PMSM系统的参数稳定性分析和自适应控制

针对含未知参数的永磁同步电机(PMSM)系统,研究其参数稳定性和自适应控制问题.首先,分析了参数变化对PMSM系统平衡点的影响.然后,通过设计自适应控制器使得闭环系统具有耗散Hamiltonian结构,使闭环系统的能量分布随着未知参数的漂移而自动的改变,且能量函数总在未知参数对应的平衡点处取得极小值,从而实现自适应参数...     

一类模糊T-S模型互联系统的自适应容错跟踪控制

针对一类带有执行器故障的T-S模糊互联的容错跟踪控制问题,提出了一种模糊自适应容错控制器。该控制器由一个模糊控制器和一个自适应控制器组成,模糊控制器能够保证系统没有故障时闭环系统渐近稳定,而自适应控制器能够补偿系统的执行器故障。所提出的容错控制方法不但使得闭环系统渐近稳定、系统的输出渐近跟踪给定的参考信号,并获得H∞控制性能。最后应用Lyapunov函数和线性矩阵不等式的方法,给出和证明了带有执行器故障的T-S模糊互联系统的稳定的充分条件。仿真结果进一步验证了所提出方法的有效性。     

一类非线性系统的自适应反步控制

研究一类带有未知常数参量的非线性系统的镇定及自适应控制器设计问题,提出了一类非线性系统参数估计器设计及自适应反步控制器设计的新方法.构造出Lyapunov函数, 并给出闭环系统全局渐近稳定的新的充分条件.例子表明了所获方法的有效性.     

一类非线性参数化时滞系统的鲁棒自适应衰减问题

研究了一类虚拟控制系数未知的非线性参数化时滞系统的自适应衰减问题.利用参数分离技术和backstepping设计方法构造自适应H∞控制器,使闭环系统在L2增益下从干扰输入到系统输出的影响任意小,并且无外部干扰时,系统内稳.     

一类不确定时变时滞系统的鲁棒自适应稳定控制

研究了一类不确定时变时滞系统的鲁棒自适应稳定控制问题.系统包含多变时滞非线性扰动.基于Lyapunov稳定性理论和Lyapunov-K rasovsk ii型泛函设计出了一种无记忆的自适应状态反馈控制器,并证明了满足一定条件时,此控制器使得闭环系统最终一致有界.     

不确定关联时滞大系统的自适应分散镇定控制

针对时变的满足一定匹配条件的不确定关联时滞大系统,利用自适应界化技术,给出了设计分散镇定控制器的自适应的方法.其特点是在假设中系统不确定项是有界的,但界是未知的,且在关联项存在时变时滞的情况下证明了闭环自适应系统的渐近稳定性.最后举例说明了该方法的有效性.     

含有未建模动态的多输入非线性串级系统的自适应控制

本文对一大类含有未知参数和未建模动态的多输入非线性串级系统,基于backstepping递推设计方法,进行了自适应控制设计,得到的参数自适应律的阶次等于未知参数的个数,故该设计是非过参数化的.当自适应控制律作用于该系统时,闭环系统的所有信号是有界的.并且给出了第一子系统的状态界的一个估计.     

非线性多时滞系统的直接自适应模糊控制

针对一类单输入单输出非线性多时滞系统,提出了一种自适应模糊跟踪控制方案.该方案结合了自适应控制和H∞控制.构建了自适应时滞模糊逻辑系统用来逼近未知时滞函数;设计了H∞补偿器来抵消模糊逼近误差和外部扰动.根据跟踪误差给出了参数调节规律.证明了误差闭环系统满足期望的H∞跟踪性能.仿真结果表明了该方案的有效性.     

高阶不确定非线性系统切换自适应镇定

研究了一类控制系数未知高阶不确定非线性系统的全局自适应稳定控制设计问题.值得指出的是,更高的系统幂次和未知的控制系数显示系统容许更强的非线性和更严重的不确定性/未知性,因而所研究的系统更具一般性.这里不是采用传统自适应技术,而是通过灵活运用基于切换的自适应技术和增加幂积分方法,给出了该控制问题的结构简单且易于实现的新型切换自适应控制器.所设计控制器保证闭环系统状态全局有界且最终趋于零.     

不确定非线性系统的周期信号自适应跟踪

考虑不确定非线性系统的周期信号的自适应跟踪问题. 系统的不确定性不能参数化,周期信号由一非线性系统产生.提出了跟踪周期信号的自适应控制律. 此控制律保证了闭环系统所有的信号有界和跟踪误差趋于零. 已有的有关的周期信号跟踪控制律只能保证跟踪误差的平方在一周期上的积分趋于零.     

基于输出带干扰非线性一维波动方程的输出反馈镇定

研究了基于输出带干扰非线性一维波动方程的输出反馈镇定.首先,设计时变增益观测器获得干扰的估计.其次,使用干扰补偿原则获得输出反馈控制器.最后,对闭环系统解的存在性与唯一性作了证明,进一步使用能量扰动法获得闭环系统的渐近稳定性.     

