迭代学习PMLSM跟踪控制

在具有重复运动轨迹跟踪系统中,为了抑制永磁同步直线电机系统模型的不确定性、外部扰动,提高跟踪精度,提出用前馈-反馈结构来控制PMLSM的运动过程。重复迭代学习前馈控制可以提高系统轨迹跟踪性能,而IP反馈控制对参数变化和外部扰动有很好的抑制作用,提高系统的稳定性。Matlab仿真结果验证了方法的有效性。     

基于自适应参数估计的反推终端滑模再入飞行控制

针对空天飞行器再入飞行时动态的强非线性和不确定性问题,提出了一种基于反推法的自适应终端滑模控制方法．首先建立了ASV的具有时变参数的严反馈形式被控模型,进一步采用自适应策略在线估计被控系统的不确定参数,将一阶低通滤波器引入到虚拟控制律设计中,降低反推计算的复杂性．在反推设计的最后一步引入终端滑模控制,以提高控制系统对于匹配不确定性的鲁棒性和系统跟踪误差的收敛速度,同时引入矩阵的广义逆,避免控制增益参数估计过程中可能出现的奇异现象．最后借助Lyapunov稳定性理论,证明了闭环系统误差及状态信号一致最终有界．以某型ASV再入姿态跟踪控制为目标,进行了6自由度飞行仿真验证. 结果表明:所提出的自适应反推终端滑模控制方法跟踪速度快、鲁棒性强,且对不确定参数具有较强的自适应能力．     

一种基于积分反推原理的非线性伺服控制方法

针对机械伺服系统，提出一种基于积分反推原理的新型伺服控制方法，并用Lyapunov直接法对控制系统的稳定性进行了分析。由于采用了反推设计，该控制器对外部扰动及系统参数变化具有较强的鲁棒性。以直流电机伺服系统为例，对方法进行了数字仿真，结果表明了控制器的有效性。     

基于神经网络的PMLSM建模

永磁直线同步电动机 (PMLSM)是直线电机驱动的垂直运输系统的核心 ,它的模型的建立对于整个系统的控制与运行分析具有重要的意义 .利用BP算法 ,用C语言编制程序 ,实现了一个单输入层单输出层 4隐含层的神经网络 ,并用实验数据对网络学习训练 ,建立了PMLSM的模型 .通过实验验证 ,该模型的输出结果与实际结果十分接近 ,能够反映PMLSM的基本运动特性 ,因此这种模型可以作为PMLSM的仿真模型进行控制和运行特性的仿真研究 ,并且在进行控制时可以把这种模型作为系统的辩识模型进行预测控制 ,使控制效果更好 .这种模型的建立将为PMLSM的研究开辟出一条新路     

基于神经网络的PMLSM建模

永磁直线同步电动机(PMLSM)是直线电机驱动的垂直运输系统的核心,它的模型的建立对于整个系统的控制与运行分析具有重要的意义.利用BP算法,用C语言编制程序,实现了一个单输入层单输出层4隐含层的神经网络,并用实验数据对网络学习训练,建立了PMLSM的模型.通过实验验证,该模型的输出结果与实际结果十分接近,能够反映PMLSM的基本运动特性,因此这种模型可以作为PMLSM的仿真模型进行控制和运行特性的仿真研究,并且在进行控制时可以把这种模型作为系统的辩识模型进行预测控制,使控制效果更好.这种模型的建立将为PMLSM的研究开辟出一条新路.     

电液位置伺服系统的局部模型参考自适应控制

提出了一种适用于电液位置伺服系统这类宽频带系统的新自适应控制方法。该方法简单实用，能有效地避免自适应控制中的逆不稳定问题。仿真结构表明，这种方法对抑制电液位置伺服系统时变参数的影响有明显作用，能够获得相对良好的控制效果。     

磁悬浮系统的反推滑模控制

针对磁悬浮系统的非线性、开环不稳定性,将其模型在平衡点附近线性化,并根据得到的状态方程设计了对系统不确定性具有较强鲁棒性的反推滑模控制器,实现了对磁悬浮系统的闭环稳定控制。在Matlab Simulink仿真环境下建立系统的实时控制框图并通过RTW工具箱生成可执行代码,实现了钢球的悬浮与控制。实验结果表明,所设计的反推滑模控制器能实现钢球的稳定悬浮并具有良好的动态跟踪性能。     

最优预见补偿控制在PMLSM伺服系统中的应用

简要地介绍高精度、微进给永磁直线交流同步电机（ＰＭＬＳＭ）伺服系统的ＩＰ位置控制后,提出对该系统的最优预见前馈补偿,以提高系统的跟踪性能。     

基于反推方法的自适应内模原理的多输入多输出系统控制

研究了一类有未知扰动的多输入多输出系统的自适应输出反馈控制．除控制系数的符号已知外，不需要其它未知参数的任何信息．通过综合应用反推、调节函数、SDU分解和估计参数，得到了控制器的设计．所设计的控制器能够确保全局一致最终有界性．     

