输入通道有干扰多变量MRAC系统的全局稳定化控制

对具有未建模动态并且输入通道存在干扰的动态不确定多输入多输出(MIMO)模型参考自适应控制(MRAC)系统,应用输出反馈给出了一种变结构模型跟踪控制器设计．系统的已建模部分有大于1的任意相对阶且已建模部分阶的上界是未知的．通过引入辅助信号和带有记忆功能的正规化信号,以及适当选择控制器参数,保证了闭环系统的全局稳定性,且跟踪误差可调整到任意小．     

带有干扰的线性时变系统变结构鲁棒控制器

对含有未知时变参数和系统干扰的单输入单输出线性时变系统,给出了一种输出跟踪变结构鲁棒控制器设计机制．系统参数只要求光滑有界,没有其它限制条件．通过引入辅助信号和带有记忆功能的正规化信号以及适当选择控制器参数,该变结构控制器能保证闭环系统所有信号有界,跟踪误差能被调整到任意小．     

具有控制输入约束的轮式移动机器人轨迹跟踪最优保性能控制

针对考虑模型不确定性因素影响及控制输入约束的轮式移动机器人的轨迹跟踪问题,文章提出了一种具有控制输入约束的轨迹跟踪最优保性能控制器.依据实际机器人与虚拟机器人的相对位姿关系建立轨迹跟踪误差动态模型.采用平衡点线性化方法将非线性形式的轨迹跟踪误差动态模型转换为线性形式的轨迹跟踪误差动态模型.通过线性矩阵不等式处理方法,给出了具有鲁棒性能上界的最优保性能控制器的存在条件及设计方法.仿真及实验结果表明,文章所提控制器能较好抑制模型不确定性的影响,提高移动机器人的轨迹跟踪性能和鲁棒性.     

一类非线性动态系统的混合H2/H∞模糊输出反馈跟踪控制

讨论一类非线性动态系统的混合H2/H∞模糊输出反馈跟踪控制问题。首先利用T-S模糊模型对系统进行建模,然后设计基于观测器的控制器,使跟踪误差尽可能的小,并且对于任何有界参考输入,满足给定的H∞跟踪性能,以及在满足给定的H∞跟踪性能下,达到H2次优控制性能,最后将观测器与控制器的设计问题转化为EVP(特征值问题)。     

基于RBF神经网络的鲁棒因子滑模变结构多自由度机械臂精确跟踪控制研究

针对具有时变干扰的不确定多自由度机械臂,文章设计了基于RBF神经网络的含有鲁棒因子的滑模变结构高精度跟踪控制方法.针对时变干扰,设计鲁棒因子,将其嵌入滑模变结构控制器,克服了时变干扰对系统跟踪性能的影响.将RBF神经网络控制算法结合鲁棒因子滑模变结构控制,估计多自由度机械手臂系统的不确定因素.采用Lyapunov函数方法,证明了系统的稳定性.对比分析了计算力矩法滑模变结构控制方法,仿真结果证明,基于RBF神经网络的鲁棒因子滑模控制,针对具有时变干扰的含有不确定因素的多自由度机械手臂系统,具有较为精确的跟踪性能.     

采用模糊滑模变结构方案控制Chua混沌系统

基于模糊动态模型 ,研究了 Chua混沌系统的稳定控制问题 .将非线性混沌系统模糊化为局部线性模型 .用 Lyapunov稳定性理论设计出 ,确保模糊动态模型全局渐近稳定的变结构控制器 .仿真验证了方案的有效性 .模糊控制器简单 ,规则少 .     

坦克炮控伺服系统的自适应鲁棒控制研究

针对一类坦克炮控伺服系统,充分考虑系统中的未知齿隙非线性及摩擦非线性,将这些未知非线性的影响表示成有界扰动项与未知非线性动态项之和,借助ARC(自适应鲁棒控制)的思想设计控制器,当未知非线性动态项为零时,控制器即为自适应控制器,保持系统稳定的同时实现对参考信号的精确跟踪,而当系统存在未知非线性动态项时,控制器具有很好的鲁棒性,保持系统所有信号有界的同时实现对参考信号的误差跟踪,且跟踪误差可以由设计参数的取值设定来任意调节,与现有结果相比,控制器的设计建立在充分考虑系统未知非线性的影响之上,从而避免了简单的把未知非线性影响简单的考虑成系统"总扰动"所造成的被控系统性能的损失。     

自组织结构的变论域模糊控制

针对变论域模糊控制,提出一种新的自组织结构的变论域模糊控制方法。自组织结构算法可以调整变论域模糊系统结构以及动态获得模糊规则,进一步减小变论域模糊控制项的稳态逼近误差。通过进一步理论分析可知,自组织结构算法仅仅保证了系统瞬时的切换是平稳的,但不能保证系统的闭环稳定性。给出了所提出控制方法的适用条件。通过与固定模糊系统结构的变论域模糊控制比较,仿真结果表明,所提出控制方法不仅使得系统的稳态跟踪误差更平稳,而且使得输入控制信号更加平滑。     

基于动态并行补偿的一类非线性动态系统的H∞模糊跟踪控制

针对一类非线性动态系统,提出了一种H∞模糊跟踪控制器设计的新方案。首先利用T-S模糊模型表示一类非线性动态系统。然后基于DPDC(动态并行补偿)的基本思想设计控制器,使跟踪误差尽可能的小,并且对于任何有界参考输入,满足给定的H∞跟踪性能。最后将控制器的设计问题转化为LM IP(线性矩阵不等式问题)。仿真结果表明了本方法的有效性。     

一类非线性系统的输出反馈跟踪控制

研究了一类带有动态不确定性的非线性系统鲁棒输出跟踪控制问题.应用结合死区技术的反步方法,提出了一输出反馈跟踪控制方案.设计的鲁棒跟踪控制器能够使得跟踪误差在有限时间后收敛到原点的任意小邻域,同时保证闭环系统的其他信号有界.仿真例子验证了该控制方案的有效性.     

