基于自适应模糊状态观测器的非线性系统鲁棒故障检测

针对仿射非线性系统 ,采用自适应模糊系统进行非线性补偿 ,提出了一种基于自适应模糊状态观测器的鲁棒故障检测方法。为确保观测器对噪声干扰和系统参数不确定误差的鲁棒性 ,给出了闭环系统在有界噪声干扰和系统参数不确定误差下的稳定性定理 ,并进行了详尽的证明。

基于模糊反馈线性化和自适应扩张状态观测器的USM六自由度镇定控制

水下游动机械臂(USM)作为一种新型的水下机器人,其镇定控制对于水下观测和作业任务的顺利完成具有重要意义。针对USM六自由度镇定控制时,其模型难以准确建立、水流等外部扰动难以观测和6个维度的控制器参数整定困难等问题,提出了一种基于模糊反馈线性化和自适应扩张状态观测器的控制方法。首先建立了USM的动力学模型;其次,考虑到USM强非线性和强耦合性的特点,对动力学模型反馈线性化后设计了PD控制器,并引入了模糊控制逻辑调整控制器的参数;同时为减少建模误差和实际水下环境存在各种不确定干扰对控制效果的影响,设计了一种自适应扩张状态观测器来实时补偿模型的不准确性和外扰。最终,在湖中实验测得,所提方案6维均方根误差(RMSE)为0.425 2、0.166 8、0.168 5、0.267 4、0.117 4、1.003 3,较之传统方案有明显的提升,证明了所提方案的有效性。

基于扩张状态观测器的伺服加载模糊滑模控制

针对电动伺服加载测试台存在的间隙、摩擦等非线性控制问题,以滑模变结构控制(SMC)为主体进行了加载控制器设计。分析伺服加载测试台整体结构,提出一种基于扩张状态扰动观测器(ESO)的模糊滑模控制(FSMC)策略。该策略在使用ESO针对伺服加载系统的外部干扰进行观测的基础上,设计了模糊控制对滑动模态面和滑模趋近律进行自适应调节,提高了系统的动态实时跟随能力和干扰补偿能力,并减小SMC控制器稳定时的抖振现象。仿真结果表明:所设计的基于扩张状态观测器的模糊滑模控制器(FSMC-ESO)对比传统SMC及PID控制具有更好的快速响应性和鲁棒性。

一种自适应滤波与干扰观测器相结合的大型舰船状态估计算法

为满足航母等大型舰船目标的状态估计要求,提出一种由非线性干扰观测器和强跟踪容积卡尔曼滤波算法融合形成的交互多模型强补偿容积卡尔曼滤波算法。引入非线性干扰观测器,完成由外界不确定因素引起的干扰总量的估计,并对观测器稳定性进行证明。使用估计的干扰值实时修正强跟踪容积卡尔曼滤波的过程参数,最终形成交互多模型强补偿容积卡尔曼滤波算法,完成对目标状态相对准确的估计。研究结果表明:新提出的滤波算法能够较为准确地完成对目标状态的估计,与变结构多模型粒子滤波算法、变结构多模型无迹卡尔曼滤波算法和交互多模型强跟踪容积卡尔曼滤波算法相比,在目标位置和速度估计上具有更高的估计精度。

基于扩张状态观测器的永磁同步电机自适应鲁棒控制

永磁同步电机无传感器控制具有简化机械结构、降低成本和延长使用寿命等优点,然而其跟踪性能受不可测系统状态和干扰的观测精度影响。为了提高其跟踪精度,提出了一种结合转子位置、转速和干扰观测器的自适应鲁棒控制方法。首先,通过滑模观测器获得反电动势估计;然后,引入自适应律对参数化不确定性进行在线估计,形成以转子位置误差为输入的扩张状态观测器,提高了观测精度;最后,基于不确定性项估计和干扰观测值,设计转速跟踪误差的积分滑模面和相应的自适应滑模控制器,保证了电机系统的控制性能。仿真和实验结果验证了所提方法的有效性。

基于状态观测器的智能悬臂梁自适应SSDV半主动振动控制研究

半主动振动控制因其不需精确的结构模型就能实现较好的振动控制效果,以航天器上使用的某种轻质复合材料制作的智能悬臂梁结构件为载体,设计一种基于状态观测器的自适应SSDV半主动控制方法对其进行振动控制研究,取得了较好的控制效果,状态观测器观测值误差在1%之内,一阶振动幅值减少了75.24%。这为航天器上柔性化和低刚度的悬臂结构件的振动控制提供一种有效可行的参考方法。

基于扰动观测器的水面无人船自适应模糊控制器设计

为了使水面无人船(USV)获得更好的跟踪性能,本文设计了基于扰动观测器和命令滤波器的自适应模糊控制器.对于该系统存在建模不确定性和外部环境的扰动,采用模糊逻辑系统(FLS)和一个新的扰动观测器对其进行逼近和补偿.在扰动观测器和控制器中加入了一个新的自适应参数,用来改善控制精度.基于此,本文设计了命令滤波反步控制方法,可以保证系统在所有状态下都是有界的,且跟踪误差在有限时间内小于规定的精度.仿真结果显示该方法有效,且可以满足给定的控制精度.

