摘要：针对舵机伺服系统运行过程中存在复杂非线性以及信号输入时滞、使系统的精度降低,严重时甚至造成系统失稳的问题,提出了一种考虑输入时滞的自适应指令滤波输出反馈控制策略。首先,将系统中存在的输入时滞考虑为控制器信号输入时滞,给出舵机伺服系统状态方程,选用梯度下降法设计时滞估计律对未知时滞进行估计;其次,将系统中存在的复杂非线性统一为扰动,选用扩展状态观测器(ESO)加以估计,将观测的系统状态值用于设计控制量实现输出反馈控制;然后,选用指令滤波将高阶求导过程转化为求积分,实现信号滤波以抑制微分噪声;最后,基于Lyapunov-Krasovskii泛函稳定性定理证明控制器实现系统有界稳定。仿真及实验表明,所提的控制方法与传统反步控制方法、自抗扰控制和比例微分积分(PID)控制方法相比,响应时间分别提升了92%、88%和51%,跟踪精度分别提升了90%、84%和26%。

摘要：针对新能源发电系统因间接性和不确定性导致的电压波动问题,文中首次将反步控制策略应用于电力弹簧(electric spring,ES)系统,并提出一种带有指令滤波的ES反步控制策略。根据ES的数学模型利用反步法设计控制器,并加入指令滤波器,以解决ES反步控制中的计算膨胀问题,同时设计误差补偿信号,并利用Lyapunov稳定性理论验证系统稳定性。通过仿真模拟新能源发电系统网侧电压波动时,ES对关键负载(critical load,CL)电压稳定的效果,以及不同系统参数对文中控制策略的敏感性分析。与传统的比例积分(proportional-integral,PI)控制对比,CL电压动态响应速度提高0.07 s,CL电压畸变率降低31%,参数敏感性分析中CL电压最大偏差率为0.318%,能承受的最大电压幅值波动范围提高52.9 V。仿真结果验证了文中所提出的控制策略具有响应速度快、谐波含量低、抗干扰能力强的优势。

摘要：针对复杂工况下单连杆柔性机械臂(single-link flexible manipulator, SLFM)系统的轨迹跟踪控制问题,提出了一种基于指令滤波与观测器相结合的自适应神经网络控制算法。该算法考虑了SLFM系统的未知外部干扰和未建模动态影响。首先,利用单连杆柔性机械臂机理参数间的物理关系构建了其分数阶动力学模型,通过引入全局坐标变换将其转化为严格反馈控制系统;其次,针对SLFM系统状态不完全可测问题,构建了基于神经网络的分数阶状态观测器,并证明了其有效性;然后,利用观测信息设计了SLFM系统的轨迹跟踪控制算法,同时为了克服高阶求导导致的控制误差,提出了基于指令滤波的反步控制机制。理论分析表明,提出的控制方法可以保证闭环系统信号的半全局一致性与有界性;最后,通过数值仿真验证了所提控制方法的可行性和有效性。

摘要：针对电液伺服系统位置跟踪控制中存在的输出约束和不确定性问题,提出一种基于正切型时变障碍Lyapunov函数的输出约束自适应滤波控制方法。构造具有时变约束边界的正切型时变障碍Lyapunov函数,通过时变边界函数的参数设置,使系统输出具有较好的瞬态和稳态性能;设计径向基函数(RBF)神经网络及权重自适应学习律,在线逼近由模型不确定性和未知干扰组成的复合干扰,并将逼近值用于反馈控制;采用二阶指令滤波反步法设计状态反馈控制律和误差补偿机制,避免反步设计中“计算爆炸”的问题,同时消除滤波误差,提高系统位置跟踪精度;依据Lyapunov稳定性理论证明闭环系统中所有误差信号的收敛性。仿真结果表明:系统的稳态误差在所提方法下约为3.48×10^(-8)m,相比于其他控制方法,跟踪误差始终约束在时变的约束边界内,跟踪精度和控制性能均得到提升。

摘要：针对移动机器人位姿镇定问题,本文提出基于视觉同时定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)–伺服框架的指令滤波反步控制策略.具体而言,通过加速度层控制器设计进而积分得到的光滑速度信号,减小SLAM视觉模块的预测位姿误差;继而应用指令滤波器简化控制器设计的复杂求导运算,减轻计算负担;此外,SLAM模块利用运动信息与视觉信息的融合解决未知尺度问题,降低未知深度造成的控制器设计复杂度.通过李雅普诺夫理论可以证明闭环系统的稳定性.仿真和实验结果最终验证了本文算法的有效性.

