控制量前具有不确定系数的电液伺服系统自适应控制

针对控制输入前具有不确定系数的电液伺服位置系统精确跟踪控制问题, 提出了一种改进的自适应Backstepping控制器设计方法. 该方法通过对系统模型的等价变换和选择合适的Lyapunov函数, 有效解决了系统模型中控制输入前存在不确定系数而导致所设计的控制器存在参数自适应律, 而自适应律中存在控制量造成的嵌套难题. 以驱动连铸结晶器的电液伺服位置系统为例, 进行了控制器的设计和稳定性证明. 仿真研究结果表明, 所提出的改进设计方法是可行的, 设计的控制器具有较强的鲁棒性和良好的跟踪性能.     

含有非线性不确定参数的电液系统滑模自适应控制

针对含有非线性不确定参数的电液控制系统, 提出了一种滑模自适应控制方法. 该控制方法主要是为了解决由于初始控制容积的不确定性而引起的, 非线性不确定参数自适应律设计的难题. 其主要特点为, 通过定义一个新型的特Lyapunov 函数, 进而构建系统的自适应控制器及参数自适应律, 并结合滑模控制方法及一种简单的鲁棒设计方法, 给出整个电液系统的滑模自适应控制器, 及所有不确定参数的自适应律. 试验结果表明, 采用该控制方法能够取得良好的性能, 尤其可以补偿非线性不确定参数对系统的影响.     

动态不确定非线性系统直接自适应模糊backstepping控制

对一类单输入单输出动态不确定非线性系统,提出一种直接自适应模糊backstepping和小增益相结合的控制方法.设计中,首先用模糊逻辑系统逼近虚拟控制器:其次把自适应模糊控制和backstepping控制设计技术相结合.给出了直接自适应模糊控制设计方法.最后基于Lyapunov函数和小增益方法证明了整个闭环系统的稳定性.仿真实例进一步验证了所提方法的有效性.     

参数不确定非线性系统的自适应控制和鲁棒控制

研究一类参数不确定非线性系统的非自适应鲁棒控制及自适应控制问题。通过引入二人零和对策得到非自适应鲁棒控制律，并与参数估计结合得到自适应控制律。证明了参数估计有界和收敛时闭环系统Ｌｙａｐｕｎｏｖ稳定性和渐近稳定性。仿真结果说明了该方法的有效性及具体实现方法。     

电液伺服系统的自适应控制

本文研究电流位置系统的自适应控制，文中给出由微计算机实现的自校正调节器算法，它由参数估计，调节器设计计算和其它辅助部分组成，通过混合仿真与实验，结果表明，该方法是有效的。     

非线性未建模不确定系统的自适应控制

讨论了非线性未建模不确定系统的自适应镇定问题。通过边界层次分析的方法，提出一和种简单的间接自适应控制方法。该方法克服了现有非线性自适应控制方法容易产生过渡控制的缺点。     

不确定非线性系统的直接自适应神经网络控制

为解决一类带干扰的不确定非线性系统中存在的两类未知项——未知函数和外界干扰,采用了直接自适应神经网络控制方法设计控制器。控制器设计中利用径向基函数神经网络良好的逼近性来近似未知函数,利用非线性衰减项来抑制干扰。所用方法结构简单、算法简洁,在一定条件下稳定性和收敛性能定性地得到保证。最后,仿真结果证明了该方法是正确的。     

泵控马达电液伺服系统自适应控制器的研究

介绍一套基于ＭＣＳ－５１单片机的自适应控制器，该控制器采用ＳＴＤ总线，通过主控模板联接几块功能模板，完成对马达转速的宽范围精确测量，并实现了模型参考自适应控制。系统硬件，软件设计模块化，静，动态实验表明系统工作可靠，特别是角度载大范围变化的情况下，系统均具有优良的动态性能。     

基于非线性参数神经网络的非线性系统稳定自适应控制

针对不确定仿射非线性系统,提出一种基于非 线性参数神经网络的稳定自适应控制方案,在非线性参数神经网络对不确定非线性函数的逼 近误差的界未知的情形下,对网络逼近误差界进行在线自适应估计,并由Lyapunov理论证明 了整个闭环控制系统的稳定性．     

Adaptive backstepping controller design for nonlinear uncertain systems using fuzzy neural systems

In this article, we propose an adaptive backstepping control scheme using fuzzy neural networks (FNNs), ABC_FNN, for a class of nonlinear non-affine systems in non-triangular form. The nonlinear non-affine system contains the uncertainty, external disturbance or parameters variations. Two kinds of FNN systems are used to estimate the unknown system functions. According to the FNN estimations, the adaptive backstepping control (ABC_FNN) signal can be generated by backstepping design procedure such that the system output follows the desired trajectory. To ensure robustness and performance, a proportional-integral-surface function and robust controller are designed to improve the control performance. Based on the Lyapunov stability theory, the stability of a closed-loop system is guaranteed and the adaptive laws of the FNN parameters are obtained. This approach is also valid for nonlinear affine system with uncertainty or disturbance. The uncertainty and disturbance terms are estimated by FNNs and treated by the ABC_FNN scheme. Finally, the effectiveness of the proposed ABC_FNN is demonstrated through the simulation of controlling a nonlinear non-affine system and the continuously stirred tank reactor plant to demonstrate the performances of our approach.     

