含未知系数和死区的非线性系统的自适应控制

针对一类单输入单输出的非线性严格反馈系统自适应模糊控制问题,本文提出了一种基于观测器的自适应模糊控制设计方案。针对虚拟控制系数未知且含有未知死区输入的受控系统,首先利用凸组合方法,设计了鲁棒观测器,估计未知的系统状态变量,并利用状态反馈对系统进行控制。将未知的死区输入等价成线性死区输入和有界非线性死区输入部分之和的形式,进而结合模糊自适应控制方法和Backstepping技术构造出理想的控制器。同时,根据Lyapunov稳定性理论,证明所提出的自适应模糊控制器能保证跟踪误差收敛到原点的一个小邻域,且自适应闭环系统的所有信号是有界的,并采用仿真算例验证该控制器的有效性。该研究解决了这类系统的状态估计问题,具有一定的实际应用价值。     

含未建模动态的非线性参数系统的鲁棒自适应控制

许多实际系统如生化过程、带有摩擦的机器等都是具有不确定性的非线性参数系统。如何有效地控制这类系统是-富有挑战性问题。针对一类重要的非线性参数系统提出了一种鲁棒自适应控制器，可用于存在参数和非线性不确定性、未知扰动和未建模动态的情况。该鲁棒自适应控制器的设计是基于控制李亚普诺夫函数法，通过引入一动态信号和自适应非线性阻尼来抑止未建模动态、非线性不确定性和未知有界扰动的影响，同时采用反推设计方法来克服控制器设计的复杂性。所提方法不必对系统的未知参数进行估计，且无论系统的阶次多高、未知参数多少，只需要一个自适应参数。理论证明，所提出的鲁棒自适应控制器可保证整个具有不确定性的非线性参数系统的稳定性，且通过适当选择设计参数，可使状态以任意精度趋于平衡点。仿真结果例证了所提方法的有效性。     

机器人系统自适应鲁棒H∞跟踪控制器设计

为更好地解决机器人系统中存在的参数不确定和外部干扰的鲁棒控制问题,论文结合参数自适应方法,采用耗散性原理,设计了一种自适应鲁棒H∞跟踪控制器,解决了机器人系统同时存在参数不确定和外部干扰的干扰抑制问题。给出了此种自适应鲁棒H∞跟踪控制律存在的充分条件及设计方法,并通过典型算例说明了此类控制律的设计步骤。仿真结果表明,此法设计的控制器不仅对机器人系统可能受到的干扰具有较好的抑制能力,还对系统参数的不确定性具有一定的鲁棒性。     

基于鲁棒观测器的肘关节鲁棒自适应控制

针对伺服阀控制的、双螺旋副传动的七功能机械手肘关节存在液压系统强非线性、易受外界环境温度和压力变化引起的参数不确定性、外界未知强干扰和仅有位置和油液压力状态反馈的控制特点,提出基于鲁棒观测器的输出反馈鲁棒自适应控制方法.该方法利用反演控制器设计方法对耦合的不确定系统参数和未知状态进行解耦,结合鲁棒观测器和鲁棒自适应控制器设计方法分别对未知状态和不确定参数进行观测和估计,使用李雅普诺夫稳定性理论保证了系统全局渐进稳定的控制性以及系统状态的有界性,解决了同时存在系统参数不确定性和部分未知状态相耦合的鲁棒控制问题.以国家高科技发展计划4 500m深海作业系统的七功能主从液压机械手肘关节作为研究对象,使用提出的控制方法进行在未知外界干扰下的对比研究.实验结果表明,闭环系统可以很好地跟踪参考轨迹,具有较强的鲁棒性,能够获得令人满意的稳态精度和动态性能;修正后的参数自适应律能够保证在外界未知干扰下估计参数的有界性.     

一类中立非线性系统的未知参数谐波扰动补偿

对于一类受到外部未知参数谐波信号干扰下的中立非线性不确定系统,提出了一种基于自适应前馈补偿的控制器设计方法。首先设计非线性观测器将未知扰动估计问题转换为参数辩识问题,并在前馈通道对扰动进行抵消,其次设计具有鲁棒性能的状态反馈控制器来抑制未建模动态,从而在外部扰动和模型参数不确定同时作用下,使系统具有较好的控制性能。对二关节机械臂的仿真证明该方法的有效性。     

基于观测器摩擦补偿的机电系统高精度控制

针对机电作动系统在低速阶段摩擦非线性明显且同时存在其他干扰,易导致系统跟踪精度、稳定性下降这一问题,设计基于非线性观测器摩擦补偿的自适应鲁棒控制器. 针对摩擦非线性,利用LuGre摩擦模型描述系统的摩擦现象,提出非线性观测器对模型的内部摩擦状态进行观测. 针对系统摩擦系数、转动惯量及其他不确定性参数,设计参数自适应律进行估计. 利用前馈补偿的方法,对摩擦非线性和参数不确定性进行补偿,设计鲁棒项克服系统的其他扰动. 利用Lyapunov稳定性定理证明了提出的控制器在存在扰动的情况下可以实现系统的有界稳定性. 实验结果表明,提出的控制器具有较高的控制精度与较强的鲁棒性,跟踪精度较传统的PID控制器提高了一个数量级.     

具有未知死区的SISO非仿射非线性系统间接自适应模糊控制

为了解决含有未知死区输入特性的SISO非仿射非线性系统的跟踪控制问题,提出了基于模糊自适应方法的控制器设计方案,把未知死区分解为一个线性项和一个扰动类似项,当系统状态可测时,利用模糊逻辑系统设计间接自适应模糊控制器,并结合跟踪误差信息设计自适应律;系统状态不可测时,通过引入误差观测器估计的状态变量,设计了间接自适应模糊输出反馈控制器．理论论证过程说明两种控制器能使系统的跟踪误差最终收敛到零的某一邻域,且闭环系统所有信号均有界. 仿真实验结果表明利用所设计控制方案可以使系统完成跟踪控制任务．     

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.     

