一种无模型自适应积分终端滑模控制方法

针对一类包含扰动的非线性离散时间系统,提出一种新的无模型自适应离散积分终端滑模控制算法.该算法基于紧格式动态线性化数据模型,利用离散积分终端滑模控制算法设计无模型自适应控制器,并采用扰动估计技术估计系统的扰动项,其中动态线性化方法中“伪偏导数”的估计算法仅依赖于被控系统的I/O测量数据.理论分析证明了系统输入输出有界,并通过仿真实验验证了所提算法的有效性.     

pH值中和反应过程的无模型学习自适应控制

根据pH值处理过程的时变和非线性特性,将基于紧格式线性化的单入单出非线性离散时间系统的无模型学习自适应控制方法应用在带有时滞的pH值中和反应过程中。控制器的设计是无模型的,是直接基于称为伪偏导数的向量,此伪偏导数是通过一种新型参数估计算法,根据酸碱中和反应系统的输入输出信息在线导出的。此无模型控制方法非常适用于实际的模型参数难以辨识,且是时变的非线性系统。仿真控制验证了该方法对不确知动态的非线性pH值的控制具有鲁棒性强、响应速度快和控制精度高的优点,性能好于传统的PID控制。     

环卫车辆轨迹跟踪系统的无模型自适应迭代学习控制

针对环卫车辆周期重复性工作特点,考虑模型时变以及未知扰动问题,提出一种基于无模型自适应迭代学习的环卫车辆轨迹跟踪控制方法.首先,针对环卫车辆建立了两轮移动机器人的运动学模型,然后,给出带时变参数和非线性不确定项的迭代域下全格式动态线性化数据模型,引入时间差分估计算法,设计基于最优性能指标的轨迹跟踪无模型自适应迭代学习控...     

基于紧格式线性化的无模型动态矩阵控制

针对常规无模型自适应控制(MFAC)算法只利用了受控系统I/O数据的零阶信息,许多系统内部信息没有充分利用的缺陷,提出了一种基于紧格式线性化的无模型动态矩阵控制方法.该方法利用紧格式线性化方法把非线性系统转化为一组由伪梯度向量描述的线性系统,将动态矩阵控制算法的预测模型和该伪梯度向量相结合,推导出无模型动态矩阵控制的动态模型.在此基础上,利用滚动优化和反馈校正等策略,推导出了无模型动态矩阵控制律的解析式.由于该方法中引入了受控系统I/O数据所带的系统内部信息,极大地提高了预测模型的精确性,增强了系统的鲁棒性,从而有效改善了控制器的控制性能.仿真结果表明该算法具有一定的结构自适应性、良好的伺服性和较强的鲁棒性.     

永磁直线电机的无模型自适应控制方法研究

将基于全格式线性化的单入单出非线性离散时间系统的无模型学习自适应控制方法应用在永磁直线电机的速度和位置控制中.控制器的设计是无模型的,是直接基于称为拟梯度的向量,拟梯度向量是通过新型参数估计算法,根据给出的永磁直流直线电机运动模型的输入输出信息在线导出的.无模型控制方法非常适用于实际的阶数难以知道或难以辨识,且是时变的非线性系统.实现了系统阶数较高时的有效控制,弥补了经典自适应控制阶数高时在线计算量过大而不能适应于系统快速变化过程的不足.利用Matlab软件进行仿真实验,验证了该方法对电机这种具有不确知动态的非线性系统的稳定性和抑止外部干扰和噪声的有效性和鲁棒性.     

一类不确定非线性系统基于特征模型的复合自适应控制

针对一类不确定非线性系统的跟踪控制问题,提出一种基于特征模型的复合自适应控制方法.该方法的创新性在于基于系统的误差特征模型,构建一种综合跟踪控制误差和模型估计误差的特征参量复合自适应律,该自适应律用于控制器设计和分析,可同时实现跟踪控制误差和模型估计误差的收敛.此外,为便于特征参量自适应律的设计和分析,根据特征参量的慢时变特性,将其视为未知标称常数项和时变误差项之和,并且选用其中常数项的估计量作为自适应控制参数.进一步,为抑制特征参量中时变误差项对系统稳定性和模型估计误差收敛性的影响,在控制器及复合自适应律设计中引入带饱和函数的非线性环节.理论分析证明闭环控制系统稳定,且跟踪控制误差和模型估计误差收敛到原点的一个邻域内.仿真结果表明,与现有仅根据模型估计误差调节的基于特征模型的自适应控制方法相比,所提出的复合自适应控制方法具有更好的控制性能.     

