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一类离散非线性系统反步递推黄金分割自适应控制

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系统仿真学报 2005年第8期17卷 1951-1954,1958页

作者：于占东王庆超哈尔滨工业大学航天学院哈尔滨150001

针对一类含参数不确定的离散时间严反馈非线性系统,提出了反步递推(Backstepping)算法与黄金分割原理相结合的新型控制策略。采用反步递推控制方法处理前n-2阶子系统,利用其结果重构余下的二阶非线性子过程,再通过黄金分割自适应算法对... 详细信息

针对一类含参数不确定的离散时间严反馈非线性系统,提出了反步递推(Backstepping)算法与黄金分割原理相结合的新型控制策略。采用反步递推控制方法处理前n-2阶子系统,利用其结果重构余下的二阶非线性子过程,再通过黄金分割自适应算法对二阶子过程进行控制。该策略一方面解决了单纯反步递推算法在过渡阶段参数失配时,控制量剧烈波动的问题;另一方面减少了反步递推算法的计算量。给出了闭环系统有界稳定性的证明,并通过仿真实例验证了该反步递推黄金分割自适应控制方法的有效性和优越性。

关键词：离散时间非线性系统反步递推黄金分割自适应控制不确定性

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基于反步递推法的锻造液压机速度控制

基于反步递推法的锻造液压机速度控制

一类非线性系统的微分平滑反步自适应输出反馈控制

第二十九届中国控制会议

作者：杜春燕吴爱国贾超翟文鹏张大鹏天津大学电气与自动化工程学院

本文基于反步递推法设计锻造液压机速度控制器。根据锻造液压机结构,建立了锻造工作阶段的系统数学模型,并分析了模型的非线性和时变性。基于该模型构造了系统的李雅普诺夫函数,采用反向递推方式求解非线性控制律,保持该函数导数负定,... 详细信息

本文基于反步递推法设计锻造液压机速度控制器。根据锻造液压机结构,建立了锻造工作阶段的系统数学模型,并分析了模型的非线性和时变性。基于该模型构造了系统的李雅普诺夫函数,采用反向递推方式求解非线性控制律,保持该函数导数负定,进而保证系统稳定。仿真实验证明,该控制器可以克服液压系统的非线性因素,对定常和时变速度期望曲线有较好的跟踪效果。

关键词：锻造液压机电液伺服系统速度控制反步递推非线性控制

来源： cnki会议评论

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cnki会议

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控制理论与应用 2005年第5期22卷 687-693页

作者：于占东王庆超哈尔滨工业大学航天学院黑龙江哈尔滨150001

研究了一类含不确定参数且存在未知扰动的严反馈非线性系统输出反馈控制问题,设计了一种新型的反步递推(Backstepping)自适应控制器.为实现输出反馈,设计过程引入了虚拟的全维状态观测器.由于Backstepping的虚拟控制量与未知参数逼近值... 详细信息

研究了一类含不确定参数且存在未知扰动的严反馈非线性系统输出反馈控制问题,设计了一种新型的反步递推(Backstepping)自适应控制器.为实现输出反馈,设计过程引入了虚拟的全维状态观测器.由于Backstepping的虚拟控制量与未知参数逼近值及其高阶导数有关,为此通过微分平滑算法对原系统进行相应的动态扩展.在稳定性分析中,利用Lyapunov定理,得到了系统全局一致有界稳定的条件,并求出系统的稳态跟踪误差.最后给出的仿真算例验证了本文方法的有效性和可行性.

