MIMO非线性非最小相位系统的鲁棒跟踪控制

针对仿射多输入多输出非线性非最小相位系统,提出了一种新的鲁棒跟踪控制方案。用反馈线性化解耦系统输入输出关系,通过高增益状态反馈镇定系统外部动态,通过模型预测控制镇定系统内部动态,所设计的控制器能保证跟踪控制闭环系统的指数稳定性,且对系统参数扰动具有鲁棒性。仿真结果表明了所提出方法的有效性和优越性。

基于神经网络的MIMO非线性最小相位系统鲁棒自适应控制

针对一类模型未知的具有不确定性和外部干扰的多输入多输出(MIMO)非线性最小相位系统提出了鲁棒自适应输出反馈跟踪控制方案。用高斯径向基函数(RBF)神经网络逼近对象未知非线性,用高增益观测器估计系统不可测量状态。所设计的鲁棒自适应控制器不仅能使闭环系统稳定,所有状态有界,而且跟踪误差一致最终有界,并保证最终边界足够小。仿真结果表明了所提出方法的有效性。

非线性非最小相位系统的控制研究综述

非线性非最小相位系统是指具有不稳定零动态或内部动态的非线性系统,其本身固有的非最小相位特性限制了许多常规非线性控制方法 (如反推控制、反馈线性化、滑模控制等)的直接应用.因此,非最小相位系统的控制比最小相位系统要困难得多,是控制理论与工程应用中具有挑战性的课题之一.本文综述了目前非线性非最小相位系统的研究成果,着重介绍了非最小相位系统的成因、特性、理想内模求解等问题,并对其镇定、轨迹跟踪及路径跟踪等控制方法进行了分析比较.最后,讨论了非线性非最小相位系统研究领域中尚存在的问题,并对其未来发展方向进行了展望.

非最小相位非线性系统的简单递归神经网络控制(英文)

从简单递归神经网络的统一结构出发设计了简单递归神经网络控制器 ,在引入了控制加权的目标函数下优化神经网络权值学习 ,因此是通常意义的神经网络控制器的推广 .证明了整个系统的稳定性 ,并通过仿真验证了控制器的有效性 .

一类非线性非最小相位系统的直接自适应控制

针对一类不确定的离散时间非线性非最小相位动态系统,提出了一种基于神经网络和多模型的直接自适应控制方法．该控制方法由线性直接自适应控制器,神经网络非线性直接自适应控制器以及切换机构组成．线性控制器用来保证闭环系统输入输出信号有界,非线性控制器用来改善系统性能．切换策略通过对上述两种控制器的切换,保证闭环系统输入输出有界的同时,改善了系统性能．理论分析以及仿真结果表明了所提出的直接自适应控制方法的有效性．

一类非线性非最小相位系统的神经网络逆控制

基于对象的逆动力学模型,提出一种RBF神经网络逆控制的在线自学习控制方案。辨识器采用RBF神经网络和最近邻聚类学习算法,实现对象逆模型的动态辨识。并引入优化策略对聚类半径进行自动调整,以保证聚类的合理性。为克服逆控制对非最小相位系统的不足,利用构造伪系统的方法,构成一种对非最小相位系统仍然有效的神经网络逆控制器。仿真实验证明该控制策略不仅能使非线性非最小相位系统具有良好的动态跟踪性能,而且具有较好的抗干扰能力。

离散时间非线性最小相位系统的动态输出反馈镇定

研究了离散时间非线性最小相位系统的动态输出反馈镇定 .首先对离散时间非线性系统引入了逼近渐近稳定性的概念 .基于此概念 ,提出了一种动态补偿器设计的新方法 .主要结果是 ,如果一非线性系统的零动态是逼近渐近稳定的 ,则能用动态输出反馈镇定 .

一类非最小相位非线性系统的自适应控制

针对一类非最小相位的非线性系统，通过引入一个近似系统，提出了一种简单的间接自适应控制方法，并分析了采用该方法后系统输出的跟踪性能，给出了输出跟踪误差的上限。该方法可克服现有的非线性自适应控制方法只能控制最小相位的非线性系统并且容易产生过度控制的缺点。

非线性非最小相位系统伪线性复合控制

将多变量非线性控制理论中的伪线性化方法,应用于具有非线性、非最小相位特性控制系统的控制规律的设计,实现了被控对象的状态反馈线性化。针对具体的控制要求,将伪线性化方法与其他控制技术相结合,可以形成复合控制策略。基于流体动力机械控制系统的仿真结果表明,复合控制策略能有效改善被控对象的动态性能,增强其适应参数变化的能力,具有较好的速动性和鲁棒性。

基于非线性PID的非最小相位系统控制

提出一种新型非线性PID控制器简单结构,利用非线性PID控制器的非线性特性,抑制非最小相位系统的右半平面零点所造成的负调问题,克服非最小相位系统的超调、负调和调整时间之间的矛盾。数值仿真结果表明,由非线性PID控制器构成的非最小相位系统具有良好的动静态性能、高的控制精度和较强的鲁棒性。数值结果说明方法有效,算法简单,易于实时实现。

一类非线性非最小相位系统的指数镇定

针对一类仿射多输入单输出非线性非最小相位系统,提出了一种新的指数镇定方案.该方案针对一类具有零扰动特性的非最小相位系统,首先忽略部分系统动态,利用微分几何近似反馈线性化解耦系统输入输出关系,把忽略的系统动态作为干扰;然后通过状态反馈极点配置实现系统外部和内部动态的镇定.所设计控制器能保证闭环系统的指数稳定性,并通过Lyapunov分析给出了可使系统指数稳定的参数范围.数字仿真结果表明了所提方法的有效性.