未知异构非线性多智能体系统的无模型自适应编队控制

研究一类未知异构非线性多智能体的编队控制问题.首先,利用全格式动态线性化(full form dynamic linearization,FFDL)方法将未知非线性智能体转化为含有时变参数的数据模型,并给出时变参数的估计方法;然后,基于该数据模型设计一种分布式无模型自适应多智能体编队控制方案;最后,为验证所提出的无模型自适应编队控制方案的有效性,利用3台NAO机器人开发基于Python的多智能体编队控制实验平台.实验比较结果表明,通过所提出的控制方案可使3台机器人仅利用局部信息就能有效完成编队控制任务,控制性能优于基于PID的编队控制方法.     

基于虚拟参考反馈整定的改进无模型自适应控制

针对一类离散时间非线性系统, 提出一种基于虚拟参考反馈整定的改进无模型自适应控制方案. 首先, 利用动态线性化方法给出非线性系统的紧格式动态线性化模型; 然后, 基于优化技术设计控制算法和伪偏导数估计算法; 最后, 设计基于虚拟参考反馈整定的伪偏导数初值和重置值的估计算法. 该控制方案设计仅依赖于被控系统的输入和输出数据, 且能保证闭环系统的稳定性和收敛性. 仿真比较结果验证了所提出方法的有效性.

     

基于线性化的液压马达伺服系统滑模控制

针对液压马达伺服控制系统由于系统强非线性引起的精确控制困难的问题,提出了基于线性化和滑模控制算法的自适应鲁棒积分滑模控制器.在不改变系统模型的前提下,应用线性化将系统模型中的部分非线性项进行线性化处理,降低了系统的强非线性,并结合自适应算法进行线性化误差补偿.同时,针对跟踪精度不足等问题,引入积分滑模控制算法进行鲁棒控...     

具有未知负载扰动的水井钻机电液伺服系统无模型自适应控制

针对电液伺服系统在水井钻机推进工况下存在的参数不确定以及未知负载扰动突变等非线性因素,提出了基于径向基(RBF)神经网络扰动观测器的无模型自适应控制方法.首先,通过改进的无模型自适应控制动态线性化方法,将被控系统线性化为与输入输出相关的增量形式,并将未知负载扰动合并到一个非线性项中;然后,设计了径向基神经网络扰动观测器对含有未知负载扰动的非线性项进行估计,作为对未知扰动的补偿;最后,设计了时变参数估计律,通过在线调整伪偏导数,给出了电液伺服系统的控制更新律.仿真结果表明,所设计的控制器能够对未知负载扰动突变进行补偿,并能确保跟踪误差有界收敛.     

空间三关节机器人模糊积分滑模控制

研究提高关节机器人轨迹跟踪控制的性能,由于关节机器人运动中产生振动,影响系统的稳定性能。为解决上述问题,提出了一种反馈线性化的自适应模糊积分滑模控制方法。在上述方法的基础上,对机器人非线性动力学模型反馈线性化。为了进一步提高滑模控制的精度,设计了一种积分滑模面的滑模控制器,可以减弱积分滑模控制的抖振。通过设计一个模糊控制器,根据积分滑模面的大小自适应地调节积分滑模控制的切换部分,达到削弱抖振的目的。利用李亚普诺夫定理证明了控制系统的稳定性。仿真结果表明,改进方法有效地提高了关节机器人跟踪控制性能。     

Adaptive guidance law design based on characteristic model for reentry vehicles

In this paper an adaptive guidance law based on the characteristic model is designed to track a reference drag acceleration for reentry vehicles like the Shuttle. The characteristic modeling method of linear constant systems is extended for single-input and single-output （SlSO） linear time-varying systems so that the characteristic model can be established for reentry vehicles. A new nonlinear differential golden-section adaptive control law is presented. When the coefficients belong to a bounded closed convex set and their rate of change meets some constraints, the uniformly asymptotic stability of the nonlinear differential golden-section adaptive control system is proved. The tracking control law, the nonlinear differential golden-section control law, and the revised logical integral control law are integrated to design an adaptive guidance law based on the characteristic model. This guidance law overcomes the disadvantage of the feedback linearization method which needs the precise model. Simulation results show that the proposed method has better performance of tracking the reference drag acceleration than the feedback linearizaUon one.     

