基于非线性干扰观测器的L_2滤波反步控制

针对一类多输入多输出高阶不确定非线性系统,提出一种基于非线性干扰观测器的L2滤波反步控制方法。利用非线性干扰观测器对系统的未知复合干扰进行在线估计,基于李雅普诺夫稳定性理论设计指令滤波反步控制器,避免常规反步法由于对虚拟控制迭代求导造成控制器复杂的问题,设计L2干扰抑制鲁棒控制器减弱了观测器误差对控制精度带来的影响。针对某三阶不确定非线性系统进行仿真验证。研究结果表明:非线性干扰观测器能够有效估计系统的复合扰动,且L2干扰抑制方法能够在观测器存在误差时提高控制精度。     

基于神经网络的非线性观测器及其应用

提出了一种基于神经网络的非线性观测器，用于青霉素发酵过程的状态估计，仿真研究获得了满意的结果。观测器的输出与离线测量数据拟合较好，证明了该方法的实用性，为建模困难的生化过程的状态估计提供了可能。     

基于FCMAC干扰观测器的动态逆再入制导

针对升力式飞行器不确定的非线性模型,提出了基于模糊小脑模型神经网络(FCMAC)干扰观测器的动态逆再入轨迹跟踪制导律.首先采用非线性动态逆设计阻力加速度-能量标准轨迹的跟踪方法;然后利用FCMAC网络良好的非线性逼近能力、泛化能力和自学习能力,设计干扰观测器对模型的不确定性和外部干扰进行在线补偿;最后给出了闭环误差系统的鲁棒稳定性证明.仿真结果表明:FCMAC干扰观测器通过在线重构逆误差,降低了动态逆方法对模型的依赖,增强了跟踪系统的鲁棒性.     

高超声速飞行器非线性干扰观测器动态面滑模控制

针对高超声速飞行器纵向模型具有高度非线性、多变量耦合以及参数不确定等特点,提出一种基于非线性干扰观测器的高超声速飞行器动态面滑模控制方案。利用非线性干扰观测器观测未知干扰,并通过动态面滑模设计控制器使观测误差指数收敛,针对高度和速度进行了稳定性分析,采用动态逆的方法设计速度控制器,控制律的设计保证了闭环系统的半全局一致稳定。仿真结果表明,该控制方案能够有效地的克服非线性干扰的影响,提高系统的鲁棒性。     

非线性干扰观测器补偿的四旋翼飞行器模糊滑模控制

分析四旋翼飞行器的飞行原理,建立旋翼桨叶受力条件下的四旋翼动力学模型.提出非线性干扰观测器补偿的模糊滑模控制算法,解决欠驱动子系统的不易控制及传统滑模控制的抖振问题,估计扰动值,降低扰动带来的影响.仿真结果表明,提出的非线性干扰观测器补偿的模糊滑模控制算法可补偿未知扰动,能使四旋翼飞行器稳定飞行.     

基于非线性干扰观测器的直升机滑模反演控制

针对3自由度直升机俯仰控制系统,提出一种基于非线性干扰观测器的滑模反演控制方法. 用一种非线性干扰观测器观测系统的不确定性和外界干扰,通过选择设计参数,可以使观测误差指数收敛. 对引入非线性干扰观测器后的系统采用滑模反演法设计控制器,控制律的设计保证了闭环系统的稳定性,从而达到对直升机俯仰系统跟踪控制的目的. 仿真结果表明,该方法能够较理想地观测干扰,减小控制器的输出,改善系统的控制性能.     

基于观测器的非线性系统神经网络自适应控制

针对一类单输入单输出非线性不确定系统,基于状态观测器并结合自适应神经网络和滑模控制,提出一种稳定的间接自适应神经网络输出反馈控制算法.该算法不需状态可测的条件,并能保证系统稳定.仿真结果表明了该方法的有效性.     

基于观测器的一类离散非线性系统的控制

研究一类离散非线性系统的观测器设计问题,基于Schur补引理和Lyapunov稳定性定理,提出一类离散非线性系统的观测器设计方法.证明了在适当条件下,提出的观测器保证观测误差渐近趋于零.进一步,提出了基于观测器一类离散非线性系统的反馈控制器设计方法.并给出在反馈控制的作用下相应闭环系统达到稳定的充分条件.     

基于动态神经网络的非线性系统建模及其控制

结合已知机理信息构造动态神经网络，进行了非线性动态系统的建模，给出了权值调整算法，利用获得的模型，设计了反馈线性化控制器，由训练好的网络在线提供反馈线性化所需要的信息，为了解决模型失配问题，采用内模控制结构来引入模型的误差反馈，以消除稳态误差，文中给出了仿真实例。     

非线性干扰观测器方法实现受扰混沌系统同步

研究了一类具有参数摄动和外界干扰的混沌系统的同步控制问题。将系统的内部参数变化和外部干扰总称为复合干扰,用一种非线性干扰观测器对复合干扰进行在线观测估计,并将干扰观测器的输出用于设计动态补偿控制器以抵消不确定性对系统性能的影响。仿真结果表明:本文设计的非线性干扰观测器能很好的逼近复合干扰,减小控制器的输出,改善系统的控制性能。     

