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一种概率依赖的水下机器人Backstepping控制 方法 控制 方法，用于解决现有水下机器人控制 方法的控制 系统不准确问题，和控制 保守性过高的问题。该方法首先对水下机器人受力分析得到运动学方程，并进行坐标变换，统一坐标参数...基于RBF神经网络的磁悬浮时滞系统Backstepping控制 与仿真 2024年 控制 问题,建立了磁悬浮时滞系统的数学模型,采用了Backstepping控制 以及RBF神经网络和Backstepping控制 结合的方法进行研究,采用李雅普诺夫稳定性理论分别设计非线性控制 器,保证闭环系统的理论稳定。在此基础上,利用Radial basis function (RBF)神经网络的逼近特性,设计了自适应律,研究了对系统中未知函数的拟合。最后,通过MATLAB对两种控制 方法的效果进行对比,仿真结果表明,两种方法均能使系统稳定,RBF神经网络与Backstepping控制 结合的方法能较快实现稳定,效果更好,且RBF神经网络对未知函数的拟合效果也良好。关键词：RBF神经网络 BACKSTEPPING 几类非线性系统的神经自适应Backstepping控制 研究 高阶系统变增益固定时间动态面Backstepping控制 2023年 控制 在快速性、准确性、鲁棒性方面的问题,提出变增益固定时间动态面Backstepping控制 器。首先,为每一层子系统设计具备新型结构的固定时间Backstepping控制 器和固定时间动态面滤波器,使系统状态跟踪误差和滤波误差可在固定时间内完成收敛,收敛时间上界仅与设计参数有关。然后,为控制 器和滤波器设计变增益函数,兼顾了大误差阶段的收敛快速性与小误差阶段的收敛准确性。仿真结果表明,所提方案可使系统在1.76 s内完成收敛,快于对比方案的5.51 s和3.68 s,证明了所提方案的优越性和有效性。关键词：控制理论与控制工程 反步法 变增益 基于神经网络的柔性机械手Backstepping控制 2022年 控制 器设计中引入Backstepping设计思想,将原复杂的高阶非线性系统分解成低阶简单系统。为了有效的逼近被控对象中非线性函数,本文提出一种将径向基函数(Radial basis function,RBF)神经网络与Backstepping控制 思想相结合的控制 方法。仿真结果表明,基于径向基函数的神经网络Backstepping控制 方法能够实现柔性机械手控制 系统的稳定。关键词：柔性机械手 BACKSTEPPING 非线性函数 神经网络 高超声速飞行器无在线求导backstepping 控制 方法 被引量：7 2022年 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。关键词：高超声速飞行器 跟踪控制 反步法 几类耦合分布参数系统的backstepping 控制 基于跟踪微分器的高超声速飞行器Backstepping控制 被引量：12 2021年 控制 问题,提出一种基于Backstepping方法的抗饱和非线性控制 器。将飞行器纵向动力学模型分为速度子系统和航迹倾角子系统,然后针对每个子系统单独设计控制 器。设计跟踪微分器获得信号的一阶导数,用以估计系统中的不确定干扰项和避免"微分项膨胀"问题。控制 器设计过程考虑了控制 量发生饱和的情况。基于Lyapunov理论证明了闭环系统信号的稳定性。与传统高超声速飞行器Backstepping方法相比,所设计的控制 器采用待跟踪状态与理想控制 指令之间的实际误差作为反馈量,放宽了对系统干扰项的限制,提高了控制 器对控制 增益变化的适应性,进而提高了闭环系统的跟踪控制 性能。对比仿真结果验证了所设计方法的有效性。关键词：高超声速飞行器 跟踪控制 BACKSTEPPING 跟踪微分器 干扰观测器 泵控非对称液压位置系统自适应Backstepping控制 被引量：4 2021年 控制 策略以提高系统位置跟踪精度和鲁棒性。建立了系统状态空间数学模型。基于Backstepping算法,构建了Lyapunov函数,设计自适应控制 律,以消除系统不确定性参数影响。通过不同工况负载下正弦响应,验证了提出的控制 策略。实验结果表明:所提出的自适应Backstepping控制 策略使系统的位置追踪误差保持在±0.05 mm,系统的稳定性和鲁棒性得到了有效提高。关键词：自适应控制 切换纯反馈非线性系统的模糊自适应Backstepping控制 关键词：自适应模糊控制 稳定性能