串联式混合动力汽车起-停巡航控制

以串联式混合动力汽车BJUT-SHEV为研究对象,针对起停工况下模型参数摄动和外部干扰等不确定性因素对控制效果的影响,提出一种基于非线性干扰观测器理论的自适应滑模控制方法.通过引入非线性干扰观测器对系统中存在的不确定进行估计,利用估计结果补偿滑模控制器输出,以提高滑模控制器的控制性能及鲁棒性;设计自适应律对切换增益自适应调节,以削弱滑模控制器的输出抖振.基于Lyapunov理论证明了该方法的稳定性,最后通过仿真实验进一步验证了该方法的可行性及有效性.     

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.     

一类非线性系统基于观测器的自适应容错控制

研究了一类不确定非线性系统的自适应容错控制问题。在系统的非线性函数、外界扰动、建模不确定性以及未知故障输入的上界均未知的情况下,通过构造Lyapunov函数,基于鲁棒自适应观测器设计了新的自适应容错控制器,使得闭环系统渐近稳定。最后,通过仿真算例说明了本文方法的有效性和优越性。     

Robust adaptive control for a class of uncertain non-affine nonlinear systems using neural state feedback compensation

A robust adaptive control is proposed for a class of uncertain nonlinear non-affine SISO systems. In order to approximate the unknown nonlinear function, an affine type neural network(ATNN) and neural state feedback compensation are used, and then to compensate the approximation error and external disturbance, a robust control term is employed. By Lyapunov stability analysis for the closed-loop system, it is proven that tracking errors asymptotically converge to zero. Moreover, an observer is designed to estimate the system states because all the states may not be available for measurements. Furthermore, the adaptation laws of neural networks and the robust controller are given based on the Lyapunov stability theory. Finally, two simulation examples are presented to demonstrate the effectiveness of the proposed control method. Finally, two simulation examples show that the proposed method exhibits strong robustness, fast response and small tracking error, even for the non-affine nonlinear system with external disturbance, which confirms the effectiveness of the proposed approach.     

一类不确定混沌系统的自适应模糊滑模广义投影同步

针对具有不确定性和外部干扰的主从混沌系统的广义投影同步问题,提出了一种自适应模糊滑模变结构控制方法,设计了模糊滑模变结构控制器及自适应控制律,并利用Lyapunov稳定性理论证明了所提方案的可行性和稳定性。所设计的控制器不受未知不确定性和外部干扰的影响,具有很强的鲁棒性,并可改变广义投影同步的比例因子,获得任意比例于原驱动混沌系统输出的混沌信号。通过对不确定主从Duffing-Holmes系统的数值仿真试验,验证了所设计控制器的有效性。     

基于神经网络干扰观测器的Terminal滑模控制

针对一类非线性不确定系统,通过构建动态干扰观测器系统,提出一种快速神经网络干扰观测器。根据干扰观测误差在线调节神经网络权值,实现对未知综合干扰的逼近,逼近误差一致最终有界。基于神经网络干扰观测器设计了自适应Terminal滑模控制方案,严格证明了闭环系统状态在有限时间内收敛到零,从而提高了状态的收敛速度。最后,通过一个倒立摆的仿真例子,验证了系统的快速性和神经网络干扰观测器的逼近能力。     

熔化极气体保护焊中弧长系统的改进无模型自适应控制

针对熔化极气体保护焊中电流与弧长非线性时变系统难以建立精确的模型,且在焊接过程中,系统存在各类不确定因素并易受到内外界扰动的问题,提出一种改进的无模型自适应控制方法。首先,设计了带有可测与不可测干扰以及不确定因素的动态线性化泛模型,采用参数估计算法在线估计伪偏导数,引入干扰观测器实时补偿逼近内外界扰动和不确定因素;进而,通过构建准则函数设计出弧长系统的控制律通,在此基础上,得到改进的无模型自适应控制方案;最后,证明了该方法的鲁棒稳定性。仿真结果表明：与现有无模型自适应控制方案相比,所提出方法具有良好的跟踪性能和更快的响应速度;当焊接过程中遇到可测和不可测干扰以及不确定因素时,所提出的控制方法具有更强的鲁棒性,从而确保了焊接过程中弧长的稳定和较好的控制品质。     

一类非线性不确定中立型系统的鲁棒自适应滑模控制

针对一类匹配非线性不确定中立型时滞系统的鲁棒镇定问题,利用Lyapunov稳定性理论,提出了一种能渐近稳定系统的自适应滑模控制器。基于滑模控制技术,确保了该控制器能驱赶系统状态达到事先指定的滑动超平面,从而获得想要的动态性能。一但系统动态达到滑动运动阶段,系统对不确定是不敏感的。自适应技术的应用克服了不确定的未知上界,并能满足可达条件能。最后,给出的一个仿真例子证明了该自适应滑模控制器的有效性,从而保证了闭环系统的全局渐近稳定性。     

Hamilton系统的鲁棒自适应控制及在航天器中的应用

针对带有参数不确定性和受外干扰影响的多输入多输出Hamilton系统的跟踪控制问题,提出一种基于动态逆和扩张状态观测器的鲁棒自适应控制方法,保证系统具有良好的控制性能和较强的鲁棒性。首先,针对标称模型设计了基于动态逆方法的控制器,然后采用基于投影算子的自适应律和扩张状态观测器,分别对系统中的不确定参数和外干扰进行估计和补偿,同时,采取动态补偿器降低执行器饱和对控制性能的影响。最后,将控制方案应用于航天器姿态控制系统中,仿真实验结果表明了方法的有效性。