检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：张伟博浙江工业大学

学位级别：硕士

自适应控制方法常用于处理系统的定常参数不确定性。当系统中包含时变尤其是快时变参数不确定性时,迭代学习方法可以通过多次运行,对相应的参数进行估计和补偿。非参数不确定性在实际系统中大量存在,目前,有关该类系统的迭代学习控制方... 详细信息

自适应控制方法常用于处理系统的定常参数不确定性。当系统中包含时变尤其是快时变参数不确定性时,迭代学习方法可以通过多次运行,对相应的参数进行估计和补偿。非参数不确定性在实际系统中大量存在,目前,有关该类系统的迭代学习控制方法研究尚不充分,故有必要开展非参数不确定系统的迭代学习控制方法研究。考虑系统在物理、位置、方向上可能受到的限制,需要设计可以实现状态约束的控制器。本文在构造新型BLF(Barrier Lyapunov Function)的基础上,分别为定常参数化／时变参数化／非参数化系统设计具有约束功能的自适应控制器与迭代学习控制器。所设计的控制器不但可以保证系统误差收敛,而且可以把系统状态始终约束在给定的界内。本文的主要工作和成果如下： 1.构造新型的Barrier函数,为定常参数系统设计具有状态约束功能自适应控制器,为定常／时变／混合参数系统设计具有状态约束功能的迭代学习控制器。通过仿真中的效果对比,验证算法的有效性。 2.提出一种具有状态约束功能的重复学习控制算法,以放宽迭代学习初始条件。该算法不需进行迭代初始定位,可以实现系统状态完全跟踪期望轨迹,并使系统误差的二次型在迭代过程中囿于预设的界内。 3.讨论一类非参数不确定系统的约束迭代学习控制问题。控制方案采用鲁棒方法和学习机制相结合的手段处理非参数不确定性,鲁棒方法对处理后的不确定性的界予以补偿,学习机制对处理后的不确定性进行估计。提出的迭代学习算法包括部分限幅与完全限幅学习算法,可实现系统状态在整个作业区间上完全跟踪期望轨迹,并使得系统误差的二次型在迭代过程中始终囿于预设的界内,进而在运行过程中实现状态约束。 4.研究时变机器人系统的约束学习控制算法,分别为其设计约束迭代学习控制器与约束重复学习控制器。

关键词：自适应控制迭代学习控制状态约束 Barrier函数非参数不确定性

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基于干扰补偿的永磁同步电机重复学习控制方法及实现

基于干扰补偿的永磁同步电机重复学习控制方法及实现

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作者：许昌源浙江工业大学

学位级别：硕士

永磁同步电机由于其效率高、鲁棒性强、转矩惯量比高、功率密度高、转动惯量小等优点，被广泛应用于自动化设备的加工制造。在实际运行中，永磁同步电机往往执行周期性重复作业，且系统中存在的周期干扰以及其他时变干扰会影响其高精度... 详细信息

永磁同步电机由于其效率高、鲁棒性强、转矩惯量比高、功率密度高、转动惯量小等优点，被广泛应用于自动化设备的加工制造。在实际运行中，永磁同步电机往往执行周期性重复作业，且系统中存在的周期干扰以及其他时变干扰会影响其高精度跟踪效果。重复学习方法利用上一周期运行的数据修正当前周期的控制输入，能实现对给定周期位置信号的零误差跟踪。本文研究基于干扰补偿的永磁同步电机重复学习控制方法，实现对给定周期位置信号的精确跟踪，主要研究内容包括：　　（1）针对永磁同步电机系统中的非参数不确定性，提出鲁棒重复学习控制方法。首先利用Lipschitz条件对非参数不确定性进行参数化处理，并根据给定位置信号的周期性，构造周期性参考输入信号。通过设计全限幅重复学习律对系统中不确定性进行估计与补偿，且能够保证学习律的有界性。在此基础上设计鲁棒控制器，实现系统对给定周期性位置信号的精确跟踪，并通过仿真验证了鲁棒重复学习控制方法的有效性。　　（2）针对存在周期性干扰且扰动周期与给定期望轨迹周期不一致的情况，提出双周期重复学习控制方法。设计两个周期不同的重复学习律，分别用于估计和补偿周期扰动和周期不确定，提高系统对给定周期位置信号的跟踪性能。通过神经网络逼近非周期不确定项，且无需要求系统满足Lipschitz条件，并进行仿真验证了该方法的有效性。　　（3）针对存在时变干扰的非参数不确定永磁同步电机系统，提出一种基于扩张状态观测器的重复学习控制方法。首先将永磁同步电机中的非参数不确定性分为周期不确定与非周期不确定两部分，构造包含周期不确定的未知期望控制输入，并设计重复学习律估计未知期望控制输入并补偿系统周期不确定。在此基础上，设计扩张状态观测器，估计系统未知状态和补偿非周期性不确定，进而提高系统鲁棒性。最后，通过仿真验证了基于扩张状态观测器的重复学习控制方法的有效性。　　（4）基于数字信号处理芯片与智能功率模块搭建永磁同步电机实验平台，并对本文所提的重复学习控制算法进行实验验证。实验结果表明，本文所设计的重复学习控制方法能够实现永磁同步电机对给定周期性位置信号的精确跟踪。

