基于控制屏障函数（CBF）和控制李雅普诺夫函数（CLF）的控制方法的Matlab接口。_Matlab Interface for Control Barrier Function (CBF) and Control Lyapunov Function (CLF) based control methods..zip
控制屏障函数（CBF）和控制李雅普诺夫函数（CLF）是用于保证控制系统安全性和稳定性的两种重要数学工具。CBF主要用于确保系统状态在安全区域内运行，即使在存在外部干扰和建模不确定性的情况下也能保持系统的安全边界。而CLF则是一种能够保证系统状态渐进稳定到期望平衡点的方法，它能够引导系统状态达到一个期望的稳定状态，并且具有一定的鲁棒性。
Matlab是一种广泛使用的数值计算和图形绘制软件，其强大的计算能力和直观的编程环境使其成为控制系统设计和仿真的首选工具。Matlab的接口设计，尤其是针对特定控制方法的接口，可以极大地提升工程师和研究人员在设计和分析控制系统时的效率。
基于CBF和CLF的控制方法在Matlab中的实现，通过一个专门设计的Matlab接口——CBF-CLF-Helper，为研究人员提供了便利。CBF-CLF-Helper作为Matlab的一个功能包，它集合了一系列预定义的函数和方法，能够帮助用户快速构建控制屏障函数和控制李雅普诺夫函数，并将这些函数嵌入到控制律的设计中去。
这个功能包中可能包含对系统建模的辅助工具，如系统矩阵的提取、系统的线性化、状态和输入的限制条件定义等。此外，它还可能提供仿真功能，允许用户通过图形化的界面来设置参数，运行仿真，并实时观察系统响应。对于系统分析而言，它可能还包含了一些工具来计算系统稳定裕度，以及对于非线性系统进行稳定性分析。
在Matlab中实现CBF和CLF控制方法时，还需要考虑到实时计算的效率问题，因为这些控制方法往往需要在短的时间内对系统状态进行监测和控制决策。因此，CBF-CLF-Helper可能还会包含一些优化算法，用来提高计算效率，确保控制指令的及时生成。
此外，对于复杂系统的控制问题，CBF-CLF-Helper还可能具备与Matlab中的其他工具箱进行集成的能力，例如与Simulink的集成，以及和优化工具箱的链接，从而在更高层次上实现复杂的控制系统设计。
Matlab接口的另一个关键点是用户友好性。CBF-CLF-Helper应当具有清晰的文档和示例代码，以便用户能够理解如何使用这些控制方法，如何将这些方法应用到具体的问题上，并且能够通过修改和扩展来适应新的研究目标和工程需求。同时，它还需要拥有一个活跃的用户社区和在线支持，这样研究人员可以分享他们的经验，解决问题，并且不断完善和改进这些工具。
Matlab接口为基于CBF和CLF的控制方法提供了一个强大的平台，使得在控制系统设计和分析过程中能够实现高效、准确和用户友好的操作。这个接口不仅大大简化了基于CBF和CLF的控制策略的实现过程，还为控制系统的安全性、稳定性和鲁棒性分析提供了强大的计算支持。
2025-10-18 20:35:57
1.02MB
1
基于正切型障碍李雅普诺夫函数（T-BLF）的二自由度机械臂时变输出约束控制方法，并提供了相应的Simulink仿真复现代码。文章首先解释了T-BLF的基本概念及其在控制系统中的重要性，随后描述了二自由度机械臂的具体模型和参数设定。接下来，重点讲解了如何利用T-BLF函数和PD控制器来设计控制律，以确保机械臂在时变约束条件下仍能保持稳定运行。最后，通过Simulink平台进行了仿真实验，验证了所提出控制策略的有效性和可行性。
适合人群：从事机器人控制研究的学者和技术人员，尤其是对非线性控制理论感兴趣的读者。
使用场景及目标：适用于需要解决机械臂运动过程中遇到的各种时变约束问题的研究项目，旨在提高机械臂控制精度和稳定性。
