一类具有未建模动态的非线性系统模糊自适应鲁棒控制

针对一类单输入单输出未建模动态不确定非线性系统,提出一种模糊自适应Backstepping控制方法.设计中利用模糊逻辑系统逼近系统的未知函数,应用非线性阻尼项抵消系统的非线性不确定项,通过引入一个动态信号克服未建模动态.该模糊自适应控制方法保证了整个闭环系统的有界性,输出信号可调节到零的小邻域内.仿真结果进一步验证了该方法的有效性.

     

轨迹跟踪级联机器人编队控制方法

提出一种轨迹跟踪级联机器人编队控制方法. 该方法有效结合距离-角度(??-??) 控制和距离-距离(??-??) 控制方案, 并利用无迹卡尔曼滤波算法对Leader-Follower 级联机器人系统的状态进行估计; 根据状态估计结果设计输入-输出动态反馈控制规律, 使得跟随机器人(Follower) 准确跟踪领航机器人(Leader), 确保编队的稳定性和较快的收敛性, 并达到理想的编队控制效果. 仿真实验验证了所提出方法的可行性.

     

具有输入未建模动态的纯反馈非线性系统自适应控制

对一类具有状态和输入未建模动态且控制增益符号未知的纯反馈非线性系统,利用非线性变换、改进的动态面控制方法以及Nussbaum函数性质,提出两种自适应动态面控制方案.利用正则化信号来约束输入未建模动态,从而有效地抑制其产生的扰动.通过引入动态信号,有效地处理了由状态未建模动态引起的动态不确定性.通过在总的李雅普诺夫函数中引入非负正则化信号,并利用稳定性分析中引入的紧集,证明了闭环控制系统是半全局一致终结有界的.数值仿真验证了所提方案的有效性.     

模糊输出反馈实现动态不确定非线性系统的几乎干扰解耦

研究一类单输入单输出动态不确定非线性系统的几乎干扰解耦问题. 首先设计一类新型的模糊高增益观测器估计非线性系统的未知状态; 然后结合自适应模糊backstepping 控制、小增益定理和改变供能函数方法, 给出鲁棒自适应模糊控制器的设计. 所设计的控制器不仅可以保证整个闭环系统在输入到状态实际稳定意义下稳定, 同时抑制了干扰对输出的影响. 仿真结果表明了所提出控制方法的有效性.

     

具有平衡点漂移的非线性系统参数H∞ 控制

针对具有参数不确定性的非线性系统, 研究其参数H_∞ 控制问题. 首先, 当外界扰动输入为零时, 利用非线 性代数方程给出非线性系统平衡点存在区域; 然后, 当外界扰动输入不为零时, 设计状态控制器, 通过Lyapunov 函数 法, 推导出使闭环系统参数稳定且满足H_∞ 性能指标的充分条件. 仿真结果表明, 所设计的H_∞ 控制器能有效地稳定 非线性系统, 并且具有一定的H_∞ 性能指标.

     

基于输入状态稳定的离散广义系统预测控制

针对一类具有持续扰动和输入约束的离散广义系统, 研究其鲁棒预测控制器的设计问题. 将输入状态稳定的概念引入广义系统预测控制, 在quasi-min-max 性能指标下, 提出了广义系统双模鲁棒预测控制器的设计方法, 证明了基于双模鲁棒预测控制器的闭环广义系统输入状态稳定, 且具有正则、因果性. 数值仿真结果验证了所提出方法的有效性.

     

离散时间系统重复控制的理想误差动态方法

针对周期参考信号下的离散时间系统, 引入吸引律构造理想误差动态特性, 并基于理想误差动态设计重复控制器. 重复控制能够实现周期性扰动的完全抑制, 从而提高控制能.为了消除颤振现象, 以饱和函数替换重复控制器中的符号函数. 分别推导了理想误差动态方程的单调减区域、吸引层和稳态误差带的边界, 用于刻画误差动态行为, 并给出了数值仿真结果. 在逆变器装置上完成的实验进一步表明了所提出的重复控制方法的有效性.

     

永磁同步电动机的分数阶时域和频域建模

采用机理与数据相结合的建模方法对永磁同步电动机进行分数阶时域和频域建模. 在分数阶时域建模方法中, 设计伪随机激励信号, 获取实时实验数据并采用输出误差辨识算法来获取分数阶阶次; 在分数阶频域建模方法中, 由实时实验数据绘制出电动机的对数频率特性曲线. 采用分数阶频域建模中经典Levy 辨识算法, 利用加权函数加以改进, 得到永磁同步电动机分数阶模型辨识结果. 最后通过对两种方法得到的结果进行对比表明了所提出模型的可靠性.