关键词：永磁同步电机重复学习控制扩张状态观测器非参数不确定性

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不确定非线性系统的迭代学习控制

不确定非线性系统的迭代学习控制

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作者：岳伟峰东北大学

学位级别：硕士

迭代学习控制是智能控制一个重要组成部分,它对一类具有重复运动特性的系统有良好的跟踪性能。它能够利用系统之前的控制信息,并用系统实际输出轨迹和期望输出轨迹之间的跟踪误差来更新控制输入,在多次迭代之后,能够在给定的有限时间区... 详细信息

迭代学习控制是智能控制一个重要组成部分,它对一类具有重复运动特性的系统有良好的跟踪性能。它能够利用系统之前的控制信息,并用系统实际输出轨迹和期望输出轨迹之间的跟踪误差来更新控制输入,在多次迭代之后,能够在给定的有限时间区间上完全跟踪上期望目标轨迹,即实现零误差跟踪。实际系统存在很多不确定性,若不进行处理,会影响系统跟踪性能。不确定性一般可以分为两种类型,即参数不确定性和非参数不确定性。所以本文主要针对具有参数不确定性和非参数不确定性的非线性系统分别进行研究。在对具有参数不确定性的非线性系统分析中,我们首先针对一类具有未知时延和未知时变输入增益的非线性系统,设计了一种自适应迭代学习策略和参数更新法则。然后,根据实际系统中,控制器可能会出现的饱和现象,引入输入饱和问题。同时为了更加准确的跟踪期望轨迹,在有延迟状态的情形下,加入系统的当前状态,使得系统可用信息更多。在这种情况下,提出了一种自适应迭代学习控制策略和参数更新法则,该控制策略能很好地处理输入饱和,未知时变输入增益,未知时变时延和参数不确定性同时存在的非线性系统的情况。通过构造李雅普诺夫克拉索夫斯基复合能量函数,结合所设计的自适应迭代学习控制策略,经过理论上的推导和仿真上的验证,说明了算法的有效性。在对具有非参数不确定性的非线性系统分析中。对于一类具有未知时变输入增益和输入饱和的非线性系统,我们采用两种思想来解决满足李普西兹条件的非参数不确定性问题。第一种运用鲁棒的思想,设计了一种迭代学习控制策略,该策略分为两部分,迭代学习部分的半饱和结构主要用来处理饱和部分,鲁棒部分用来处理非参数不确定性部分。第二种利用李普西兹条件的性质,运用自适应迭代学习策略和参数更新法则解决非参数不确定性问题。通过构造李雅普诺夫复合能量函数,结合设计的控制律。通过理论证明和仿真验证算法有效性,并对两种算法进行了简单地比较。实际系统中初始定位完全一致是基本不可能的。所以针对一类高阶非线性参数不确定系统,在初始值不一致的情况下,根据初始值和原期望轨迹构造出新的期望轨迹,并给出一种曲线构造的方式。针对高阶非线性系统,通过构造滑模面来控制跟踪误差收敛。最终实现在部分时间区间上对原期望轨迹的零误差跟踪。最后,通过理论上的推导和仿真的验证,说明所构造的构造曲线和自适应迭代学习控制算法的有效性。

关键词：参数不确定性非参数不确定性迭代学习控制复合能量函数初始值

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含死区输入不确定系统的鲁棒学习控制

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信息与电脑 2017年第16期29卷 100-103页

作者：周国良丽水职业技术学院机电工程学院浙江丽水323000

针对一类在有限时间区间上重复运行的含死区输入非线性不确定系统,提出一套鲁棒迭代学习控制算法,用于实现系统状态在整个作业区间对参考信号的精确跟踪。该算法采用Lyapunov综合方法设计迭代学习控制器,并利用鲁棒学习方法处理死区特... 详细信息

