基于变分贝叶斯的鲁棒自适应因子图优化组合导航算法

复杂环境下的量测粗差和时变噪声严重影响了状态估计的精度和可靠性,对此提出了一种基于变分贝叶斯的鲁棒自适应因子图优化组合导航算法。首先,基于先验和后验两阶段更新将变分贝叶斯推断引入因子图优化框架中,以估计时变量测噪声协方差;其次,利用相邻帧间的平均新息构造量测协方差预测值,作为粗差判据来实现稳健估计。基于INS/GNSS组合导航的仿真和现场实验评估表明,所提方法能在粗差干扰的情况下有效估计时变量测噪声,相比M估计和滑动窗口自适应因子图优化算法的水平定位误差分别减小了26.7%和39.8%,兼顾了估计精度和抗差性能,具有较好的复杂环境适应性。

基于鲁棒自适应的减震阻尼器试验台加载位移跟踪控制

减震阻尼器是用于建筑、桥梁、风电、管道等领域减震的核心零部件,减震阻尼器试验台是测试减震阻尼器动/静态特性的试验装置。针对减震阻尼器试验台在位移加载时实际位移与期望位移跟踪误差较大的问题,建立试验台液压伺服位移控制系统数学模型,设计鲁棒自适应控制器,并基于李雅普诺夫理论验证控制器的稳定性,提出一种基于鲁棒自适应的位移跟踪控制方法。搭建Simulink与AMESim联合仿真模型,对试验台电液伺服系统的控制方法进行仿真分析;搭建试验台并对比验证鲁棒自适应控制器与传统PID控制器的控制性能。结果表明:鲁棒自适应控制器具有较强的抗干扰能力,跟踪误差较PID控制器减少了55%,响应速度提高了66.7%,较大程度提高了试验台加载系统的位移跟踪控制精度。

多频未知时变扰动下的结构微振动鲁棒自适应控制

本文针对多频窄带未知和时变扰动,基于内模原理和Y-K参数化方法,提出一种反馈鲁棒自适应振动的主动控制算法。该算法通过设计PID中央鲁棒控制器,有效解决了次级通道模型未知情况下的鲁棒控制器参数设计问题。同时提出一种变步长最小均方(Variable Step Size Least Mean Square,VSSLMS)方法,可以在保证稳态误差的基础上大幅提升收敛速度,并通过系统辨识实验验证了所提VSSLMS方法相较于其他VSSLMS算法在收敛性能上的优越性。通过结构微振动主动控制实时实验,对比验证了单独采用滤波x最小均方(Least Mean Square,LMS)自适应控制算法、基于LMS算法的鲁棒自适应控制算法和基于VSSLMS算法的鲁棒自适应控制算法的抑振效果。实验结果表明,本文基于VSSLMS算法的鲁棒自适应控制算法在面向双频正弦窄带扰动以及其频谱、幅值突变情况时,都具有较好的收敛性和鲁棒性。

电力营销系统用户访问权限的鲁棒自适应同步控制方法

为了实现电力营销系统用户对公共服务权限和责任区权限的同步控制,提出电力营销系统用户访问权限的鲁棒自适应同步控制方法。以角色访问控制为基础,基于鲁棒k-means算法划分用户责任区,计算责任区内用户的可信度;依据计算结果判断对应权限内角色的权限等级,以此可访问权限对应范围内的信息和资源,同时可拥有相应的操作权限;在制定初始访问策略集后,通过自适应蚁群算法的求解访问策略以获取最佳策略。测试结果表明,提出的方法具备良好的鲁棒性,优化效果在85%以上,可有效降低加权复杂度,能够实时监测用户信用度的变化,计算用户的信任度,实现公共服务权限和责任区权限的同步控制。

一种鲁棒自适应Backstepping控制方案研究

对基于调节函数的 Backstepping自适应控制方案进行了改进 ,设计了一种新型鲁棒自适应无人机飞行控制系统 .首先将某型无人机的系统模型转化为一个含有非线性参数不确定性、不确定的非线性与未建模动态的受扰严格反馈系统 ,然后提出了一种含有广义误差自适应调节项的新型李亚普诺夫函数 ,得出了稳定自适应控制律和参数更新律 .最后该无人机的鲁棒自适应飞控系统的有效性得到了仿真验证 .

船舶航迹控制鲁棒自适应模糊设计

研究了船舶直线航迹控制问题.基于Lyapunov稳定性理论,将Nussbaum增益技术融入Backstepping设计方法之中,利用模糊系统逼近系统中的未知非线性,提出一种鲁棒自适应模糊控制算法.该算法保证了闭环系统的信号是一致最终有界的,使得系统输出收敛到零的一个较小邻域,从而能够实现船舶的直线航迹控制;而且,该算法不需要高频增益符号的任何信息,还解决了可能存在的控制器奇异值问题.计算机仿真结果验证了控制器的有效性.

