时滞非线性参数系统有限时间状态约束控制

研究了具有输入时滞、有界外部干扰以及全状态约束的严格反馈连续时间参数化非线性系统的自适应有限时间跟踪控制问题. 通过使用Barrier Lyapunov函数和自适应反步法,保证了系统所有状态都被约束. 针对输入时滞问题,采用pade近似法消除其带来的负面影响. 所设计的有限时间控制器使闭环系统内的所有信号都有界且所有状态都被约束在给定的范围内,同时输出信号能很好地追踪给定参考信号. 最后通过仿真实例验证了该控制方法的有效性.     

基于积分滑模的欠驱动UUV地形跟踪控制

针对参数摄动以及外界环境扰动条件下欠驱动水下无人航行器(UUV)地形跟踪控制任务,提出了一种基于反步法(Backstepping)和积分滑模控制方法(ISMC)的地形跟踪控制策略。首先,利用航行器的运动学特性以及局部Serret-Frenet坐标系,建立UUV地形跟踪误差方程。然后,分别采用反步法和ISMC设计运动学控制(制导律)和动力学控制器。利用有限时间稳定性理论证明该地形跟踪控制策略作用下的闭环运动系统为全局有限时间收敛的。仿真结果表明,所提出的地形跟踪控制策略可以有效地实现地形跟踪任务,并且对于参数摄动以及外界干扰具有很强的鲁棒性。     

一类具有输入量化和未知扰动的非线性系统的自适应有限时间动态面控制

本文研究了具有量化输入信号和未知扰动的非线性系统的有限时间自适应输出反馈动态面控制问题.在控制设计过程中,利用模糊逻辑系统对系统中的非线性项进行逼近.然后引入一种滞回量化器来避免量化信号中的抖振,并且构造模糊观测器来估计系统中不可测的状态.为了提出一种有限时间控制策略,首先给出了半全局实际有限时间稳定的判据.在此基础上,将动态面控制技术与反步法相结合,设计了自适应模糊控制器.该控制器不仅能保证跟踪误差在有限时间内收敛到原点的一个小邻域,而且可以保证闭环系统中所有信号的有界性.最后通过一个仿真实例验证了该控制方法的有效性和可行性.     

高阶非线性系统自适应模糊有限时间状态约束控制

针对一类具有状态约束的非严格反馈高阶非线性系统,研究一种自适应模糊有限时间跟踪控制问题.首先,利用模糊逻辑系统逼近不确定性非线性函数,在此基础上,采用障碍Lyapunov函数,解决状态约束问题,通过障碍加幂积分方法和反步递推技术,提出了一种有限时间控制设计方法.在有限时间Lyapunov稳定意义下,严格证明闭环系统半全...     

基于模糊逼近和动态面技术的异步电动机位置控制

针对异步电动机参数不确定性和外部负载产生扰动的现象,本文提出了一种新型的模糊自适应动态面反步控制方法。该方法通过引入一阶低通滤波器,避免了传统反步控制中对虚拟控制函数进行连续求导引起的计算爆炸问题,模糊逻辑系统被用来逼近异步电动机系统中复杂的非线性函数,同时基于反步法的设计原理,构造了异步电动机的模糊自适应控制器,并在Matlab环境下进行仿真实验。仿真结果表明,所设计的控制方法可以确保系统快速跟踪期望信号,实现了对异步电动机的高性能位置跟踪控制。该研究具有实际应用价值。     