Resource-saving infinite-horizon tracking under uncertain input

A feedback controller for approximate tracking a prescribed trajectory of an inaccurately observed dynamical system effected by uncertain non-observable input disturbances over an infinite time interval is constructed. The controller is “resource-saving” in a sense that control resources spent for approximate tracking do not exceed (with some small gaps) those needed for exact tracking in an “ideal” situation where the current values of the input disturbance are fully observable.     

RBF‐based discrete sliding mode control for robust tracking of uncertain time‐delay systems with input nonlinearity

In this article, a control scheme combining radial basis function neural network and discrete sliding mode control method is proposed for robust tracking and model following of uncertain time‐delay systems with input nonlinearity. The proposed robust tracking controller guarantees the stability of overall closed‐loop system and achieves zero‐tracking error in the presence of input nonlinearity, time‐delays, time‐varying parameter uncertainties, and external disturbances. The salient features of the proposed controller include no requirement of a priori knowledge of the upper bound of uncertainties and the elimination of chattering phenomenon and reaching phase. Simulation results are presented to demonstrate the effectiveness of the proposed scheme. © 2015 Wiley Periodicals, Inc. Complexity 21: 194–201, 2016     

Pole-placement controllers for linear systems with point delays

This paper presents a robust control algorithm for plants involvingboth internal (i.e. in the state) and external (i.e. in theoutput or input) known point delays. Several stabilizing controllerstructures are given and analysed for the case of perfectlymodelled plants with known parameters. The parametrized partsof two of the controller structures involve delays, while thoseof the two remaining controllers are delay-free. However, auxiliarycompensating signals which weight the plant input and outputintegrals are incorporated in all the controller structuresfor stabilization and model matching purposes.     

一类死区非线性输入系统的自适应模糊控制

针对一类具有死区非线性输入的非线性系统,基于滑模控制的基本原理,利用II型模糊逻辑系统对未知函数进行在线逼近,提出了一种具有监督器的自适应模糊滑模控制方法。该方法通过监督控制器保证闭环系统所有信号有界,并通过引入最优逼近误差的自适应补偿项来消除建模误差的影响。通过理论分析,证明了跟踪误差收敛到零。     

Robust tracking and model following for uncertain time‐delay systems with input nonlinearity

This article proposes a novel adaptive sliding mode control (SMC) scheme to realize the problem of robust tracking and model following for a class of uncertain time‐delay systems with input nonlinearity. It is shown that the proposed robust tracking controller guarantees the stability of overall closed‐loop system and achieves zero‐tracking error in the presence of input nonlinearity, time‐delays, time‐varying parameter uncertainties and external disturbances. The selection of sliding surface and the existence of sliding mode are two important issues, which have been addressed. This scheme assures robustness against input nonlinearity, time‐delays, parameter uncertainties, and external disturbances. Moreover, the knowledge of the upper bound of uncertainties is not required and chattering phenomenon is eliminated. Both theoretical analysis and illustrative examples demonstrate the validity of the proposed scheme. © 2014 Wiley Periodicals, Inc. Complexity 21: 66–73, 2015     

Quantized-states-based adaptive control against unknown slippage effects of uncertain mobile robots with input and state quantization

An adaptive tracking design strategy based on quantized state feedback is developed for uncertain nonholonomic mobile robots with unknown wheel slippage effects. All state variables and control torques are assumed to be quantized by the state and input quantizers, respectively, in a network control environment. Thus, the quantized state feedback information is only available for the tracking control design. An approximation-based adaptive controller using quantized states is recursively designed to ensure the robust adaptive tracking against unknown wheel slippage effects where the quantized-states-based adaptive mechanism is derived to compensate for unknown wheel slippage effects, system nonlinearities, and quantization errors. The boundedness of the quantization errors and estimated parameters in the closed-loop system is analyzed by presenting some theoretical lemmas. Based on these lemmas, we prove the uniform ultimate boundedness of closed-loop signals and the convergence of the trajectory tracking error in the presence of wheel slippage effects. Simulations verify the effectiveness of the resulting tracking scheme.     

Adaptive Constrained Control of Unknown Strict Feedback Nonlinear Systems With Dead Zone Input北大核心CSCD

研究了具有死区输入的预设约束未知高阶严格反馈非线性系统的控制问题,提出了一种基于免疫函数的自抗扰预设漏斗约束自适应控制策略。首先,针对系统内部的未知问题,采用免疫函数与扩张状态观测器结合对系统内部未知项进行观测;其次,通过Lyapunov方法与漏斗控制相结合设计控制器,使得跟踪误差能够维持在预先设定的漏斗约束范围内;同时,利用双曲正切函数速率变化快这一特性设计自适应控制律,引入指令滤波器避免反步法中重复求导问题,分析证明了闭环系统所有信号的有界性。仿真实例表明了控制方法的有效性。     

离散交通流模型的反馈线性化与拥堵控制

在自动化高速公路环境下,提出一种改进的宏观离散交通流模型密度控制方法.利用反馈线性化方法,将宏观离散交通流模型转换为一般容易处理的线性系统模型,简化了密度控制器的设计.利用线性系统中具有输入变换的跟踪反馈控制方法,对线性化后的系统模型设计控制律.通过控制该线性系统的状态变量,间接稳定离散交通流模型中的交通流密度,达到对道路交通流拥堵的控制.同时给出设计方法和步骤,仿真实例说明了方法的实用性.