一类非线性系统的微分平滑反步自适应输出反馈控制

研究了一类含不确定参数且存在未知扰动的严反馈非线性系统输出反馈控制问题,设计了一种新型的反步递推(Backstepping)自适应控制器.为实现输出反馈,设计过程引入了虚拟的全维状态观测器.由于Backstepping的虚拟控制量与未知参数逼近值及其高阶导数有关,为此通过微分平滑算法对原系统进行相应的动态扩展.在稳定性分析中,利用Lyapunov定理,得到了系统全局一致有界稳定的条件,并求出系统的稳态跟踪误差.最后给出的仿真算例验证了本文方法的有效性和可行性.     

一种改进型的状态反馈控制系统设计

在现代控制理论中,如果一个系统能控,可以进行极点的任意配置,能够改善系统的动态性能,但是会改变原系统的稳态输出幅度,这在实际系统控制系统设计中是不利的。针对这个问题,提出了带内部模型的状态反馈系统,不但可以改善系统的动态性能,又能保证系统输出幅度的稳定性。本文首先以一个三阶系统为例,对其用全状态反馈实现极点的任意配置,通过仿真实验验证了引入极点配置后,能改善原系统的动态性能,但是稳态输出幅度从1变成0.14。然后以一个二阶系统为例,根据内模控制原理设计了带内部模型的状态反馈控制系统,最后通过仿真和硬件实验验证了引入内模控制器后系统的动态性能得到改善,而且稳态输出幅度保持不变,始终保持稳态输出的幅度为1。     

不确定离散时间系统的有限时间预见跟踪控制

研究一类不确定离散时间系统的有限时间鲁棒预见控制问题.与以往对误差信号和系统方程取差分不同,通过引入辅助变量,并用系统状态向量及输入向量与相应辅助变量之差代替通常的状态差分,避免对时变的系数矩阵取差分,使得扩大误差系统的构造成为可能.另外,所推导的扩大误差系统不再包含误差向量,这不仅能降低系统的阶数而且能推广适用对象.针对所求得的不确定系统的扩大误差系统,分别引入状态反馈和静态输出反馈,并利用Lyapunov函数方法导出闭环系统渐近稳定的充分条件,该条件可以通过求解一个LMI问题而实现.所得控制器回到原系统即可得到带有预见作用的预见控制器.数值仿真验证了研究结果的有效性.     

基于扩张状态观测器和反步滑模法的四旋翼无人机轨迹跟踪控制

为了解决欠驱动四旋翼无人机（UAV）在实际飞行中存在的外界干扰问题,同时提高在系统参数摄动情况下的精确轨迹跟踪效果,设计了一种基于扩张状态观测器（ESO）和积分型反步滑模算法的飞行控制策略。首先,根据系统的半耦合特性和严反馈结构特点,采用反步法设计姿态内环和位置外环控制器;然后,将抗干扰能力较强的滑模控制融入其中,使得系统的鲁棒性得到增强;接着,为了减小系统的稳态误差,引入积分环节;最后,利用ESO实时估算出系统的内、外总扰动并对控制量进行补偿。通过Lyapunov稳定判据,可以说明该系统是一个全局渐进稳定的系统,并通过仿真分析验证了所提控制方法的有效性和鲁棒性。     

含执行机构未知动态的液压伺服系统输出反馈控制

针对含有未知动态(如:执行机构、负载等)液压伺服系统,提出一种基于未知系统动态估计器的输出反馈控制方法.该方法不依赖于函数逼近器和传统反步控制设计,且无需难以测量的系统内部状态.首先,为避免反步控制和系统全部状态,引入等价变换,将含液压执行机构的伺服系统高阶严格反馈模型转化为Brunovsky标准型,进而运用高阶滑模微分器观测转化后的系统未知状态.控制器设计中引入描述收敛速率、最大超调量和稳态误差的性能函数,保证预设控制系统稳态和瞬态控制性能.为补偿系统集总未知动态影响,设计一种仅含一个调节参数并保证指数收敛的未知系统动态估计器.该输出反馈控制器可以实现对系统输出的精确跟踪控制.最后,通过数值仿真结果表明了所提出算法的有效性.     

未知控制方向的迟滞非线性系统预设自适应控制

针对一类含有迟滞特性的未知控制方向严反馈非线性系统,设计了基于误差变换的反步自适应控制器.首先提出动态迟滞算子来扩展输入空间建立神经网络迟滞模型.然后利用径向基函数(RBF)神经网络逼近未知函数,并引入Nussbaum型函数来解决系统未知控制方向问题.最后采用误差变换将误差限定在预设的范围内,并利用反步法设计自适应控制器.该控制方案不仅能够保证跟踪精度,还可以提高系统暂态和稳态性能.仿真结果表明了控制方案的可行性.     