基于迭代扩张状态观测器的数据驱动最优迭代学习控制

针对一类带扰动有限时间内重复运行的离散时间非线性非仿射不确定系统,本文提出了一种基于迭代扩张状态观测器的数据驱动最优迭代学习控制方法.首先,提出了改进的迭代动态线性化方法,将被控系统线性化为与控制输入有关的仿射形式,并将不确定性合并到一个非线性项中;然后,设计了迭代扩张状态观测器对非线性不确定项进行估计,作为对扰动的补偿;最后,设计了性能指标函数,通过最优技术,提出了参数迭代更新律和最优学习控制律.本文通过数学分析,证明了跟踪误差的有界收敛性.仿真结果验证了方法的有效性.所提出的新型迭代动态线性化方法可很大程度上降低线性化后的控制增益的动态复杂性,使其易于估计.所提出的迭代扩张状态观测器可以在重复中学习,对非重复扰动可进行有效的估计.此外,本文控制器的设计与分析是数据驱动的控制方法,除了被控系统的输入输出数据以外,不需要任何其他模型信息.     

Adaptive dynamic surface control for integrated missile guidance and autopilot

Integrated guidance and control for homing missiles utilizing adaptive dynamic surface control approach is considered based on the three channels independence design idea. A time-varying integrated guidance and control model with unmatched uncertainties is first formulated for the pitch channel, and an adaptive dynamic surface control algorithm is further developed to deal with these unmatched uncertainties. It is proved that the proposed feedback controller can ensure not only the accuracy of target interception, but also the stability of the missile dynamics. Then, the same control approach is further applied to the control design of the yaw and roll channels. The 6-degree-of-freedom (6-DOF) nonlinear missile simulation results demonstrate the feasibility and advantage of the proposed integrated guidance and control design scheme.     

考虑输入约束的发电机汽门非线性自适应控制

研究具有汽门控制和阻尼系数不确定的单机无穷大系统的暂态稳定性问题. 通过引入切换机制, 解决了输入控制量幅值约束问题. 基于主汽门控制和快速汽门控制思想, 建立了一个由汽门控制的单机无穷大汽轮发电机切换系统模型. 应用本文提出的改进自适应Backstepping方法设计了切换子系统的非线性自适应控制器和参数替换律, 同时构造出切换系统的共同Lyapunov函数, 从而保证了切换系统的稳定性. 由于设计过程中, 未用到任何线性化方法, 因而所得控制器充分利用了系统的非线性特性. 仿真结果表明了设计方法的有效性和优越性.     

卫星姿态的状态转移控制

本文面向卫星的应用需求,对卫星姿态的运动学和动力学进行了分析与建模.利用反馈线性化,将姿态运动的高阶非线性项包含在姿态控制中,通过局部动态线性化,将动力学系统近似为定常系统.通过幂级数法对系统进行了状态转移过程的求解.采用模型预测的方法获得姿态角和姿态角速度的预期偏差.通过广义逆变换构造关于偏差的最小范数、最小二乘控制器.提出了一种基于状态转移的卫星姿态机动、跟踪与稳定控制的新方法.控制器的参数具有根据系统采样周期和当前状态时变自适应的特点.考虑帆板挠性及多种偏差和噪声影响,仿真验证了方法的可行性和有效性.     

一类非线性离散系统自适应准滑模控制

针对一般非线性离散时间系统的不确定性和扰动抑制问题, 提出一种新的自适应准滑模控制算法. 算法包括两部分, 其一是基于紧格式动态线性化模型的自适应准滑模控制器设计, 其中动态线性化方法中“伪偏导数”的估计算法仅依赖于系统I/O 实时量测值. 其二是采用径向基神经网络估计器来估计系统的综合不确定性. 理论分析证明了系统的BIBO稳定性. 仿真结果验证了所提算法的有效性.     

可调引射混合式低压加热器的智能控制

针对可调引射混合式低压加热器是一个多输入多输出的非线性系统,具有时变和非线性特性,采用广义生长-剪枝RBF(GGAP-RBF)神经网络对其进行双变量神经网络自适应控制。该方法用GGAP-RBF网络对加热器非线性模型进行实时辨识,并将系统的Jacobian信息反馈给BP神经网络控制器,从而保证了控制器对被控对象的精确控制。通过加热器的控制对比试验,结果表明该方法能在动态条件下实现对加热器的自适应控制,并且具有较好的动静态性能。