摘要：针对考虑全状态约束的永磁同步电动机系统,提出了一种基于指令滤波技术的神经网络自适应有限时间位置跟踪控制方案。首先,利用有限时间控制加快系统收敛、减小跟踪误差以及有效解决系统的负载转矩扰动问题;其次,引入指令滤波技术解决传统反步控制的“计算爆炸”问题,设计有限时间误差补偿机制抑制了滤波误差的影响;最后,运用神经网络自适应技术处理系统中未知的非线性函数,引入障碍Lyapunov函数确保系统的状态量被约束在预定义的紧集内。仿真和实验结果表明,该方法可以实现对期望信号快速有效的跟踪。

摘要：针对变速抽水蓄能机组最优目标转速时常随目标功率的改变而变化的特点,设计了一种带指令滤波的自适应反步控制器。构造了变速机组调速系统的数学模型,根据转速寻优方法建立最优转速模块,并以此为基础设计了对电磁功率进行自适应估计的自适应反步控制器。为了克服反步控制中存在的计算膨胀问题,引入了指令滤波,通过仿真模拟实验来检验反步控制在不同负荷工况下的控制效果。仿真结果表明,在各种负荷工况下,所设计的调速控制器能够使系统实际转速很好地跟踪所需的最优转速,证明了所设计的调速控制器的有效性。学生可通过替换最优转速模块,分析自主设计的控制器的稳定性,更加直观地学习控制理论与调速系统的联系。

摘要：针对Buck型变换器在复杂环境下发生负载波动时输出电压受扰的问题,提出了一种复合自适应预设性能控制方案以提升其控制效果。首先,利用自适应律对模型中包含负载项的非线性函数进行预测估计,同时通过在自适应律更新过程中构建并行估计模型获取预测误差,并将预测误差和跟踪误差融合以设计自适应参数更新律。然后,采用广义比例积分观测器来对剩余不确定性和外部扰动进行估计,并在控制律中进行补偿。最后,结合指令滤波反步控制和指定时间预设性能控制技术,提出了Buck型变换器复合自适应预设性能控制方案。所提出的方案保证了对负载波动的高精度预测,避免了在突发情况下输出电压超出预设函数范围,此外还证明了闭环控制系统中的信号收敛性。实验结果表明,复合自适应预设性能控制在负载突然减小的情况下系统最大偏离电压为0.376 V,相比于传统自适应反步控制的1.773 V减少了78.7%,验证了所提方案的有效性以及优越性。

摘要：针对电液伺服系统模型中存在不匹配的不确定非线性和状态不可测的问题,提出一种基于指令滤波的输出反馈控制算法.该控制算法有效融合了扩张状态观测器和指令滤波技术,实现了对系统模型状态及时变干扰的估计,解决了状态不可测和不确定非线性在线估计的问题,实现了对干扰的主动补偿.在控制器的设计过程中,利用指令滤波器避免了反步设计中的"微分爆炸"问题.基于Lyapunov函数证明了所设计控制器的稳定性且证明了所有信号均有界,实验结果验证了所设计控制器的有效性.

摘要：针对高海情下船舶非线性横摇控制问题,设计一种基于非线性干扰观测器的指令滤波反演控制器。给出无因次化非线性船舶横摇运动数学模型,并通过功率谱加权平均的方法对海浪干扰力矩进行建模。利用非线性干扰观测器去观测随机海浪的干扰,并选择合适的参数使得观测器的观测误差收敛。在引入了非线性干扰观测器的非线性横摇模型上,设计指令滤波反演控制器,使得整个系统稳定。在海浪随机干扰下采用该控制策略,分别与比例-微分控制器、指令滤波反演控制器进行对比,结果表明,设计的控制器有更好的跟踪性能和减摇效果。