非线性时滞系统的鲁棒适应控制

讨论了一般非线性时滞系统的鲁棒适应控制问题,基于著名的Razumikhin条件对时滞项进行处理,同时对不确定性中含有适应参数θ进行在线估计,设计出适应控制器,使得所构成的闭环系统是渐进稳定的.

一般非线性系统的鲁棒适应控制

主要对结构不确定性中含有未知参数和未知非线性函数的非线性系统,在参数上界未知的情况下,对参数进行在线估计,设计出适应控制器.

四旋翼飞行器的RBF神经网络鲁棒自适应控制

针对具有模型不确定性和有界外部扰动的四旋翼飞行器,提出了一种基于径向基函数神经网络的鲁棒自适应全局控制方法(RRAC)。所提方法结合了神经网络控制对未知非线性的强拟合能力和鲁棒控制的全局稳定性,解决了神经网络控制仅能实现半全局一致最终有界的问题,实现了控制精度和鲁棒性的双重提升。所设计的控制器由在近似域内工作的神经网络控制器和在近似域外工作的鲁棒控制器组成。引入一种新型切换函数来实现两者之间的平滑切换,以保证闭环系统的所有信号是全局一致最终有界的。利用Lyapunov函数和Barbalat引理严格证明了非线性四旋翼飞行器系统的稳定性。仿真表明,所设计的控制器在模型不确定性和有界外部扰动下对参考轨迹依旧保持良好的跟踪性能,且跟踪误差趋近于零。

基于磁场非线性的中低速磁悬浮鲁棒自适应控制

为了保障磁悬浮列车的悬浮稳定性,研究了中低速磁悬浮列车在磁场非线性和轨道不平顺激扰下的悬浮控制问题。首先,基于有限元方法分析了动态和静态磁场特性,建立了考虑磁饱和及涡流效应的悬浮力模型,并以该悬浮力模型为基础建立了单个悬浮单元的数学模型;然后,提出了一种鲁棒自适应控制方法,在广义(比例-积分)PI控制框架下,设计了自适应律灵活调节控制参数,并采用李雅普诺夫方法证明了闭环系统内所有信号均是最终一致有界的;最后,在整车动力学模型上进行多种工况的仿真分析,验证了所提出控制方法的有效性。结果表明,在正弦和随机激扰下,鲁棒自适应控制的气隙跟踪误差都降低70%以上;在竖曲线工况下,相较于传统(比例-积分-微分)PID控制,同一个悬浮模块的前后悬浮点最大气隙跟踪误差的差值分别从1.5718 mm和1.2278 mm下降到0.1952 mm和0.3962 mm。

静止无功补偿器(SVC)的一种新型非线性鲁棒自适应控制设计方法

为提高提高多机电力系统的暂态稳定性,该文首先建立了静止无功补偿器(static var compensator,SVC)系统的一个含有时变参数不确定性的二阶非线性动态模型,然后在SVC动态模型的基础上,利用自适应控制技术和鲁棒控制技术设计了SVC系统的控制器。为了验证所设计的控制器的有效性,以一个经典的三机九母线电力系统作为测试系统,对鲁棒自适应SVC控制器与PID SVC控制器和反馈线性化SVC控制器分别进行了比较研究。仿真结果表明,与PID SVC控制器和反馈线性化SVC控制器相比,所提出的鲁棒自适应SVC控制器具有良好的性能。

空间绳系机器人目标抓捕鲁棒自适应控制器设计

针对空间绳系机器人(Tethered space robot,TSR)目标抓捕过程中的稳定控制问题,建立空间绳系机器人系统模型,根据阻抗控制原理,设计基于位置的阻抗控制方法;针对空间绳系机器人系统的模型不确定性问题,利用神经网络对不确定性进行估计补偿,设计鲁棒项对空间系绳干扰和神经网络估计误差的影响进行抑制,在此基础上设计空间绳系机器人目标抓捕鲁棒自适应稳定控制器,并进行稳定性证明.最后对设计的控制器进行仿真验证.作为对比,对无鲁棒项自适应的稳定控制器进行仿真.仿真结果表明,设计的基于阻抗控制的鲁棒自适应控制可以实现对空间绳系机器人目标抓捕过程中的稳定控制,与无鲁棒项自适应的稳定控制器仿真结果相比,本文采用的鲁棒自适应控制方法可以有效地对不确定性进行补偿,控制过程中超调量更小,收敛时间更短,并且控制精度更高.

