基于反推方法的自适应内模原理的多输入多输出系统控制

研究了一类有未知扰动的多输入多输出系统的自适应输出反馈控制．除控制系数的符号已知外，不需要其它未知参数的任何信息．通过综合应用反推、调节函数、SDU分解和估计参数，得到了控制器的设计．所设计的控制器能够确保全局一致最终有界性．     

多输入多输出非线性参数系统的鲁棒自适应控制

如何有效地处理输入输出之间的复杂耦合和系统的各种不确定性对多输入多输出非线性参数系统的控制至关重要.通过引入辅助动态信号来刻画未建模动态,采用自适应非线性阻尼的方法抑制参数和非线性不确定性、未知有界扰动、未建模动态和输入输出之间的耦合对系统性能的影响, 并基于控制李亚普诺夫函数法来设计多输入多输出非线性参数系统的鲁棒自适应控制器.所提出的鲁棒自适应控制法不必对系统的未知参数进行估计.理论证明,所提方法保证闭环系统的所有信号一致有界,且通过选择适当的设计参数,可使跟踪误差任意的小.仿真结果例证了所提出控制法的有效性.     

多变量系统的有限时间整定的自校正控制器

论述了一个多变量系统的有限时间整定的自校正控制器，它使参数未知的多变量离散时间系统的输出在有限时间内准确地跟踪给定输入。     

一类不确定非线性系统基于Backstepping的自适应跟踪控制

研究了一类非匹配不确定性非线性系统自适应跟踪问题,在假设系统模型不确定参数未知时,结合Backstepping的递推方法和鲁棒控制技术,经过多步递推设计了输出反馈控制器和参数自适应控制律.通过控制参数调节,对存在非匹配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的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.与经典反演设计相比,本方案允许非参数化不确定性,增强了控制系统的鲁棒性.最后的仿真算例验证所设计控制方法的有效性.     

随机多输入多输出系统的自适应神经网络控制

针对一类具有严格反馈形式的随机非线性多输入多输出系统的自适应神经跟踪控制问题,本文利用径向基函数神经网络的万能逼近性,结合自适应Backstepping设计方法,提出了一类新的自适应神经网络状态反馈控制器,并对该系统提出的控制器含有较少的参数问题,通过Lyapunov稳定性理论进行了稳定性分析和证明,并应用仿真算例进行验证,仿真结果表明,闭环系统的所有误差变量概率意义下有界,并使系统的输出收敛到参考信号的一个小的邻域范围之内。该研究对随机非线性多输入多输出系统的跟踪控制有一定的指导意义。     

多输入多输出耦合系统的Fuzzy控制器的设计

本文论述了多输入多输出耦合系统的Ｆｕｚｚｙ控制器的设计和它在板纸定量和水分控制中的应用。     

水下运载器多变量鲁棒输出反馈控制方法

针对存在较大参数不确定性和仅具有位置、姿态测量的水下运载器的六自由度位姿控制难题,提出一种基于自适应平滑增益滑模观测器和多变量积分Backstepping控制器的非线性控制方法.解决水下运载器的鲁棒输出反馈控制问题,使用基于Lyapunov稳定性理论的设计方法保证观测器 控制器系统的稳定性.设计的自适应平滑增益滑模观测器,克服常规滑模观测器中所存在的高频颤振现象,从而获得较平滑的速度估计值.当存在模型不确定性和有界未知干扰时,可以保证速度估计误差以指数速率收敛至较小的球域内.设计的多变量积分Backstepping控制器,可以保证系统的跟踪误差同样收敛至较小的球域内.以浙江大学正在研制的海王号ROV六自由度控制为研究对象,使用所提出的控制方法与传统PID控制器进行对比仿真研究.仿真结果表明,当存在较大参数不确定性、较强未知外干扰和测量噪声时,所提出的控制方法具有较强的鲁棒性能,可以很好地跟踪参考轨迹,获得较好的动态性能和稳态控制精度.性能明显优于常规PID控制器,并且解决了PID控制器所存在的转艏角设定值不能大于90°的问题.     

基于输出估计的多输入系统随机梯度估计算法

对于输出误差模型描述的多输入单输出系统,辨识的困难在于辨识模型信息向量中包含系统未知输出量(真实输出或无噪输出),以致标准辨识算法无法应用.提出了利用输出估计代替系统真实输出的辨识思想,即通过估计模型预测(估算)系统输出,利用这个估计输出来递推计算系统参数,进而提出了基于输出估计的随机梯度辨识算法,并研究了算法的收敛性,给出了仿真例子.     