关键词：非线性系统反步递推微分平滑算法输出反馈不确定性

带有时滞的未知非仿射非线性系统自适应模糊跟踪控制

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北京工业大学学报 2014年第9期40卷 1315-1320,1326页

作者：李平金福江梅小华华侨大学信息科学与工程学院厦门361021

应用自适应模糊逼近方法研究了一类带有时滞的未知非仿射非线性系统的跟踪控制问题.系统的实际控制器是按照Backstepping设计过程经逐步反推而得到,在每一步设计中需要用自适应模糊逻辑系统来逼近未知的非线性函数.为了降低控制设计对... 详细信息

应用自适应模糊逼近方法研究了一类带有时滞的未知非仿射非线性系统的跟踪控制问题.系统的实际控制器是按照Backstepping设计过程经逐步反推而得到,在每一步设计中需要用自适应模糊逻辑系统来逼近未知的非线性函数.为了降低控制设计对先验知识的依赖性,取消须事先已知模糊基函数的限制,采用非线性参数化的模糊逻辑系统作为逼近器.由于逼近器中的未知参数彼此之间呈非线性关系,无法直接得到在线估计这些参数的自适应律.为了实现对相关参数的在线调节,先应用Taylor展开式将呈非线性关系的参数分离,使其相互之间具有线性关系,然后再基于Lyapunov第2方法给出相应参数的自适应调节律.最后,通过一个仿真实例来验证所给方法的有效性.结果表明:所得自适应模糊控制器能有效补偿时滞的影响,保证闭环系统中所有信号均有界,而且输出跟踪误差能收敛到原点的任意小邻域内.

关键词：非仿射非线性系统自适应模糊逼近反步递推时滞

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鲁棒自适应PID控制的感应电机伺服系统

电力系统及其自动化学报 2008年第4期20卷 107-112页

作者：王瑞明尤小军嘉兴学院电气工程系嘉兴314001

开发以李亚普诺夫稳定性理论为基础的PID控制的感应电机伺服系统,分析了基于李亚普诺夫稳定性理论的PID自适应控制技术。针对一类非线性系统,利用反步递推技术,设计了一种新型的自适应控制方法。详细讨论了该控制方法的几个关键环节,PI... 详细信息

开发以李亚普诺夫稳定性理论为基础的PID控制的感应电机伺服系统,分析了基于李亚普诺夫稳定性理论的PID自适应控制技术。针对一类非线性系统,利用反步递推技术,设计了一种新型的自适应控制方法。详细讨论了该控制方法的几个关键环节,PID控制器中的比例系数、积分时间常数和微分时间常数自适应调整、以及控制器不确定项的边界值的自适应估计律均通过李亚普诺夫稳定性理论推导得出。仿真和实验结果验证了控制方法的有效性和可行性。

关键词：反步递推比例-积分-微分控制自适应抖振李亚普诺夫函数

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汽车主动悬架系统的自适应容错控制研究

汽车主动悬架系统的自适应容错控制研究

作者：张勇辽宁工业大学

学位级别：硕士

汽车悬架系统是汽车的主要组成部分之一,可分为被动悬架系统与主动悬架系统。主动悬架系统因克服了被动悬架系统的不足,是目前汽车采用最多的悬架系统。悬架系统性能的优劣对于驾驶的安全性与舒适度有着重要的影响。采用科学的方法对悬... 详细信息

汽车悬架系统是汽车的主要组成部分之一,可分为被动悬架系统与主动悬架系统。主动悬架系统因克服了被动悬架系统的不足,是目前汽车采用最多的悬架系统。悬架系统性能的优劣对于驾驶的安全性与舒适度有着重要的影响。采用科学的方法对悬架系统进行控制,可提高汽车行驶的稳定性和舒适性。汽车由于长期行驶会使部分元件失效、老化,或在受到意外的外部干扰情况下,悬架系统的控制器、传感器、作动器通常可能出现故障,如作动器的卡死、增益变化及恒偏差,使汽车运行偏离正常的轨迹。这种故障是在实际行驶中出现的随机性故障,会导致被控对象在行驶中的不稳定性,甚至引发重大交通事故。本文针对主动悬架系统作动器容错控制方法进行研究,确保作动器出现故障时汽车系统可以安全稳定运行。本文主要研究以下两个方面的内容:(1)针对具有时变位移和速度约束的主动悬架系统自适应容错控制问题,根据对半车的受力分析和牛顿力学第二定律,建立半车汽车主动悬架系统的动力学模型,通过选取适当的状态变量建立状态空间表达式。通过构造时变障碍李雅普诺夫函数,采取Backstepping设计方法,设计虚拟容错控制器、主容错控制器和自适应律,以保证车身的位移和速度不违反约束界而使汽车行驶保持平稳。同时,对于系统中由于不确定的车身质量和其他因素导致的未知连续函数,采用径向基函数神经网络进行逼近。导出了参数估计误差,并将其用作叠加在自适应以保证误差收敛,从而达到在约束界内快速容错的目的。对主动悬架系统空间限制与轮胎动态载荷进行了分析,并通过对偏离故障和部分失效故障的仿真,验证了所提出的容错控制方法的有效性。(2)研究了具有输入饱和的四分之一车主动悬架系统自适应容错控制问题,根据牛顿定律和拉格朗日建模法建立四分之一车的数学模型,针对参数不确定性和作动器饱和问题,再利用径向基神经网络来逼近主动悬架系统的未知函数。当作动器未达到饱和时,基于Backstepping设计方法设计自适应容错控制方案。当执行器出现饱和时,基于抗饱和理论设计自适应容错控制方案,并引入了一阶滤波来修正误差值,以增加容错控制的抗干扰能力。通过模拟仿真研究,验证了所提出的容错抗饱和控制方法的有效性。

