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
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
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
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
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。