基于BLF全状态约束的直接横摆力矩控制

为了提高车辆在行驶过程中的横向稳定性,采用了障碍李雅普诺夫函数(Barrier Lyapunov Function,BLF)对车辆横向稳定性控制进行研究,以质心侧偏角和横摆角速度为状态变量,以质心侧偏角和横摆角速度的稳定边界为约束条件,设计全状态约束控制器。通过Matlab/Simulink对所设计的全状态约束控制器进行了验证。仿真结果表明,在设定工况下,质心侧偏角能够始终跟随理想质心侧偏角,并约束在0.035 rad内,横摆角速度始终约束在0.2 rad/s内,即确保全状态始终约束在边界值内。

状态受限下的水下履带式清淤机器人轨迹跟踪控制

[目的]针对桥梁建设中运用履带式清淤机器人进行沉井清淤时易出现附着力不足而打滑的工程问题,设计基于障碍Lyapunov函数(BLF)的轨迹跟踪控制器。[方法]考虑到轨迹跟踪控制器算法质心与几何中心不重合的情况、外界未知有界扰动的影响和系统动态不确定性,建立运动学及动力学运动模型。利用终端滑模观测器(TSMO)在有限时间内逼近外界扰动和系统动态不确定性。通过时变对称有限时间BLF稳定性分析,验证控制系统的稳定性,同时限制系统速度状态以防止控制失效。[结果]仿真结果表明,履带式清淤机器人在所设计的控制器控制下能够平滑且快速地到达期望的轨迹。[结论]研究结果证明了所用方法可以将机器人系统的速度状态限制在符合工程实际的区间内。

基于BLF的三自由度并联稳定平台容错控制

针对具有不确定性和故障的三自由度并联稳定平台,提出一种基于障碍李雅普诺夫函数的反步容错控制方法。将模型不确定性、外部扰动和故障因素视为不确定性集合,通过固定时间扰动观测器对其进行实时估计,实现对控制器的补偿。通过引入障碍李雅普诺夫函数对系统状态进行约束,再结合反步法设计一种带有状态约束的容错控制器。通过稳定性理论证明该系统所有的闭环信号能够达到一致最终有界,仿真试验结果表明,该控制器能使平台在故障情况下保持稳定位姿,且能对不确定性集合进行快速、精确的估计以提升系统的稳定性。

输出受限迟滞非线性系统的反步控制器设计

针对一类含有Bouc-Wen迟滞的输出受限非线性系统设计了反步控制器.首先分析了Bouc-Wen模型的特性并得到其上界值,然后设计了对称型障碍Lyapunov函数(barrier Lyapunov function,BLF),保证了BLF有界,从而满足了输出受限的条件,最后利用反步法设计控制器.该方法消除了迟滞引起的振荡和超调并且使得系统输出约束在设定的范围内,同时解决了迟滞和系统输出受限两个方面的影响,提高了控制精度.仿真和实验结果表明了控制方法的可行性.

一类机械臂系统自适应有限时间有界H_(∞)跟踪控制

考虑一种电机驱动的单连杆机械臂系统在受到输出约束时的自适应有限时间H∞跟踪控制问题.一个有限时间有界H∞性能的新概念被提出,并结合障碍Lyapunov函数(BLF)、神经网络自适应技术、有限时间控制理论和H_(∞)控制理论,提出了一种该系统在输出受限条件下的自适应神经有限时间有界H_(∞)跟踪控制器设计方法,避免了许多有限时间控制文献中控制器设计时出现的奇点问题,实现了该机械臂系统的有限时间有界H_(∞)轨迹跟踪控制.所设计的控制器保证了系统跟踪误差能够被约束在预先给定的范围内,并且所有状态能在有限时间内收敛到平衡状态的邻域内,同时对外部扰动具有H_(∞)性能.仿真结果验证了所设计控制器的有效性和优越性.