关键词：反步递推神经网络输入饱和主动悬架系统自适应容错控制

基于齿隙效应补偿的机电传动系统高性能控制方法研究

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基于齿隙效应补偿的机电传动系统高性能控制方法研究

作者：谢志伟南京理工大学

学位级别：硕士

齿隙是一种常见的非线性因素,它的存在会降低机电系统的控制性能。主要表现在由齿隙阶段控制时滞现象导致的伺服控制系统对期望运动轨迹的跟踪误差和运动换向时轮齿之间的冲击碰撞引起的振荡与噪声。若不能采取有效手段消除或降低齿隙... 详细信息

齿隙是一种常见的非线性因素,它的存在会降低机电系统的控制性能。主要表现在由齿隙阶段控制时滞现象导致的伺服控制系统对期望运动轨迹的跟踪误差和运动换向时轮齿之间的冲击碰撞引起的振荡与噪声。若不能采取有效手段消除或降低齿隙非线性的影响,以上问题会使系统动、静态性能大大降低,严重时甚至会导致系统失稳不可控。因此,对齿隙问题开展持续深入研究是一项具有巨大实际价值和广阔应用前景。本文将致力于齿隙非线性系统补偿控制策略研究。本文首先重点介绍齿隙的三种常见模型并分析各自特点,对齿隙非线性的现有补偿控制策略作分类和简要分析。然后选择构建基于齿隙死区模型的电机伺服系统数学模型。控制器设计运用反步递推设计方法,基于李雅普诺夫稳定性理论设计针对转矩传递参数不确定问题的参数自适应律,设计出基于状态反馈的自适应控制器,实现含齿隙环节电机伺服系统的渐进稳定控制和不确定参数的在线辨识。在经典死区模型的基础上,构建简化的死区模型。设计近似死区模型逆函数逼近代替实际死区逆,采用RBF神经网络观测器进行在线补偿近似死区逆误差。对于系统的未建模动态和扰动,设计连续非线性鲁棒反馈项来抑制。设计神经网络的权值自适应律和系统控制器,实现系统渐近稳定控制。最后运用Matlab/Simulink软件进行仿真以及在永磁无刷交流电机伺服系统实验平台进行实验,对比PID控制,验证所提出的控制策略的有效性,优越性。

关键词：齿隙死区模型反步递推近似死区神经网络自适应控制

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具有约束的非线性系统自适应控制及其应用

具有约束的非线性系统自适应控制及其应用

作者：陈爱青辽宁工业大学

学位级别：硕士

日常生活中,由于物理条件和系统性能的限制以及安全要求,许多实际系统往往具有约束条件。对于控制系统而言,如果控制器在执行过程中不遵守约束规则,则可能会导致系统的性能下降,甚至可能损坏整个系统。因此,约束控制研究的发展已成为近... 详细信息

