一类非线性动态系统的自适应模糊小波神经网络控制

对未知非线性动态系统研究基于模糊小波神经网络的自适应跟踪问题,首先构建一个模糊小波神经网络用于逼近未知的非线性函数的模型,然后根据李亚普诺夫稳定性理论建立自适应率,在线调整的模型参数包括小波网络的权重、小波的伸缩量、偏移量和模糊集合隶属函数的相关参数。提出了一种自适应模糊小波神经网络的滑模控制策略,保证系统的跟踪误差和对外界干扰的抑制被衰减到期望的程度。证明了闭环系统的半全局收敛性和鲁棒性,对倒立摆系统的仿真试验证明了所提控制方法的有效性。     

移动机器人的滑模轨迹跟踪控制

采用变结构控制方法对移动机器人的轨迹跟踪问题进行研究。多输入非线性系统变结构控制器设计的关键之一是寻求切换函数使得滑动模态渐近稳定。本文在后退(backstepping)方法的思想基础上设计了变结构控制的切换函数,并由此构造了具有全局渐近稳定性的滑模跟踪控制器。仿真结果验证了该方法的有效性。     

RBF模糊神经网络在刚性机械臂控制中的应用

为了提高刚性机械臂轨迹跟踪控制的精度,本文在分析RBF神经网络与模糊逻辑系统的函数等价性基础上,提出了一种基于T-S型模糊推理方法的RBF模糊神经网络,设计出基于RBF模糊神经网络的工业机器人控制器.研究发现,与普通的模糊神经网络相比,该网络结构简单,层数少,训练速度快,能自动寻优,通过在线调整网络隶属函数的中心值和宽度,优化了模糊规则,实现了对非线性系统的高精度轨迹跟踪控制,而且表现出有效性和鲁棒性.     

基于专家控制调整的机器人手臂系统模糊控制器设计

 对一种复杂的控制系统，简单的模糊控制器不能形成很好的控制效果，将专家知识应用到模糊控制器上，构成一种综合集成的智能专家模糊控制器，采用一种直接对隶属度函数参数进行矩阵式个体编码的遗传算法，对模糊控制器中隶属函数进行寻优，大大提高了系统的控制效果，同时由于专家知识的引入改善了系统对环境和机构参数变化的适应性。     

机载光电跟踪平台伺服系统自抗扰控制

摩擦非线性造成机载光电跟踪平台伺服系统低速不平稳性,增加了系统的稳态误差.常规PID控制难以满足光电跟踪平台高精度伺服系统的性能要求.采用一种新的二阶离散系统最速控制函数设计自抗扰控制器,将它作为机载光电跟踪平台伺服系统的位置环控制器.实验结果表明,当系统跟踪幅值为0.5°、频率为0.159 Hz的正弦输入信号时,在0...     

电液伺服系统的微分与积分滑模变结构控制

针对电液系统的非线性特性及其参数不确定性,在电液伺服系统的速度跟踪控制中,提出了一种非线性微分与积分滑模变结构控制(DI-SVSC)策略。在滑模控制中引入积分控制项,消除了传统滑模变结构控制需要被跟踪信号导数已知的假设,利用一非线性微分控制消除了系统的抖振现象。在积分滑模控制与非线性微分控制中,分别给出了切换函数、非线性微分系数及控制器的设计方法。仿真结果显示,该控制方法具有较强的鲁棒性及良好的跟踪性能。     

光电平台伺服系统自抗扰滑模控制

提出一种基于参考模型的自抗扰滑模控制器,它包括一个自抗扰控制器和一个全局滑模控制器.根据参考模型,利用跟踪微分器设计自抗扰控制器,控制参考模型的输出精确跟踪指令输入信号.全局滑模控制器控制伺服系统被控对象的输出高精度跟踪参考模型的输出.光电平台伺服系统的实验结果证明该新型控制器能有效补偿系统的参数不确定性和非线性扰动,提高了伺服系统的跟踪精度.系统具有全局鲁棒性.     

智能车辆换道路径跟踪协同控制研究

针对智能线控转向(SBW)车辆在弯道上换道时的路径跟踪控制与车辆稳定性问题,提出一种分层协同路径跟踪控制器.在上层控制器中,根据参考轨迹设计新的期望横摆角的非线性函数,使车辆在跟踪新的期望横摆角时,侧向位移误差趋于零,从而简化路径跟踪控制;其次通过构造Lyapunov函数,设计基于指数收敛扰动观测器的路径跟踪滑模控制律...     

