小脑模型关节机器人自适应近似最优鲁棒控制

为了提升控制性能,降低训练时间与稳态误差,提出了一种小脑模型关节机器人自适应近似最优鲁棒控制方法。首先找到克服诸如重力等非线性的最佳权重集,控制函数保持不变,从而消除存在偏差项时的稳态误差。然后寻找实现原点近似最优控制的附加权重集,从而在搜索优化时惩罚控制作用不会导致由于重力引起的任何稳态误差。无功权值和无功权值之和提供了一个鲁棒权值更新的监督终端,Lyapunov方法保证了信号的一致最终有界性,保证了权值漂移和突发不发生。最后通过柔性关节机器人的实验验证了提出方法的有效性。

基于鲁棒控制的自适应分数阶梯度优化算法设计

当目标函数是强凸函数时,一般的分数阶梯度下降法不能够使函数收敛到最小值点,只能收敛到一个包含最小值点的区域内或者是发散的.为了解决这个问题,本文提出了自适应分数阶梯度下降法(AFOGD)和自适应分数阶加速梯度下降法(AFOAGD)两种新的优化算法.受到鲁棒控制理论中二次约束和李雅普诺夫稳定性理论的启发,建立了一个线性矩阵不等式去分析所提出的算法的收敛性.当目标函数是L-光滑且m-强凸时,算法可以达到R线性收敛.最后几个数值仿真证明了算法的有效性和优越性.

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。

基于自适应神经网络的工业机器人双臂协同鲁棒控制

为了克服机械摩擦、外界干扰和模型误差等不确定性对工业机器人双臂运动轨迹控制精度的影响,设计了一种基于自适应神经网络的工业机器人双臂协同鲁棒控制方法。首先,建立了带有各类不确定性的工业机器人双臂动力学模型;然后,通过构造障碍Lyapunov函数设计了带有不确定性的协同控制律,并设计了自适应神经网络对系统中的不确定性进行估计,从而得到工业机器人双臂协同鲁棒控制律;最后,利用Lyapunov稳定性理论证明了设计的协同鲁棒控制律能够将工业机器人双臂的轨迹跟踪误差、速度跟踪误差和不确定性估计误差约束在一个任意小的邻域内。仿真结果表明,设计的自适应神经网络可准确估计出工业机器人双臂系统中的不确定性,最大估计误差仅为0.04 N·m,提出的协同鲁棒控制律能够稳定、准确地跟踪轨迹控制指令,最大轨迹跟踪误差仅为1.3 mm,从而验证了设计方法的合理性。在三维空间固定坐标定位测试中,提出的协同鲁棒控制律与其他几种方法相比具有更高的控制精度,平均定位误差和最大定位误差分别仅为1.1 mm和1.4 mm,表现出了更强的鲁棒性和更优的工程适用性。

测量噪声下的高超声速飞行器组合观测鲁棒控制

针对高超声速飞行器大包络飞行时,风场等外部干扰和测量噪声导致控制系统性能变差甚至失稳的问题,提出了一种基于状态观测的高超声速飞行器鲁棒控制策略。考虑噪声和外部干扰影响下系统状态受扰的问题,设计了扩张状态观测器(ESO)和自适应Kalman滤波器(AKF)的特殊组合,在统计特性未知的噪声和外部干扰影响下准确估计系统状态。其中,自适应Kalman滤波器用于滤除噪声,为扩张状态观测器提供不受噪声影响的状态估计,扩张状态观测器连续为自适应Kalman滤波器提供外部干扰估计。基于系统状态估计设计线性高斯二次型控制器,实现高超声速飞行器精确轨迹跟踪。最后,通过仿真验证了该方法在测量噪声及风干扰影响下的鲁棒跟踪能力。

计及DSTATCOM和并网逆变器协同的高比例分布式光伏配电网鲁棒控制策略

针对新型电力系统安全稳定运行过程中由于高比例分布式光伏接入配电网产生的电能质量问题,提出一种计及配电静止同步补偿器(distribution static compensator,DSTATCOM)和并网逆变器协同的高比例分布式光伏配电网鲁棒自适应控制策略。首先,建立DSTATCOM和并网逆变器的无功电压控制统一模型,以及计及系统出力及负荷随机性的配电网电压控制不确定系统模型;其次,采用灵敏度分析方法,考虑节点受其他分布式光伏注入功率的影响情况,并结合鲁棒H∞性能约束,设计DSTATCOM和并网逆变器的鲁棒电压控制策略;然后,计及分布式光伏的有功功率削减,构建鲁棒自适应控制策略;最后,搭建含DSTATCOM和高比例分布式光伏的IEEE 33节点系统模型进行仿真分析。结果表明,所提策略能够实现DSTATCOM和并网逆变器对配电网电压的协同控制,并具有较强的自适应能力。