基于自适应线性扩张状态观测器的双有源桥变换器无模型预测电压控制

针对模型预测控制算法参数依赖性问题以及传统扰动观测器应用于双有源桥变换器中存在估计补偿滞后于外部扰动、固定增益无法适应外部宽范围干扰变化等缺点,提出一种基于自适应线性扩张状态观测器的无模型预测电压控制策略。首先,结合预测控制与无模型控制方法构建双有源桥变换器的电压预测超局部模型,代替传统物理模型,降低参数依赖;其次,设计线性扩张状态观测器对超局部模型中动态部分进行反馈补偿,提高控制精度。同时在线拟合电压误差趋势,自适应调整观测器带宽,实现超前补偿;最后,设计成本函数,求解最优移相比,实现无模型预测电压控制。实验结果验证了该方法在提升系统鲁棒性和动态性方面的有效性。

基于扩张状态观测器的机械臂分散自适应模糊控制

针对机械臂控制中各子系统间交联项难于处理的问题,提出了一种基于扩张状态观测器(extended state observer,ESO)和模糊策略的分散控制方法.将机械臂系统考虑为各关节交联子系统的集合,采用扩张状态观测器去实时估计机械臂各关节间的状态、耦合交联项及非线性项,利用模糊系统去逼近机械臂动力学模型中的建模不确定项,从而设计分散自适应模糊控制器以实现机械臂的轨迹跟踪控制,给出了控制器中参数的自适应更新律,并对该控制器进行了Lya-punov稳定性分析.最后将该方法应用于一个4自由度机械臂的轨迹跟踪控制中,仿真结果表明了该方法对处理耦合交联项及在各关节轨迹跟踪控制中的有效性.

基于模糊系统的径向高斯网络的自适应状态观测器

利用模糊系统的径向高斯函数网络对一类非线性时变系统的状态进行了估计。给出了一种递阶自组织在线学习算法，提出了非线性时变系统的自适应状态观测器，并对其结构及特征进行了讨论，仿真结果表明这种自适应状态观测器能很好地观测系统的状态。

基于扩展状态观测器的锅炉-汽轮机组模糊模型预测控制

针对锅炉-汽轮机组易受扰动、非线性等特点,提出一种基于扩展状态观测器的模糊模型预测控制方法。首先,基于实际被控对象的输入输出数据建立1 000 MW锅炉-汽轮机组的模糊模型;然后利用输出代价函数在模糊模型上设计一个稳定的模糊模型预测控制器,以实现节流蒸汽压力、分离器蒸汽焓和负荷的稳定、快速和准确跟踪。将一种改进的线性扩展状态观测器与预测控制器相结合,以增强其抗干扰性能,该观测器可以在线估计系统的行为变化和未知干扰,通过设计合适的李雅普诺夫函数证明了整个控制系统的闭环稳定性。在对某1 000 MW锅炉-汽轮机组模型的节流阀压力、蒸汽分离焓和有效功率(负荷)参数的仿真中,具有扩展状态观测器的模糊模型预测控制超调量和调节时间等指标均优于积分模型预测控制、稳定模型预测跟踪控制器(stable model predictive tracking controller,SMPTC)和广义扩展状态观测器的控制(generalized extended state observer control,GESOBC),证明了所提出方法的有效性。

基于改进扩展状态观测器的永磁同步电动机的自适应滑模控制

永磁同步电动机运行过程中存在负载扰动和参数摄动等问题,从而影响永磁同步电动机的转速。为提高永磁同步电动机的抗干扰性,提出了基于改进扩展状态观测器的自适应滑模控制策略。首先,设计改进的扩展状态观测器,根据扰动的大小动态调整扩展状态观测器增益,提高了系统的响应速度。其次,设计自适应滑模控制器,通过代价函数评定出最优滑模面系数,并进一步设计自适应滑模面,提高系统的收敛速度。最后,通过引入自适应律,在线估计扰动的观测误差。仿真结果表明:所提出的方法能够有效克服负载扰动和参数摄动对永磁同步电动机转速的影响,提高了系统的鲁棒性。

基于滑模负载扰动观测器的USV永磁同步推进电机模糊自适应控制

为增强无人水面艇(USV)永磁同步推进电机控制系统的抗负载扰动能力,提出了一种基于模糊自适应控制和负载转矩补偿相结合的非线性转速控制策略。该策略以电机转速和q轴电流为观测对象设计滑模负载转矩观测器,将实时辨识的负载转矩观测值引入电流环中形成对参考转矩的前馈补偿,抑制未知负载扰动对控制性能的影响;同时利用模糊自适应控制不需对被控对象建立精确数学模型的优点,将其引入速度环中以提高USV推进系统的鲁棒性。通过MATLAB/Simulink仿真分析,验证了基于滑模负载扰动观测器的USV永磁同步推进电机模糊自适应控制系统方案的正确性和有效性。

