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含有Prandtl-Ishlinskii磁滞特性的不确定系统的自适应补偿与控制

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简介：
本研究探讨了具有Prandtl-Ishlinskii磁滞特性的复杂系统中不确定性因素的影响，并提出一种有效的自适应补偿与控制策略，以提高系统性能和稳定性。 采用Prandtl-Ishlinskii模型来描述一类基于智能材料的执行器中的磁滞现象，并在间接自适应鲁棒控制框架下设计了相应的控制器。为了减少由这种特殊材料引发的磁滞效应，我们利用最小二乘法进行在线参数估计，同时使用近似的逆补偿模型加以修正。此外，对反演误差进行了详细的定量分析。之后，在考虑到系统中存在的不确定性和非线性的情况下，又进一步设计了一个鲁棒控制器以确保系统的稳定性。通过仿真研究证明了该自适应鲁棒控制策略不仅能够实现优秀的输出跟踪性能，同时也具备较高的参数估计准确性。

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  • 含有Prandtl-Ishlinskii磁滞特性的不确定系统的自适应补偿与控制
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    本研究探讨了具有Prandtl-Ishlinskii磁滞特性的复杂系统中不确定性因素的影响，并提出一种有效的自适应补偿与控制策略，以提高系统性能和稳定性。 采用Prandtl-Ishlinskii模型来描述一类基于智能材料的执行器中的磁滞现象，并在间接自适应鲁棒控制框架下设计了相应的控制器。为了减少由这种特殊材料引发的磁滞效应，我们利用最小二乘法进行在线参数估计，同时使用近似的逆补偿模型加以修正。此外，对反演误差进行了详细的定量分析。之后，在考虑到系统中存在的不确定性和非线性的情况下，又进一步设计了一个鲁棒控制器以确保系统的稳定性。通过仿真研究证明了该自适应鲁棒控制策略不仅能够实现优秀的输出跟踪性能，同时也具备较高的参数估计准确性。
     
  • 自抗扰控制技术：估算与补偿不确定性因素的方法
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    自抗扰控制技术是一种先进的控制系统设计方法，专注于实时估计和补偿系统中的不确定性和外部干扰，以提高系统的稳定性和性能。 韩京清教授的《自抗扰控制技术：估计补偿不确定因素的控制技术》详细介绍了如何通过估计并补偿系统中的不确定性来实现有效的控制系统设计。这本书深入探讨了自抗扰控制器（ADRC）的设计原理及其在各种工程应用中的实际效果，是学习和研究现代控制理论的重要参考文献之一。
     
  • 带有模型不确定性补偿的RBF网络机器人自适应控制-Simulink仿真及操作指南.zip
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    本资源提供了一种基于RBF网络的机器人自适应控制方法，并引入了模型不确定性补偿机制。包含Simulink仿真实验和详尽的操作指南，适用于研究与学习。 1. 版本：MATLAB 2014、2019a、2021a，内含运行结果，如无法运行可私下联系。 2. 领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理和路径规划等领域的MATLAB仿真。更多内容请查看博主主页的博客文章。 3. 内容：标题所示的内容介绍，请点击主页搜索相关博客了解详情。 4. 适合人群：本科及硕士阶段的学习与研究使用。 5. 博客介绍：热爱科研工作的MATLAB仿真开发者，致力于技术进步和个人修养同步提升。如需合作项目请私下联系。
     
  • 基于自抗扰控制的技术-估计与补偿不确定性因素的方法
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    本研究聚焦于自抗扰控制技术，深入探讨了在控制系统中有效估计和补偿不确定性的策略与方法，致力于提高系统的鲁棒性和稳定性。 本书作者韩京清所著作品是自抗扰控制领域的经典之作，值得读者反复研读。自抗扰控制器技术是在发扬PID控制技术精髓的基础上，并结合现代控制理论的成果，通过计算机仿真实验结果的归纳总结而探索出来的。这项技术不依赖于被控对象的具体模型，可以替代传统的PID控制技术，是一种新型实用的数字控制方法。
     