高压气动压力伺服系统的鲁棒控制

高压气动压力伺服系统的参数不确定性和未建模动态制约了其控制精度的提高,针对此提出了基于RISE的自适应鲁棒控制算法用于高压气动压力伺服系统的控制。考虑到核心元件高压电气伺服阀的控制性能对高压气动压力伺服系统高精度控制的影响,设计了交叉对比实验,实验结果表明,伺服阀位置控制算法有助于避免正弦信号失真、减小稳态压力抖动,系统压力控制算法能提高系统的响应速度和动态跟踪能力。

基于ISSA-H_(∞)的水电机组鲁棒控制

随着风电、光伏等随机能源大量接入,电网结构变得复杂。在此背景下,水电机组将根据需要经常处于变工况运行,运行环境日趋恶劣,其传统的PID控制策略显然难以实现各种复杂工况下的最优控制。为此,将H_(∞)理论应用于水电机组,并基于改进樽海鞘算法(ISSA)和综合ITAE指标对其参数进行优化,实现了基于ISSA-H_(∞)的水电机组自适应鲁棒控制。仿真结果表明,相比传统的PID控制器,设计的基于ISSA-H_(∞)的自适应鲁棒控制器在不同工况下均有优异的调节性能,实现了水电机组多工况下最优控制。

全电坦克双向稳定系统自适应积分鲁棒控制

针对全电坦克双向稳定系统具有复杂的强非线性、强耦合性、强参数时变性等特点,提出了一种基于误差符号积分鲁棒反馈的坦克双向稳定系统自适应积分鲁棒(AIR)控制设计方法。考虑全电坦克双向稳定系统为一个耦合性的、非线性的、不确定性的动力学系统,建立面向真实的全电坦克双向稳定系统机电一体化解析动力学模型;基于Backstepping法融合自适应的思想,引入辅助误差信号设计了AIR控制器,有效衰减系统的未建模扰动;所设计的AIR控制器不需要预先知道未知扰动的上界,而是通过自适应的方法不断更新以获取其上界,降低了其工程应用的保守性;基于Lyapunov理论分析,在连续控制输入下可以保证坦克双向稳定系统获得渐进跟踪性能。通过Recurdyn-Simulink的仿真对比试验,验证所提方法的有效性。

基于液压二次调节技术的大惯量回转系统预定性能自适应鲁棒控制研究

将液压二次调节技术应用于大惯量回转系统可以进行制动能量的回收,本文针对基于液压二次调节技术的大惯量回转系统存在的参数不确定性以及未知的外部扰动引起的跟踪精度不足的问题,提出了预定性能自适应鲁棒控制器。将预定性能和自适应鲁棒器相结合,对大惯量回转系统存在的未知参数进行了估计,并使用Lyapunov函数严格保证了整个系统的半全局渐近稳定。仿真结果表明:相同的工况下,与PID以及普通的自适应鲁棒控制相比,本文所设计的控制器可以让大惯量回转系统有更好的跟踪精度和较高的鲁棒性。

基于终端滑模的六旋翼无人机有限时间鲁棒控制

为了提高六旋翼无人机在复合扰动下的控制效果,设计一种终端滑模鲁棒控制方法,能够在有限时间内实现稳定控制。建立六旋翼无人机的运动与姿态模型,在运动模型鲁棒控制律设计过程中,引入终端滑模来改善控制效果,并设计自适应律来补偿复合干扰;在姿态模型鲁棒控制律的设计过程中,提出终端滑模模糊系统来补偿复合干扰;在有限时间内实现了六旋翼无人机的全局渐进稳定。实验结果表明,提出的终端滑模有限时间鲁棒控制律与一般滑模控制方法相比,具有更优的稳定性、准确性和快速性,能够在0.1 s内实现全局鲁棒控制,位置和姿态的最大跟踪误差分别仅为0.1 m和0.3°,有效提升了六旋翼无人机的鲁棒性。

一类非线性MIMO系统的直接自适应模糊鲁棒控制

针对一类未知的非线性MIMO系统 ,本文提出了一种直接自适应模糊鲁棒控制设计方法 .理论分析和仿真实验都已证明 ,该方法确保闭环系统全局稳定 ,获得H∞ 跟踪性能指标 ,外部干扰、模糊逻辑逼近误差和输入对输出的交叉耦合可衰减到给定的水平 ,系统鲁棒性好 .

基于复合自适应律的直线电机自适应鲁棒控制

自适应鲁棒控制(ARC)能克服参数不确定性与扰动对系统的影响,具有良好的输出跟踪性能.然而常规ARC的参数估计值难以逼近真值.为实现高性能的控制与准确的参数估计,本文提出了基于复合自适应律的自适应鲁棒控制(CAARC).该方法同时采用了输出误差与参数估计误差的相关信息构造自适应律,具有比常规ARC更好的参数估计效果.本文在理论上证明了CAARC的闭环稳定性与参数估计误差的收敛性,并通过分析表明CAARC具有比常规ARC更好的输出跟踪性能,最后通过仿真验证了该方法的有效性.

