输入受限的非线性系统自适应模糊backstepping控制_王永超
基于免疫原理的自适应模糊控制器优化设计
基于免疫原理的自适应模糊控制器优化设计
李远贵;李士勇
【期刊名称】《电机与控制学报》
【年(卷),期】2003(007)004
【摘要】利用免疫系统的克隆选择原理设计了全局搜索优化算法和局部搜索优化算法,并提出了一种时变对象的模糊控制器参数自整定方案.该方案利用全局优化算法离线组合优化标称参数下的控制器,对象发生变化后,利用局部优化算法在线优化,可快速获得新的控制器参数,以实现自适应控制.仿真结果表明,该控制系统在被控对象参数变化的情况下,仍具有良好的控制性能,能够对一类时变对象实施高精度控制,具有较大的工程应用价值.
【总页数】4页(P335-338)
【作者】李远贵;李士勇
【作者单位】哈尔滨工业大学,控制科学与工程系,黑龙江,哈尔滨,150001;哈尔滨工业大学,控制科学与工程系,黑龙江,哈尔滨,150001
【正文语种】中文
【中图分类】TP13
【相关文献】
1.一类Takagi-Sugeno模糊控制器的自适应遗传优化设计 [J], 张兴华
2.基于免疫原理的模糊控制器优化设计与仿真 [J], 邢小军;张洪才;闫建国
3.基于人工免疫原理的系统异常检测与自适应容错控制 [J], 王再英
4.基于自适应遗传算法的模糊控制器优化设计 [J], 陈忠华;肖蕙蕙
5.基于GA的交叉路口自适应模糊控制器优化设计 [J], 王晓薇;王慧
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非线性锁相环的分析与仿真
非线性锁相环的分析与仿真李尧;王永超【摘要】提出了一种改进锁相环非线性性能的方法,在基本锁相环的基础上增加一个非线性器件N和一个低通滤波器(LPF),使用鉴频鉴相器(PFD)代替鉴相器(PD).利用Matlab软件的Simulink功能模块对非线性锁相环性能进行仿真和验证,直观地得出了频率捕捉时间、频率捕捉范围、相位噪声等锁相环参数,验证了在噪声环境下改进方法的可行性及其优点.结果表明,采用该方法可使锁相环具有大的捕捉范围并能快速锁定,输出信号的相位噪声低,锁相环的捕捉性能和跟踪性能提高.【期刊名称】《吉林化工学院学报》【年(卷),期】2011(028)007【总页数】4页(P73-76)【关键词】锁相环;非线性器件;仿真【作者】李尧;王永超【作者单位】北华大学物理学院,吉林吉林132013;北华大学物理学院,吉林吉林132013【正文语种】中文【中图分类】TN911随着电子技术的发展，各领域都要求有高纯度，高稳定度的信号源，锁相技术正是提高电子设备的灵敏度和可靠性的一种有效方法，因而倍受青睐，已成为目前研究的热点课题之一［1-3］.锁相环是一种相位反馈的闭环自动控制系统，环路锁定之后，平均稳态频差等于零，稳态相差为固定值，锁相环的这一重要特征使其在电视、通信、雷达、遥测遥感、测量仪表，特别是在人造卫星和宇宙飞船的无线电系统中，得到了广泛应用［4-10］.但目前基本锁相环(Phase-Locked Loop，PLL)很难在线性范围内达到实际要求，其环路性能远不如非线性锁相环的性能好，当频差较大时，由于环路已超出线性工作范围，它根本不能锁定，或者能锁定但锁定时间较长，这要求对锁相环路进行改进，使其具有良好的性能.本文提出了一种改进锁相环非线性性能的方法，扩大了锁相环的线性分析范围，改善了锁相环的工作性能.同时利用Matlab软件的功能模块对线性锁相环路进行计算机模拟，直观地得出了频率捕捉时间、捕捉范围等锁相环参数，验证了改进方法的可行性.锁相环包括3部分，如图1所示:(1)鉴相器(Phase Detector，PD);(2)环路滤波器(Loop Filter，LF);(3)压控振荡器(Voltage-Controlled Oscillator，VCO).用PD比较输入信号r(t)和VCO的输出信号v(t)之间的相位差，产生误差控制电压u(t)，经LF平滑滤波作用后得到低频分量y(t)，从而控制VCO的振荡频率和相位，使其朝着接近输入信号的频率和相位的方向变化，达到与输入信号同频.工作环路锁定后要求:(1)输出信号v(t)的频率与输入信号r(t)的频率相等，相位差为一较小的固定值;(2)具有大的捕捉范围，能够在较大范围内锁定;(3)能够在很短时间内快速锁定.基本锁相环中，LF选用线性低通滤波器，其作用是滤除鉴相器误差电压的高频成分和噪声，起到平滑滤波的作用，以保证环路稳定、改善环路跟踪性能和噪声特性.除了具有低通滤波作用外，其元件参数的选择对环路的捕捉、稳定、噪声、环路带宽都有影响.因此锁相环的设计工作主要体现在对LF的正确选择和设计，使锁相环性能指标在相位噪声，捕捉带，捕捉速度、稳定性和杂散抑制等方面合理兼顾，实现综合性能最佳.同时，锁相环路中只用一个滤波器是难以达到锁相环的最佳性能的.非线性锁相环(Nonlinear Phase-Locked Loop，NPLL)，如图2所示是在基本锁相环的基础上增加一非线性器件N和一低通滤波器(Low-Pass Filter，LPF)，同时用鉴频鉴相器(Phase Frequency Detector，PFD)代替 PD，适当选取非线性器件N的函数形式和低通滤波器LPF的参数及PFD的函数形式，可使非线性锁相环具有大的捕捉范围并取得快速锁定，即可在基本锁相环不能锁定的范围内快速锁定，尤其是在锁定时间方面远优于基本锁相环.非线性锁相环的优越性能主要源于PFD，N和LPF的加入.其中，PFD在扩大环路的线性工作范围方面起关键作用.N一方面能够改变环路滤波器输出信号，使噪声在一定程度上被低通滤波器LPF滤掉，从而得到更精确的直流信号来控制VCO，使环路工作更稳定;另一方面，由于受实际条件限制，环路总增益不能完全按理论需要无限增大，N的加入能够改善这种不足，使环路的总增益增加，更接近理想状况，同时，抑制相位噪声能力强，即有较低的输出相位噪声.当前，对锁相环的仿真方法有两种.一种是采用传统的编程方法，该方法主要用于标准锁相环的线性分析，对非线性锁相环来说，模型建立复杂，参数调整不易，不直观，程序调试困难，对环路的细节作一次改动就需要重新检查并编写程序，在应用中有很大的局限性.另一种是采用CAD模型法，这是一种环路内各部件建模方法，对不熟悉电路结构的人来说是一项艰巨而又复杂的工作.因此，本文提出了一种利用Matlab软件构造非线性锁相环基本功能模块的方法，只需知道所需器件的实现功能，而无需非常了解各组件内部具体结构，利用功能模块便可对锁相环路进行计算机模拟，该方法建模简单直观、操作方便灵活、可通过直接设置模块参数来替代繁琐的调整器件参数的过程，且可直观地得出频率捕捉时间、捕捉范围等锁相环参数.利用Matlab软件的Simulink功能模块对非线性锁相环路进行计算机模拟，非线性锁相环电路各组件仿真模块分别介绍如下:(1)锁相环的输入信号为频率fi=2×105Hz的正弦信号r(t)=sin(2πfit)V，从Simulink的sources模块中调用 sine wave模块，设定相关参数.(2) 输出为u(t)=kdF(φe(t))+kdnd(t)，kd是PFD增益，φe(t)是输出信号和参考信号的相位差，nd(t)为噪声，F为非线性函数，由PFD的类型决定，可根据需要从Simulink模块库中找到对应的函数块，若在库中找不到匹配模块，可通过创建S函数或M函数或F函数来完成.(3)LF可采用有源低通滤波器，输出为Y(s)=F(s)U(s)，其传输函数为使用Simulink模块库现成的传递函数功能模块便可实现，只需按需要设置参数即可.(4)非线性器件N的输出yN(t)=N(y(t))，函数形式的选取类似于PFD.用户可以自己创建实现非线性器件N功能的S函数或F函数，也可根据需要从使用Simulink 模块库中直接调用相应的函数模块.实验中，通过创建 M函数 yN(t)实现.(5)LPF为RC积分滤波器，其传输函数为使用Simulink模块库现成的传递函数功能模块便可实现，只需按需要设置参数即可.(6)压控振荡器VCO相当于增益为K0，在s=0处有一个极点的理想的积分器，，直接使用积分模块即可.由各器件的动力学便可得到非线性锁相环的误差方程:φe(t)=(ω0－ωi)t+φ0(t)－φi(t)+φn(t) .当φe(t)≈0或为一较小常数时，可认为环路锁定，其中ωi(t)≈0为输入频率和相位，ω0，φ0(t)为输出频率和相位，φn(t)为相位噪声.由上述各个基本功能模块便可构成非线性锁相环的仿真模型图，如图3所示.定义非线性器件N为分段函数，即这里取N的两套参数值，分别定义为NPLL1和NPLL2.