考虑输入饱和的高超声速飞行器反步法控制

为解决输入饱和、参数不确定和气动弹性影响下的高超声速飞行器控制问题,提出一种基于反步法的非线性鲁棒自适应控制方法.针对高超声速飞行器纵向通道控制问题,将其分解为速度子系统和高度子系统分别进行控制器设计.首先,基于Lyapunov稳定原理设计了参数估计自适应律来处理输入受限情况的速度跟踪控制问题,即使出现推力饱和也能保证系统稳定性;然后,采用自适应反步法对高度子系统进行分层递推设计,通过引入自适应律对不确定参数进行在线实时估计,以提高控制器的鲁棒性,并且实现了高度的稳定跟踪;同时利用微分跟踪器来获取虚拟控制指令导数;采用鸭翼与升降舵联动控制策略,通过选取合适的联动控制增益可以同时消除控制面与升力耦合带来的非最小相位特性和控制输入对一阶弹性模态的激励;最后,基于LaSalle不变集原理证明了闭环控制系统的稳定性.仿真结果表明,所设计的控制器能够有效处理弹性高超声速飞行器的气动参数不确定和控制饱和问题,并且具有良好的闭环跟踪性能.     

永磁同步电机的神经网络离散位置跟踪控制

针对永磁同步电动机参数不确定及负载扰动问题,本文基于自适应和反步法技术,设计了一种永磁同步电动机离散位置跟踪控制方法。利用欧拉公式得到同步电动机驱动系统的离散数学模型,采用动态面技术,引入低通一阶滤波器对虚拟控制函数进行滤波,解决了"计算爆炸"问题;运用神经网络逼近永磁同步电动机系统中存在的未知非线性项,并将神经网络和反步法相结合,构造离散动态面位置跟踪控制器,同时对其进行稳定性分析,最后通过仿真实验分析验证了该方法的有效性。仿真结果表明,本文设计的离散控制器能够有效跟踪给定信号,实现了对永磁同步电动机良好的位置跟踪控制效果。该控制方法解决了参数不确定性以及负载扰动问题,具有一定的理论意义和实际应用价值。     

基于命令滤波的异步电机有限时间位置跟踪控制

针对传统反步控制中存在的"计算爆炸"问题,本文结合有限时间和命令滤波控制技术,给出了基于命令滤波的异步电机有限时间位置跟踪控制。在反步设计中,引入了命令滤波技术,通过设计误差补偿机制,减小了滤波误差,成功地解决了在电机传统反步控制中的"计算爆炸"问题。结合有限时间控制技术,减小了系统跟踪误差,缩短了动态响应时间,提高了系统的收敛速度和干扰抑制能力,为验证基于命令滤波的异步电机有限时间位置跟踪控制方法的可行性,利用Matlab软件进行仿真分析。仿真结果表明,本文提出的控制方法,可以使目标信号快速跟踪期望信号,保证系统的跟踪误差能够在有限的时间内收敛到原点的一个充分小的邻域中,最终实现对异步电动机快速准确的位置跟踪控制。该方法具有一定的实际应用价值。     

考虑输入饱和的永磁同步电机随机命令滤波控制

针对永磁同步电机驱动系统中存在的随机扰动问题,本文在自适应反步法基础上,利用模糊逼近原理逼近系统中未知的非线性函数,并运用命令滤波技术,解决了传统反步法中因对虚拟控制函数连续求导而产生的计算爆炸问题,实现对考虑输入饱和的永磁同步电机随机非线性系统的位置跟踪控制,为验证本方法的有效性,采用Matlab进行仿真实验。仿真结果表明,本文设计的控制器能克服输入饱和的影响,很好的跟踪设定的期望信号,并且保证跟踪误差收敛在原点很小的邻域内,实现了对永磁同步电机快速有效的控制。该研究对实际系统具有一定的应用价值。     

欠驱动UUV自适应RBF神经网络反步跟踪控制

针对水下无人航行器(UUV)模型存在一定的误差以及流体中存在时变扰动问题,引入径向基函数(RBF)神经网络控制技术进行自适应补偿估计,结合反步法设计UUV的位置、姿态及速度控制器,使用虚拟速度来代替姿态误差的控制手段,将姿态跟踪控制转化为对速度控制。仿真结果说明此种方法是有效的,提高了UUV的鲁棒性及自适应能力。     

