具有在线选择加权项的隐式自校正控制器*

本文将自校正控制器和零极点配置策略结合起来提出了具有在线选择加权项的两种自校正控制器。采用隐式方式来实现加权项的选择和自校正控制器。本文还证明了这两种控制器具有整体稳定性和收敛性,并给出了仿真实例。     

一种多变量广义最小方差自校正控制器

本文对一类多变量系统给出了一种广义最小方差自校正控制器,并讨论了系统加入这种 控制器后的闭环特性,将二次型性能指标的加权阵与系统闭环极-零点联系起来,从而就可根 据系统的期望闭环极点的位置在线选取加权阵.仿真结果表明这种控制器性能良好,工作可 靠.     

广义自校正控制器及其在飞行高度控制中的应用

本文将广义最小方差控制与极点配置控制结合起来提出了具有加权项在线选择的广义自校正控制器.该控制器采用最小二乘辨识算法来辨识控制器参数,采用显式方式来实现.本控制器可以保证自适应控制系统的整体稳定性.本文还进行了广义自校正控制器应用于飞行高度控制中的仿真研究.研究结果表明,采用本控制器完全可以适应当飞行条件变化时被控对象参数的变化,从而获得令人满意的控制效果.     

一种新的多变量自校正控制算法及其应用

本文提出了一种新的多变量自校正控制算法,该算法采用了本文提出的校正二次性能指标中加权阵和不加积分作用消除稳态误差的新方法,并使加权阵的校正同控制器参数的辨识分开,不仅使算法简单而且获得良好的控制性能。在双输入双输出电加热炉上,采用本算法同 Koivo 的自校正控制算法进行了对比实验,实时控制结果表明本控制算法具有更好的性能。     

一类输入受限的随机自校正控制器

本文提出了一种输入同时受到幅值和速度约束的随机广义自校正控制器。该控制器采用加权项的非线性特征抵消输入非线性的新方法，将在线选择加权项与预选加权因子结合起来，对于具有有限增益稳定的非最小相位系统，给出了自适应算法的稳定性和全局收敛性分析。     

在线调节加权因子的多变量极点配置自校正控制*

基于最优和极点配置方法,本文对多变量随机系统提出一种在线调节加权因子的极点配置自校正控制器。它具有良好的算法结构,克服了现有方案存在的缺点。     

具有通用性能指标的多变量自校正控制器*

本文讨论了一类多变量自校正控制器,给出了最优控制律及给定闭环极点时,确定加权多项式阵P(z~(-1)),Q(z~(-1))和消除静差求解加权多项式阵R(z~(-1))的算式。当系统参数未知且缓变时,应用递推最小二乘法即可求得所需的控制器参数。     

多变量组合极点配置自校正控制器

本文提出一种多变量组合极点配置自校正控制器,它优于现有的其它控制方案,该控制 器能够控制开环不稳定、非最小相位以及B0阵为奇异的不同时延系统,其突出优点是在线 计算量很小以及应用灵活,具有很强的工程实用价值.     

广义系统信息融合稳态与自校正满阶Kalman滤波器

基于线性最小方差标量加权融合算法和射影理论,对带多个传感器和带相关噪声的广义系统,提出了分布式标量加权融合稳态满阶Kalman滤波器.推得了任两个传感器子系统之间的稳态满阶滤波误差互协方差阵,其解可任选初值离线迭代计算.所提出的稳态融合滤波器避免了每时刻计算协方差阵和融合权重,减小了在线计算负担.当系统含有未知模型参数时,基于递推增广最小二乘算法和标量加权融合算法,提出了一种两段融合自校正状态滤波器.其中第1段融合获得未知参数的融合估计;第2段融合获得分布式自校正融合状态滤波器.与局部估计和加权平均融合估计相比,所提出的标量加权融合参数估计和自校正状态估计都具有更高的精度.仿真研究验证了其有效性.     

极点配置自校正预估PID控制器

对于时滞过程,本文提出了一种新的自校正预估 PID 控制器,它实现了极点配置和静态抗干扰性能,克服了文献[2]提出的自校正预估 PI 控制器和文献[5]提出的自校正预估 PID 控制器不能在线校正控制器参数的缺点.仿真例子说明了本文结果的有效性.     

A multivariable generalized self-tuning controller with decoupling design

This note describes a multivariable generalized self-tuning controller with decoupling which combines the classical pole-zero placement strategy with the optimal strategy for self-tuning control. The controller uses techniques of updating weighting polynomial matrices on line and eliminating the tracking errors without use of an integrator, and decouples the multivariable system.     

Pole assignment self-tuning controller for robotic manipulators

This paper presents an effective adaptive controller for robotic manipulators. A perturbation difference model of the manipulator is established for the first time, based on which a modified pole assignment self-tuning control algorithm is developed. The controller is designed such that the variance of a generalized cost function is minimized and the controller parameters are estimated directly. Closed-loop pole assignment is achieved by adjusting on-line the weighting factors in the cost function. Simulations to a manipulator with three degrees of freedom are given to demonstrate the effectiveness of this self-tuning controller.     

带扰动观测器的模糊自整定调节系统研究

针对双容液面调节系统的非线性、参数时变的特点,基于现代控制理论设计了带扰动观测器的模糊自整定控制器。该方案既实现了PID控制器参数的在线自整定,又增强了系统的抗扰能力。仿真试验表明,该方案极大地提高了被控对象的静态和动态性能,对参数时变的适应能力强、鲁棒性好。     

具有可变性能指标的自校正自适应控制理论的研究

本文在广义最小方差基础上提出了具有可变性能指标函数的自校正控制方案,依据所要 求的特征方程之根在线地改变权函数来确定控制律.本方案控制的算法不仅简单而且容易 实现.计算机模拟仿真结果表明此控制律性能优于一般的自校正控制律,最终利用本文的方 案对船舶航向实施自校正控制进行了讨论并实现了在"大明山"号轮船上的实际海试,结果表 明性能优良.     

Design weighting parameter tuning of multivariable self-tuning controllers

In this paper, we present the method for on-line tuning of a design weighting polynomial parameters of a multivariable self-tuning controller which adapts to changes in the higher-order nonminimum phase system parameters with time delays and noises. The algorithm effect is achieved through the recursive least square algorithm at the parameter estimation stage and also through the Robbins–Monro algorithm at the stage of optimizing the design weighting polynomial parameters of the controller. The proposed method is simple and effective compared with the pole restriction method. The computer simulation results are presented to adapt the higher-order multivariable system with nonminimum phase and with changeable system parameters.