基于神经网络的PMLSM建建模

永磁直线同步电动机（PMLSM）是直线电机驱动的垂直运输系统的核心，它的模型的建立对于整个系统的控制与运行分析具有重要的意义。利用BP算法，用C语言编制程序，实现了一个单输入层单输出层4隐含层的神经网络，并用实验数据对网络学习训练，建立了PMLSM的模型。通过实验验证，该模型的输出结果与实际结果十分接近，能够反映PMLSM的基本运动特性，因此这种模型可以作为PMLSM的仿真模型进行控制和运行特性的仿真研究，并且在进行控制时可以把这种模型作为系统的辩识模型进行预测控制，使控制效果更好。这种模型的建立将为PMLSM的研究开辟出一条新路。     

基于高增益观测器的SISO非线性系统模糊自适应输出反馈控制

针对一类状态不可测的SISO非线性不确定系统,提出一种新的模糊自适应Backstepping输出反馈控制,利用模糊逻辑系统逼近未知非线性函数,设计模糊自适应高增益观测器对系统未知状态进行观测,利用模糊自适应Backstepping控制方法设计模糊自适应输出反馈控制器。通过理论分析证明了闭环系统是半全局一致最终有界的;观测误差和跟踪误差都分别收敛到零的一个小邻域内。     

电动汽车用异步电动机的模糊自适应跟踪控制

针对传统的矢量控制因忽略铁损影响而无法对异步电动机实现准确控制的问题,研究了考虑铁损的电动汽车用异步电动机的模糊自适应位置跟踪控制。建立了考虑铁损的异步电动机动态数学模型,利用模糊逻辑系统来逼近异步电动机驱动系统中未知的非线性函数,通过反步设计方法构造了模糊自适应控制器,同时采用李雅普诺夫方法分析了系统的稳定性,并在Matlab环境下进行仿真实验,仿真结果表明,在系统参数未知的情况下,电机位置信号可以快速跟踪期望信号,控制器的性能良好。当t=5s时,负载力矩发生变化,电机仍能跟踪期望信号,说明该控制器能够很好的克服电机参数的不确定性及负载力矩扰动的影响,有较强的鲁棒性,实现了对异步电动机的位置跟踪控制。该控制器结构简单,只有一个自适应参数,减少了系统的在线计算负担,易于工程实现,在电动汽车领域应用前景广阔。     

基于LuGre模型的反演自适应滑模ABS控制

针对车辆紧急制动过程中增加车辆行驶安全以及寻求最优刹车策略的要求,对车辆稳定控制系统中防抱死制动系统进行研究,提出一种基于LuGre动态轮胎模型的防抱死制动系统的反演(backstepping)自适应滑模控制方法.首先,构建结合LuGre动态轮胎模型的1/4车辆模型,应用实际轮胎数据拟合LuGre模型参数.其次,利用纵向动力学和滑移率的关系搭建控制系统模型设计反演自适应的滑模控制器,在自适应控制器作用下快速跟踪期望滑移率并改善系统的输出抖动,根据Lyapunov稳定性理论对该方法的稳定性进行了证明.最后,在良好路面和低附着路面上进行车辆紧急制动仿真实验,对该方法的可行性及有效性进行验证.     

电液位置伺服系统的离散自适应模型跟随控制

针对电液位置伺服系统,提出了一种适合具有极点赢数大于2的系统的自适应模型跟随控制方案,解决了具有不稳定逆的离散化对象的自适应控制难以实现的问题.数字仿真表明,该方法对抑制时变负载和未知参数造成的系统性能的下降有明显的作用     

基于Backstepping设计的非线性大系统模糊自适应输出反馈分散控制

针对一类高频增益符号未知,仅有输出可测的非线性大系统提出了一种模糊自适应Backstepping分散控制方法。在backstepping递推设计中,采用模糊逻辑系统逼近未知非线性函数,利用Nussbaum增益方法解决未知高频增益符号未知问题。利用所提出的模糊自适应分散控制方法,可以使得闭环系统的信号是一致终结有界（UUB）。仿真实例进一步验证了所提方法的有效性。     

非线性系统的直接自适应模糊Backstepping控制

研究了一类单输入单输出非线性系统的自适应跟踪问题,提出了一种直接自适应模糊Backstepping控制策略,与传统的Backstepping自适应控制方法相比,控制器的设计更为简单。通过理论分析,证明闭环系统是半全局一致终结有界的;跟踪误差收敛到一个小的残差集内.仿真结果表明了该方法的有效性。     

自主水下航行器轴向运动的自适应反演滑模控制

研究了自主水下航行器在未知海流作用下的轴向运动跟踪控制问题,采用非线性反演设计技术,引入自适应机制在线估计未知海流速度和模型参数,用滑模控制克服系统中的未建模动态特性,保证了轴向位置跟踪误差的全局渐近稳定性。仿真结果表明,该自适应反演滑模控制具有良好的鲁棒性和自适应性。     

基于MIT的伺服转台系统自适应控制

伺服转台作为一个高精度的位置随动系统,提高其对高速目标的跟踪精度已经成为研究伺服转台的重要课题。针对这一问题,采用模型参考自适应控制的方法对伺服转台进行控制,基于MIT理论计算得到自适应控制律,完成控制系统的总体设计,最后使用Matlab/Simulink仿真软件对控制系统的性能进行仿真验证。结果表明,基于MIT理论设计的自适应控制系统结构简单,易于实现,且能够有效的提高伺服转台控制系统跟踪精度。