其他说明：文中提供的代码主要用于学术研究目的，在实际工程应用前还需做更多测试和改进。此外，未来的工作方向可以考虑扩展到更高维度的机械臂或其他类型的机器人系统。
2025-10-18 20:31:18
379KB
1
内容概要：本文详细介绍了预设性能控制（PPC）的理论基础及其在MATLAB环境下的具体实现。首先，文章解释了性能函数的设计，通过指数衰减函数划定误差的活动范围，并引入误差变换使原始误差压缩到指定区间。接着，文章探讨了障碍李雅普诺夫函数的应用，利用对数项作为屏障防止误差越界。随后，文章阐述了有限时间滑模控制的增强机制，通过设计滑模面和控制律，实现了系统的快速收敛。最后，文章提供了完整的仿真框架，展示了如何应用这些技术于二阶系统，特别是电机和机械臂等应用场景。
适用人群：自动化控制领域的研究人员和技术人员，尤其是那些熟悉MATLAB并希望深入了解预设性能控制的人士。
使用场景及目标：适用于需要精确控制误差边界的应用场合，如工业自动化、机器人控制等领域。主要目标是提高系统的响应速度和稳定性，同时确保误差始终保持在预设范围内。
其他说明：文中提供的MATLAB代码可以直接用于实验验证，但需要注意参数的选择和调整，以避免可能出现的问题，如控制量饱和或抖振。此外，实际应用中还需考虑外部扰动的影响，建议增加干扰观测器以提升系统的鲁棒性。
2025-10-10 14:42:23
293KB
1
基于采样控制研究了时滞神经网络的指数同步问题。首先,建立了驱动-响应时滞神经网络的数学模型并设计了采样控制器。其次,在输入延迟法的框架下,通过构造时间依赖的李雅普诺夫泛函,并结合自由权矩阵方法,建立了保证驱动-响应系统取得指数同步的线性矩阵不等式形式(LMIs)的判据。最后,通过两个数值仿真算例验证了结果的可行性。
2024-01-16 11:18:50
1.09MB
1
<html dir="ltr"><head><title></title></head><body>针对无人直升机模型阶数比较高, 设计常规反步法控制器时面临着对虚拟控制输入信号求导过程较为繁琐
的缺陷, 提出一种基于滤波器反步法的控制方法. 首先, 通过滤波器而非直接解析地对虚拟控制量求导, 从而显著简
化了反步控制器的设计过程, 而且由于导数是通过积分过程而非微分得到, 大大降低了测量噪声的影响; 然后, 基于
李雅普诺夫稳定性理论证明了补偿跟踪误差是全局指数稳定的; 最后, 通过仿真结果进一步验证了所提出方法的稳
定性和有效性.</body></html>
的缺陷, 提出一种基于滤波器反步法的控制方法. 首先, 通过滤波器而非直接解析地对虚拟控制量求导, 从而显著简
化了反步控制器的设计过程, 而且由于导数是通过积分过程而非微分得到, 大大降低了测量噪声的影响; 然后, 基于
李雅普诺夫稳定性理论证明了补偿跟踪误差是全局指数稳定的; 最后, 通过仿真结果进一步验证了所提出方法的稳
定性和有效性.</body></html>
2023-06-06 14:11:22
464KB
1
Lyapunov李雅普诺夫指数的MATLAB仿真+含代码操作演示视频
运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。
2023-05-09 09:50:10
267KB
给出了关于李雅普诺夫函数的3个定义和3个定理,举例说明了所得定义和定理的应用,并给出了利用广义霍维茨条件构造非线性系统李雅普诺夫函数的“三步法”。
2022-11-25 20:58:43
2.04MB
1
计算李雅普诺夫指数，仿真模拟实验计算李亚普诺夫指数程序
2022-11-08 10:35:51
3KB
1
适合计算李雅普诺夫指数，经典沃夫算法的李雅普诺夫指数
2022-11-08 10:35:28
2KB
1