  • MATLAB中一类非线性不确定系统的自适应鲁棒控制
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    本文研究了在MATLAB环境下针对一类具有不确定性参数和外部扰动的非线性系统，设计并验证了一种有效的自适应鲁棒控制器。通过理论分析与仿真试验相结合的方式，证明该方法能够有效提升系统的稳定性和跟踪精度，为复杂工程问题提供了解决方案。 Matlab在一类非线性的不确定性系统中的自适应鲁棒控制研究。
     
  • 高阶滑模自适应控制设计在一类非线性不确定系统中的应用
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    本研究聚焦于开发并验证一种基于高阶滑模技术的自适应控制系统，专门针对一类具有高度不确定性与复杂性的非线性动态系统。通过引入新型算法和智能策略优化控制性能，增强系统的鲁棒性和响应速度，在减少外部干扰影响的同时实现精确稳定的控制目标。 针对一类非线性不确定系统，提出了一种高阶滑模自适应控制算法。为了减少系统的抖振以及处理未知但有界的不确定性边界问题，引入了可以在线调整参数的双极Sigmoid函数和控制器增益。通过Lyapunov理论证明该方法可以在有限时间内使系统稳定并具有鲁棒性，并且不需要预先确定不确定性的上界。仿真结果验证了这种方法的有效性。
     
  • 针对参数不确定性的机械臂系统自适应轨迹追踪控制方法
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    本研究提出了一种针对参数不确定性问题的创新性解决方案，旨在提升机械臂系统的轨迹追踪精度与稳定性。通过引入先进的自适应控制策略，该方法能够有效应对复杂工作环境中的各类挑战，增强机械臂在自动化生产及服务领域的应用效能。 为了解决机械臂系统惯性参数及运动学参数难以精确测量从而影响轨迹跟踪性能的问题，本段落提出了一种任务空间自适应轨迹跟踪控制方法。该方法通过定义关节角速度参考误差，并将任务空间的轨迹跟踪误差以及运动学参数误差反馈给控制器来提升系统的稳定性。同时设计了电机参数传输矩阵和电机参数自适应率以抵消因电机发热导致的参数漂移对跟踪性能的影响，还提供了相应的稳定性证明。实验结果表明该方法能有效减轻电机参数漂移对控制性能的影响。
     
  • 基于改良PI模型的压电陶瓷迟滞特性补偿控制.pdf
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    本文提出了一种基于改进型PI控制器的算法，旨在有效补偿和修正压电陶瓷材料在驱动过程中的迟滞性能问题，提高系统响应精度。 压电陶瓷执行器的迟滞特性会降低星间激光通信精瞄系统的定位精度，并对信标光捕获以及链路稳定性产生负面影响。为解决这一问题，通过分析压电陶瓷执行器迟滞特性的生成机理，提出了一种基于PLAY迟滞算子改进的Prandtl-Ishlinskii（PI）数学模型及其辨识方法。利用该模型对压电陶瓷执行器的迟滞特性进行前馈线性化逆补偿，并通过实验验证了数学模型和线性化的有效性。 在不同频率下输入等幅和减幅正弦控制信号，用以评估前馈逆补偿性能时，改进后的PI模型的最大拟合误差均保持在1%以内。采用该方法后，压电陶瓷驱动的线性度误差从5%减少到1%以下，并且改进的PI模型将计算复杂度由O(n)简化为O(1)，提高了系统的效率和精度。
     
  • 高阶非线性不确定系统中的线性自抗扰控制
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  • 自抗扰控制技术：估算与补偿不确定因素的方法 韩京清编著
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    本书由韩京清编著，介绍了自抗扰控制技术的基本原理及其在各类系统中应用的实际案例，重点阐述了如何通过有效估计和补偿不确定因素来提升系统的动态性能。适合自动化及相关领域的科研人员和技术爱好者阅读参考。 《自抗扰控制技术》是由韩京清编著的一本书籍，该书主要介绍了估计补偿不确定因素的控制技术。