     

不确定切换线性系统状态和未知输入估计方法

针对具有未知输入的不确定切换线性系统, 在平均驻留时间切换下, 讨论其状态和未知输入估计方法. 通过等价变换解耦切换系统的未知输入, 以构造降维切换系统. 进而, 设计切换观测器实现对原系统的状态估计, 并求解具有线性矩阵不等式限制的最优化问题, 得到观测器存在的充分条件. 在基于函数微分数值解方法求得系统输出微分的基础上, 提出一种切换系统未知输入的估计方法. 最后通过一个数值实例验证了所提出方法的有效性.

     

具有时变时滞的不确定非完整系统的输出反馈镇定

针对一类含有状态时变时滞的不确定非完整系统, 提出一种输出反馈镇定控制算法. 通过应用不连续的输入-状态变换和缩放变换, 将原始研究系统转换为更利于反馈控制器设计的新系统. 基于此系统设计状态反馈控制律, 通过构造状态观测器、利用必然等价原理给出理想的输出反馈镇定控制器. 分析表明, 所设计的控制器能够使得闭环系统的状态渐近趋于零. 最后通过仿真实例表明了所提出控制策略的有效性.

     

具有未建模动态系统的自适应动态面输出反馈控制

针对一类具有未建模动态和动态扰动且状态不可量测的非线性系统,利用神经网络逼近未知函数设计K-滤波器重构系统状态,提出一种自适应输出反馈控制策略。通过对未建模动态的新刻画,避免动态信号的引入。采用动态面设计方法,取消理论分析中产生的未知连续函数的估计,降低设计的复杂性。利用Lyapunov方法证明了闭环系统的所有信号是半全局一致终结有界的,并通过仿真结果验证了所提出方案的有效性。     

Finite-time command filter-based adaptive tracking control for nonstrict feedback nonlinear systems with full-state restrictions and unmodeled dynamics

The finite-time command filter tracking control for a class of nonstrictly feedback nonlinear systems with unmodeled dynamics and full-state constraints is investigated in this paper. The hyperbolic tangent function is used as a nonlinear mapping technique to solve the obstacle of the full-state constraints. A new adaptive finite time control method is proposed through command filtering reverse engineering, and the shortcomings of the dynamic surface control (DSC) method are overcome by the error compensation mechanism. Dynamic signal is designed to handle dynamical uncertain terms. Normalization signal is designed to handle input unmodeled dynamics. Unknown nonlinear functions are approximated by radial basis function neural networks. Based on the Lyapunov stability theory, it is proved that all signals in the closed-loop system are semi-globally consistent and finally bounded and the output tracking error converges in finite time. Two numerical examples are utilized to verify the effectiveness of the proposed control approach.     

具有动态不确定性的自适应动态面控制

针对一类具有未建模动态的纯反馈非线性系统,提出一种自适应动态面控制方法。利用神经网络逼近未知连续函数,通过引入一种动态信号克服未建模动态。与现有结果相比,提出的设计方案简化了对未建模动态的处理过程,取消了神经网络逼近误差有界的假设。理论分析证明了该自适应控制方法能够保证闭环系统是半全局一致终结有界的,仿真结果验证了该方案的有效性。     

基于未建模动态补偿的非线性自适应切换控制方法

针对一类不确定的离散时间零动态不稳定的单输入-单输出(Single-input single-output, SISO)非线性系统,提出了一种基于未建模动态补偿的非线性控制器. 采用自适应神经模糊推理系统(Adaptive-network-based fuzzy inference system, ANFIS)和一一映射相结合的方法估计未建模动态.在此基础上,提出了由线性自 适应控制器、非线性自适应控制器以及切换机制组成的自适应切换控制方法.该方法通过对上述两种控制器的切换, 保证闭环系统输入输出信号有界的同时,改善系统性能.本文将要求未建模动态全局有界的条件放宽为线性增长, 建立了所提自适应控制方法的稳定性和收敛性分析.通过仿真比较和水箱的液位控制实验,验证了所提方法的有效性.     