各参数取值如下:输入频率:ωi=2π ×2×105rad/s，PFD增益:kd=1V，LF 参数:τ1=5 ×10 －4s，τ2=5 ×10－5s，NPLL1:y*=0.05 V，ml=1.5，mh=5，NPLL2:y*=0 V，ml=0，mh=5，低通滤波器截止频率:ωn=1.25 ×105rad/s，VCO 增益:k0=1.3 ×1.55rad/(s·V)，VCO的初始条件为105s·V，输出频率:ω0=2π ×2×105rad/s，输入相位:φi(t)=10－1sin(103t)rad，输入噪声:ni=10－2sin(104t)rad，相位噪声:φn(t)=0.对非线性组件N来说，如果接近原点处的斜率越大，NPLL的捕捉范围就越大且锁定时间越短，但输出相位噪声较大;如果接近原点处的斜率越小，NPLL的输出相位噪声就越小，然而捕捉范围和锁定时间就不很理想，这就需要折中考虑NPLL的捕捉范围、锁定时间及输出相位噪声，选择合适的非线性组件N的函数形式，使NPLL的各项性能达到最优，使其与理论结果非常相符.不断改变输出频率ω0的值，反复实验，便可测出捕捉范围等锁相环参数.为了便于比较，也给出了基本锁相环的仿真实验结果，如图4所示.如图4(a)所示，NPLL比PLL锁定速度快很多，大约相差一个数量级，NPLL1、NPLL2比PLL锁定快，NPLL2比NPLL1锁定快，环路的捕捉性能和跟踪性能得到显著改善.在捕捉过程中，环路参数可以随之实时改变，可有效改善环路的动态跟随特性，扩大捕捉带;如图4(b)所示，NPLL抑制相位噪声能力强.NPLL的输出相位的噪声振幅比PLL小得多，而NPLL1的输出相位的噪声振幅比NPLL2又小.NPLL2的N是斜率为5的直线，而NPLL1的N与NPLL2相比在原点处的斜率稍有变化，这种变化对抑制输出相位噪声是非常有必要的，NPLL的抑制相位噪声性能、锁定性能得到了同步改善;如图4(c)所示，PFD代替了PD，扩大了环路捕捉范围，NPLL的捕捉范围比PLL大，N对环路起线性补偿作用，保证环路既有大的捕捉范围又能快速锁定，选择合适N能加速环路捕捉，NPLL能在PLL失锁的条件下快速锁定.可见，NPLL的性能优于PLL的性能，这主要是由于PFD和非线性组件N和低通滤波器LPF作用的结果.利用该方法模拟得到的实验结果与实际测试结果吻合较好，且在模拟实验过程中，可方便的调节各模块的模拟参数，无需重新修改模型图，很容易实现对锁相环路的仿真设计.本文提出了一种改进的非线性锁相环的分析与仿真方法，与传统的编程方法相比较，该方法具有简单、直观、灵活等诸多优点，可较容易地对噪声环境下的非线性锁相环进行分析与仿真，克服了现有方法所不能解决的困难，设计者可针对每个器件选取最佳参数使环路性能最优，只需知道所需器件的实现功能，无需非常了解其内部具体结构，便可对锁相环路进行计算机模拟，不失为一种简便快捷的好方法.【相关文献】［1］ Shahruz S.M.Design of High-Performance Phase-Locked Loops and Synthesizers ［J］.Journal of Sound and Vibration，2002，244(2):367-377.［2］ Pottiez O，Deparis O.Super-Mode Noise of Harmonically Mode Locked Erbium Fiber Laser with Composite Cavity ［J］.IEEE Journal of Quantum Electronics，2002，38(3):252-259.［3］ Pottiez O，Deparis O，Haelterman M.Experimental Study of Super Mode Noise of Harmonically Mode Locked Erbium Doped Fiber Lasers with Composite Cavity［J］.Optics Communications，2002，202(1):161-167.［4］狄青叶.锁相环频率响应特性及稳定性分析的CAD方法［J］.无线通信技术，2000(3):54-57. ［5］张厥盛，万心平.锁相技术［M］.西安:西安电子科技大学出版社，1993.［6］李亚男，于晋龙，王剑，等.一种新型主动锁模光纤激光器腔长稳定技术研究［J］.光子学报，2004，33(8):897-900.［7］鲁昆生，王福昌.电荷泵锁相环设计方法研究［J］.华中理工大学学报，2000，28(1):62-64. ［8］史国炜，王峰，陈明，等.一种用于SDH光纤传输系统设备时钟的数字式锁相环［J］.电子技术与应用，2000，26(10):70-72.［9］董姝敏，李尧，乔双.主动锁模光纤激光器的锁相稳定方法［J］.半导体技术，2009，34(5):427-431.［10］董姝敏，李尧，乔双.主动锁模光纤激光器的锁相电路的改进及仿真［J］.长春大学学报，2009，19(10):29-32.。
基于神经网络的模糊控制器
基于神经网络的模糊控制器
金毅;陈赛坤;何通能
【期刊名称】《浙江工业大学学报》
【年(卷),期】1995(000)003
【摘要】将神经网络的非线性与自学习特性有机地应用于模糊控制系统中，用神经元节点及其相应的内部函数代替模糊控制系统的各个模糊子集及其隶属函数，而神经元节点间的连接代替模糊推理机，设计了一类基于神经网络的模糊器，以克服复杂非线性系统难以确定模糊子集的划分及其隶属函数和模糊推理规则等问题。
【总页数】1页(P231)
【作者】金毅;陈赛坤;何通能
【作者单位】不详;不详
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.一种基于L-M算法的组合神经网络模糊控制器 [J], 尹志宇;李青茹;李文娜;马龙生
2.一种基于CMAC神经网络的模糊控制器设计 [J], 冯超;李兵
3.基于神经网络的模糊控制器对温度控制的实现 [J], 尹志宇;于富强;李青茹;郭晴
4.基于神经网络的无差模糊控制器设计与仿真 [J], 朱志伟
5.基于递归神经网络的数控伺服进给预测模糊控制器设计 [J], 周希胜;姜培刚;欧超光
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高超声速飞行器无在线求导backstepping控制方法
高超声速飞行器无在线求导backstepping控制方法
路遥;贾志强;刘晓东;路坤锋
【期刊名称】《宇航学报》
【年(卷),期】2022(43)1
【摘要】针对高超声速飞行器纵向通道跟踪控制问题,提出一种无需对虚拟控制量进行在线求导的新型backstepping控制方法。
首先将飞行器动力学模型划分为速度子系统和航迹倾角子系统,然后采用backstepping方法设计航迹倾角子系统控制器,利用高阶微分器技术直接设计虚拟控制量一阶导数的控制律,这样即避免了现有backstepping方法中求取虚拟控制量一阶导数时存在的“复杂性爆炸”问题,同时能够简化控制器结构,减少待设计控制器参数数目。
另外,采用跟踪微分器技术设计了不确定项观测器以实现对模型中各类不确定项的估计,进而提高控制器的跟踪精度。
最后,采用Lyapunov理论证明了闭环系统的稳定性,并通过对比仿真实验验证所提方法的有效性。
【总页数】8页(P103-110)
【作者】路遥;贾志强;刘晓东;路坤锋
【作者单位】宇航智能控制技术国家级重点实验室;北京航天自动控制研究所【正文语种】中文
【中图分类】V448.2
【相关文献】
1.基于Backstepping的高超声速飞行器模糊自适应控制
2.基于动态面backstepping控制的高超声速飞行器自适应故障补偿设计
3.基于Backstepping 的高超声速飞行器鲁棒自适应控制
4.弹性高超声速飞行器输入饱和抑制backstepping控制
5.基于Backstepping的吸气式高超声速飞行器自适应控制
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基于自适应模糊推理的非线性系统辨识器设计
基于自适应模糊推理的非线性系统辨识器设计
刘霞;刘继承;耿玉容
【期刊名称】《化工自动化及仪表》
【年(卷),期】2009(036)005
【摘要】针对传统模糊建模方法中模型参数都是根据经验选取的局限性,提出一种类高斯隶属函数,推导了基于类高斯隶属函数的自适应模糊推理模型,利用Stone-Weierstrass定理证明了该模型能以任意精度逼近非线性系统.将自适应模糊推理模型应用于非线性动态系统辨识中,设计了非线性系统辨识器,采用梯度下降算法学习模型中参数,通过仿真得到了较好的辨识效果.
