针对直线电机平台轮廓运动精确控制的难题,提出一种基于局部任务坐标系(LTCF)的自适应鲁棒控制(ARC)方法。通过坐标变换阵T将所建立的动力学模型变换到LTCF中,实现在笛卡尔坐标系下跟踪误差的解耦。利用自适应鲁棒控制器对建模误差的实时补偿,使系统快速稳定并保持较好的系统鲁棒性。将所设计控制方法与基于交叉耦合(CCC)的自适应鲁棒轮廓运动控制方法进行对比仿真实验,结果表明,所提控制方法具有更好的轮廓控制性能。

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研究了含有参数不确定及外部扰动的带有TCSC（thyristor controlled series compensation）的单机无穷大母线系统的鲁棒控制问题。针对描述单机无穷大母线系统的非线性三阶模型，将自适应理论和L2增益干扰理论相结合，并用逆推法构造出系统的存储函数，设计出了系统的非线性自适应鲁棒控制器。所设计的控制器不仅能够保证系统状态有界，而且能够有效地抑制外部干扰对系统输出的影响。仿真结果表明，所设计的控制器能够在很短的时间内使系统恢复稳定的状态，说明其控制是有效的。

人工智能-非线性时变时滞系统的神经网络自适应鲁棒控制.pdf

有限时间自适应鲁棒控制

本文根据内模原理提出了三种新的自适应鲁榨控制器, 克服了等人提出的鲁棒控制器的缺点。本文提出的算法适用于跟踪任何参考信号, 当系统的阶次发生变化时均能跟踪与柯节具有较强的鲁棒性。

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