设通过命令生成器生成追踪所需的参考信号,并建立一个由原随机系统和参考轨迹系统组成的增广系统,把最优追踪问题转化为最优调节问题的形式.其次,为了在线求解随机系统的最优追踪问题,将随机系统转为确定性系统,并根据增广系统定义随机线性二次最优追踪控制的Q函数,在无需知道系统模型参数的情况下在线求解增广随机代数方程(GSAE).再次,证明了Q学习算法和增广随机代数方程的等价性,给出了Q学习算法实现步骤.最后,给出一个仿真实例说明Q学习算法的有效性.     

Lorenz混沌系统的自适应模糊滑模控制

应用指数趋近律的方法为一类Lorenz混沌系统设计了滑模控制器.考虑系统所受外部扰动且其界参数未知,引入了简单的自适应律,使其能对外部扰动的界参数进行在线估计.为解决滑模控制系统中的滑模抖振问题,同时保证系统的暂态性能,通过模糊规则来调节指数趋近律的参数,得到了一类自适应模糊滑模控制器.仿真结果表明该控制方案的可行性.     

长时延Markov网络控制系统的随机最优控制

分析了网络控制系统中的Markov特性,在系统具有完全状态信息时,设计了在Markov变量调节下的长时延网络控制系统的随机最优状态反馈控制器;在系统具有部分状态信息时,设计了系统状态的最佳估计器及随机最优输出反馈控制器,在Markov变量调节下的长时延网络控制系统中分离定理依然成立。     

基于参考模型的移动机器人直接自适应模糊控制

移动机器人是一个多种功能为一体的综合系统．在控制和规划方面缺乏智能性和鲁棒性。本文提出利用参考模型的直接型自适应模糊控制方法．即直接调整控制器的参数,直到把控制对象和参考模型之间的输入误差减少到10^-6的范围为止．运动控制效果很好。     

一类改进的无模型自适应数据驱动滑模控制

针对目前大多数自适应离散变结构滑模控制存在的对受控系统数学模型依赖性和未建模动态问题,提出一类离散时间非线性系统的无模型自适应滑模控制,并对其控制律进行改进。该控制策略本质上属于一种数据驱动控制方法,控制器的设计仅依赖于系统的输入输出数据,不需要任何被控系统模型信息。理论分析表明:该控制算法提高了伪偏导数估计值信息的利用率,加快了系统收敛速度,并通过严格数学推导验证了控制系统的稳定性。通过对直线电机位置和速度信息跟踪的仿真结果表明,该无模型自适应滑模控制具有较好的控制性能,跟踪精度大大提高,鲁棒性增强。     

Variable universe stable adaptive fuzzy control of nonlinear system

A kind of stable adaptive fuzzy control of nonlinear system is implemented using variable universe method. First of all, the basic structure of variable universe adaptive fuzzy controllers is briefly introduced. Then the contraction-expansion factor that is a key tool of variable universe method is defined by means of integral regulation idea, and a kind of adaptive fuzzy controllers is designed by using such a contraction-expansion factor. The simulation on first order nonlinear system is done. Secondly, it is proved that the variable universe adaptive fuzzy control is asymptotically stable by use of Lyapunov theory. The simulation on the second order nonlinear system shows that its simulation effect is also quite good. Finally a useful tool, called symbolic factor, is proposed, which may be of universal significance. It can greatly reduce the settling time and enhance the robustness of the system.     

考虑安装偏差的联合执行机构自适应控制算法

为满足卫星机动过程中成像的需求,采用联合控制力矩陀螺和飞轮作为执行机构提供大且精确的控制力矩,但其安装的偏差会降低卫星姿态控制精度,基于设计自适应控制律处理这一问题.在携带变速控制力矩陀螺卫星通用模型的基础上,建立考虑安装偏差的联合执行机构控制模型.基于修正罗德里格参数描述的姿态运动学,设计多输入多输出自适应跟踪控制律估计执行机构的安装偏差与卫星转动惯量,并进行控制补偿以提高姿态控制精度.采用平滑映射避免控制律出现奇异现象而导致的无法执行,并基于Lyapunov原理分析了控制系统稳定性.数学对比仿真结果表明,该控制方法能够有效的实现卫星快速机动过程中的高精度控制,可提高2个数量级的跟踪控制精度.     

电弧炉的间接自适应模糊鲁棒控制

针对三相电弧炉电极调节系统的电极控制问题,设计了自适应模糊鲁棒控制器,给出了模糊鲁棒控制系统的详细设计过程.该方法考虑了跟踪误差和逼近误差对参数自适应律的影响,并对模糊逼近误差和外扰采用H∞补偿控制.仿真结果表明:该控制算法具有较好的动态响应和稳态控制精度,对外界干扰及结构参数不确定性具有很强的鲁棒性.