基于干扰观测器的AUV深度自适应终端滑模控制

针对欠驱动自治水下机器人（autonomous underwater vehicle,AUV）在外部干扰和系统内部扰动下深度难以控制的问题,提出基于非线性干扰观测器（nonlinear disturbance observer,NDO）的自适应终端滑模控制方法。首先建立欠驱动AUV在垂直面上的状态方程并对其简化,其次根据简化后的系统状态方程构建NDO对外部干扰进行观测,再结合反步法设计出自适应终端滑模控制器;最后通过李雅普诺夫稳定性理论证明控制系统的稳定性。结果表明：欠驱动AUV最大跟踪误差为0.137 5 m,峰值时间为2.1 s,证明了所设计的控制器能够实现深度控制,降低抖振,具有较强的鲁棒性。     

基于非线性干扰观测器的二阶动态Terminal滑模在近空间飞行器控制中的应用

针对近空间飞行器飞行包络大、飞行速度快、气动参数变化剧烈、系统建模存在不确定性、受外界扰动大和控制精度要求高等特点,首先设计了基于二阶动态Terminal滑模的控制方案.Terminal滑模能在有限时间收敛的特性加快了系统跟踪速度;二阶动态滑模的引入,使得滑模面及其部分阶导数为零,并且得到在时间本质上连续的控制器,有效克服了传统滑模的抖振问题.然后采用非线性干扰观测器逼近复合干扰.根据复合干扰逼近值设计控制器补偿项,进一步提高控制精度和削弱抖振.基于李雅普诺夫理论,严格证明了系统稳定性.最后将所设计控制方案用于近空间飞行器姿态角跟踪仿真实验,仿真结果表明了该控制方案跟踪精度高、速度快、鲁棒性强,且有效去除了滑模的抖振.     

基于动态神经网络的非线性系统建模及其控制

结合已知机理信息构造动态神经网络 ,进行了非线性动态系统的建模 ,给出了权值调整算法。利用获得的模型 ,设计了反馈线性化控制器。由训练好的网络在线提供反馈线性化所需要的信息。为了解决模型失配问题 ,采用内模控制结构来引入模型的误差反馈 ,以消除稳态误差。文中给出了仿真实例。     

具有扰动观测器的改进SMITH预估控制

为提高SMITH预估控制的鲁棒性,以适应控制对象模型不确定性,提出一种具有扰动观测器的改进控制方法,同时给出基于ITAE准则(即时间乘绝对误差积分准则)的PI(比例积分)控制器参数整定公式。把外扰和模型不确定性都看作外部扰动,通过扰动观测器进行估计,从而达到把纯滞后环节置于闭环之外的目的。仿真结果表明:在被控对象具有模型不确定性的情况下,该控制方法与SMITH预估控制相比,在设定值跟踪和扰动抑制方面均具有较好的控制性能,提高了系统的鲁棒性。     

基于扰动观测器的非线性不确定系统滑模H2保性能控制

针对一类受到外界扰动的非线性不确定系统,基于扰动观测器提出一种滑模保性能H_2控制策略。首先,根据所提出的复合滑模面,设计包含扰动估计的滑模控制策略;其次,依据H_∞和极点配置理论,设计鲁棒扰动观测器,来实现对扰动的估计;最后,给出了控制参数的选取原则,以实现H_2保性能控制。仿真结果表明,该算法不仅能够有效抑制抖振,而且摆脱了对系统先验信息的依赖,具有较高的实用性和有效性。     

基于干扰观测器的多移动机器人编队鲁棒控制

针对多移动机器人存在模型参数不确定性和外部扰动的编队控制问题,提出了一种多移动机器人编队的鲁棒控制方法。在运动学层面依据领航机器人和跟随机器人位姿的偏差,建立领航机器人和跟随机器人的编队误差动态模型,在此基础上为跟随机器人设计镇定编队误差的辅助速度控制器。以辅助速度控制器的输出作为跟随机器人动力学模型的速度给定信号,并在动力学层面设计基于干扰观测器的自适应滑模控制算法,从而改善普通滑模控制中抖振突出的问题,保证编队控制的稳定性和鲁棒性。对编队控制系统进行仿真验证,结果表明了所提控制方法的有效性。     

新型力反馈双向伺服系统干扰观测器PID控制算法的研究

针对目前力反馈双向伺服遥操作工程机器人控制系统所存在的反馈力冲击过大及主从位移控制的随动性较差等问题，提出了在新型力反馈伺服系统中加入干扰观测器来改善从动机构的动态特性差异，从而提高从动机构的鲁棒稳定性和抗干扰能力。仿真结果表明提出的方法是有效的。     

新型力反馈双向伺服系统干扰观测器PID控制算法的研究

针对目前力反馈双向伺服遥操作工程机器人控制系统所存在的反馈力冲击过大及主从位移控制的随动性 较差等问题,提出了在新型力反馈伺服系统中加入干扰观测器来改善从动机构的动态特性差异,从而提高从动机 构的鲁棒稳定性和抗干扰能力。仿真结果表明提出的方法是有效的。     

基于二阶扰动观测器的永磁同步电机电流控制

永磁同步电机速度伺服系统的电流环存在外部干扰和系统参数摄动,影响了PI控制的性能。本文利用系统输出与内模输出误差,设计一种新型的鲁棒内环扰动观测器,来估计系统不确定量补偿量。在保证系统鲁棒稳定性条件下,设计扰动观测器的动态响应为二阶系统,达到无稳态误差。实验仿真表明,增加了扰动观测器补偿的PI电流环控制系统,能够很好地抑制电流环中的扰动,减小电流波动,提高电流的跟踪精度。