BTT导弹块模型的鲁棒自适应设计

针对BTT导弹的非线性模型,给出了其适合用backstepping设计方法的块控模型。充分利用系统的结构特点,结合块控原理、backstepping设计方法、鲁棒控制和自适应控制方法,提出了一种鲁棒自适应控制器的设计方法。允许系统中的每一个子块都存在不确定性,采用非线性跟踪微分器减小了backstepping设计中的"计算膨胀"问题,并且避免了系统控制矩阵未知时控制器可能的奇异问题,证明了系统的状态跟踪误差和参数误差指数收敛于原点的一个邻域。最后给出的仿真结果显示了本文方法的有效性。

最坏情况下的鲁棒自适应波束形成算法性能分析

研究了最坏情况下的鲁棒自适应波束形成算法,它通过对角加载提高波束对方向矢量误差的鲁棒性.给出了其最优对角加载因子的近似解析达式,揭示了各种因素如何影响最优加载因子.在此基础上,对该算法进行了性能分析,推导出了关于目标功率估计和信号干扰噪声比的近似表达式.计算机仿真验证了本文的分析.

具有不确定噪声的随机非线性系统的鲁棒自适应跟踪

研究了一类随机非线性系统的鲁棒自适应跟踪问题.文中利用随机控制Lyapunov设计方法,对于受方差不确定Wiener噪声干扰的参数严格反馈形式的系统,给出了参数自适应律和控制律,使得跟踪误差在4次均方意义下收敛到一个小范围内.

全状态参数最优控制的鲁棒自适应励磁控制

在backstepping励磁设计中,虚拟控制函数的参数缺乏最优约束,为了克服此不足,通过坐标变换得到了新的励磁系统动态模型和参数替换律,结合反馈线性化和最优控制策略,在不确定参数和外部干扰两种条件下,给出了具有全状态参数最优控制的鲁棒自适应励磁控制设计方法.为了验证所提方法的正确性,以具体军用电站励磁系统模型为例,进行了仿真实验.仿真结果表明该方法在保证系统鲁棒稳定性和L2增益干扰抑制的同时,可明显提高状态参数的收敛速度和优化控制能力.

卫星编队飞行的鲁棒自适应控制方法

研究了主从式框架下编队飞行的相对控制问题.首先推导了描述主从星相对运动的完整非线性动力学模型,利用完整模型的无摄动形式提出了最优参考轨迹生成问题,并应用高斯伪谱法将此问题转换成非线性规划问题,使其可以数值求解;基于Lyapunov方法设计了闭环系统的鲁棒自适应控制器,在存在未知干扰、未知主星轨道参数与控制以及未知从星质量的情况下,仅利用相对状态测量即能够保证闭环系统的参考轨迹跟踪误差和参数估计误差全局一致最终有界,并证明了跟踪误差的最终界可以通过选取合理的控制器参数使其任意小;最后给出了具体的仿真场景验证了本文主要结果的有效性.

一种具有参数不确定性的直流电机系统鲁棒自适应摩擦补偿方法(英文)

针对陀螺漂移测试转台直流力矩电机系统中存在的非线性动态摩擦和电机参数不确定性,为提高转台摇摆状态位置跟踪精度,提出了一种新的鲁棒自适应补偿控制器。电机中摩擦模型采用摩擦参数为非一致性变化的LuGre动态摩擦模型。该控制器包含一个参数自适应律和等效PID控制律来估计未知LuGre模型参数和电机参数并给与补偿。最后Lyapunov方法和仿真结果证明该鲁棒自适应补偿控制器保证了闭环系统全局稳定性和对期望位置信号的渐进跟踪,提高了转台摇摆跟踪精度。

一种鲁棒自适应容积卡尔曼滤波方法及其在相对导航中的应用

针对无人机编队相对导航系统中视觉导航传感器量测噪声服从非高斯分布的问题,提出一种带噪声估计器的鲁棒自适应容积卡尔曼滤波(CKF)算法。该算法将Huber求解线性回归问题与协方差匹配方法相结合,利用残差序列实时估计,调整系统过程噪声和量测噪声的统计特性,并采用遗忘加权参数对接收到的测量数据进行加权,从而准确地估计出无人机之间的相对位置、速度和姿态信息,提高了鲁棒CKF算法的自适应能力。仿真结果表明,与标准CKF算法和鲁棒CKF算法相比,该算法对受污染的噪声统计特性有较强的自适应性,估计精度高,鲁棒性更强。