【总页数】5页(P29-33)
【作者】刘霞;刘继承;耿玉容
【作者单位】大庆石油学院,电气信息工程学院,黑龙江,大庆,163318;大庆石油学院,电气信息工程学院,黑龙江,大庆,163318;中国石油大庆炼化公司,黑龙江,大
庆,163300
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.9
【相关文献】
1.基于自适应神经模糊推理系统的非线性系统辨识与仿真 [J], 赵静;刘琦
2.基于H∞环路成形和自适应神经模糊推理系统的模糊控制器设计 [J], 韩璞;周世梁;刘玉燕;王东风
3.基于模糊推理的模糊自适应励磁控制器 [J], 高峰;张丽
4.基于自适应神经模糊推理系统的非线性系统辨识 [J], 侯志祥;申群太;李河清
5.基于模糊推理的模糊自适应励磁控制器 [J], 高峰
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输入受限的非仿射纯反馈不确定系统自适应动态面容错控制
输入受限的非仿射纯反馈不确定系统自适应动态面容错控制陈龙胜;王琦【期刊名称】《控制理论与应用》【年(卷),期】2016(033)002【摘要】针对存在执行器故障和输入饱和受限的非仿射纯反馈不确定动态系统，提出了一种自适应动态面容错控制策略。
在不损失模型精度和考虑系统输入饱和受限的前提下，基于中值定理将非仿射系统转化为具有线性结构的时变不确定系统，在此基础上，再利用参数自适应投影技术对有界不确定时变参数进行在线估计，参数估计误差和外界扰动采用非线性动态阻尼技术进行补偿，并利用双曲正切函数和Nussbaum函数处理系统输入饱和受限和控制增益函数方向未知的问题，同时将反演法和动态面法相结合设计鲁棒自适应控制器，消除了反演法的计算膨胀问题，并且在系统出现执行器失效故障的情况下可确保稳定跟踪。
最后，根据解耦反推法，基于Lyapunov稳定性定理证明了闭环系统的半全局一致最终有界。
仿真结果验证了所设计控制方案的可行性与有效性。
%Adaptive dynamic surface fault-tolerant control is proposed for uncertain non-affine pure feedback dynamic systems with input saturation and unpredictable actuation failures. Under the consideration of input saturation, the non-affine system is first transformed into a time-varying system with a linear structure using the mean value theory without drop-out of nonlinear characteristics;then, the bounded time varying parameters are estimated by adaptive algorithms with projection, the estimation error and external disturbance are compensated by employing nonlinear damping technology. By combiningbackstepping technique with dynamic surface control (DSC), Nussbaum function and hyperbolic tangent function, the designed algorithm can not only deal with the input saturation but also overcome the“explosion of com-plexity”problem and the possible“controller singularity”problem. Furthermore, the proposed control is fault-tolerant. Finally, based on Lyapunov stability theorem and decoupled backstepping method, the semi-global stability of the close-loop system is proved. The simulation results demonstrate the feasibility and validity of the proposed control schemes.【总页数】7页(P221-227)【作者】陈龙胜;王琦【作者单位】南昌航空大学飞行器工程学院，江西南昌330063;南昌航空大学飞行器工程学院，江西南昌330063【正文语种】中文【中图分类】TP273【相关文献】1.状态和输入受约束的非仿射不确定系统鲁棒自适应控制 [J], 陈龙胜;王琦2.非仿射纯反馈不确定系统预设性能鲁棒自适应控制 [J], 王琦;陈龙胜3.输入受限的非仿射无人帆船航向系统自适应动态面控制 [J], 沈智鹏; 邹天宇; 郭坦坦4.非仿射纯反馈系统自适应神经网络快速预设性能控制 [J], 胡剑波;王应洋;刘炳琪;宋仕元5.非仿射纯反馈非线性切换系统自适应控制 [J], 陈龙胜;王琦;何国毅因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于Backstepping设计的非线性大系统模糊自适应输出反馈分散控制
随 着 非 线 ａｋ ｔ ｐｎ Ｉ ｃ ｓ ｐ ｉｇ自适 应 设 计 技 术 和 模 糊 控 制 的 发 展 ， 许 多 学 者 把 模 糊 自适 应 控 制 和 ＇ ￣ｂ ｅ ¨
、 ｌ ０ Ｎｏ ２ ， ＿ ． ． ０ ３
Ａｐ ． ０１ ｒ２ ０
基 于 Ｂ ｃ ｓｅ ｐｎ ａ ｋ ｔｐ ｉｇ设 计 的 非 线 性 大 系 统
模 糊 自适 应 输 出反 馈 分散 控 制
刘 长 亮 ，佟 绍 成
（ 宁 Ｌ 大 学 电气 工程 学 院，辽 宁 锦州 辽 业 １１０ ） ２ ０ １
第 ３ 第 ２期 Ｏ卷 ２ １ 年 ４月 ００
辽 宁工业大学学报 （ 自然科 学版）
Ｊｕｎｌ ｆ ｉ ｎｎ ｉｅｓｙｏ ｅｈ ｏｏ ｙＮａ ｒｌ ｃｅ ｃ ｄｔ ｎ ｏ ｒａ ｏ ａ ｉｇＵｎｖ ｒ ｔ ｆ ｃ ｎ ｌｇ （ ｔ ａ Ｓ ｉｎｅＥ ｉｏ ） Ｌ ｏ ｉ Ｔ ｕ ｉ
ｍ ｅ ｓ ｅ ｅ ． ｎ ｔ ｃ ｔ ｐ ｉ ｅ ｕ ｓｖｅｄｅ ｉ ｎ， ｕｚ ｙ ｌ ｉ ｙｓｅ ｓｗｅ ｅ ｅ ｐ ｏ ｅ ｏ ａ ｐ ｏ ｉ ａ ｅ ａ ｕｒ ｍ ｎｔ Ｉ ｂａ ｋｓｅ ｐ ｎｇ ｒ ｃ ｒｉ ｓｇ ｆ ｚ ｏｇ ｃ ｓ ｔｍ ｒ ｍ ｌ ｙ ｄ ｔ ｐ ｒ ｘ ｍ ｔ ｈｅ
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具有非线性不确定参数的电液伺服系_省略_适应backstepping控制_林浩
提出了基于线性控制理论[4] 和反馈线性化技术[5–6] 的 控制方法; 而针对电液伺服系统中的参数不确定 性、 外界干扰、 未建模动态等的影响, 国内外学者将自 [7] 适应方法 、 鲁棒方法[2, 8] 、 模糊控制方法[1, 9] 等应用 于电液伺服系统控制. 由于backstepping方法具有结 构化、 系统化, 易于处理系统中的不确定和未知参数, 不以线性化为目标等特点, 自从其被提出[10] 以来, 得 到 了 很 多 学 者 的 研 究 与 应 用, 提 出 了 基 于backstepping的液压缸控制方法[11–13] , 并取得了良好的控 制性能[14] .