TCSC鲁棒自适应控制器的非线性逆推设计

设计了一种应用于互联电网的TCSC鲁棒自适应调制控制器(RAMC).该控制器采用广域测量系统中的全局信号,旨在对各区域的惯量中心进行控制并保持同步运行.采用反推法推导了控制规律,并在2区域4机系统中进行了控制器性能检测.仿真结果显示,该控制器可有效阻尼互联电力系统间的机电振荡,与传统的控制器相比具有良好的性能.

基于Backstepping的高超声速飞行器鲁棒自适应控制

针对非线性、多变量、不稳定且包含不确定参数的高超声速飞行器模型,设计了高超声速飞行器的鲁棒自适应Backstepping控制器。采用指令滤波的设计方法,得到内回路的跟踪指令及其一阶微分信号,避免了虚拟控制信号需要进行复杂求导计算的困难。飞行器不确定参数采用自适应律在线调整,通过设计辅助滤波系统,并通过修改自适应律中跟踪误差的定义,消除由于期望控制信号不能完全执行所引起的跟踪误差的影响,保证了参数估计在控制信号约束情况下的顺利进行。仿真结果表明,所提出的设计方法不仅应用简单,且能保证高超声速飞行器在不确定参数存在情况下的闭环稳定及良好的跟踪控制性能。

基于动态逆的高超声速飞行器鲁棒自适应控制

针对高超声速飞行器运动学模型具有高度非线性、多变量耦合及参数不确定等特点,提出了一种基于非线性动态逆的控制系统鲁棒自适应控制器设计方法.该方法将飞行器的运动方程分成速度子系统和高度子系统,利用控制输入的功能分配,并结合虚拟控制指令设计与非线性动态逆技术,实现速度和高度的稳定跟踪.为消除系统中模型不确定性和外界干扰的影响,采用鲁棒自适应滑模控制策略进行补偿.仿真结果表明:所提出的控制器设计方法不仅满足飞行器速度与高度跟踪性能的要求,且对模型不确定性和外干扰具有一定的鲁棒性.

一类参数未知混沌系统的鲁棒自适应控制

研究一类含有动态不确定性及未知参数的混沌系统控制问题。基于递推控制方法 ,通过自适应机制来在线辨识系统未知参数 ,同时在设计控制器的过程中逐步引入镇定因子 ,以消除系统不确定性的影响 ,最终得到一个鲁棒控制器 ,使得闭环系统渐近稳定。

双轴励磁同步发电机非线性鲁棒自适应控制

利用Backstepping和扰动抑制方法设计了双轴励磁同步发电机的自适应控制器。对于含有 各种不确定参数和有界扰动的非线性双轴励磁同步机模型,实现了对转子同步的鲁棒调节。文中的 方法可用于其他不确定电力系统的控制设计。

高超音速飞机鲁棒自适应控制的研究

由于高超音速飞机自身特有的结构以及飞行时所处的复杂条件,其高度非线性的数学模型往往很难获知,即便是建立的某种数学模型也是极为不准确的,因此许多传统的控制方法已经不再适用。所提出来的高超音速飞机鲁棒自适应控制,依靠在线调参的单隐层神经元来逼近其不确定的数学模型,使得整个控制过程对模型的依赖程度大大降低,除此之外,该控制方法还具有非线性解耦的能力,最后通过对某种高超音速飞机的仿真分析,验证了该方法的控制效用及强鲁棒性能。

导弹编队协同攻击分布式鲁棒自适应控制

在有向通信拓扑下研究了导弹编队的鲁棒自适应协同跟踪控制问题。针对导弹编队系统中队形跟踪、外部扰动和模型不确定性的情况,通过选取包含位置跟踪误差和速度跟踪误差的辅助变量,提出了一种基于有向通信拓扑的鲁棒自适应编队控制策略。提出了自适应律对未知参数进行估计,并且利用Lyapunov稳定性理论分析了闭环系统的渐近稳定性。进一步,对于通信时滞的情况,给出了系统渐近稳定所需要满足的条件。与滑模控制等传统鲁棒控制不同,所设计的鲁棒自适应控制器是连续的,更便于导弹编队系统的实现。数值仿真结果表明,队形跟踪误差小于0.03 m,队形保持误差小于0.07 m,所设计的控制器能实现高精度的编队跟踪控制。