Robust adaptive DSC of directly input‐coupled nonlinear systems with input unmodeled dynamics and time‐varying output constraints

In this paper, an adaptive robust dynamic surface control is proposed for a class of uncertain nonlinear interconnected systems with time‐varying output constraints and dynamic input and output coupling. The directly coupled inputs and control inputs are both of nonlinear input unmodeled dynamics. To counteract the instable impact of the nonlinear input unmodeled dynamics, normalization signals are designed on the basis of the convergence rates of their Lyapunov functions. With new state variables and control variables being defined, the real control inputs are obtained through solving the equations of intermediate control laws. The time‐varying constraints on output signals are implemented by introducing asymmetric barrier Lyapunov functions. In addition, dynamic signals and decentralized K‐filters are used to deal with the state unmodeled dynamics and to estimate the unmeasurable states, respectively. By the theoretical analysis, the signals in the closed‐loop system are proved to be semi‐globally uniformly ultimately bounded, and the output constraints are guaranteed simultaneously. A numerical example is provided to show the effectiveness of the proposed approach. Copyright © 2017 John Wiley & Sons, Ltd.     

励磁输入动态不确定的同步发电机鲁棒控制

非线性励磁控制如果没有考虑励磁输入存在的不确定性,可能影响其实际的控制效果。为了减小励磁输入动态不确定对发电机系统的影响,利用积分反推方法设计名义系统的虚控制,并加入非线性动态阻尼项对虚控制进行再设计,得到系统的鲁棒非线性控制率。控制率的设计未采用任何线性化方法,充分利用了系统的非线性特性。通过仿真试验,证实了该方法在输入动态不确定子系统满足最小相位、相对阶为零的条件下,可以保证发电机的功角、输出电压稳定。     

Robust adaptive prescribed performance control for a class of nonlinear pure‐feedback systems

An adaptive prescribed performance control design procedure for a class of nonlinear pure‐feedback systems with both unknown vector parameters and unmodeled dynamics is presented. The unmodeled dynamics lie within some bounded functions, which are assumed to be partially known. A state transformation and an auxiliary system are proposed to avoid using the cumbersome formula to handle the nonaffine structure. Simultaneously, a parameter‐type Lyapunov function and L function are designed to ensure the prescribed performance of the pure‐feedback system. As illustrated by examples, the proposed adaptive prescribed performance control scheme is shown to guarantee global uniform ultimate boundedness. At the same time, this method not only guarantees the prescribed performance of the system but also makes the tracking error asymptotically close to a certain value or stable.     

数据与未建模动态驱动的非线性PID切换控制

本文充分利用系统的数据信息和知识,把数据驱动控制、PID控制与一步超前最优控制策略相结合,提出了数据与未建模动态驱动的非线性PID切换控制方法.该方法首先利用被控对象往往运行在工作点附近的特点及系统丰富可测的数据信息,把被控对象表示成低阶控制器设计模型与高阶非线性项(未建模动态)和的形式.与以往方法的本质区别在于,所提的方法直接将未建模动态分解为前一拍数据与未知增量的和,并充分利用未建模动态可测数据信息补偿系统未知的非线性动态特性,设计非线性PID控制器,对未建模动态的未知增量采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)进行估计,从而设计带有未建模动态增量估计的非线性PID控制器.将控制器的跟踪误差引入切换指标,两个控制器通过切换机制协调控制系统,既保证系统的稳定,同时提高系统的性能.为解决PID控制器参数难以选择的问题,采用一步超前最优控制策略进行参数设计,从理论上给出了PID控制器参数选择的一般原则和方法,推导了保证闭环系统输入输出稳定性的条件;最后,通过数值仿真实验以及在水箱液位控制系统的物理对比实验,实验结果验证了所提算法的有效性和实用性.     

Adaptive tracking control of uncertain MIMO nonlinear systems with time-varying delays and unmodeled dynamics

In this paper, adaptive neural tracking control is proposed based on radial basis function neural networks (RBFNNs) for a class of multi-input multi-output (MIMO) nonlinear systems with completely unknown control directions, unknown dynamic disturbances, unmodeled dynamics, and uncertainties with time-varying delay. Using the Nussbaum function properties, the unknown control directions are dealt with. By constructing appropriate Lyapunov-Krasovskii functionals, the unknown upper bound functions of the time-varying delay uncertainties are compensated. The proposed control scheme does not need to calculate the integral of the delayed state functions. Using Young s inequality and RBFNNs, the assumption of unmodeled dynamics is relaxed. By theoretical analysis, the closed-loop control system is proved to be semi-globally uniformly ultimately bounded.