推荐5篇关于动态面控制的计算机专业论文

今天分享的是关于动态面控制的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到动态面控制等主题,本文能够帮助到你

不确定非线性系统的反步自适应鲁棒输出反馈控制

这是一篇关于严格反馈非线性系统,障碍Lyapunov函数,动态面控制,有限时间控制的论文, 主要内容为不确定非线性系统大范围地应用在工业制造和国防建设等实际生产中,例如船舶、飞行器、机械臂、液压系统等。为满足工程需要,被控系统总是期望在达到稳定性的基础上拥有更快的收敛速度、更高的跟踪精度或其它更优的性能指标。然而,由于环境干扰、建模误差、执行器故障、物理特性等各种因素的影响,被控系统不可避免地存在参数不确定性、扰动或约束等问题,对系统性能造成极大地影响。因此,研究不确定非线性系统的干扰抑制等控制问题具有非常重要的理论意义和应用前景。本课题以参数不确定性、外部扰动和约束等不确定性因素对严格反馈非线性系统的影响为切入点,结合级联扩展状态观测器、动态面控制技术、障碍Lyapunov函数、扰动观测器、有限时间命令滤波器等方法,研究自适应鲁棒输出反馈控制策略,保证系统的稳定性和鲁棒性,实现控制策略对系统的跟踪性能。研究内容主要包括以下三个方面:(1)研究外部扰动和参数不确定性对严格反馈非线性系统的影响机理,在没有速度信息测量的条件下,构造一组级联扩展状态观测器进行扰动估计,提出抑制未知外部扰动的自适应鲁棒输出反馈控制策略。通过在级联扩展状态观测器引入参数自适应设计,补偿系统参数不确定性,同时产生连续估计信号避免输入抖振现象。进一步地,为了避免反步技术中虚拟控制律的反复求导引起的“微分爆炸”,通过利用递归滑模动态面方法,简化控制算法设计的复杂度,提高系统鲁棒性。其次,在控制算法中采用非线性增益函数代替线性增益函数改善系统性能,同时能有效补偿高增益引起的输入饱和限制。最后通过Lyapunov稳定性理论和仿真实验对所提控制方法的有效性进行分析验证,证明了上述控制方法能够保证闭环系统的稳定性,并具有良好的跟踪性能和抗干扰能力。(2)研究了具有输出约束和状态约束不确定非线性系统的反步自适应鲁棒输出反馈控制策略,解决复杂不确定性对系统性能的负面影响,实现约束条件下非线性系统的跟踪控制性能。将障碍Lyapunov函数和动态面控制技术结合设计的反步控制框架,消除了虚拟控制律的重复求导问题,同时解决了约束限制。为了缓解传统滤波器增益选择的保守性,在控制算法中引入自适应增益非线性滤波器。另外,利用扰动观测器对扰动进行估计,参数自适应律的设计减轻不确定因素对系统性能的影响。通过Lyapunov稳定性理论及仿真实验论证,提出的控制策略能够确保输出约束和状态约束的有界性使闭环系统的跟踪误差收敛到零值的很小邻域,且所有信号最终已知有界稳定,确保了显著的跟踪控制性能。(3)研究了不确定非线性系统的有限时间反步自适应鲁棒输出反馈控制策略,实现有限时间跟踪控制。考虑到控制系统的瞬态性能,利用预设性能技术将跟踪误差信号收敛到规定的小紧集,使收敛速度和稳态误差满足预先规定的性能界限。其次,为了保证虚拟信号导数的快速逼近,削弱抖振现象,基于有限时间命令滤波器设计了反步自适应控制算法。对对于滤波器产生的滤波误差,引入误差补偿机制,快速消除滤波误差的影响。将扰动观测器运用到跟踪误差补偿设计中,降低扰动对系统性能的影响。基于Lyapunov稳定性条件推导出自适应参数的更新律,实现系统的一致有界稳定。通过仿真实验验证,所提出的有限时间控制策略具有跟踪精度高、收敛速度快、抗干扰能力强等突出优势。