非线性系统的改进型自适应积分控制算法

针对传统非线性系统的积分控制,为减小稳态跟踪误差和防止积分饱和,设计了一种改进型的自适应积分控制。采用反馈线性化消去系统的非线性,在初始误差较大的条件下,引入惩罚函数根据误差动态调节比例系数和积分系数可抑制较大的超调量。应用Lyapunov稳定性理论,证明了在外部扰动有界的条件下,闭环控制系统一致最终有界。闭环系统稳定性的理论分析和仿真结果都验证了上述策略的可行性。     

航天器姿态输出反馈抗干扰跟踪控制

针对采用四元数描述的航天器姿态运动模型研究输出反馈抗干扰跟踪控制问题.首先在姿态运动模型的基础上,结合四元数的性质设计扩张状态观测器(extended state observer,ESO)来估计角速度和干扰力矩,从理论上保证了ESO中的四元数状态满足范数约束,并证明了观测误差的收敛性;进一步利用互连和阻尼分配无源控制(interconnection and damping assignment passivity-based control,IDA--PBC)理论设计控制律,通过姿态和角速度误差状态变换以及引入误差积分项,使得期望的姿态和角速度误差,以及积分项误差运动方程中均出现阻尼项,提高了系统的抗干扰性能,最后利用Laypunov函数证明了闭环系统一致最终有界稳定.仿真结果验证了所设计ESO和IDA--PBC控制律的有效性.     

含齿隙非线性的双电机驱动伺服系统控制研究——基于反演积分自适应方法

针对存在齿隙非线性的双电机驱动伺服系统的控制问题,给出了双电机驱动伺服系统的模型,应用反演积分自适应控制方法,引入虚拟控制量和位置跟踪误差的积分,确保系统跟踪误差能够渐近稳定地趋于零。通过逐步递推选择Lyapunov函数,设计了基于状态反馈的自适应控制器,并进行了稳定性分析。通过与常规PID控制的仿真结果相比较,表明所提出的控制策略能较好地补偿齿隙非线性的影响,提高了系统的位置跟踪性能和鲁棒性。     

具有输入量化和全状态约束的非严格反馈随机非线性系统的有限时间动态面控制

研究具有输入量化和全状态约束的非严格反馈随机非线性系统的有限时间自适应跟踪控制.首先,利用双曲正切函数进行非线性映射,消除全状态约束的限制,将系统变换为无约束系统;其次,引入滞回量化器克服量化信号中的抖动和量化误差.为实现有限时间控制,提出概率意义下半全局有限时间稳定控制方法,加快系统的收敛速度,并在此基础上采用径向基函数神经网络逼近未知非线性函数;接着,基于动态面控制技术和高斯函数的性质,对变换后的非严格反馈随机系统进行自适应控制设计,所设计的控制器能够保证闭环系统中的所有信号在概率意义下有限时间稳定;最后通过仿真实验表明所设计控制方案的有效性.     

基于观测器的输出反馈电子节气门控制器设计

针对电子节气门系统的状态变量不完全可测量, 设计了一个基于观测器的输出反馈电子节气门控制系统. 该系统由一个估计不可测量状态的降阶观测器和一个非线性状态反馈控制器组成. 同时在控制器中引入了跟踪误差的积分项以抑制跟踪静差. 将建模误差和观测器误差等不确定性看作外部扰动, 在输入到状态稳定性(Input to state stability, ISS)理论框架下分析了跟踪误差系统的鲁棒性, 并据此给出了选择控制器参数的指导性原则.仿真及实验结果表明, 基于观测器的输出反馈控制器能够很好地实现电子节气门的跟踪控制.     

Observer-Based Adaptive Fuzzy Tracking Control Using Integral Barrier Lyapunov Functionals for A Nonlinear System With Full State Constraints

A new fuzzy adaptive control method is proposed for a class of strict feedback nonlinear systems with immeasurable states and full constraints. The fuzzy logic system is used to design the approximator, which deals with uncertain and continuous functions in the process of backstepping design. The use of an integral barrier Lyapunov function not only ensures that all states are within the bounds of the constraint, but also mixes the states and errors to directly constrain the state, reducing the conservativeness of the constraint satisfaction condition. Considering that the states in most nonlinear systems are immeasurable, a fuzzy adaptive states observer is constructed to estimate the unknown states. Combined with adaptive backstepping technique, an adaptive fuzzy output feedback control method is proposed. The proposed control method ensures that all signals in the closed-loop system are bounded, and that the tracking error converges to a bounded tight set without violating the full state constraint. The simulation results prove the effectiveness of the proposed control scheme.      