多输入多输出系统的神经网络PID解耦控制器

基于神经网络的ＰＩＤ控制,提出了一种可用于有耦合的多输入多输出系统的比例、积分和微分参数在线自整定的神经网络ＰＩＤ解耦控制器,可以实现对多变量系统的角耦控制,仿真结果表明系统具有很好的动态及稳态性能。     

一类基于高增益观测器的多输入多输出非线性时滞系统的自适应模糊动态面控制

针对一类多输入多输出且状态不可测非线性时滞系统,提出了一种自适应模糊backstepping输出反馈控制方案。因为模糊逻辑系统的逼近性,利用其对未知函数进行逼近,设计高增益非线性模糊观测器估计不可测状态。并结合自适应backstepping技术和动态面控制技术,提出了自适应模糊backstepping输出反馈控制策略。证明了系统中所有信号都一致有界,此外,选择适当的参数能够保证跟踪误差和观测误差收敛到很小的一个领域内。通过仿真验证了所提控制策略的有效性。     

含未知参数的永磁同步电机的自适应同步控制

在实际应用中,系统不可避免的存在参数未知或不确定的情况。为解决含未知参数的永磁同步电机的同步控制和参数识别问题,文章建立了具有 2 个未知参数的均匀气隙永磁同步电机驱动—响应系统的动力学模型;基于 Lyapunov 函数法和不等式技术,设计了一种简单新颖的自适应控制器及未知参数自适应律,并进行了详细的理论推导。理论分析表明,永磁同步电机驱动—响应系统实现同步的同时能有效辨识出未知参数。最后,仿真实验结果验证了理论推导的正确性及系统对未知参数的鲁棒性。     

基于非线性控制的异结构混沌同步控制

针对一种新的三维连续自治混沌系统的异结构同步控制进行了研究．基于Lyapunov稳定性理论，设计出一种确保系统渐近同步的非线性控制器；并且在此基础上采用参数自适应控制策略对系统中不确定的参数进行估计．从理论上证明了在系统参数未知或结构不确定时，能够实现新混沌系统和Lorenz混沌系统之间性能良好的异结构混沌同步控制，同时识别出未知参数．数值模拟结果进一步验证了所提方案的有效性．     

基于非线性控制的异结构混沌同步控制

针对一种新的三维连续自治混沌系统的异结构同步控制进行了研究.基于Lyapunov稳定性理论，设计出一种确保系统渐近同步的非线性控制器；并且在此基础上采用参数自适应控制策略对系统中不确定的参数进行估计.从理论上证明了在系统参数未知或结构不确定时，能够实现新混沌系统和Lorenz混沌系统之间性能良好的异结构混沌同步控制，同时识别出未知参数.数值模拟结果进一步验证了所提方案的有效性.     

具有输入饱和的环形永磁力矩电动机伺服系统自适应反步控制

针对环形永磁力矩电动机伺服系统,考虑系统具有输入饱和,基于自适应反步法设计了自适应控制器.考虑系统中含有线性化未知参数及未知的外界扰动,通过引入辅助信号对输入饱和做出补偿.与现有结果相比,控制器设计中并不要求未知参数的界已知.该自适应控制器可以保证系统稳定.仿真结果进一步验证了控制器的有效性.     

采用单一控制器自适应同步参数未知的Lorenz混沌系统

针对Lorenz混沌系统，研究了驱动系统参数全部未知，而响应系统参数可以调整的自适应同步问题．基于Lyapunov稳定理论，提出了采用单一控制器自适应同步Lorenz混沌系统的新方法．给出了控制律以及参数自适应律的解析表达式．该方法通过增大控制参数的数值，可以得到更快的参数自适应律和同步响应速度．数值仿真结果验证了该方法的有效性和可行性．     

带有时滞的未知非仿射非线性系统自适应模糊跟踪控制

应用自适应模糊逼近方法研究了一类带有时滞的未知非仿射非线性系统的跟踪控制问题.系统的实际控制器是按照Backstepping设计过程经逐步反推而得到,在每一步设计中需要用自适应模糊逻辑系统来逼近未知的非线性函数.为了降低控制设计对先验知识的依赖性,取消须事先已知模糊基函数的限制,采用非线性参数化的模糊逻辑系统作为逼近器.由于逼近器中的未知参数彼此之间呈非线性关系,无法直接得到在线估计这些参数的自适应律.为了实现对相关参数的在线调节,先应用Taylor展开式将呈非线性关系的参数分离,使其相互之间具有线性关系,然后再基于Lyapunov第2方法给出相应参数的自适应调节律.最后,通过一个仿真实例来验证所给方法的有效性.结果表明:所得自适应模糊控制器能有效补偿时滞的影响,保证闭环系统中所有信号均有界,而且输出跟踪误差能收敛到原点的任意小邻域内.     

线性时变系统的分散自适应控制

本文提出对一种由互连子系统组合而成的线性时变系统的分散自适应控制算法。在研究某个子系统时，把其它子系统的影响看成干扰输入，用多项式逼近时变参数，由带死区的修正ＲＬＳ估计器辨识未知参数，自适应控制律由极小化性能函数导出。从理论上证明了所提算法可实现大系统的输入输出稳定。仿真结果也证实了所提算法的有效性     

2个四维混沌系统的异结构广义同步

针对2个不同的具有复杂动力学行为的新型四维混沌系统的异结构广义同步问题,基于Lyapunov稳定理论,采用自适应控制同步法,通过选择连续可微的非线性广义同步函数,设计自适应控制策略和参数自适应律,实现了2个参数未知的新型四维混沌系统的异结构广义同步以及辨识了未知参数.该方法没有强加在系统的假设条件上,几乎适用于所用的混沌系统.理论推导和数值仿真验证了该方法的有效性.