网络出版时间：2016-03-16 11:42:00 网络出版地址：/kcms/detail/44.1240.TP.20160316.1142.006.html
第 33 卷第 2 期 2016 年 2 月 DOI: 10.7641/CTA.2016.50057
控 制 理 论 与 应 用
式中: ym 为液压缸活塞位移; y m 为活塞运动速度, . 且y m > 0; xv 为伺服阀阀芯位移; cd 为伺服阀阀口流 量系数; w为伺服阀节流口面积梯度; ρ为液压油密度; ps 为液压源压力; p0 为油箱压力; p1 为液压缸左腔压 力; p2 为液压缸右腔压力.
图 1 伺服阀控非对称液压缸示意图 Fig. 1 Schematic diagram of electro-hydraulic servo system
第2期
林浩等: 具有非线性不确定参数的电液伺服系统自适应backstepping控制
.
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尽管以上所述研究内容广泛, 所采用的控制方法 也取得了良好控制效果, 但上述研究一般都假设液压 缸左右两腔以及与其相连装置的总初始容积(下文简 称初始容积)V01 和V02 是确定已知的, 这样就进行了一 个重要简化, 即, 被控对象中的不确定参数均是线性 的. 但在实际液压位置控制系统中, 初始容积V01 和 V02 是很难精确得到的, 并且随着工作过程、 工作状 态、 安装位置、 工作空间等不同, V01 和V02 的值也是不 同的. 因此初始容积是不确定的, 被控对象中就存在 非线性不确定参数. 针对电液控制系统中存在非线性 不确定参数的问题, 目前的研究较少. 文献 [15]针对 伺服阀控对称液压缸的问题, 提出了一种滑模自适应 的控制方法, 通过构造特殊的Lyapunov函数, 将被控 对象的非线性不确定参数化为线性参数, 进而设计了 滑模自适应控制律, 实验结果表明该方法有效的补偿 了非线性不确定参数对系统的影响. 文献 [16]提出了 一种基于backstepping的自适应鲁棒控制方法, 针对 伺服阀控非对称液压缸的问题, 构造了和文献 [15]同 样的Lyapunov函数, 将非线性参数化为线性参数进行 了控制器和自适应律的设计, 实验表明在外界干扰和 非线性参数变化时, 所设计的控制律能够提供良好的 位置跟踪性能. 文献 [17]参考文献 [16]的Lyapunov函 数构造方法, 提出了针对泵控非对称液压缸问题的鲁 棒自适应反演控制方法, 实验表明提出的控制方法能 够提供精确的控制性能. 本文针对伺服阀控非对称液压缸系统中存在线性 与非线性不确定参数以及外界干扰等问题, 提出了一 种改进的自适应backstepping控制方法. 针对非线性 不确定参数, 本文借鉴文献 [18]中Lyapunov函数构造 思想, 构造了积分型Lyapunov函数, 克服非线性参数 对系统的影响, 简化控制器设计, 而文献 [15–17]中所 构建的Lyapunov函数为本文所构造Lyapunov函数的 一种简化特例; 针对不确定参数漂移问题, 采用自适 应律实时估计参数, 并采用充分光滑投影算法抑制参 数漂移; 针对外界干扰问题, 在控制器中增加阻尼项, 补偿外界干扰对伺服系统的影响.
基于观测器设计的随机非线性时滞系统模糊自适应动态面控制
了非线 性观测器使其对系统 的状态进行估计 ，设计模糊状态观测器估计 不可测状态 。利用所设计的观测器 ，动态 面控制 技术 以及 自适应 ｂ ｃ ｓ ｐ ｉｇ控制方法 ，设计 了一 种 自适应 输出反馈控制 器。并且证 明了闭环随机系统在 ａｋｔ ｐｎ ｅ
概率 意义下半全局一致最终有界稳定 。此外 ，选 择合适的参数还能使观测误差和系统输出任意的小 。仿真实例验
证 了提 出 方 案 的 有 效 性 。
关键 词：随机非线性时滞系统 ；模糊 自适应控制 ；模 糊状 态观 测器 ；动态面控制 技术 中图分类号 ：Ｔ １ Ｐ３ 文献标 识码：Ａ 文章编号 ：１７ ．２ １ ．１） １ ０ １ ８ ６ ４ ６ ， ２Ｏ ． ０ ． ３ ｏ ． ０ ． ０
ｄ ｓｇ ｅ ｏ ｓｉ ｔ ｇｔｅｕ ｍｅ ｓ ｒ ｄｓ ｔｓ Ｕｔ ｉｉｇｔ ｅｄ ｓｇ ｅ ｚ ｙｓ ｔ ｂ ｅ ｅ ｎ ｙ ａ ｉ ｅ ｉ ｄ ｆｒｅ ｔ ｎ ｍａｉ ｎ ａ ｕ ｅ ｔ ｅ ． ｉｚｎ ｅ ｉ ｄｆ ｚ ｔ ｅｏ ｓｒ ｒａ ｄｄ ｎ ｍ ｃ ｎ ｈ ａ ｌ ｈ ｎ ｕ ａ ｖ
ＬＩ ｕ ， ＯＮＧ ｈ ｏ－ ｅ ｇ ｅＴ Ｙ Ｓ ａ 一ｈ ｎ ｃ
（ ｃｅ ｃ ｌｅ ｅ Ｌａ ｎｎ ｉｅｓｔ ｏ ｅｈ ｏｏ ｙ Ｊｎ ｈ ｕ１ ０ ， ｉａ Ｓ ｉｎ ｅＣｏｌｇ ， ｉｏ ｉｇＵｎｖ ｒｉ ｆＴ ｃ ｎ ｌｇ ，ｉｚ ｏ ２１０１ Ｃｈｎ ） ． ｙ
基于高增益观测器的SISO非线性系统模糊自适应输出反馈控制
ｈｇ ｇ ｎ ｏ ｅ ｖ ｒ ｎ ｄ ｃ ｉ ｈ— ａ ｂｓ ｒ ｅ ，ａ ｏｍｂ ｎ ｎｇ ｔ ｕｚ ｙ ａ ａ ｔｖ ｏ ｒ ｌ ｔ ｅ ｒ ｔ ｃ ｔｐ ｎ ｐｐ ｏ ｃ ｉ ｉ ｉ ｈｅ ｆ ｚ ｄ ｐ ｉ ｅ ｃ ｎｔｏ ｏ ｙ ｗｉｈ ｂａ ｋｓｅ ｐｉ ｇ ａ ｒ ａ ｈ，ａ ｈ
ｓａｅ ．Ｆｕ ｚ ｏ ｃ ｓ ｔｍ ｓ ｗｅ ｅ ｅ ｐｌ ｙ ｄ ｔ ｐ ｒ ｘｉ ａｅ ｔ ｅ ｕ ｎｏ ｏ ｉ ａ ｕｎ ｔｏｎ ，ａ ｄ ａ ｔｔ ｓ ｚ ｙ ｌ ｇｉ ｙｓｅ ｒ ｍ ｏ ｅ ｏ ａ ｐ ｏ ｍ ｔ ｎｋ ｗｎ ｎ ｎｌ ｒ ｆ ｃ ｉ ｓ ｎ ｈ ｎｅ ｎ ａ ｐｔｖ ｇ ｇ ｉ ｂｓ ｒ ｒ ｗ ａ ｖｅｏｐ ｄ ｔ ｅ ｔｍ ａｅ ｔ ｅ ｕ ｄａ ｉ ｅ ｈｉ ｈ— ａ ｎ ｏ ｅ ｖｅ ｓ ｄｅ ｌ ｅ ｏ ｓｉ ｔ ｈ ｎｍ ｅ ｓ ｅ ｔ ｔ ｓ ａ ｕｒ ｄ ｓａ ｅ ．Ｕ ｓｎ ｔ ｄ ｓｇ ｅ ｉ ｇ ｈｅ ｅ ｉ ｎ ｄ
中 图 分 类 号 ： ０ ３ ２１
文 献标 识 码 ：Ａ
文 章 编 号 ： １７ ．２ ｔ ０ １０ ．０ １１ ６４３ ６ （ １）２０ ７—０ ２
Ａｄ ｐ ｉ ｅＦｕ ｚ ｃ ｔ ｐ ｉ ｇ Ｏｕｔ ｕ －ｅ ｄ ａ ｋ Ｃｏ ｔ ｏ ｏ Ｉ Ｏ ａ ｔｖ ｚ ｙ Ｂａ ｋｓｅ ｐ ｎ ｐ ｔｆ ｅ ｂ ｃ ｎ ｒ ｌ ｒ Ｓ Ｓ ｆ Ｎｏ ｉ ａ ｙ ｔ ｍ ｓＢａ ｅ ｎ Ｈ ｉ ｈ— ａ ｎ Ｏｂ ｅ ｖ ｒ ｎｌ ｎｅ ｒＳ ｓｅ ｓ ｄ Ｏ ｇ ｇ ｉ ｓ ｒ ｅ