基于误差系统的信息融合最优预见跟踪控制

针对期望轨迹和干扰可预见的最优跟踪问题, 提出了一种基于误差系统的信息融合最优控制方法. 将线性伺服系统转化为误差系统; 利用信息融合估计方法, 通过融合期望轨迹、干扰输入、误差系统状态等信息, 获得误差系统协状态以及控制增量的最优估计. 构建了由积分项、状态反馈控制项和预见前馈补偿项组成的最优预见控制系统. 线性直流电机系统的控制仿真结果表明, 信息融合最优预见控制下的位置跟踪精度比传统最优预见控制下的要高.     

Suppression of high order disturbances and tracking for nonchaotic systems: A time-delayed state feedback approach

Time-delayed state feedback is an easy realizable control method that generates control force by differencing the current and the delayed versions of the system states. In this paper, a new form of the time-delayed state feedback structure is introduced. Based on the proposed time-delayed state feedback method, a new robust tracking system is designed. This tracking system improves the conventional state feedback with integral action disturbance rejection characteristics in the presence of the disturbance signals imposed on the system dynamics or on the sensors that measure the system states. Also, the proposed tracking system tracks the ramp-shaped reference input signal, which is not achievable through conventional state feedback. Moreover, since the proposed method adds delays to the closed-loop system dynamics, the ordinary differential equation of the system changes to a delay differential equation with an infinite number of characteristic roots. Thus, conventional pole placement techniques cannot be used to design the time-delayed state feedback controller parameters. In this paper, the simulated annealing algorithm is used to determine the proposed control system parameters and move the unstable roots of the delay differential equation to the left half-plane. Finally, the efficiency of the proposed reference input tracker is demonstrated by presenting two numerical examples.     

OBSERVER-BASED STABILIZATION OF SYSTEMS WITH MONOTONIC NONLINEARITIES

We design an observer-based control law for a class of systems that include monotonic nonlinearities of the unmeasured states. Our observer results in nonlinear error dynamics which can be represented as the feedback interconnection of a linear system and a time-verying multivariable sector nonlinearity. The convergence of the estimation error is guaranteed by an observer matrix that renders the linear part passive, and is computable with LMI software. The feedback design is completed by combining the observer with a control law that renders the plant input-to-state stable with respect to the state estimation error.     

纯量反馈系统稳定零极近似相消的积分约束

导出了单输入单输出反馈控制系统误差响应基于名义系统稳定的零、极点近似相消的时间域积分约束，此积分约束是任何反馈控制系统均应满足的．这一约束给出了单输入单输出反馈系统固有折中的新的观点．名义系统稳定的零、极点近似相消的存在导致反馈控制系统的调节时间延长或者误差响应的无穷范数变大．因此，在反馈控制系统设计中，尽量避免补偿器的零、极点与名义系统的极、零点近似相消(即使这些零、极点是稳定的)．     

多输入输出反馈系统虚轴的零点对跟踪问题的约束

反馈系统的设计会受到闭环系统特性的制约. 本文给出了反馈控制系统接近虚轴或虚轴上的稳定零点对跟踪误差的时间域积分约束. 这一时间域积分约束是任何一个线性时不变系统为保证其闭环系统的稳定性, 其跟踪误差必须满足的. 接近虚轴或虚轴上的稳定零的存在表明跟踪误差与调节时间之间存在某种折中. 对固定的调节时间, 本文给出了在虚轴上存在零点情形下, 其跟踪误差的无穷范数下界的一个有效估计. 此估计表明, 零点的绝对值越小, 其无穷范数的下界越大. 这些约束由一个例子加以解释.     

推进器饱和/故障下的无人艇固定时间指定性能容错控制

针对系统动态未知的无人艇(USV)在推进器故障与饱和约束下轨迹跟踪问题,本文提出一种基于固定时间扩张状态观测器的积分滑模容错控制方法.首先,构造固定时间扩张状态观测器,实现未知速度信息、集总未知非线性的准确估计.进而,通过引入一种新型设定时间性能函数,约束位姿跟踪误差,并利用误差转换函数将其转化为无约束误差动态系统.在此基础上,结合固定时间积分滑动模态与饱和补偿动态系统,设计固定时间控制策略,保证系统实际固定时间稳定且位姿跟踪误差严格位于指定范围内.最后,仿真验证所提出控制方法的有效性与优越性.     

控制增益为未知函数的不确定系统预设性能反演控制

对一类控制增益为未知函数的不确定严格反馈系统的预设性能反演控制进行研究.首先,提出一种新的变参数约束方案,放宽了对初始跟踪误差已知的限制,并通过误差转化将不等 式约束的受限系统转化为非受限系统.随后,通过引入积分型Lyapunov函数,避免了因控制增益未知而引起的系统奇异问题.最后,综合应用自适应技术、径向基函数(Radial basis function,RBF)神经网络和反演控制技术完成了控制器的设计,系统中的未知函数利用RBF神经网络直接进行逼近.所设计的控制器能够满足预设性能的要求,且保证闭环系统所有的状态量有界.仿真研究证明了控制器设计方法的有效性.