控制受限的编队航天器鲁棒自适应控制

研究了考虑控制受限的编队航天器鲁棒自适应轨道跟踪控制问题。针对航天器编队飞行系统中控制受限、外部扰动和模型不确定性的情况,利用反步控制方法和指令滤波设计提出了一种鲁棒自适应控制策略。指令滤波器用于补偿控制受限对于控制器的影响,同时设计了自适应律对未知参数进行估计,并且利用Lyapunov稳定性理论分析了闭环系统的渐近稳定性。和滑模控制等传统鲁棒控制不同,所设计的鲁棒自适应控制器是连续的,更便于航天器编队飞行系统的实现。仿真结果表明所设计的控制器既能实现高精度的编队飞行跟踪控制,又能保证控制受限的要求。

电液伺服系统的多滑模鲁棒自适应控制

针对一类参数与外负载非匹配不确定的非线性高阶系统,提出了一种基于逐步递推方法的多滑模鲁棒自适应控制策略.应用逐步递推的多滑模控制方法简化了高阶系统的控制问题,同时在自适应控制中加入鲁棒控制的方法,以消除不确定性对控制性能的影响.首先利用逐步递推方法与状态反馈精确线性化理论,得出确定系统的多滑模控制器设计方法;然后基于Lyapunov稳定性分析方法,给出不确定系统的参数自适应律,及鲁棒自适应控制器的设计方法.本文把该控制策略应用到电液伺服系统的位置跟踪控制中,仿真结果显示,该控制方法具有较强的鲁棒性及良好的跟踪效果.

输出重定义的高超声速飞行器鲁棒自适应控制律设计

针对一个吸气式高超声速飞行器模型,研究了其鲁棒自适应控制方法并进行了稳定性分析。针对高超声速飞行器的非最小相位特征,通过输出重定义的方法使非最小相位系统的不稳定零动态变为渐近稳定。采用反馈线性化方法设计控制器,实现对速度信号和航迹角信号的稳定跟踪,同时采用切换控制方法消除系统不确定性带来的影响,提高系统的鲁棒性。稳定性分析结果证明系统具有公共李雅普诺夫函数,且所有状态量均能收敛到原点附近的一个小邻域内。仿真结果表明,所设计的控制系统能够有效跟踪参考轨迹,且在给定的有界连续不规则变化模型不确定性和外界干扰范围内也具有良好的跟踪性能。

基于MATLAB/Simulink机器人鲁棒自适应控制系统仿真研究

介绍了一种在MATLAB/Simulink环境下进行机器人鲁棒自适应控制系统仿真的方法,利用Matlab软件强大的数值运算功能,将系统模型用Matlab语言编写成M-Function(或S-Function)文件,通过User-Defined-Function模块嵌入到Simulink仿真环境中,可以充分发挥Simulink模块实时的动态仿真功能,简化仿真模型的设计,修改和调整。基于M-Function建立机器人系统模型的方法可以推广到其他复杂控制系统的建模,SimMechanics在建立多自由度连杆机器人受控对象仿真模型时,简单可靠。

空间机器人姿态与末端抓手协调运动的鲁棒自适应控制

本文讨论了载体姿态受控、位置不受控制的漂浮基空间机器人协调运动的控制问题。借助于虚拟扩展系统的输入与输出,得到了一组关于惯性参数呈线性函数关系的系统控制方程。以此为基础,针对空间机器人系统中不确定参数与未知参数并存的复杂情况,设计了载体姿态与末端抓手惯性空间轨迹协调运动的鲁棒自适应控制方案。利用两杆空间机器人系统进行了系统仿真运算,仿真结果证实了上述控制方案的有效性。由于对系统待估计参数作了分类,并充分利用系统信息对系统不确定参数采用保持鲁棒性而不是在线估计的方法,提到的控制方案具有计算量小的优点,有助于缓解机载计算机运算能力有限的矛盾。

机器人位置/力混合鲁棒自适应控制

提出一种机器人位置/力混合控制的鲁棒自适应算法,利用自适应算法调节机器人系统的未知参数,为了避免在外界干扰作用下引起自适应参数的漂移,在参数自适应律中引入死区,使自适应控制器具有较强的鲁棒性能,滑模控制消除了死区自适应律引起的参数误差,并且具有较强的干扰抑制能力,使机器人末端执行器能够沿环境约束运动,并与约束表面保持期望的接触力,保证了位置和力轨迹跟踪的鲁棒性与精确性。二连杆机器人的仿真分析说明了算法的有效性。

空间机械臂的鲁棒复合自适应控制

对于本体姿态受控而位置不受控的空间机械臂系统 ,考虑存在参数不确定性及非参数不确定性 ,首先建立了系统的估计模型 ,并且提出了一种鲁棒复合自适应控制方法 ,其参数适应律由估计误差和跟踪误差共同决定 .证明了这种方法不仅可维持系统的全局渐近稳定 。