基于永磁直线同步电机的光刻机掩模台鲁棒自适应神经网络控制

针对光刻机掩模台宏动永磁直线同步电机(PMLSM)提出一种鲁棒自适应神经网络轨迹跟踪补偿控制策略。该策略的主要特点是采用径向基函数(RBF)神经网络实时在线进行模型参数不确定性和各种外界非线性扰动的估计。为了验证策略的效果,建立基于参数不确定性和外界非线性扰动的掩模台宏动PMLSM模型,并针对此模型进行控制策略的规划、推导和稳定性理论分析,分析结果说明该策略可以保证位置和速度跟踪误差的收敛性。通过在光刻机掩模台上进行的五阶S曲线跟踪控制实验验证了此控制策略的实际控制效果,实验结果显示跟踪准确度达到了满意的效果。由于此控制策略的最大优点是不需要对实际物理系统参数和难于测量的外界不确定性扰动做精准的建模,所以非常适合应用在超精密运动控制领域。

控制受限的火箭炮位置伺服系统鲁棒自适应反步控制

针对火箭炮位置伺服系统运行过程中所存在的转动惯量和负载力矩变化大,输入控制受限等各种不确定因素,提出了一种基于动态面滤波法的自适应鲁棒位置控制器。对于模型中的不确定参数,采用投影算法进行有效估计,利用鲁棒滑模滤波器简化控制器的设计,引入一个辅助分析系统来对控制输入限制的影响进行有效分析,同时将辅助分析系统与反步方法结合,通过对模型的等价变换和选择适当的Lyapunov函数,给出系统的自适应控制器的设计方法。仿真结果表明,该方法保证了系统的响应速度和控制精度,对参数摄动及外界负载扰动具有较强的鲁棒性。

随机非线性系统鲁棒自适应反馈控制器的积分反推方法设计

考虑了一类随机非线性系统的鲁棒自适应控制问题 .采用 Ito随机微分方程描述系统 ,进而在概率意义下研究系统的鲁棒稳定性 .应用积分反推 ( backstepping)方法 ,系统地给出了设计状态反馈及输出反馈鲁棒自适应控制器的方法 .同时构造出了适当形式的四次型的自适应控制 Lyapunov函数 ( CLF) .

非线性系统的鲁棒自适应模糊控制

针对反馈线性化后的不确定非线性对象 ,提出了一种鲁棒自适应控制方法 .采用模糊模型逼近不确定项 ,用逐步后推技术构造出自适应律 ,在线调节模糊模型的参数 ,同时处理存在估计误差时的干扰抑制问题 .该方法还用于感应电动机速度控制的仿真 .用李亚普诺夫方法证明了整个系统的稳定性和鲁棒性 .该方法适用于任意有界时变干扰 。

一种超声测距的鲁棒自适应建模方法

分析了超声测距的工作原理及特点 ,提出了一种新型的鲁棒自适应建模方法 .首先 ,利用在线递进滤波技术 ,有效地剔除采集数据中可能存在的“野点”;然后针对移动机器人中超声测距的不确定性特点 ,在自适应最小二乘估计 (AL S)的基础上 ,结合模糊理论 ,实现了鲁棒自适应最小二乘 (RAL S)建模 .最后 ,给出了一种基于 x2检验的模型收敛性检验方法 .通过实验对比分析 ,验证了 RAL S具有很好的实用性和鲁棒性 。

输入力矩受限的机器人鲁棒自适应跟踪控制

在输入力矩受限的情况下,提出一种全新的简单鲁棒自适应跟踪控制算法,当参数的估计范围包含其真实值时,证明了闭环系统的渐近稳定跟踪;当有干扰存在,常规参数估计自适应控制算法不能实现稳定控制时,本算法仍然使系统稳定,在本算法中,所估计的参数在跟踪控制律前馈项中表现为非线性,这是区别于常规参数估计自适应算法的一个最重要特征。因此本算法控制器的设计更有灵活性,另一方面获得更好的控制品质和鲁棒性,特别是对参数域估计误差即参数范围估计错误的强鲁棒性,均为仿真算例所验证。

基于鲁棒自适应观测器的飞控系统传感器故障隔离与重构

考虑到飞行控制系统闭环反馈及实时的特性,设计了多个鲁棒自适应观测器用于传感器的故障隔离与重构.这样有效的抑制了噪声和模型不确定性,以及闭环传感器输出之间的相互影响.同时对残差进行时序概率比检验,避免了故障误报和漏报.应用某型战斗机地形跟随控制系统进行仿真验证,在保证闭环反馈系统稳定的前提下,实现了传感器的在线故障隔离与重构,达到了预期的效果.