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本文针对一类MIMO非线性系统提出了模糊自适应控制方法,用FLS矩阵来逼近未知函数阵,用指数饱和函数项对逼近误差进行补偿.该方法不但能保证闭环系统稳定,而且使跟踪误差收敛于原点的小邻域内. 相似文献
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研究了一个新自治混沌系统的控制问题.当该混沌系统的参数未知时,基于Lyapunov稳定性理论,利用自适应控制策略,设计了相应的非线性控制器和参数自适应律将混沌系统的轨道控制到其任意一个平衡点,并借助Barbalat引理,从理论上证明保证了混沌控制的渐近稳定性.Matlab数值仿真结果表明了所选择的控制器和参数自适应律能有效地实现混沌控制. 相似文献
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孙多青 《河北职业技术师范学院学报》2000,14(3):45-49
对非线性系统的直接自适应控制进行了研究,通过对直接模糊控制方案的自适应律进行修改,来减小逼近误差对跟踪精度的影响。所给方法不但能保证闭环系统的稳定性,而且可使跟踪误差收敛到原点的小邻域肉。此外,还克服了外界干扰对系统的影响。 相似文献
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研究MIMO离散非线性系统的自适应Backstepping控制,对包含两个三阶子系统的MIMO系统推出稳定的自适应控制器设计,并利用关键性引理和投影算法的性质证明了闭环系统的所有信号有界和保证跟踪性能. 相似文献
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为了消除双关节机械手系统中存在的摩擦、外界扰动及负载变化等问题,得到高精度的快速位置跟踪轨迹,可采用保证系统稳定性的滑模控制来实现,但在控制过程中系统会存在抖动问题.为此,引入了自适应模糊系统,实现系统滑模控制中切换增益的自适应逼近,完成控制区间范围内的抑制抖动.仿真结果表明:该方法通过选取控制律和李雅普诺夫函数,证明了系统具有渐进稳定性;并且实现了系统位置及速度等参数的高精度轨迹跟踪控制,又很好抑制了滑模控制中存在的抖动问题,满足了系统高精度的轨迹跟踪控制. 相似文献
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对一类非线性系统提出一种新的模糊自适应控制方法．此方法用模糊逻辑系统逼 近未知函数,用自适应调节的方法来修正模糊逻辑系统的输入,以此对逼近误差进行补偿,文 中证明了该方法不但能保证闭环系统稳定,而且可使跟踪误差收敛于原点,仿真结果验证了此 方法的有效性。 相似文献
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针对具有死区非线性输入的未知混沌系统的控制问题,基于Lyapunov稳定性理论建立变结构模糊自适应控制器及系统参数的自适应规则。控制器的设计过程中无需知道未知非线性未知函数的上界及非线性控制输入的增益衰减度,该方法能有效消除死区非线性输入对系统的影响,并能保证闭环系统所有信号一致有界,跟踪误差渐近收敛到原点的一个可调邻域内。数值仿真的结果也验证了该方法的有效性。 相似文献
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针对存在未知时变惯量不确定性、外部干扰力矩和执行机构衰退故障的非刚体航天器系统,研究了非刚体航天器自适应优化容错控制问题。首先,为了根据误差变量优化控制增益,设计一种动态增益调整函数实时优化控制增益;然后,基于非线性鲁棒控制方法、动态增益函数调整方法、自适应方法、容错控制理论与参数估计方法,提出一种新颖的自适应优化姿态跟踪容错控制器。所设计的控制器克服了执行器故障、惯量不确定性以及外界干扰的影响,保证航天器姿态及角速度能够跟踪时变的参考轨迹,实现跟踪误差系统最终一致有界稳定;最后,数字仿真结果验证了所提出方法的有效性,而且与已有控制方法相比,该方法具有更高的控制精度和稳定性。 相似文献
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An adaptive backstepping sliding mode control is proposed for a class of uncertain nonlinear systems with input saturation.A command filtered approach is used to prevent input saturation from destroying the adaptive capabilities of neural networks (NNs).The control law and adaptive updating laws of NNs are derived in the sense of Lyapunov function,so the stability can be guaranteed even under the input saturation.The proposed control law is robust against the disturbance,and it can also eliminate the impact of input saturation.Simulation results indicate that the proposed controller has a good performance. 相似文献
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讨论了基于BackStepping方法,载体位置与姿态均不受控制的双臂空间机器人跟踪惯性空间期望轨迹的控制问题．首先基于拉格朗日第二类方法,结合系统动量（动量矩）守恒关系,推导得到了系统动力学方程,并转化为系统状态方程．基于Backstepping方法,针对具有不确定性的双臂空间机器人系统,设计了鲁棒自适应神经网络控制规律,保证了具有不确定性的双臂空间机器人系统末端手爪在惯性空间跟踪期望轨迹的控制．仿真实验证明了该方法的有效性． 相似文献
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In this paper,a hybrid adaptive compensation control scheme is proposed to compensate the friction occurrence and other nonlinear disturbance factors that exist in the high-precision servo system.An adaptive compensation controller with a dual-observer structure is designed,while the LuGre dynamic friction model with non-uniform parametric uncertainties characterizes the friction torque.Considering the influence of the periodic disturbance torque and parametric uncertainties,fuzzy systems and a robust term are employed.In this way,the whole system can be treated as a simple linear model after being compensated,then the proportional-derivative (PD) control law is applied to enhancing the control performance.On the basis of Lyapunov stability theory,the global stability and the asymptotic convergence of the tracking error are proved.Numerical simulations demonstrate that the proposed scheme has potentials to restrain the impact of disturbance and improving the tracking performance. 相似文献