Ｋ ｅ ｗｏ ｄｓ ｎｏ ｌｎ ａ ｙｓｅ ｓ ｈ ｇｈ ｇ ｉ ｔｔ ｂ ｅ ｖ ｒ ａ ｐｔｖ ｕ ｚ ｏ ｒ ； ｙ ｒ ： ｎ ｉ ｅ ｒｓ ｔｍ ； ｉ — ａ ｎ ｓａｅ ｏ ｓ ｒ ｅ ； ｄａ ｉ ｅｆ ｚ ｙ ｃ ｎｔｏｌ
一类基于高增益观测器的多输入多输出非线性时滞系统的自适应模糊动态面控制
馈 控制方案 。因为模糊逻辑系统 的逼近性 ，利用其对 未知函数进 行逼近 ，设计高增益非线性模糊观测器估计不可
测 状态 。并结合 自适 应 ｂ ｃ ｓ ｐ ｉｇ技术和动态面控制技术 ，提 出了 自适应模糊 ｂ ｃ ｓ ｐ ｉｇ 出反馈控制 策略。 ａｋｔ ｐｎ ｅ ａｋｔ ｐｎ 输 ｅ 证 明 了系统 中所有信号都一致有 界，此外 ，选择适 当的参数 能够保证跟踪 误差和观测误差收敛到很小 的一个领域
内 。通 过 仿 真 验 证 了所 提 控 制 策 略 的有 效 性 。
关键 词：非线性多输入 多输 出时滞 系统； 自适应模糊输 出反馈控制 ；动态 面技 术：高增益状态观测器
中图分类号：Ｔ １ Ｐ３
文献标识码 ：Ａ
文章编号 ：１７ ．２ １ ０ ２０ ．０ ５０ ６ ４３ ６ （ １ ）２０ ８ ．９ ２
ｃ ｎ ｒ ｌ ｃ ｅ ｗａ ｒ ｐ ｓ ｄ ｏ ｔｏ ｓ ｈ ｍｅ ｓ ｐ ｏ ｏ ｅ ．Ｔ ｅ ｐ ｏ ｏ ｅ ｃ ｎ ｏ ｓ ｈ ｍ ｅ ｕ ａ ｔ ｅ ｔ ａ ａｌ ｔ ｅ ｓｇ ａｓ ｒ ｈ ｒ ｐ ｓ ｄ ｏ ｔ ｌ ｃ ｅ ｇ ａ ｎ ｅ ｓ ｈ ｔ ｌ ｈ ｉ ｎ ｌ ｒ ｒ ａｅ
ｓｍｉ ｌｂ ｌ ｎｆｒ ｙｕｔ ｔｌ ｂ ｕ ｄ ｄ（ＧＵ ） Ｉ ｄ ｉｏ ｅｓｉ ｂｙｃ ｏｅ ａａ ｔ ｓ ｒ ｅ — ｏ ａｌ ｕ ｉ ｍｌ ｌｍａｅ ｏ ｎ ｅ Ｓ ＵＢ ．ｎａ ｄｔ ｎｔ ｕｔ ｌ ｈ ｓｎｐ ｒｍｅｅ ｅ ｇ ｙ ｏ ｉ ｙ ｉ ｈ ａ ｒａ
ｃ ｓ ｆ ｌ－ ｐ ｔ ｎ ｌ—ｕ ｕ （ ＭＯ） ｏ ｌ ｅ ｓ ｍｓ ｎｉ ｌ ｓ ｔｉ ｕ ｄｍｕｔ ｏ ｔ ｔＭＩ ａ ｏ ｍｕｉ ｎ ａ ｉ ｐ ｎ ｎｉ ａ ｓ ｔ ｎ ｒ ｙ ｅ ｉ ｍｍｅｓ ｒｂｅｓ ｔｓ ｎ ｍｅｄｌｙ ． ａｕａ ｌ ｔ ｅ ｄ ｉ —ｅ ｓ ａ ａ ｔ ａ
基于Backstepping非线性输出时滞系统的模糊自适应容错控制
Ｋｅ ｒ ： ｎ ｉ ｅ ｒｓ ｓｅ ；ｔ ｅ ｄ ｌｙ； ｄ ｐ ｉ ｅ ｆ ｚ ｙ ａ ｌ ｅ ａ ｔｃ ｎ ｒ ； ｃ ｕ ｔ ａ ｌ ｒ ｓ ｙ ｗｏ ｄｓ ｎｏ ｌｎ ａ ｙ ｔ ｍｓ ｉ － ｅ ａ ａ ａ ｔｖ ｕ ｚ ｆ ｕ ｔ ｏｌｒ ｎ ｏ ｔｏｌ ａ ｔ ａｏｒｆ ｉｕ ｅ ； ｍ ｔ
第 ３ 卷第 ４期 １ ２ ｌ ０ １年 ８ 月
辽宁工业大学学报 （ 自然科学版）
Ｊｕｎ ｌ ｆ ｉ ｎｎ ｎｖ ｒｉ ｆ ｅ ｈ ｏｏ ｙ ｔｒｌ ｃｅ ｃ ｄｔ ｎ ｏ ｒａ ｏ Ｌ ａ ｉｇＵ ｉｅｓｙｏ Ｔ ｃ ｎ ｌｇ （ ｕａ ｉｎ ｅ ｉｏ ） ｏ ｔ Ｎａ Ｓ Ｅ ｉ
ＹＵＡＮ ｎ — ｈ ｎ Ｄｏ ｇ ｓ ｅ ｇ， ＴＯＮＧ ａ — ｈ ｎ Ｓｈ ｏ ｃ ｅ ｇ
（ ｃ ｅ ｃ ｌ ｇ ， ａ ｎ ｎ ｉ ｅ ｓｔ ｆＴ ｃ ｎ ｌｇ ， ｉ ｚ ｏ ２１ ０１ Ｃ ｉ ａ Ｓ ｉｎ ｅＣｏ ｌ ｅ Ｌｉｏ ｉｇ Ｕｎｖ ｒ ｉ ｏ ｅ ｈ ｏ ｏ ｙ Ｊｎ ｈ ｕ １ ０ ， ｈ ｎ ） ｅ ｙ
ｓａ ｉ ｔ ｎ ｌ ｓｓ ｔｂ ｌ ｙ ａ ａｙ ｉ ｉ Ａｂ ｔ ａ ｔ ｏ ｌ ｓ ｆ Ｓ Ｓ ｕ ｃ ｒａｎ ｎ ｎ ｉｅ ｒ ｓ ｓｅ ｔ ｃ ａ ｏ ’ ｆ ｕ ｔ，ｍｅ ｓ ｒ ｂ ｅ ｓ ｒ ｃ ：Ｆ ｒ ａ ｃ ａ ｓ ｏ Ｉ Ｏ ｎ ｅ ｔ ｉ ｏ ｌ ａ ｙ ｔ ｍｓ ｗｉ ａ ｔ ｔ ｒＳ ａ ｌ ｎ ｈ ｕ ｓ ａ ｕ ａ ｌ ｏ ｔ ｕ ｍｅ ｄ ｌｙ ｓ ｓｅ ｔ ｅ ａ ａ ｔ ｅ ｆ ｚ ｙ Ｂａ ｋ ｔｐ ｉ ｇ ｆｕ ｔ ｏ ｅ ａ ｔ ｏ ｔｏ ｓ ｐ ｏ ｏ ｅ ｅ ｅｎ ｕ － ｔ ｉ ｅ ａ ｙ ｔ ｍ， ｄ ｐ ｉ ｕ ｚ ｃ ｓ ｅ ｐ ｎ ａ ｌ ｔ ｌ ｒ ｎ ｎ ｌ ｐ ｔ ｈ ｖ ｃ ｒ ｗａ ｒ ｐ ｓ ｄ ｈ ｒ ｉ ． Ｔｈ ｓ ｐ ｏ ｏ ｅ ｏ ｔｏ ａ ｏ ｖ ｈ ｐ ｒ ｔ ｎ ｏ ｔ ｃ ｈ ｍｐ ｅ ｅ ｔ ｔ ｎ ｐ ｒ ｄ ｗｈ ｎ ａ ｔ ａｏ ｉ ｒ ｐ ｓ ｄ ｃ ｎ ｒ ｌｃ ｎ ｓ ｌ ｅ ｔ ｅ ｏ ｅ ａｉ ｆ ｓｕ ｋ ｉ ｔ ｅ ｉ ｌｍ ｎ ｉ ｅ ｏ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎ ａ ｏ ｉ ｕ
电液伺服系统的模糊神经网络自适应控制
电液伺服系统的模糊神经网络自适应控制
陈机林;张世琪
【期刊名称】《火力与指挥控制》
【年(卷),期】2003(028)006
【摘要】针对电液伺服控制系统中存在的非线性影响,常规PID控制难以取得良好的控制效果,采用模糊神经网络自适应控制,通过BP算法改变模糊隶属函数的形状及模糊规则的中心值,实验结果表明该方法能有效地跟踪电液位置伺服系统.
【总页数】3页(P108-110)
【作者】陈机林;张世琪
【作者单位】南京理工大学,江苏,南京,210094;南京理工大学,江苏,南京,210094【正文语种】中文
【中图分类】TP273
【相关文献】
1.某扫雷犁电液伺服系统的模糊神经网络控制 [J], 王力;彭湧;王永超
2.火箭炮交流伺服系统模型参考模糊神经网络位置自适应控制 [J], 胡健;马大为;郭亚军;庄文许;杨帆
3.基于广义动态模糊神经网络的电液伺服系统控制 [J], 王力;王永超;金勇
4.基于模糊神经网络的电液伺服系统建模 [J], 王永超;金勇;王力
5.基于模糊神经网络的电液位置伺服系统控制 [J], 刘坤;高少平
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基于BP算法的自适应模糊控制系统研究
基于BP算法的自适应模糊控制系统研究
邢Jun;王磊
【期刊名称】《控制理论与应用》
【年(卷),期】1996(013)006
