针对带执行器饱和的多关节刚性机械臂系统, 提出一种基于RBF 神经网络补偿的输出反馈动态面控制. 通过观测器实现角速度的观测, 采用RBF 网络实现执行器饱和的补偿; 通过Lyapunov 方法证明闭环系统的稳定性, 实现高精度的角度和角速度跟踪. 仿真结果表明, 所提出的方法能够有效补偿系统存在的执行器饱和, 显著减小跟踪误差, 并且对于外界干扰具有一定的鲁棒性.

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针对一类具有输入及状态未建模动态的非线性系统, 设计K滤波器来估计系统不可量测状态, 基于动态面控制技术并利用径向基函数神经网络的逼近能力, 提出一种输出反馈自适应跟踪控制方案. 利用Nussbaum 函数性质, 有效地解决了高频增益符号未知问题. 在控制器设计中引入规范化信号来约束输入未建模动态, 从而有效地抑制其产生的扰动. 通过理论分析证明了闭环控制系统是半全局一致终结有界的.

对于操纵性能与安全性能要求较高的船舶,如浮式采油-储油-卸油船、穿梭运输邮轮、补给船和半潜式钻井平台等,一般采用全驱动配置以实现其目标。在进行某些特定的工程作业如深海勘探、海底管道建设、供给和海上石油钻探等时,需要船舶精确地按照预定的航线航行,由于所航行的环境、船舶自身特性等,多耦合、强非线性的水面船舶不可避免地遭受环境干扰以及存在着动态不确定性,这使得水面船舶轨迹跟踪控制设计极具挑战性。因此,研究全驱动船舶轨迹跟踪控制问题具有重要的理论意义和实际工程价值。首先,针对遭受未知外部环境扰动的三自由度全驱动船舶的轨迹跟踪控制问题,提出带扰动观测器的自适应动态面滑模控制方法。该方法设计扰动观测器估计外部环境扰动并进行前馈补偿,采用自适应律估计扰动观测误差的界,提高控制精度,结合动态面技术构造控制器,避免微分爆炸。其次,针对存在模型不确定项和未知外部环境扰动的三自由度全驱动船舶的轨迹跟踪控制问题,提出基于非线性增益递归滑模的自适应动态面控制方法。该方法引入神经网络逼近模型不确定项,采用自适应律估计神经网络逼近误差与扰动总和的界,综合考虑船舶位置和速度误差之间关系设计递归滑模面,并应用一种非线性

滑模变结构控制是一种自动控制系统的一种设计方法，可用于连续或离散系统、线性或非线性系统、确定性或非确定性系统、集中参数或分布参数系统和集中控制或分散控制等。这种控制方法通过让控制量不断地切换，使系统状态进入预先设定的滑模面滑动，故而在遇到参数扰动与外部干扰时具有不变性，系统的动态品质仅取决于滑模面及其参数。