日常生活中,由于物理条件和系统性能的限制以及安全要求,许多实际系统往往具有约束条件。对于控制系统而言,如果控制器在执行过程中不遵守约束规则,则可能会导致系统的性能下降,甚至可能损坏整个系统。因此,约束控制研究的发展已成为近些年来控制领域研究的热点与难点问题。针对非线性系统的自适应约束控制问题,本文主要研究了以下内容:首先,针对单输入单输出与多输入多输出的两类切换不确定非线性系统,分别研究了具有时变输出约束和输入饱和特性的自适应控制方法与具有时变全状态约束的自适应控制方法。基于任意切换规则条件,通过构造正切型障碍李雅普诺夫函数保证系统输出与状态不违反时变约束界,利用模糊逻辑系统对未知连续函数进行逼近,建立非对称饱和模型处理系统中的输入饱和问题,采用反步递推方法设计控制器以及自适应律,结合李雅普诺夫稳定性理论分析系统的稳定性。进而,通过仿真研究验证所提出方法的有效性。其次,针对一类切换不确定非线性系统的输出反馈控制问题,研究了系统在具有时变全状态约束条件下的跟踪控制问题。通过构造非线性模糊观测器估计系统的不可测状态,选择正切型障碍李雅普诺夫函数确保系统状态不会超出预设的时变约束范围,并结合反步递推技术与模糊逻辑系统设计自适应模糊输出反馈控制器与自适应律,采用障碍李雅普诺夫稳定性分析方法,证明了闭环系统的稳定以及跟踪误差和观测误差收敛到零的小邻域内,结合仿真实例证明所提出控制方案的有效性。最后,针对具有全状态约束的主动座椅悬架系统,研究了座椅悬架系统的智能自适应控制。为降低汽车在行驶过程中的振动和冲击,确保乘客舒适性和乘坐安全性,主要针对主动座椅悬架系统中人体与悬架的位移及速度约束情形进行了研究。根据反步递推算法理论和神经网络的逼近特性,设计出自适应律和控制器,结合障碍李雅普诺夫稳定性分析方法证明系统内所有信号有界。此外,通过座椅悬架系统的仿真实例验证了系统中人体位移、悬架位移、人体速度与悬架速度均在设定的时变约束范围内。

关键词：约束模糊逻辑系统自适应控制反步递推障碍李雅普诺夫函数

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非线性状态约束系统的自适应控制方法研究

非线性状态约束系统的自适应控制方法研究

作者：李静辽宁工业大学

学位级别：硕士

由于状态约束普遍存在于实际系统中,状态约束控制已经成为非线性控制理论的一个重要研究方向。为此,本文研究了非线性状态约束系统的自适应控制方法,主要的工作如下:(1)介绍本文研究内容的相关背景及理论知识。阐述有关自适应控制设计... 详细信息

由于状态约束普遍存在于实际系统中,状态约束控制已经成为非线性控制理论的一个重要研究方向。为此,本文研究了非线性状态约束系统的自适应控制方法,主要的工作如下:(1)介绍本文研究内容的相关背景及理论知识。阐述有关自适应控制设计的知识,介绍了神经网络对非线性函数的逼近能力,神经网络逼近法多用于解决多变量、非线性和大数据量特点的问题。(2)针对一类具有全状态约束的不确定非线性严格反馈系统,研究了自适应神经网络控制方案。通过在每一步backstepping算法过程中引入障碍李雅普诺夫函数构造一类新型自适应backstepping算法,确保所有状态不违反约束。该方法的主要优势是在状态约束条件下具有少量的自适应参数。通过稳定性分析,证明了跟踪误差、自适应律和控制输入的有界性和状态约束没有被违背。仿真结果验证了设计方法的有效性。(3)针对一类具有全状态约束的严格反馈非线性系统,应用积分型障碍李雅普诺夫函数,研究了自适应backstepping设计方法。基于积分型障碍李雅普诺夫函数,克服了以往研究方法的保守性。最后,证明了跟踪误差收敛到小的领域内和闭环系统所有信号的有界性。仿真结果证明给出方案的可行性。

关键词：自适应控制神经网络状态约束反步递推障碍李雅普诺夫函数