基于神经网络的异步电动机自适应动态面控制

针对虚拟控制率连续进行高阶求导会引发"计算爆炸"问题,本文结合动态面技术和反步法,给出了考虑铁损异步电动机自适应神经网络位置跟踪控制方法及考虑铁损的异步电机的动态模型;并基于动态面技术,对自适应神经网络控制器进行设计,同时对其稳定性进行分析。为验证本文控制策略的有效性,在Matlab环境下进行仿真分析。仿真结果表明,在负载扰动的情况下,本文提出的方法使考虑铁损的异步电动机系统实现了良好的位置跟踪效果,对电机参数变化和外部负载扰动具有较强的鲁棒性。该方法解决了传统反步法对虚拟控制函数连续微分引发的"计算爆炸"问题,具有一定的理论意义和实际应用价值。     

基于反馈增益反步法的非完整约束移动机器人路径跟踪控制

为实现非完整约束轮式机器人的路径跟踪控制,采用虚拟向导方法建立跟踪误差方程,基于李亚普诺夫稳定性理论,设计了一种基于反馈增益的反步法控制器,既能通过控制反馈增益的调节补偿机器人动态误差模型中的非线性项对系统的影响,又能避免传统反步法控制器中存在虚拟控制的高阶导数的问题。仿真结果表明:设计的控制器参数易于调节,可实现轮式移动机器人对任意曲线路径的精确跟踪。     

一种基于RBFNN的变体飞机高精度自适应反步控制方法

针对变体飞机非线性模型的不确定性问题,提出了一种基于径向基神经网络(radial basis function neural networks,RBFNN)的高精度自适应反步控制方法。首先,在变体飞机静态和动态气动参数分析的基础上,运用传统反步法设计了非线性控制律,并引入径向基神经网络在线逼近系统的不确定项,提高系统鲁棒性;并设计鲁棒项消除径向基神经网络带来的逼近误差。其次,通过对虚拟控制变量进行求导项设计微分跟踪器,解决了传统反步法中存在的"微分膨胀"问题。通过Lyapunov稳定性分析,证明该方法能保证闭环系统跟踪误差最终收敛且一致有界。最后,基于Matlab/Simulink搭建了变体飞机的数字仿真模型,并与常规反步法进行了对比分析,仿真结果表明该方法具有控制精度高、鲁棒性强的特点。     

基于状态约束的永磁同步电机的位置跟踪控制

针对传统反步法无法约束永磁同步电动机的状态量和控制量的问题,本文运用模糊自适应反步法对永磁同步电动机进行位置跟踪控制,同时基于约束李雅普诺夫函数对电机系统的状态量和控制量进行了约束。为验证本文方法的有效性,采用Matlab进行仿真分析,仿真结果表明,本文设计的控制器使所有状态都在预定义的约束状态空间中,跟踪误差也收敛到原点很小的邻域内,实现了对永磁同步电动机快速有效的位置跟踪控制;系统的输出可以很好的跟踪期望信号,电机的各个状态量都在约束空间内,控制器输入ud和uq都稳定在一个有界区域内。该研究对实际系统具有一定的应用价值。     

状态跟踪问题的切换自适应控制策略

研究模型参考自适应控制系统的状态跟踪问题。当给定的系统必须使用已有有限个自适应控制律时,使用自适应控制律凸组合的方法,在这些自适应控制律之间引入了切换机制,对给定的有限个自适应控制律设计切换律,实现在切换意义下的状态跟踪,并且通过仿真验证了所提方法的有效性。     

航天器姿态跟踪有限时间自适应积分滑模控制

针对刚体航天器存在模型参数不确定性和外界干扰情况下的姿态跟踪控制问题,该文提出了一种有限时间自适应积分滑模控制方法.建立了用四元数表示的航天器姿态跟踪数学模型;在不考虑参数不确定性和干扰的情况下,基于非线性系统齐次性方法设计了一种有限时间控制算法,保证航天器姿态在有限时间内跟踪上期望姿态;当扰动存在时,为提高闭环系统的...     