【摘要】在用模糊算法产生模糊规则的过程中，专家信息对算法是否收敛起到了很重要的作用。
本文基于模糊控制器的一种解析结构，提出了用ＢＰ算法完善经验规则，加速非线性系统模糊控制过程的方法。
【总页数】5页(P797-801)
【作者】邢Jun;王磊
【作者单位】西北工业大学自动控制系;西北工业大学自动控制系
【正文语种】中文
【中图分类】TP273.2
【相关文献】
1.基于自适应模糊控制的主汽温控制系统研究 [J], 马斋爱拜;张亮亮
2.基于模糊控制理论的动态自适应制冷系统研究 [J], 于淼宇
3.基于模糊控制的自适应系统研究 [J], 李阳;刘凤丽;刘忠山;谭娟
4.基于自适应模糊控制的物联网温室系统研究 [J], 蒋澎涛
5.基于自适应模糊控制的混凝土配料系统研究与应用 [J], 何小宁; 肖伸平; 李浩; 黄云章
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基于Backstepping的自适应模糊控制算法研究
基于Backstepping的自适应模糊控制算法研究王泰华;王坤非;姚学召【摘要】机器人是一种不确定性、非线性系统,为了实现不确定机器人系统的精确控制,基于Backstepping的自适应模糊控制算法,对直驱电机双关节机械臂进行了研究.首先,针对直驱技术双关节机械臂的数学模型,并结合Backstepping算法,对该系统进行相关数学理论分析;其次,详细介绍了Backstepping自适应模糊控制器的设计过程,并通过Lyapunov函数证明所设计控制系统闭环有界,且稳定可靠;最后,以Matlab软件组建该控制算法仿真平台,通过试验结果与单一自适应模糊控制算法比较分析表明,所设计控制器对关节1和关节2的位置跟踪响应时间大约分别为0.12 s和0.1 s,而且位置跟踪曲线更加精确.因此,该智能控制算法可以实现对不确定机器人系统位置的精确跟踪和快速响应,为解决高精度设备的轨迹跟踪问题提供了一定思路.所提出的直驱机械臂既节省资金,又具有很高的实用价值,值得推广和应用.%The robot is an uncertain and nonlinear system.In order to realize the precise control of the uncertain robot system,with the dual-joint manipulator which is composed of the direct drive motor as the object,the self-adaptive fuzzy control algorithm based on backstepping is studied.Firstly,in accordance with the mathematical model of the direct drive double-joint manipulator,and combining with the basis of backstepping algorithm,the relevant mathematical theory isanalyzed.Secondly,the design process of backstepping adaptive fuzzy controller is introduced in detail,and relying on Lyapunov function,to prove that the designed control system is closed-loop bounded and stable and reliable.Finally,the simulation platform is established by Matlabsoftware.The comparison between the experimental results and the single adaptive fuzzy control algorithm shows that the designed controller has about 0.12 s and 0.1 s respectively for the positional tracking response for joint 1 and joint 2,and the position tracking curve is moreaccurate.Therefore,this intelligent control algorithm can implement accurate tracking and fast response to the position of the uncertain robot system,and it provides a certain idea for solving the tracking of high precision equipment,and the proposed direct drive manipulator both saves money and provides high practical value,which is worth to be promoted and applied.【期刊名称】《自动化仪表》【年(卷),期】2017(038)009【总页数】4页(P36-39)【关键词】Backstepping;机器人;电机;自适应模糊控制;位置跟踪【作者】王泰华;王坤非;姚学召【作者单位】河南理工大学电气工程与自动化学院,河南焦作 454000;河南理工大学电气工程与自动化学院,河南焦作 454000;河南理工大学电气工程与自动化学院,河南焦作 454000【正文语种】中文【中图分类】TP241;TH113.2针对现阶段我国机器人行业缺乏核心技术及关键零部件问题，王延觉等人[1-2]提出直驱力矩电机替代传统“电动机+减速器”伺服系统[3]。
基于Backstepping的高超声速飞行器模糊自适应控制
图 1 高超声速飞行器纵向模型示意图 Fig. 1 The configuration of longitudinal model of hypersonic vehicle
α ˙ = q − γ, ˙ q ˙ = Myy /Iyy .
