旋转导向系统稳定平台自适应动态面控制

井下的多种干扰因素为旋转导向系统稳定平台的控制器设计增加了复杂性。为了应对未知摩擦力矩和建模误差对稳定平台的不良影响,提出一种自适应神经网络动态面控制方法,该方法使用RBF神经网络逼近摩擦及干扰力矩,设置状态观测器获取由于相关参数不确定导致的建模误差,并引入动态面方法避免传统反步控制带来的“微分爆炸”,最后使用李雅普诺夫法证明系统的稳定性。结果表明,该控制方法在稳定平台模型存在摩擦力矩、未知干扰和建模误差的情况下,仍能使工具面角准确、快速地跟踪输入指令信号,具有较好的自适应性和鲁棒性。

具有输入时滞和预设性能的非线性系统有限时间动态面控制

针对一类具有输入时滞和动态不确定性的非严格反馈非线性系统的跟踪问题,提出一种新的基于预设性能的有限时间自适应跟踪控制方案.利用Pade逼近和辅助中间变量将有时滞系统转化为无时滞系统,采用由一阶辅助系统生成的动态信号处理未建模动态,引入双曲正切函数实现预设性能跟踪控制,并给出基于动态面控制方法的稳定性分析.在MATLAB环境中,以具有未建模动态和输入时滞的二阶非线性系统为例,对所提出的控制策略进行数值仿真.结果表明:所提出的控制方案能够避免现有有限时间控制所出现的虚拟控制求导奇异性问题,所有信号有限时间有界,跟踪误差收敛到预设的时变区间,可见控制算法切实有效.

基于动态面控制的制导炮弹控制系统设计

为提高制导炮弹控制系统性能,提出一种基于动态面控制的设计算法。通过建立具有“块严格反馈”的制导炮弹非线性状态空间模型,采用动态面控制算法进行全状态耦合设计。考虑到模型中的不确定项,将其视为未知有界干扰,并构造自适应律进行在线估计估计和补偿。仿真结果表明,该算法能快速无超调地跟踪指令信号,优于传统三通道独立设计的PID算法和自适应滑模控制算法,验证了其有效性。此外,在±50%气动摄动下,该算法仍能对指令的快速稳定跟踪,具有优越性和强鲁棒性。

高阶严格反馈系统的预定义时间动态面控制

研究了高阶严格反馈系统的预定义时间跟踪问题。预定义时间一阶滤波器缓解了传统反步法中固有的计算复杂性爆炸问题,简化了控制器设计过程。为避免因滤波误差导致的控制精度下降,设计了新的预定义时间动态补偿系统。通过结合反步法控制与预定义时间稳定理论,提出预定义动态面控制器,确保受控系统在用户设定的时间内达到收敛。最后,数学仿真验证了所提控制方案的合理性和有效性。

柔性关节的复合动态面控制仿真研究

针对柔性关节机械臂轨迹跟踪控制中存在参数不确定性、建模误差和未知扰动等问题,为了保证柔性关节系统的控制精度,在建立其等效动力学模型的基础上,提出了一种新的复合动态面控制策略.该策略包含动态面控制技术、参数自适应算法、神经网络逼近器、鲁棒补偿器以及约束处理方案.首先,利用动态面控制技术进行控制器的设计,消除了反步法的“复杂性爆炸”问题.其次,采用参数自适应算法处理柔性关节系统动力学模型中的参数不确定性,神经网络逼近器用于在线逼近和补偿模型中的不连续摩擦、建模误差和未知扰动,鲁棒补偿器负责前两部分的残余误差,同时设计约束处理方案满足误差规定性能约束和提高控制器对神经网络近似误差和未知扰动的鲁棒性.再次,构建具有预测误差的复合学习自适应律,提高控制器对模型不确定项的补偿精度.李雅普诺夫稳定性分析表明,所提出的策略保证了闭环系统中的所有信号都是半全局一致最终有界的,跟踪误差最终以规定性能收敛到零附近的一个小邻域.最后,在Simulink环境中,基于单连杆柔性关节系统对该控制策略进行对比仿真验证,结果表明:该复合动态面控制策略能够显著提高柔性关节系统的跟踪性能并降低其超调量和稳定时间,验证了该复合动态面控制策略的有效性和优越性.