柔性空间机械臂基于奇异摄动法的鲁棒跟踪控制和柔性振动主动控制

讨论了载体位置不受控、姿态受控情况下,具有不确定参数的漂浮基柔性空间机械臂关节轨迹跟踪鲁棒控制和柔性振动主动控制问题。利用拉格朗日方程和假设模态法并结合系统线动量守恒关系,对柔性空间机械臂系统进行动力学分析,发现所得到的动力学方程仍关于一组组合惯性参数保持惯常的线性函数关系。以此为基础,使用奇异摄动法和两种时间尺度的假设,将系统分解为轨迹跟踪控制器和振动控制器可分开设计的奇异摄动系统。对于快变子系统,使用全局最优控制来对柔性杆件的振动进行主动抑制。同时,针对系统参数不确定情况下,设计了鲁棒控制器来保证慢变子系统关节轨迹的跟踪。系统数值仿真结果证实了所设计控制器的有效性。     

压电智能梁振动控制的样条小波分解法

基于Lagrange动力学方程，采用样条小波分解提出了一种用于压电智能梁振动控制的假设模态法，首先对梁的挠曲函数进行了样条小波分解，将其分解为不同频带上的分量，然后对分解式作高频截断，导出了具有反馈控制的动力学系统的运动微分方程，对传感器观测到的梁的挠度进行了尺度函数变换，由于尺度函数是低通窗函数，所以变换后将会滤掉挠度中的高频带分量，这样就可避免观测溢出信息进入控制器造成闭环系统的失稳。最后，进行了数值仿真，结果表明：使用本文提出的方法对梁进行振动控制效果良好。     

双臂空间机器人协调运动的模糊基函数网络控制

该文研究了在本体位置不受控、姿态受控的情况下,漂浮基双臂空间机器人系统惯性空间协调运动的轨迹跟踪问题。针对存在外部扰动和未知系统惯性参数的情况,设计了一种基于模糊基函数网络的自适应调节控制方案。用模糊基函数网络对双臂空间机器人系统建模,利用鲁棒技术处理建模误差和外部扰动在内的不确定性。所提控制方案的特点是:不需要动力学方程中的惯性参数符合线性规律,也无需预知系统的惯性参数;同时可以利用学习规则在线自适应调节模糊基函数网络的所有权值和参数,因此控制方案是灵活的。该文稳定性分析证明了控制方案的全局稳定性和良好的轨迹跟踪性能。仿真算例表明了该方案能有效地控制双臂空间机器人的本体姿态和末端爪手协调地跟踪期望的运动轨迹。     

大射电望远镜馈源指向系统轨迹跟踪免疫PID控制

新一代大射电望远镜（LT）馈源指向跟踪系统具有变结构、非线性、慢时变、大滞后、强耦合、多输入多输出的特点,根据生物免疫系统反馈机理,在分析了常规PID控制和模糊控制算法的基础上,提出了用模糊控制器自动调整免疫系统反馈规律的免疫PID控制器来实现馈源轨迹跟踪的策略。对LT馈源指向跟踪系统的数值仿真实验结果表明,当存在外界随机扰动时该控制算法不仅能满足对馈源轨迹跟踪精度的要求,而且控制系统具有较强的鲁棒性。     

A Bio-Inspired Global Finite Time Tracking Control of Four-Rotor Test Bench System

A bio-inspired global finite time control using global fast-terminal sliding mode controller and radial basis function network is presented in this article, to address the attitude tracking control problem of the three degree-of-freedom four-rotor hover system. The proposed controller provides convergence of system states in a pre-determined finite time and estimates the unmodeled dynamics of the four-rotor system. Dynamic model of the four-rotor system is derived with Newton’s force equations. The unknown dynamics of four-rotor systems are estimated using Radial basis function. The bio-inspired global fast terminal sliding mode controller is proposed to provide chattering free finite time error convergence and to provide optimal tracking of the attitude angles while being subjected to unknown dynamics. The global stability proof of the designed controller is provided on the basis of Lyapunov stability theorem. The proposed controller is validated by (i) conducting an experiment through implementing it on the laboratory-based hover system, and (ii) through simulations. Performance of the proposed control scheme is also compared with classical and intelligent controllers. The performance comparison exhibits that the designed controller has quick transient response and improved chattering free steady state performance. The proposed bio-inspired global fast terminal sliding mode controller offers improved estimation and better tracking performance than the traditional controllers. In addition, the proposed controller is computationally cost effective and can be implanted on multirotor unmanned air vehicles with limited computational processing capabilities.     

伸缩因子优化机械臂轨迹跟踪控制的误差分析

提出了一种通过伸缩因子在线调节论域来优化机械臂轨迹跟踪控制的变论域模糊控制方法。首先设计了一种与关节角度偏差和偏差变化率动态加权相关的比例-指数混合型伸缩因子;然后,运用时间最优轨迹规划算法获取机械臂笛卡尔空间的期望关节轨迹;最后,基于所设计的变论域模糊控制器实现了一种三关节机械臂轨迹跟踪控制仿真,并分析了轨迹跟踪误差。仿真结果表明: 所设计的基于比例-指数混合型伸缩因子的变论域模糊控制器应用于机械臂轨迹跟踪的控制效果良好,具有响应速度快、无超调、稳态误差小的优点。     