式中:
(4) (5)
2.2 高 超声速 飞行器 模型的 严反馈 形式(Hypersonic vehicle model in strict-feedback form)
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第 25 卷第 5 期 2008 年 10 月
文章编号: 10
控 制 理 论 与 应 用
Control Theory & Applications
Vol. 25 No. 5 Oct. 2008
基 于 Backstepping的 高 超 声 速 飞行 器 模 糊 自 适 应控 制
式中: q = ρV 2 /2为气动压力, V , γ , h, α, q 分别表 示飞行器的速度、 航迹倾角、 高度、 攻角和俯仰角 速度; T , D, L 和Myy 分别表示推力、 阻力、 升力和 俯仰转动力矩; m, Iyy , S , µ和Re 分别表示飞行器的 质量、 俯仰转动惯量、 参考气动面积、 重力常数和地 球半径, c和ce 为常数. 控制量为舵偏角δE 和油门开 度β . 发动机动态模型为, ¨ = −2ξωn β ˙ − ω 2 β + ω 2 βc , β (6)
L = qSCL , D = qSCD , T = qSCT , Myy = qSc[CM (α) + CM (δE ) + CM (q )], r = h + Re , CL = 0.6203α, CD = 0.6450α2 + 0.0043378α + 0.003772, 0.02576β, β < 1, CT = 0.0224 + 0.00336β, β > 1, CM (α) = 0.035α2 +0.036617α +5.3261 × 10−6 , CM (q ) = (c/2V )q (−6.796α2 +0.3015α − 0.2289), CM (δE ) = ce (δE − α),
一种基于输入磁滞的模糊跟踪控制方法、系统及介质[发明专利]
![一种基于输入磁滞的模糊跟踪控制方法、系统及介质[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/04b155c8541810a6f524ccbff121dd36a32dc4b0.png)
专利名称：一种基于输入磁滞的模糊跟踪控制方法、系统及介质
专利类型：发明专利
发明人：王建晖,何标涛,张春良,巩琪娟,林佩琪,马灿洪,严彦成
申请号：CN202010766791.4
申请日：20200803
公开号：CN112099345B
公开日：
20220603
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明的提供了一种基于输入磁滞的模糊跟踪控制方法、系统及介质，方法包括以下步骤：获取输入信号，根据输入信号的输入磁滞构建二阶非线性系统模型；通过模糊逻辑逼近二阶非线性系统模型的非线性光滑函数，得到误差值；根据误差值建立虚拟控制律，并确定自适应参数；根据非线性光滑函数、虚拟控制律以及自适应参数，通过二阶非线性系统模型确定设计参数，并得到输出信号进行跟踪控制；方法利用模糊逻辑系统对逼近误差的估计，从而达到更好的跟踪性能；同时通过更新虚拟控制律和自适应律，追求更优的暂态性能，有效地保持了资源利用和系统跟踪性能之间的平衡，可广泛应用于工业控制技术领域。
申请人：广州大学
地址：510006 广东省广州市大学城外环西路230号
国籍：CN
代理机构：广州嘉权专利商标事务所有限公司
代理人：胡辉
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冷轧液压辊缝系统的自适应模糊Backstepping控制
冷轧液压辊缝系统的自适应模糊Backstepping控制
吴忠强;汤雅超;肖雪飞;于金平
【期刊名称】《振动与冲击》
【年(卷),期】2013(032)024
【摘要】针对液压辊缝系统提出一种自适应模糊Backstepping控制方法.根据系统特征选取适当的Lyapunov函数,减少了Backstepping设计的步骤,有效解决了高阶系统Backstepping设计过程中的“计算膨胀”问题.该方法采用自适应模糊系统消除了参数不确定项和负载干扰项的影响.给出了不确定参数的自适应律和系统跟踪误差收敛性证明.仿真结果表明,该控制器使系统具有快速、准确的动态性能.【总页数】6页(P146-151)
【作者】吴忠强;汤雅超;肖雪飞;于金平
【作者单位】国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心,秦皇岛066004;燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室,秦皇岛066004;燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室,秦皇岛066004;燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室,秦皇岛066004;燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室,秦皇岛066004
【正文语种】中文
【中图分类】O343.5
【相关文献】
1.首钢京唐2230冷轧液压辊缝控制系统研究 [J], 魏猛;孙延
2.输入受限的非线性系统自适应模糊backstepping控制 [J], 王永超;张胜修;曹立佳;扈晓翔
3.冷轧机液压辊缝控制系统分析 [J], 何英春
4.含有执行器故障的非线性切换互联大系统的自适应模糊Backstepping容错控制[J], 马敏;王桐;邱剑彬
5.高阶非线性液压辊缝系统的Backstepping动态面控制 [J], 吴忠强;夏青;彭艳;孙建亮
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基于遗传算法的自适应模糊调节器的设计
基于遗传算法的自适应模糊调节器的设计
焦海宁;杨杰
【期刊名称】《科技广场》
【年(卷),期】2008(000)008
【摘要】本文简要阐述了遗传算法和模糊控制的基本原理,并结合二者针对一个具体的随机非线性系统进行优化研究.文章设计了基于遗传算法的自适应模糊调节器,并在充分分析了量化因子对系统稳态性能和动态性能的影响的基础上,提出了一种智能调节量化因子的模糊控制算法,使系统具有更好的动态和稳态性能.文章利用此控制器对双线性模型进行了仿真,结果证明了其有效性.
【总页数】2页(P186-187)
【作者】焦海宁;杨杰
【作者单位】江西理工大学机电工程学院,江西赣州,341000;江西理工大学机电工程学院,江西赣州,341000
【正文语种】中文
【中图分类】TP273+.2
【相关文献】
1.基于加速遗传算法的自适应PID模糊控制器设计 [J], 赵永强;李刚
2.基于遗传算法的锅炉给水系统聚类自适应模糊控制器的设计 [J], 窦春霞;曲正伟;王云静
3.基于自适应遗传算法的无刷直流电机模糊滑模控制器设计 [J], 王海峰;江汉红;陈少昌
4.基于模糊自适应PID控制的速度调节器设计与仿真 [J], 金爱娟;郑天翔;纪晨烨;苏俊豪;蒋育晟;郝陈祥
5.基于自适应遗传算法的模糊控制器优化设计 [J], 陈忠华;肖蕙蕙
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摘要: 针对一类输入受限的非线性系统, 提出了一种自适应模糊backsteppig控制器的设计方法. 在控制器的设计 过程当中, 采用模糊系统对不确定非线性函数在线逼近; 利用双曲正切函数和Nussbaum函数对系统输入饱和函数 进行处理; 将动态面法与backstepping法相结合解决“计算膨胀”的问题. 通过Lyapunov理论分析证明了所设计的控 制器能够使闭环系统所有信号半全局一致有界(SGUUB). 最后应用于高超声速飞行器的攻角跟踪控制中, 仿真结 果表明该方法的有效性. 关键词: 输入受限; 非线性系统; 自适应模糊控制; backstepping; 高超声速飞行器 中图分类号: TP273.2 文献标识码: A
l=1 i=1
式中: y ¯ = max µB l (y )为标准模糊集B l 的中心.