基于自适应H_(∞)观测器的锂电池SOC与容量联合估计

为了提高锂电池SOC的估计精度,提出了一种基于自适应H_(∞)观测器的锂电池SOC与容量联合估计方法。基于锂电池的二阶RC等效电路模型,并考虑SOC和容量的耦合关系,将容量也作为系统的状态变量进行观测。设计了一种自适应H_(∞)观测器,其参数可随锂电池状态的变化自适应调整。由于在SOC估算时考虑了容量的影响,实现了SOC和容量的同时准确估计。实验结果表明:自适应H_(∞)观测器的估计精度高且鲁棒性强,电池的SOC平均估计误差始终保持在±0.43%以内,相比于EKF和H_(∞)观测器有更高的估计精度与稳定性。

基于模糊干扰观测器的自适应二阶动态滑模控制

针对一类存在不确定性和外干扰的非线性系统滑模控制的抖振问题,本文首先证明了以高斯函数为隶属度函数的模糊基向量对状态向量的偏导在任意情况下有界,解决了模糊辨识同二阶动态滑模结合的关键问题.然后设计了二阶动态Terminal滑模,有效克服了滑模抖振,且能保证滑模面上的滑动在有限时间内收敛.再基于模糊干扰观测器的输出设计自适应鲁棒补偿项.基于李雅普诺夫理论证明了系统稳定性.最后将本文提出的控制方案用于近空间飞行器姿态角跟踪仿真,并分析了高阶动态滑模收敛时间增加的问题.结果表明本文提出的控制方案跟踪速度快、精度高,且有效去除了抖振.与常规Terminal滑模相比,二阶动态Terminal滑模增加的收敛时间非常有限,适于工程应用.

基于扰动观测器的多旋翼无人机机载云台模糊自适应跟踪控制

为了补偿多旋翼无人机机载云台的扰动,实现机载云台的稳定跟踪控制,提出基于改进扰动观测器的模糊自适应跟踪控制方法.在原有扰动观测器结构的反馈回路中引入一个补偿控制,构建基于速度信号的改进型扰动观测器结构,分析该结构的补偿扰动能力和鲁棒性;利用模糊系统的逼近性质和李雅普诺夫稳定性原理,设计相应的模糊自适应跟踪控制结构,证明了该控制结构的稳定性.飞行实验表明,应用该控制方法后,视轴稳定误差的均方值小于0.02°,跟踪给定位置信号的跟踪误差小于0.08°,完全能够满足多旋翼无人机机载云台的稳定跟踪控制.引入补偿控制后的扰动观测器补偿扰动能力明显提高,提出的控制方法具有较高的稳定跟踪精度.

基于观测器的一类非线性系统的自适应模糊控制

针对一类有界的不确定非线性系统设计了模糊观测器和自适应控制器.该方法不需要系统状态完全可测的条件,而是通过模糊观测器估计系统的状态变量并且能保证观测误差是一致最终有界的.该自适应控制器取得了良好的控制效果并且保证了跟踪误差的一致最终有界性.仿真结果表明了本文所提出的方法有效性.

模糊神经网络观测器在变压器状态监控中的应用(英文)

把模糊集合理论与神经网络技术相结合设计模糊神经网络观测器 ,并对变压器运行状态进行动态监控。基于神经网络技术克服了模糊规则产生对专家的依赖性及模糊集的非自适应性的问题。隶属函数的自适应及模糊规则的自组织通过神经网络的自学习和竞争获得。该方法实现了变压器运行状态监控中模糊规则的自动确定和隶属函数的动态调节。通过实例分析验证了该方法的有效性和实用性。

基于模糊T-S自适应观测器的近空间飞行器故障诊断与容错控制

提出了一种基于自适应观测器的故障诊断与容错控制策略,应用到近空间高超声速飞行器(NSHV)上处理执行器故障.NSHV是非线性、多变量和强耦合的系统,首先使用T-S模糊技术建模,基于T-S模型设计自适应故障诊断观测器(AFDO).然后定义AFDO和实际系统误差的范数作为残差来检测故障,采用自适应故障估计算法估计系统故障.基于所得故障信息,设计容错控制器(FTC)来补偿执行器的失效.通过求解线性矩阵不等式得到AFDO的增益矩阵,采用Lyapunov理论证明了误差系统的稳定性.最后,对高超声速飞行器的纵向模型进行算法验证,仿真结果表明了所提方法的有效性.

基于模糊干扰观测器的自适应反演滑模控制研究

摩擦等外界干扰,系统不确定性信息及参数变化对飞行仿真转台的运行造成不利影响。针对该问题,提出基于模糊干扰观测器(Fdo)的自适应反演滑模控制方案(ABSMC),在对外界干扰和不确定信息进行补偿的基础上,从稳定性出发,对不确定上界进行自适应估计,并逐步反推出控制器。通过对某型仿真转台进行仿真,得知该方案与普通滑模控制(SMC)方案相比,具有更高的跟踪精度,并极大的提高了对外界干扰,系统不确定信息和参数变化的鲁棒性。