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针对一类可转化为“标准块控制形”的MIMO非线性系统,基于动态面控制技术,提出一种鲁棒自适应神经网络控制算法。采用径向基函数神经网络逼近不确定性模型,通过引入一阶滤波器,消除后推设计中由于反复对虚拟控制的求导而导致的复杂性问题,同时补偿项的引入可避免反馈线性化方法中可能出现的控制器奇异性问题,无需控制增益矩阵正定、可逆的条件。利用李亚普诺夫方法,证明了闭环系统是半全局一致终结有界,适当选取设计常数,跟踪误差可收敛到原点的一个小邻域内。计算机仿真结果表明此法的有效性。 相似文献
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讨论一类带有线性未知参数的非线性互联系统的自适应跟踪控制问题．基于线性系统的输入－输出线性化理论,设计了直接自适应控制方案来实现有界的跟踪．提出的方案对关联结构和子系统中的不确定均具有鲁棒性．一个数值例子说明了所得结果的可用性． 相似文献
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ＩＮＴＲＯＤＵＣＴＩＯＮＣｏｎｓｉｄｅｒａｂｌｅａｔｔｅｎｔｉｏｎｈａｓｂｅｅｎｆｏｃｕｓｅｄｏｎｔｈｅｃｏｎｔｒｏｌｐｒｏｂｌｅｍｏｆｕｎｃｅｒｔａｉｎｄｙｎａｍｉｃａｌｎｏｎ ｌｉｎｅａｒｓｙｓｔｅｍｓｓｕｂｊｅｃｔｔｏｅｘｔｅｒｎａｌｄｉｓｔｕｒｂａ 相似文献
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A closed-chain robot has several advantages over an open-chain robot, such as high mechanical rigidity, high payload, high precision. Accurate trajectory control of a robot is essential in practical use. This paper presents an adaptive proportional integral differential (PID) control algorithm based on radial basis function (RBF) neural network for trajectory tracking of a two-degree-of-freedom (2-DOF) closed-chain robot. In this scheme, an RBF neural network is used to approximate the unknown nonlinear dynamics of the robot, at the same time, the PID parameters can be adjusted online and the high precision can be obtained. Simulation results show that the control algorithm accurately tracks a 2-DOF closed-chain robot trajectories. The results also indicate that the system robustness and tracking performance are superior to the classic PID method. 相似文献
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针对一类具有饱和非线性输入的混沌系统,基于RBF神经网络的逼近能力提出一种控制方案。该方法利用自适应控制和鲁棒控制,使系统可在模型函数和外扰未知下,设计出结构简单有效的控制器,有效消除了现实中由于饱和非线性输入的存在而引起的控制器抖动的不良控制效果。仿真结果表明了所提控制方法的可行性。 相似文献
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An adaptive terminal sliding mode control (SMC) technique is proposed to deal with the tracking problem for a class of high-order
nonlinear dynamic systems. It is shown that a function augmented sliding hyperplane can be used to develop a new terminal
sliding mode for high-order nonlinear systems. A terminal SMC controller based on Lyapunov theory is designed to force the
state variables of the closed-loop system to reach and remain on the terminal sliding mode, so that the output tracking error
then converges to zero in finite time which can be set arbitrarily. An adaptive mechanism is introduced to estimate the unknown
parameters of the upper bounds of system uncertainties. The estimates are then used as controller parameters so that the effects
of uncertain dynamics can be eliminated. It is also shown that the stability of the closed-loop system can be guaranteed with
the proposed control strategy. The simulation of a numerical example is provided to show the effectiveness of the new method.
Project supported by the National Outstanding Youth Science Foundation of China (NSFC:69725005) and the Zhejiang, Provincial
Natural Science Key Foundation of China (ZD9905) 相似文献