l y ∈R
定义模糊基函数
n ∏
ξ l (¯ x) =
i=1 N n ∑ ∏
µAl (xi ) i . µAl (xi )) i
(6)
ev/uM − e−v/uM v . h(v ) = uM × tanh( ) = uM v/uM uM e + e−v/uM
˙ i (t) = fi (¯ xi (t)) + gi (¯ xi (t))xi (t) + di (t), x x ˙ n (t) = fn (¯ xn (t)) + gn (¯ xi (t))u(v (t)) + dn (t), y (t) = x (t),
1ห้องสมุดไป่ตู้
一个模糊逻辑系统包含4大部分: 知识库、 模糊 器、 模糊推理机和解模糊器. 其中知识库包含一系列 如下形式的IF-THEN模糊规则:
1670
[11]
控 制 理 论 与 应 用
第 32 卷
人 首次提出的, 解决了长期以来具有严反馈结构 的非线性系统稳定性分析与控 制器设 计的难 题. backstepping方法又称逐步后推法, 实际上是一种由 前向后递推的方法, 在不确定系统的鲁棒或自适应控 制 器 设 计 问 题 上 , 具 有 明 显 的 优 势. 但 是 传 统 的 backstepping法, 在控制器的设计过程当中虚拟控制 器反复求导, 并且随着阶数的增加而成指数增长. 针 对出现的这种“计算膨胀”问题, Swaroop等人 [12] 提 出了动态面法(dynamic surface control, DSC). 其实质 是将产生的虚拟控制量通过一阶滤波器, 这就有效简 化了计算. 伴随着backstepping方法的发展, 自适应模 糊backstepping理论已经应用于严反馈形式的非线性 系统[13–14] . 这种理论在解决非线性系统的控制问题 上主要有以下优势: 1) 不需要系统精确的数学模型; 2) 不需要非线性系统满足匹配条件; 3) 不需要非线性 系统的未知非线性函数能够参数线性化. 因此在对非 线性不确定系统的控制方法设计上, 自适应模糊 backstepping方法受到越来越多的欢迎. 本文针对一类输入受限的SISO系统, 提出了一种 自 适 应 模 糊 backstepping 控 制 方 法. 在 利 用 backstepping方法设计虚拟控制律的过程当中, 与动态面 法相结合, 采用模糊系统在线逼近未知的非线性函数. 利用具有光滑特性的双曲正切函数对饱和受限函数 进行处理, 并引入Nussbaum函数[15] 补偿由输入受限 函数引起的非线性项. 最后运用Lyapunov理论对闭环 系统的稳定性进行分析证明.
1 引言(Introduction)
近年来, 针对输入受限的控制问题出现了一系列 的研究成果. 文献 [1]针对一类输入受限的非线性系 统, 设计出了基于小波网络的抗饱和自适应反步控制 器. 文献 [2]针对卫星编队飞行中的控制受限问题, 选 取双曲正切函数使控制器输出有界, 从而解决饱和问 题. 文献 [3]给出了不确定非线性系统控制受限问题的 时变滑模控制方案. 文献 [4]提出了一种智能自适应滑 模控制方法, 利用神经网络逼近补偿执行机构的饱和 非线性. 文献 [5–6]采用具有光滑特性的双曲正切函 数和Nussbaum函数对饱和函数进行处理, 设计出了 反步控制器. 文献 [7]设计了基于线性矩阵不等式 (linear matrix inequality, LMI)的抗饱和补偿器, 保证 了受限控制系统的稳定. 文献 [8–9]利用预测控制固 有的优点将控制器的输入饱和问题视为系统待优化
假设 1 参考输入信号yr 足够光滑, 其一阶和二 阶导数存在且有界[16] , 即存在已知正常数cM ∈ R, 使 得∥[yr y ˙r y ¨r ]∥ cm 成立, 其中∥ · ∥表示矩阵或者向 量的2–范数. 假设 2 系统受到的复合干扰di 未知但有界, 即 |di | < ci , ci 未知. 假设 3 增益函数gi (·)的符号已知, 即控制方向 已知. 不失一般性, 假设为正.
则饱和函数可以表示为
u(v ) = h(v ) + d(v ),
(3)
式中: d(v ) = sat(v ) − h(v )为有界函数, 其界限值表 示如下:
|d(v )| = |sat(v ) − h(v )| uM (1 − tanh(1)).
(4)
本文的控制目的是使系统输出y 能够跟踪系统参 考输入信号yr . 在控制器设计之初, 引入以下假设:
第 32 卷第 12 期 2015 年 12 月 DOI: 10.7641/CTA.2015.41193
控 制 理 论 与 应 用
Control Theory & Applications
Vol. 32 No. 12 Dec. 2015
输入受限的非线性系统自适应模糊 backstepping控制
王永超† , 张胜修, 曹立佳, 扈晓翔
l IF xi is Al 1 , · · · , xn is An ,
考虑如下一类SISO非线性系统:
THEN y is B l (l = 1, · · · , N ),
其中: x ¯ = (x1 , · · · , xn )T 和y 分别为模糊逻辑系统的 l 输入和输出变量; Al i 和B 为模糊集.
Abstract: We propose a method for designing the adaptive fuzzy backstepping controller for a nonlinear system with input saturation. In this method, we use the fuzzy logic system to identify the uncertain nonlinear functions online, and employ the hyperbolic tangent function and Nussbaum function to handle the input saturation. By combining the backstepping recursive design with dynamic surface control (DSC) technique, we solve the problem of “computation explosion”. By using Lyapunov theory, we prove that this controller ensures all signals in the closed-loop system to be semi-globally uniformly ultimately bounded (SGUUB) in probability. This method has been applied to the design of the attack angle of a hypersonic vehicle. Simulation results are given to show the effectiveness of the proposed method. Key words: input saturation; nonlinear system; adaptive fuzzy control; backstepping; hypersonic vehicle
收稿日期: 2014−12−25; 录用日期: 2015−08−20. E-mail: wyc031566@; Tel.: +86 18706885031 . 国家自然科学基金项目(61304001, 61304239)资助. Supported by National Natural Science Foundation of China (61304001, 61304239).
假 设 5 上述IF-THEN规则中的模糊集B l 为标 准模糊集[17] .
根据假设5, 则带有乘积推理机, 单值模糊器和中 心平均解模糊器的模糊逻辑函数表示如下: N n ∑ ∏ y ¯l ( µAl (xi )) i i=1 l=1 y (¯ x) = N n (5) , ∑ ∏ l ( µAi (xi ))
Adaptive fuzzy backstepping control for nonlinear system with input saturation
WANG Yong-chao† , ZHANG Sheng-xiu, CAO Li-jia, HU Xiao-xiang
(Department of Automatic Control, The Second Artillery Engineering University, Xi’an Shaanxi 710025, China)
† 通信作者.
目标函数的约束条件, 进行控制量的求解. 以上文章在解决输入受限的控制系统设计问题上 均取得了一定的成绩, 但是存在一定的局限性. 文 献 [1–6]采用饱和补偿的方法来解决输入受限的问题. 文献 [1–4]不能够解决含有未知函数系统的控制问题. 文献 [5]设计的模糊反步控制器虽然减少了在线辨识 参数的数目, 但是建立模糊系统时处理系统状态外, 将参考控制指令的各阶导数也作为模糊系统输入变 量, 使得模糊系统输入变量的数目变得很大, 也即是 增加了计算量(随着阶数的增加呈指数增长), 增加了 计算负担, 不利于工程实现. LMI和预测控制属于抗 饱和方法中的直接设计法[10] , 这类方法比较有效, 甚 至能够实现“卡边运行”, 但是这类方法最大的问题 是算法复杂, 对计算机处理速度要求较高. 反步法(backstepping)是在 1991 年由 Kokotovic等