船舶航向非线性Backstepping自适应鲁棒控制

针对非线性船舶航向控制中船舶参数及扰动的不确定性,提出了带有积分器的非线性Backstepping自适应鲁棒控制算法。首先对扰动界已知的非线性船舶实现船舶航向跟踪控制,并取得了全局指数稳定的控制效果。考虑到海洋环境的随机性对船舶的影响,又对扰动界未知的非线性船舶实现船舶航向跟踪控制,并利用Lyapunov稳定性理论证明其满足L2控制标准,取得了全局稳定的控制效果。仿真结果验证了所设计方法的有效性。

阀控非对称液压缸位置控制系统自适应鲁棒控制策略

针对一类模型中存在未知非线性函数以及未知参数的阀控非对称液压缸电液位置系统,设计了一种自适应鲁棒控制策略以提高系统的跟踪精度和鲁棒性能.通过引入动态面技术,液压系统的非线性控制器设计过程可以被极大地简化,同时,传统的反步法所固有的复杂爆炸问题可以被有效地避免.通过设计基于不连续投影方法的自适应律,系统中的未知参数可以被有效地估计并补偿到控制器中.利用Lyapunov稳定性理论对闭环系统的稳定性进行了分析,Simulink的仿真结果表明所提出的算法能够有效地提高系统的跟踪性能.

一类非线性MIMO系统的间接自适应模糊鲁棒控制

针对一类模型未知的非线性 MIMO系统 ,将自适应控制、H∞控制与模糊逻辑逼近方法结合到一起 ,应用“主导输入”的概念 ,提出了一种间接自适应模糊鲁棒控制设计方法。该方法确保了闭环系统全局稳定 ,并获得了 H∞跟踪性能指标 ,使外部干扰。

高速开关阀控气动位置伺服系统的自适应鲁棒控制

针对高速开关阀控气动位置伺服系统所具有的模型参数不确定性、不确定非线性以及外干扰,为实现气缸的高精度运动轨迹跟踪控制,设计了基于标准投影映射的自适应鲁棒控制器。该控制器通过在线最小二乘参数估计来减小模型中参数不确定性,利用基于反步法设计的非线性鲁棒控制来抑制参数估计误差、不确定非线性以及外干扰的影响,从而保证一定的瞬态性能和高的气缸运动轨迹控制精度。由于运用了标准投影映射以保证在线参数估计有界,控制器的两个部分可以独立进行设计。试验表明,所设计的控制器能获得良好的轨迹跟踪控制性能,对干扰具有较强的性能鲁棒性,系统跟踪幅值为0.09 m,频率为0.5 Hz的正弦期望轨迹时,最大绝对跟踪误差为1.51 mm,标准跟踪误差0.72 mm。

风力发电系统最大功率跟踪自适应鲁棒控制

为了提高风力发电系统最大功率跟踪(MPPT)运行的工作性能,针对系统未知建模误差和外部扰动等不确定问题,提出了一种MPPT自适应鲁棒控制方法。该方法建立在基于广义扰动的风力发电系统角速度跟踪动态模型基础上,不依赖于系统模型参数和外部扰动辨识。利用MPPT跟踪偏差的非线性状态反馈和扰动边界值的在线实时估计,自适应地调整切换控制项增益,以加快系统收敛的速度。实际控制律经过一阶积分输出,进一步削弱控制输出信号幅值的抖振,平滑发电转矩,提高跟踪精度。通过构造Lyapunov函数,验证了闭环系统的全局稳定性。通过与常规线性PID控制和非线性动态状态反馈控制(SFC)进行仿真比较,验证了该控制器实现最大功率跟踪控制的良好效果,具有较强的鲁棒性和自适应性。

基于反步法的双电机同步联动伺服系统自适应鲁棒控制

针对具有未知传动齿隙的伺服系统,采用双电机同步联动消除齿隙,分别施加偏置力矩,在系统参数未知、存在未建模动态及外界扰动的情况下,设计了基于反步法的自适应鲁棒控制器。该控制器包括基于模型参数在线估计的自适应补偿、稳定反馈和鲁棒控制三部分。通过逐步选择控制系统Lyapunov函数,使得系统闭环控制系统信号有界,且跟踪误差在任意期望的精度内。理论证明和仿真分析验证了算法的有效性。

移动卫星天线的自适应鲁棒控制系统

为了改善移动卫星天线的控制性能和稳定性,本文进行移动卫星天线的自适应鲁棒控制系统的研究．首先针对移动卫星天线数学模型,设计自适应鲁棒控制器和控制系统,所提出的自适应鲁棒控制律和控制系统不仅保证了闭环系统的稳定性,而且实现了所期望的性能,最后通过试验结果证明该控制算法的有效性,尽管外界环境道路条件的变化不同,移动卫星天线控制系统表现了满意的控制性能．