基于动态面方法的高速列车蠕滑速度跟踪控制

针对高速列车的主动黏着防滑控制问题,提出基于障碍Lyapunov函数的蠕滑速度动态面跟踪控制算法,可以实现对蠕滑速度的上界约束,同时保障黏着控制系统的稳定性。首先建立考虑牵引与制动转矩产生过程的高速列车动力学模型,并将黏着控制问题描述为含输出约束的非线性系统的跟踪控制问题;然后引入障碍Lyapunov函数处理输出约束问题,设计了自适应动态面控制律,未知参数由自适应律估计得到,未知时变的黏着力和运行阻力由两个力观测器来估算;最后通过Lyapunov方法证明了蠕滑速度跟踪误差半全局一致最终有界,蠕滑速度始终保持在稳定区域内。仿真结果证明了该方法的有效性。

基于时变障碍李雅普诺夫函数的变体无人机有限时间控制

针对复杂扰动下可执行多种任务的复合式变体无人机,提出了一种基于浸入与不变(Immersion and invariance,I&I)理论和隐含系统状态受限条件的复合时变障碍Lyapunov函数(Composite time-varying barrier Lyapunov function,CTV-BLF)的控制方案.设计了一种基于浸入与不变理论的扰动观测器,构建了一种基于监督因子的有限时间动态尺度因子(Finite-time dynamic scaling factor,FT-DSF)调节器.在此基础上,设计了一种基于复合时变障碍Lyapunov函数和动态滑模面的控制器,保证系统状态始终在约束条件之内.通过衍生定理证明轨迹跟踪误差是有限时间稳定的.最终仿真结果验证了所提方案的有效性.

具有输入和输出约束的高阶随机系统神经网络控制

针对高阶非线性系统,开展自适应神经网络跟踪控制器设计,系统受到随机扰动的影响.首次把输入和输出约束问题引入到高阶系统的跟踪控制中,并假定系统动态是未知.首先借用高斯误差函数表达连续可微的非对称饱和模型以实现输入约束,和障碍Lyapunov函数保证系统输出受限;其次,针对高阶非线性系统,径向基函数(RBF)神经网络用来克服未知系统动态和随机扰动.在每一步的backstepping计算中,仅用到单一的自适应更新参数,从而克服了过参数问题;最后,基于Lyapunov稳定性理论提出自适应神经网络控制策略,并减少了学习参数.最终结果表明设计的控制器能保证所有闭环信号半全局最终一致有界,并能使跟踪误差收敛到零值小的邻域内.仿真研究进一步验证了提出方法的有效性.

基于状态约束的异步电动机命令滤波反步控制

针对传统反步法无法约束异步电动机状态量的问题,引入障碍Lyapunov函数约束状态变量幅值,保证了异步电动机驱动系统的转子角速度、定子电流等状态始终在给定的区间内。利用模糊逻辑系统逼近系统中的非线性函数,并通过引入带有误差补偿的命令滤波控制(CFC)技术克服了传统反步法存在的“计算膨胀”的问题,构建了基于状态约束的命令滤波模糊自适应控制器。仿真结果表明了设计的控制器不仅实现了有效的位置跟踪,并且将转子角速度、定子电流等状态量限制在了给定的约束区间内,避免了因违反状态约束而引发的安全性问题。

考虑约束条件的串级连续搅拌反应釜的自适应命令滤波控制

提出了串级连续搅拌反应釜(CCSTRs)的具有输入输出约束的模糊自适应命令滤波控制,采用模糊逻辑系统克服系统动力学模型的非线性;借助命令滤波技术简化控制器的结构,从而减少控制器的在线计算量;利用Barrier Lyapunov函数(BLF)和输入饱和函数对系统的输入、输出进行约束;Lyapunov稳定性分析保证了闭环系统的稳定性和系统信号的有界性;Simulink模拟仿真验证了所提控制器能使输出信号精准快速地跟踪参考信号。与现存的控制器相比,该控制器结构简单、控制精度高,由于考虑了系统的输入、输出约束,更贴近于实际工业过程。

状态受限柔性关节机械臂的有限时间指令滤波反步控制

为了解决状态受限柔性机械臂系统的轨迹跟踪问题,该文提出了一种基于指令滤波的有限时间反步控制。在传统反步法中,由于虚拟信号在每一步都需要积分,因此大大增加了系统的计算复杂度,该文提出的算法采用了有限时间指令滤波器来滤波传统反步法中的虚拟信号,在有限时间内得到中间信号,以此降低系统的计算复杂度,并且使用误差补偿机制来抵消掉指令滤波器产生的误差。针对系统中存在的不确定性,采用模糊控制逻辑系统对其处理,并且该文利用障碍李雅普诺夫函数证明了在有限时间内,柔性机械臂系统能够稳定在足够小的包含原点的邻域里,并且各个状态始终限制在期望的范围内。利用Matlab软件仿真验证了该控制方法的合理性。