针对一类在有限时间区间上重复运行的含死区输入非线性不确定系统,提出一套鲁棒迭代学习控制算法,用于实现系统状态在整个作业区间对参考信号的精确跟踪。该算法采用Lyapunov综合方法设计迭代学习控制器,并利用鲁棒学习方法处理死区特性及非参数不确定性。理论分析与仿真结果表明,所提方法可以实现系统状态在整个作业区间对参考信号的精确跟踪,并保证闭环系统所有变量有界。

关键词：死区迭代学习控制非参数不确定性

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模块化机器人神经网络补偿计算力矩控制研究

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制造业自动化 2018年第6期40卷 36-39页

作者：李永朱松青高海涛周英路南京工程学院机械工程学院南京211167

为了解决模块化机器人由于构型可变等特点导致参数不确定与非参数不确定性增大引起轨迹跟踪不理想的问题,设计神经网络补偿计算力矩复合控制器。考虑机器人参数不确定与摩擦、干扰等非参数不确定性,将动力学模型分为理想部分和不确定部... 详细信息

为了解决模块化机器人由于构型可变等特点导致参数不确定与非参数不确定性增大引起轨迹跟踪不理想的问题,设计神经网络补偿计算力矩复合控制器。考虑机器人参数不确定与摩擦、干扰等非参数不确定性,将动力学模型分为理想部分和不确定部分,用计算力矩法实现理想模型控制,用BRF神经网络补偿不确定部分。利用Lyapunov理论证明控制器稳定性并采用自适应算法实现神经网络权值在线自调整。最后,仿真发现使用该控制器取得良好的轨迹跟踪效果。

关键词：模块化机器人非参数不确定性计算力矩神经网络补偿自适应算法

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非参数不确定水下航行器系统轴向运动的鲁棒自适应反演控制

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科技通报 2018年第4期34卷 214-217,221页

作者：余有芳严求真浙江商业职业技术学院应用工程学院杭州310053 浙江水利水电学院信息工程学院杭州310018

研究非参数不确定自主水下航行器系统的轴向运动轨迹跟踪问题,提出了一种鲁棒自适应反演控制方法。基于Lyapunov方法设计控制器,根据Lipschitz条件处理非参数不确定性,对于处理过程中出现的未知参数向量,利用自适应机制进行估计;并利用... 详细信息

研究非参数不确定自主水下航行器系统的轴向运动轨迹跟踪问题,提出了一种鲁棒自适应反演控制方法。基于Lyapunov方法设计控制器,根据Lipschitz条件处理非参数不确定性,对于处理过程中出现的未知参数向量,利用自适应机制进行估计;并利用鲁棒方法补偿随机扰动,采用双曲正切函数代替符号函数,以消除使用后者可能产生的颤振现象。理论分析表明,采用本文设计方法可以实现水下航行器以预设精度渐近跟踪期望轨迹。仿真结果表明本文提出控制方法的有效性。

关键词：自主水下航行器轴向运动控制鲁棒自适应反演控制非参数不确定性

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含输入死区非参数不确定系统的初始修正学习控制

含输入死区非参数不确定系统的初始修正学习控制

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第35届中国控制会议

作者：严求真朱胜王洪发蔡建平浙江水利水电学院信息工程学院浙江大学城市学院信息与电气工程学院浙江水利水电学院应用数学研究所

针对初态任意的一类输入环节含死区非线性特性的非参数不确定系统,提出参考信号初始修正鲁棒迭代学习控制方法,以解决该类系统在初值任意情形下的轨迹跟踪问题.给出了修正参考信号构造方案,利用Lyapunov综合方法设计控制器.采用鲁棒学... 详细信息

针对初态任意的一类输入环节含死区非线性特性的非参数不确定系统,提出参考信号初始修正鲁棒迭代学习控制方法,以解决该类系统在初值任意情形下的轨迹跟踪问题.给出了修正参考信号构造方案,利用Lyapunov综合方法设计控制器.采用鲁棒学习控制方法处理不确定性,经过足够多次迭代后,藉由系统状态对修正参考信号在整个作业区间上的精确跟踪,实现系统状态对参考信号在预设的部分作业区间上的精确跟踪.仿真结果表明了本文所提控制方法的有效性.

关键词：死区迭代学习控制初值问题非参数不确定性 Lyapunov方法

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