基于观测器的非严格反馈时滞非线性系统的神经网络自适应控制

针对一类非严格反馈的时滞非线性系统,研究了一类基于观测器的自适应神经网络控制问题.针对系统中存在未知状态变量的问题,设计了一个状态观测器.利用反步法和径向基神经网络的逼近特性,提出了一种自适应神经网络输出反馈控制方法.所设计的控制器保证了闭环系统中所有信号的半全局一致有界性.最后,通过仿真验证了所提控制方法的有效性.     

机械臂系统的自适应跟踪控制

考虑一类非线性机械臂系统的跟踪控制.该系统包含未知的定常参数和多个未知的周期时变参数.提出了一种新的自适应跟踪控制方法,该方法能保证闭环系统的所有信号有界,且跟踪误差趋于零.     

非线性时变系统自适应backstepping学习控制

针对含有混合未知参数的高阶非线性系统,利用backstepping方法,提出了一种自适应重复学习控制方法,该方法与分段积分机制相结合,可以处理时变参数在一个未知紧集内周期性快时变的非线性系统,通过构造微分-差分参数自适应律,设计了一种自适应控制策略,使跟踪误差在误差平方范数意义下渐近收敛于零,利用Lyapunov泛函,给出了闭环系统收敛的一个充分条件.实例仿真结果说明了该方法的有效性.     

网络化Euler-Lagrange系统的分布式编队机动控制北大核心CSCD

研究了网络化Euler-Lagrange系统自适应编队机动控制问题.针对参数不确定的Euler-Lagrange系统,利用滑模控制方法提出了一种自适应编队机动控制算法.基于Lyapunov稳定性理论,证明了闭环系统的稳定性.该算法的显著特点是通过引入一种特殊的有向网络拓扑来描述智能体之间的通信交互行为,使得系统中跟随者在不需要知道或估计时变机动参数的情况下,能够实现编队的方向、平移、形状的连续改变.最后对提出的自适应编队机动控制算法进行数值模拟以验证该控制方案的有效性.     

基于生物态势理论的Backstepping模糊控制

针对一类单输入单输出非线性系统,提出了一种基于生物态势理论的backstepping模糊自适应控制方法.设计中,将系统误差及其导数作为模糊规则的前件,将反应生物特性的生态位态势理论函数作为模糊规则的后件,设计了基于生物态势理论的Backstepping模糊控制器.该控制器将生物个体对外界扰动的适应对策引入设计中,使得控制器的自适应律具有生物自适应特性.并利用Lyapunov方法证明了闭环系统的稳定性.仿真结果进一步验证了方法的有效性.     

未知控制方向的简单线性对象间接自适应跟踪系统的稳定性分析（英文）

本文研究一类一阶线性连续时间对象的自适应跟踪器,并给出不同估计量和修正确定性等价控制律.我们克服了确定损失的困难(或控制)的系统增益的估计值是零,纠正了米德尔顿和Kokotovic的文章(1992)对上述对象的间接自适应调节的一些实质性的错误的结果.在构建的自适应跟踪系统中,得到相平面轨迹或完全描述闭环系统的非线性行为的显式解的显式表达式,并对所设计的自适应跟踪系统可能由损失估计模型的稳定性所带来问题进行分析.讨论了这些结果对高阶线性连续时间对象的间接自适应跟踪情况的影响.同时通过类似的模式讨论了未知的控制方向和模型参数.     

一类非仿射非线性系统的神经网络自适应跟踪控制

考虑了一类具有零动态的非仿射非线性不确定系统的神经网络直接自适应跟踪控制问题.控制信号由神经网络系统直接产生,无需另外设计系统估计器及鲁棒控制项.采用梯度下降方法以最小化神经网络控制器与未知理想控制器的误差代价函数产生神经网络白适应参数更新律.应用Lyapunov方法证明了闭环系统的稳定性及跟踪误差和相应闭环系统的所有状态最终一致有界性.最后针对带有外部扰动的非仿射非线性系统的仿真结果验证了该文方法的有效性.     

一类高阶非完整系统的鲁棒适应模糊控制

针对一类带有强漂移项的高阶非完整系统,基于后推设计方法,input-state-scaling变换技巧和模糊系统的逼近能力提出了一种新的自适应控制方案.该方案保证闭环系统的所有信号最终一致有界,且系统的状态收敛到零的一个小邻域内.     

仿生模糊直接自适应控制

针对一类不确定非线性系统,设计了一种具有仿生特性的模糊直接自适应控制方法.方法将反应生物特性的生态位态势理论函数作为模糊规则的后件,将生物个体对外界扰动的适应对策引入控制器设计中,利用超稳定理论设计自适应控制律,保证了闭环系统的稳定性和收敛性.仿真结果表明了方法的有效性,比常规控制方法有更好的控制效果.