控制方向未知的非线性系统有限时间跟踪控制

研究了一类具有输入死区以及控制方向未知的严格反馈非线性系统有限时间输出反馈跟踪控制问题. 首先,通过坐标变换,将所研究的控制方向未知的非线性系统转化为控制增益已知的等效系统. 然后,设计了一个模糊状态观测器来逼近不可测的状态,引入Nussbaum函数来解决控制方向未知的困难. 基于模糊状态观测器,通过反步法利用变换后的系统间接得到原系统的控制器. 此外,该控制器可以保证跟踪误差在有限时间内收敛于原点的一个小邻域,且闭环系统中的所有信号都保持有界. 最后,通过一个仿真算例验证了该控制方法的可行性和有效性.     

欠驱动船舶自适应神经网络有限时间跟踪控制

针对受动态不确定性和外界未知干扰影响下欠驱动水面船舶的轨迹跟踪控制问题,设计一种有限时间轨迹跟踪控制方案。采用神经网络重构船舶的动态不确定性,通过引入最小学习参数降低计算复杂度,设计自适应律逼近由不确定项和外界干扰组合而成的复合扰动的上界,并基于此设计一种基于最小学习参数的欠驱动船舶自适应神经网络有限时间轨迹跟踪控制方案。通过严格的理论分析后得出,该有限时间轨迹跟踪控制方案能够使闭环系统的所有信号都趋于有界,欠驱动船舶的位姿误差和速度误差都在有限时间内收敛到一个集合。仿真和比较验证了本研究所提出的有限时间控制方案的有效性。本研究中的有限时间控制方案不仅提高了船舶的瞬态性能和稳态性能,且控制器结构简单,更容易应用在工程中。     

PMSM伺服系统的自适应反步滑模控制器设计

针对负载转矩未知的永磁同步电机伺服系统的控制问题,本文提出了一种改进的自适应反步滑模位置跟踪控制方法。根据反步递推原理,选取合理的Lyapunov函数和虚拟控制变量,得到一个新的负载转矩自适应估计方法。该方法采用负载转矩自适应律近似一个非线性的降阶扰动观测器,使负载转矩估计值能够快速准确地收敛到期望值。通过将自适应反步法与自适应滑模控制结合,增强了系统的抗干扰性能,采用的自适应滑模趋近律很好地削弱了系统抖振。利用Lyapunov稳定性定理,证明了系统的全局渐近稳定性,最后在LINKS-RT实验平台上对本文提出的控制方案进行实验验证。实验结果表明,该方法很好地实现了永磁同步电机控制系统的快速渐近位置跟踪控制,具有良好的抗负载扰动性能,控制方案有效实用。     

欠驱动USV神经网络自适应轨迹跟踪控制

为解决欠驱动USV系统在模型不确定性和未知海流干扰下的水平面轨迹跟踪问题,基于反步法与自适应技术,提出一种非线性鲁棒轨迹跟踪控制策略. 针对欠驱动USV参数不确定问题,运用神经网络自适应方法对欠驱动USV系统未知函数进行估计和逼近;然后,运用动态面方法获取虚拟变量的导数,不仅控制律结构简单,易于工程实现,而且有效地减小了传统反步法中虚拟变量直接求导的复杂性;针对未知时变海流的干扰,设计了一种指数收敛海流观测器,有效估计未知缓慢时变海流速度;其次,基于李雅普诺夫理论证明了所设计的控制器能够保证运动轨迹收敛于期望值,并且保证了该轨迹跟踪闭环控制系统所有信号最终一致有界;最后,在控制输入受限条件下,为检验该控制器的跟踪性能,选取圆轨迹作为参考轨迹,仿真实验表明,该控制器能够有效地实现预期轨迹,神经网络自适应方法对系统未知函数可有效估计和逼近,对未知时变海流干扰具有较强的鲁棒性,轨迹跟踪误差和速度跟踪误差均收敛到零附近的一个邻域内,从而验证了所提出控制器的有效性.