永磁直线同步电机智能分数阶动态面控制

针对永磁直线同步电机(PMLSM)存在的参数变化、外界扰动等不确定因素影响位置跟踪精度的问题,提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络的分数阶动态面控制方法。在反步控制器设计的基础上,引入动态面控制技术,避免了反步控制存在的“微分爆炸”问题;在虚拟控制量中加入分数阶微积分项,增加了系统的参数自由度;利用RBF神经网络逼近补偿系统的不确定因素。基于Lyapunov稳定性理论,对所控制的系统进行稳定性分析证明。仿真结果表明,所提出的控制方法能减小系统的跟踪误差,提升鲁棒性,加快系统的响应速度。

基于深度强化学习的高超声速飞行器动态面控制方法

针对高超声速飞行器控制问题,通过将深度强化学习与动态面控制方法相结合,设计了智能姿态控制算法。首先,基于模型先验知识,采用传统的动态面控制方法设计控制器结构。然后,考虑跟踪误差和控制量幅值约束的情况下,采用深度学习算法完成对控制器参数的智能寻优,代替传统设计中的人工调参试错过程。为提升训练效果,在奖励函数中引入了控制量变化率。最后,通过数值仿真验证了所设计控制方法的有效性与鲁棒性。

基于负载转矩观测器的永磁同步电机动态面控制

针对PMSM伺服控制系统因负载扰动导致系统性能下降的问题,提出了一种基于负载转矩观测器的永磁同步电机动态面控制策略。建立了永磁同步电机的数学模型,构造了一种新型的状态变量方程,并设计出一种新型的永磁同步电机动态面控制器,通过观测器得到负载转矩反馈量,使得负载变化时的转速波动更小,实现了对PMSM伺服系统的精准控制。最后给出了稳定性的详细证明,并通过仿真试验验证了该控制策略的有效性和可行性。

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.

具有未建模动态的自适应神经网络动态面控制

对一类具有未建模动态的严格反馈非线性系统,提出一种自适应神经网络动态面控制方案.该方案将动态面控制方法扩展到具有未建模动态的严格反馈非线性系统的控制器设计中,拓展了动态面控制方法的应用范围.利用动态面控制方法引入的紧集来处理未建模动态对于系统的影响.利用Young's不等式,提出两种自适应参数调节方案.与现有研究结果相比,有效地减少了可调参数的数目,放宽了动态不确定性的假设,无需虚拟控制增益系数导数的信息.通过理论分析,证明了闭环控制系统是半全局一致终结有界的,且跟踪误差收敛到原点的一个小邻域内.

多自主船协同路径跟踪的自适应动态面控制

为实现多自主船含模型不确定与未知风浪流干扰下的协同路径跟踪控制,提出了一种基于神经网络自适应动态面控制的协同路径跟踪算法.该算法采用单隐层(SHL)神经网络逼近模型不确定性以及海洋环境干扰,所引入的动态面设计技术显著降低了控制算法的复杂性.同时将网络通信约束考虑在内,通过设计分散式协同控制律有效地降低了信息通讯量.Lyapunov稳定性分析证明了闭环系统所有的状态和信号是有界的,并且通过选择合适的设计参数可使跟踪误差为任意小.对比仿真结果验证了所提方法的有效性.

飞机全电防滑刹车系统稳定动态面控制

针对机电作动的飞机防滑刹车模型具有的高阶非线性及参数时变特点,提出一种基于障碍Lyapunov函数的动态面控制方法,实现对滑移率的上界约束,保障防滑刹车系统的稳定性。建立飞机刹车动力学模型,与机电作动器的数学模型联立得到整体刹车系统的状态空间模型,并合理简化为严格反馈形式。将刹车系统的控制稳定性问题等效描述为含输出约束的非线性系统镇定问题,设计动态面控制律并通过Lyapunov方法证明滑移率跟踪误差半全局一致最终有界,刹车工作点始终保持在稳定区域内。仿真结果表明,本文所提控制策略具有稳定性优势,且改善了传统控制存在的中低速时滑移率振荡问题,控制效果有显著提升。

一类非线性时滞系统的自适应模糊动态面控制

针对一类具有未知方向增益函数的严格反馈非线性时滞系统,提出了一种自适应模糊动态面控制(Dynamic surface control,DSC)算法.通过利用DSC设计技术和Lyapunov-Krasovskii函数,该算法不仅克服了计算膨胀的问题,而且补偿了未知的时滞.采用Nussbaum函数解决了虚拟控制增益的符号问题,并且避免了控制器的奇异性.所设计的控制器保证了闭环系统所有的状态和信号是半全局有界的,并且通过选择合适的设计参数可使跟踪误差为任意小.仿真结果表明了所提出控制器的有效性.