不确定性柔性关节机械臂的轨迹跟踪控制研究

这是一篇关于柔性关节机械臂,匹配/不匹配扰动,滑模控制,奇异摄动控制,动态面控制的论文, 主要内容为近年来,随着机器人的智能化发展,柔性关节机械臂凭借着轻量化、安全性高、适应性强以及低能耗的优势,吸引了越来越多的关注。然而,关节的柔性化在为机械臂带来许多应用优势的同时,也使得机械臂动力学模型的建立和控制方案的设计变得更加复杂,尤其是在系统存在建模不确定性、受到外部扰动等影响的情况下。因此,本文针对柔性关节机械臂的不确定性问题,对其进行了如下位置跟踪控制的研究。首先,考虑了柔性关节机械臂电机侧存在匹配扰动的情况,利用线性滑模控制方法设计了鲁棒控制器,使机械臂可以克服扰动,实现对期望信号的跟踪。然而,其存在较大的抖振,且控制精度不高。为此,在滑模面的设计中引入分数阶微积分算子,由此设计了一种新型分数阶终端滑模控制器,仿真结果表明,该方法不仅能克服扰动的影响,还能使控制精度、控制器抖振得到明显改善。其次,针对柔性关节机械臂连杆侧存在不匹配扰动的情况,利用奇异摄动方法将柔性关节机械臂系统分解成快慢两个子系统,分解后原系统中不匹配的扰动转换成了慢子系统中匹配扰动的一部分。鉴于传统奇异摄动方法只适用于关节柔性较小的情况,设计了柔性补偿控制器以增大关节的等效刚度,使关节柔性较大时也能采用奇异摄动方法实现系统的分解。为了处理慢子系统中的扰动,设计了一种新的多维有限时间扰动观测器估计扰动项,并将估计的扰动信息补偿于慢子系统控制律中,通过快、慢子系统控制律以及柔性补偿控制律的组合得到了最终的柔性关节机械臂控制律。仿真结果验证了在柔性关节机械臂连杆侧存在不匹配扰动时,无论关节刚度大小,该控制方法都具有良好的控制效果。最后,为对输入扭矩受限以及关节刚度参数不确定的柔性关节机械臂进行有效控制,设计了辅助系统以抑制控制输入受限所带来的影响。在此基础上,采用动态面控制方法,通过引入一阶低通滤波器避免了对虚拟控制信号反复求导,并结合自适应技术实现关节刚度和扰动上界的估计。通过仿真,证明所设计的控制方法能够使机械臂在关节刚度不确定、控制输入受限的情况下克服电机侧扰动实现对期望信号的跟踪。

基于动态面的不确定非线性系统的自适应渐近跟踪控制

这是一篇关于不确定非线性系统,自适应控制,智能控制,动态面控制,渐近跟踪的论文, 主要内容为近年来,Backstepping(反步递推)方法在非线性控制理论和实践中都得到了广泛的应用。动态面控制技术是在经典Backstepping理论技术的基础上发展起来的一种有效的非线性控制设计方法。由于该技术不但具备Backstepping方法的优势并且能解决其固有的“复杂性爆炸”问题,因而不管是在理论还是应用研究中都备受重视。然而,基于现有动态面控制技术所提出的控制方案只能保证实现有界跟踪,即跟踪误差只能收敛到一个较小的邻域内,却无法实现零误差的精准跟踪。基于此,本文针对几类典型的不确定非线性系统,结合Backstepping理论、动态面技术和模糊逻辑,提出了一套自适应模糊动态面渐近跟踪控制方案,实现了系统对参考信号的精准跟踪,并给出了闭环系统的稳定性、收敛性和鲁棒性的理论证明。主要内容有以下三个方面:首先,考虑了一类具有非严格反馈结构的非线性分数阶系统的自适应模糊动态面渐近跟踪控制问题。由于非严格反馈系统中的非线性函数包含所有的状态,因此在控制器的设计过程中会产生代数环问题。首先利用模糊逻辑系统来处理未知的非线性,同时利用模糊基函数的单调性成功解决代数环问题。进而设计动态面控制算法,在Backstepping方法的每一步中加入的一阶滤波器可以极大地降低计算复杂度。本文所设计的控制方案可以在保证闭环系统的稳定性的同时实现跟踪误差的渐近收敛。最后,仿真结果验证了该控制方案的有效性。其次,针对具有未知强互联的分数阶非线性大系统,提出了一种事件触发机制下的自适应模糊动态面渐近跟踪控制方案。由于强互联项包含了整个互联系统的所有状态,因此设计方案更加困难。利用高斯函数的性质来处理未知的互联项和非线性函数,这不仅可以在很大程度上放松关于互联的附加假设,并且消除不确定性的影响。此外,建立了一种新的事件触发机制,相较于传统的时间触发方案更能节省通信资源。最后,通过一个仿真实例表明了本文所设计的控制方案在保证闭环系统稳定性的同时还可以实现跟踪误差的渐近收敛。最后,针对全状态约束下的不确定非线性系统,在系统的控制系数完全未知的情况下,提出了一种自适应模糊事件触发动态面渐近跟踪控制算法。通过引入未知控制系数的下界,设计了一个新的障碍李雅普诺夫函数,该函数不仅可以基于边界估计法和光滑函数构造法成功消除控制律中对控制系数下界的要求,又可以使系统状态始终不违反约束。此外,通过在控制器的设计过程中引入正的积分函数,并基于Barbalat引理证明本文设计的控制器能够实现跟踪误差的渐近收敛。最后,通过两个仿真实例验证了该方案的有效性。