基于智能模糊控制策略的有源消声

有源消声是一种有效的低频噪声控制方法，由于空间有源消声过程具有时变性和非线性，传统的自适应算法不能进行很有效的控制。本文采用智能模糊控制策略，建立了基于智能模糊控制策略的有源消声系统，通过实验与传统自适应控制算法的消声效果作对比分析，证明智能模糊控制器不但控制速度快，易于实现，而且消声效果明显优于后者，具有较大的应用推广价值。     

基于改进FNN-CCC的双伺服压力机同步控制策略研究

目的 改善双伺服压力机同步控制策略的动态响应性能和鲁棒性,提升双伺服压力机的单轴跟踪精度和双轴同步精度,实现成形过程的高精度位置控制。方法 建立双伺服压力机驱动系统数学模型,分析系统同步误差来源,结合模糊神经网络单轴控制算法,引入迭代学习律,设计一种改进模糊神经网络-交叉耦合(FNN-CCC)同步控制器。基于系统控制模型进行单轴阶跃响应特性与双轴正弦跟随特性仿真,搭建嵌入式双伺服压力机驱动系统试验平台,在偏载干扰条件下进行双轴同步控制试验,验证所提出理论的有效性。结果 仿真结果表明,与模糊控制算法和BP神经网络控制算法相比,该控制器单轴控制算法的超调量分别减少了11.5%和25.5%,调节时间分别减少了48.8%和34.4%,具有更好的动态响应性能。与原控制器相比,改进后的交叉耦合同步控制器最大双轴同步误差降低了65.7%,同步控制精度有所提高。试验结果表明,与传统PID-交叉耦合控制器相比,改进的FNN-CCC控制器有更好的控制性能,在热冲压合模成形阶段,单轴跟踪误差分别减小了81.8%和75.0%,双轴同步误差减小了69.2%。结论 所提出的同步控制策略在偏载干扰条件下具有较好的动态响应性能和鲁棒性,能够使同步误差快速收敛,提高了双伺服压力机驱动系统的单轴跟踪精度和双轴同步控制精度,实现了对双伺服压力机的高精度控制。     

基于模糊设定值加权IMC-PID算法的纸张定量控制

目的 造纸机定量控制系统存在时滞性大、非线性和干扰多等困难,传统的PID控制动静态性能差,已无法满足越来越高的生产需求,为了减小纸张定量的偏差拟研究新的控制策略。方法 在传统内模控制和内模PID（IMC-PID）控制的基础上,结合模糊算法,设计模糊设定值加权IMC-PID算法控制系统。该控制算法通过在线整定内模PID控制器比例作用部分的设定值加权系数,改善控制系统性能指标,并将该控制算法应用到纸张定量中,与传统控制算法进行对比。结果 传统PID控制与内模PID控制相比较,基于模糊设定值加权IMC-PID算法具有良好的跟踪性和抗干扰能力等。结论 基于模糊设定值加权IMC-PID算法可有效控制造纸机定量控制系统,能够明显提高系统的控制精度等性能指标。     

自适应变论域模糊控制器在结构振动控制中的应用

大挠性航天结构具有复杂的动力学特性,建立其精确的数学模型是很困难的,模糊控制不需要精确的数学模型,但是模糊控制的主要缺陷是精度不太高,自适应能力有限,易产生振荡现象。变论域自适应模糊控制是改变模糊控制性能的主要方法之一,针对自适应变论域模糊控制器的稳定性设计这一难题,将输入和输出的隶属度函数分别用论域值表示成解析形式,引进李亚谱诺夫函数,设计了输入和输出的隶属度函数论域值的自适应律,针对大型航天桁架结构振动控制的仿真,结果表明设计的变论域模糊控制器是可行的。     

Optimization of Adaptive Fuzzy Controller for Maximum Power Point Tracking Using Whale Algorithm

The advantage of fuzzy controllers in working with inaccurate and nonlinear inputs is that there is no need for an accurate mathematical model and fast convergence and minimal fluctuations in the maximum power point detector. The capability of online fuzzy tracking systems is maximum power, resistance to radiation and temperature changes, and no need for external sensors to measure radiation intensity and temperature. However, the most important issue is the constant changes in the amount of sunlight that cause the maximum power point to be constantly changing. The controller used in the maximum power point tracking (MPPT) circuit must be able to adapt to the new radiation conditions. Therefore, in this paper, to more accurately track the maximum power point of the solar system and receive more electrical power at its output, an adaptive fuzzy control was proposed, the parameters of which are optimized by the whale algorithm. The studies have repeated under different irradiation conditions and the proposed controller performance has been compared with perturb and observe algorithm (P&O) method, which is a practical and high-performance method. To evaluate the performance of the proposed algorithm, the particle swarm algorithm optimized the adaptive fuzzy controller. The simulation results show that the adaptive fuzzy control system performs better than the P&O tracking system. Higher accuracy and consequently more production power at the output of the solar panel is one of the salient features of the proposed control method, which distinguishes it from other methods. On the other hand, the adaptive fuzzy controller optimized by the whale algorithm has been able to perform relatively better than the controller designed by the particle swarm algorithm, which confirms the higher accuracy of the proposed algorithm.