单元机组的非线性自适应反演综合控制

针对同时考虑参数不确定性和外界干扰的单元机组整体模型(锅炉–汽轮机–发电机模型),提出了一种基于自适应反演法和协调无源性理论的非线性综合控制策略.首先,针对预处理后的被控对象各子系统,采用反演法得到汽门控制输入,然后以高压侧电压为控制目标对励磁部分进行优化设计,最后逐步递推设计燃料控制器.在控制律设计过程中,为克服模型参数的不确定性,避免可能出现的参数漂移,通过引入充分光滑投影算子设计了参数自适应律.同时,借助在控制律中添加阻尼项,以有效抑制外界干扰对控制品质的影响.仿真分析和变负荷实验的结果表明,本文所设计的综合控制策略同时优化了单元机组的有功和无功响应特性,使其具有良好的负荷跟踪性能、抗干扰能力和对模型不确定参数的鲁棒性.     

自适应积分反步法永磁同步电机伺服控制器的设计

针对永磁同步电机(PMSM)绕组相电流和转速强耦合特性以及参数的不确定性,利用非线性积分反步法设计了自适应积分反步控制器,在补偿参数不确定性影响的同时,实现了PMSM高性能位置跟踪控制.基于Matlab建立了系统的仿真模型并实施仿真.仿真结果表明,用该方法设计的PMSM控制系统,滤波跟踪误差能以指数规律迅速收敛到零,并且具有很强的抗负载扰动能力.     

考虑齿隙伺服系统的反步自适应模糊控制

针对具有未知参数和齿隙非线性的机电伺服系统,引入一种近似死区函数建立了系统的数学模型,给出了死区函数中参数的选取方法.用两个自适应模糊逻辑系统在线逼近机电伺服系统中的未知参数和非线性环节,从而避免了对每个未知参数推导自适应律.基于反步法设计了自适应模糊控制器,可抑制未知参数和齿隙非线性对系统性能的影响.采用Lyapunov方法证明了位置跟踪误差的指数收敛性.与PID控制方法对比的仿真实验表明,本文方法能够显著减小齿轮间传递力矩的振荡,并具有很好的控制精度和鲁棒性.     

具有输入饱和的电液伺服位置系统自适应动态面控制

针对具有非线性、参数不确定性及输入饱和问题的电液伺服位置系统,提出了一种自适应动态面控制器的设计方法.该方法充分考虑饱和特性,利用双曲正切函数和辅助控制信号对系统非线性模型进行等价变换,进而采用动态面方法设计抗饱和控制器.设计过程中引入Nussbaum函数,以补偿输入饱和引起的非线性项.通过构造合适的Lyapunov函数,证明闭环系统的所有信号一致最终有界.仿真结果表明,所设计的控制器具有良好的跟踪效果,并有效地削弱了输入饱和对系统造成的不良影响.     

输入受限的非线性系统自适应模糊backstepping控制

针对一类输入受限的非线性系统,提出了一种自适应模糊backsteppig控制器的设计方法.在控制器的设计过程当中,采用模糊系统对不确定非线性函数在线逼近;利用双曲正切函数和Nussbaum函数对系统输入饱和函数进行处理;将动态面法与backstepping法相结合解决"计算膨胀"的问题.通过Lyapunov理论分析证明了所设计的控制器能够使闭环系统所有信号半全局一致有界(SGUUB).最后应用于高超声速飞行器的攻角跟踪控制中,仿真结果表明该方法的有效性.     

一类不确定非线性系统反步自适应神经网络控制研究

针对合有高阶不确定扰动项且不可参数线性化的一类非线性系统，采用反步递推方法设计基于多层神经网络的自适应控制器，多层神经网络可较好地逼近非线性系统，其权值能在系统先验知识不多的情况下在线调整，给出了神经网络Lyapunov意义下稳定的在线自适应律，在设计控制器的过程中，采用类加权形式Lyapunov函数，使得控制器能有效处理自适应控制奇异性问题，仿真结果表明，该控制器对系统参数的不确定性和有界干扰具有一定的鲁棒性，并能保证闭环系统全局稳定。     

发电机的非线性自适应逆推综合控制

发电机励磁和汽门系统是一个典型的多变量、非线性、强耦合、不确定复杂系统,其综合控制将会改善电力系统稳定性和动态品质,所以设计简单、有效的综合控制器既必要又困难.针对单机无穷大励磁与汽门系统,运用自适应逆推方法和系统的Lyapunov函数,获得了发电机的非线性综合控制器和参数替换律,文中给出了该控制器的具体设计步骤.由于在控制器设计中没有运用任何线性化方法,因而所得控制器充分利用了系统的非线性特性;同时考虑了发电机阻尼系数的不确定性,使得控制器对系统参数的变化具有很强的鲁棒性.数字仿真结果表明,所设计的控制器具有鲁棒性,并可有效地提高电力系统的稳定性.