重复使用运载火箭精确回收滑模动态面控制

针对可重复使用运载火箭一子级再入垂直着陆阶段,利用滑模动态面控制(SMDSC)技术设计了一个精确垂直回收控制策略。首先考虑运载火箭的燃料消耗、质心变化及转动惯量摄动等特点,建立运载火箭一子级返回段动力学模型。然后针对范数有界的不确定性和有界连续的未知干扰,设计一个滑模状态观测器和一个自适应参数估计器用于获得其估计值;随后,基于获得的状态估计值和未知参数估计值,设计了一个基于自适应动态面技术的跟踪控制律。最后,通过数值仿真,对比两种不同控制策略下的运载火箭垂直返回姿态角跟踪能力。结果表明,采用本文提出的自适应滑模动态面控制策略具有更好的跟踪效果.

高阶非线性液压辊缝系统的Backstepping动态面控制

针对某四辊冷轧机的液压辊缝系统,考虑系统干扰的情况下,建立了高阶非线性系统数学模型,利用Backstepping动态面算法设计了辊缝闭环控制器。该方法由于在逆递推设计过程中结合使用了一阶低通滤波器,无需对模型的非线性部分重复微分,从而避免了因"微分项的膨胀"而引起的算法复杂性。理论分析和仿真结果均表明所设计的控制器能够保证系统的半局稳定性,输出渐近跟踪期望轨迹,使系统对于给定位置跟踪具有良好的动态性能,对外部干扰也有较强的鲁棒性。

高机动导弹非线性自动驾驶仪动态面控制

提出了高机动非线性导弹自动驾驶仪的动态面控制器设计方法,该方法基于光滑二阶动态滑模,所设计的虚拟控制足够光滑,在利用反步法设计内环控制器时不需要进行积分滤波,克服了反步法所带来的项数膨胀问题。二阶动态滑模控制器能够对非匹配不确定性或未建模动态进行补偿,并且比传统滑模有更高的跟踪精度。在考虑了系统不确定性和外部干扰的情况下,仿真结果显示所设计的控制器有较强的鲁棒性和控制精度。

面向控制性能的一类非线性关联系统输出反馈动态面控制

针对一类含有完全未知关联项的多输入/多输出非线性系统,提出了输出反馈动态面自适应控制方案,克服了反推控制中的微分爆炸问题;利用神经网络逼近系统中的未知关联项,对于每个子系统只需对一个参数设计自适应律;引入性能函数和输出误差变换,跟踪误差信号的收敛速率、最大超调量和稳态误差等控制性能指标均可得到保证.理论证明了闭环系统的所有信号半全局一致有界,仿真结果验证了所提方案的有效性.

航空发动机旋转失速和喘振的动态面控制

针对航空发动机的旋转失速与喘振问题,设计了一种动态面控制方法。新方法控制算法简单,克服了Backstepping方法算法复杂的缺点,并且保留了传统反馈线性化方法中被抵消的有用非线性项;控制器结构单一,当失速情况存在时,控制器的结构与不考虑失速情况时完全一样,仅需更改的是控制器参数的大小;需要的模型信息较少,仅需知道压气机特性包线和Greitzer稳定参数的上界,而无需对失速振幅信号进行测量;基于Lya-punov稳定性理论和数值仿真结果表明了闭环系统的稳定性。

基于动态面控制的间接自适应神经网络块控制

针对一类可转化为“标准块控制形”的多输入多输出的非线性系统,基于动态面控制技术,提出一种间接自适应神经网络控制器的设计方案。该方法通过引入1阶滤波器,消除了后推设计中由于反复对虚拟控制的求导而导致的复杂性问题,同时完全避免了反馈线性化方法中可能出现的控制器奇异性问题,且无需控制增益矩阵正定、可逆的条件。利用李亚普诺夫方法,证明了闭环系统是半全局一致终结有界,通过适当选取设计常数,跟踪误差可收敛到原点的一个小邻域内。仿真结果表明所提控制方法的有效性。

一类非线性切换系统的自适应神经动态面控制

针对一类严格反馈型不确定非线性切换系统,提出了一种鲁棒自适应神经动态面跟踪控制方案.该方案在基于共同Lyapunov函数的后推法设计中引入动态面控制(dynamic surface control,DSC)技术,利用径向基神经网络逼近构造的未知共同上界函数,并将滤波器输出导数取代传统中间变量作为神经网络输入,降低了网络输入维度;同时利用Young’s不等式技术有效减少了神经网络控制器的可调参数数目.此外,理论证明了该控制方案可以保证在任意切换下闭环系统所有信号半全局一致终结有界,且跟踪误差在有限时间收敛到零的小邻域内.实验结果表明了所提方法达到了很好的跟踪性能.