非线性弱最小相位系统的全局镇定

研究了非线性弱最小相位系统的状态反馈全局镇定问题 .在无通常要求被驱动系统全局渐近稳定的情况下 ,提出了若干全局可镇定的充分条件 .

变论域模糊PID控制在改善DC-DC变换器非线性非最小相位系统的性能研究

除Buck电路外的传统DC-DC电路的动态模型是非线性非最小相位系统,其动态特性受电路参数和动态模型的影响较大。PID控制必须建立在精确的数学模型上,而DC-DC变换器的非线性决定了PID调节很难达到更优的效果。模糊PID控制不需要精确的数学模型,而且消除了模糊控制存在的静差。但该控制方式的自适应能力较低,在输入量变化较大时,其控制精度变差。变论域模糊PID控制利用伸缩因子使系统的自适应能力提高,并增加模糊规则的利用率,使控制精度提高。本文研究了变论域模糊PID控制在非线性非最小相位系统的DC-DC变换器闭环控制中的性能,以DC-DC变换器中的典型非线性非最小相位系统的Sepic电路和Boost电路为例进行了仿真和实验,结果表明变论域模糊PID控制比前两种控制方式具有更优的控制性能。

输出重定义下的非线性非最小相位系统迭代学习控制

讨论非线性非最小相位系统实现完全跟踪的迭代学习控制方法,适于在有限作业区间上重复运行的受控系统.在控制器设计时,通过输出重定义以使非最小相位系统的零动态变成渐近稳定特性.分别采用部分限幅和完全限幅两种学习算法设计控制器,理论分析表明两种算法能够保证学习系统中所有变量的有界性和跟踪误差在整个作业区间上渐近收敛于零.数值仿真验证了两种迭代学习控制系统的跟踪性能.

非线性非最小相位船舶舵减摇系统的滑模控制

建立了从舵到横摇角的非最小相位非线性船舶模型,利用滑模控制方法设计同步横摇阻尼和航向保持的稳定控制器。船舶减摇建模时假设模型误差的数量级和扰动已知,且设计的滑模控制器可实现对一阶波浪扰动的稳定调节。基于李亚普诺夫稳定性理论证明了整个闭环系统的稳定性,仿真实验的结果验证了所设计的控制器的优良跟踪性能和鲁棒性。

非线性非最小相位系统的半全局自适应输出反馈控制

本文讨论了含有不确定性或未知扰动的非最小相位的非线性不确定系统的半全局自适应输出跟踪和输出反馈镇定问题。

一种非最小相位系统的非线性控制器设计方法

为解决非线性系统状态反馈线性化过程中出现的非最小相位问题,设计了一种非线性控制器实现对非最小相位环节的有效控制;通过微分同胚映射将原非线性系统变换为线性化标准型形式,此标准型由线性子系统描述的外部动态和由非线性子系统描述的内部动态(即零动态)构成;基于极点配置和李雅普诺夫稳定性理论,给出了一种零动态不稳定系统(即非最小相位系统)非线性控制器设计方法。数值算例仿真结果表明,该方法所设计的控制器既能确保外部动态满足性能要求同时也能保证零动态稳定。

非最小相位法向电磁应力驱动快速刀具伺服系统轨迹跟踪控制

基于快速刀具伺服(FTS)的金刚石车削是复杂光学表面超精密制造的一种高效手段。为进一步提高具有非最小相位特征的电磁法应力驱动FTS的控制性能,将系统逆动力学补偿嵌入主控制回路中以改善被控对象动力学特征。对改善后的被控系统以比例微分积分(PID)和前馈补偿作为主控制器,并以基于内模原理的并联谐振控制器实现周期性轨迹的超高精度跟踪。考虑系统非最小相位特征,结合因子分解和镜像极点配置方法获得了系统稳定逆动力学模型。实验测试结果表明:该文所设计的控制方法,获得了1070 Hz(-3 dB)闭环带宽;100 Hz正弦轨迹实际跟踪误差小于±0.375%,并可对5 nm台阶轨迹进行稳定闭环跟踪,证明所设计的FTS控制系统可有效实现nm精度切削。

MIMO离散时间非线性系统的控制设计方法

提出MIMO离散时间严格反馈非线性系统的一种控制设计方法。首先，将非匹配离散时间严格反馈非线性系统变换为匹配离散时间严格反馈非线性系统 ，然后再对变换后的系统进行反馈线性化设计。最后给出仿真算例。

非最小相位系统跟踪控制综述

非最小相位系统是指包含不稳定零动态的系统.经典的跟踪控制理论,特别是非线性系统跟踪控制理论,是以最小相位系统为基础建立的,不能直接用于非最小相位系统.研究非最小相位系统跟踪控制理论,是对经典控制理论的扩展和补充,具有重要的意义.本文对目前非最小相位系统跟踪控制领域取得的成果进行综述.首先梳理各种非最小相位系统跟踪控制方法的基本思想,并按照近似跟踪和精确跟踪进行归类,建立非最小相位系统跟踪控制的基本框架.然后围绕该框架对各种方法进行详细介绍.接着讨论非最小相位系统的跟踪性能限制.最后总结现有研究存在的一些问题及对今后的发展方向进行展望.本文的目的在于使控制工作者对非最小相位系统的跟踪控制有一个较为清晰的认识.