基于鲁棒一步集的Tube不变集鲁棒模型预测控制

针对一类干扰有界的输入和状态受约束线性离散系统,提出了一种基于鲁棒一步集的Tube不 变集鲁棒模型预测控制方法.首先采用多面体不变集离线设计方法得到基于多面体不变集序列的扩 展终端约束集;然后为了扩大鲁棒模型预测控制的初始状态允许区域,并提高系统的鲁棒性,在扩展终端约束集的基础上,通过引入鲁棒一步集并借助Tube不变集控制策略,设计了基于鲁棒一步集的鲁棒模型预测控制方法,并给出了算法的存在性和稳定性证明. 该方法不仅极大地扩大了初始状态允许区域,而且对有界干扰具有有效的抑制作用,使得受扰系统收敛到以原点为中心的最小鲁棒正不变集内.最后仿真验证了算法的有效性.     

一种多变量系统鲁棒设计方法

本文介绍一种多变量系统鲁棒设计方法.该方法是基于"鲁棒对角优势保证鲁棒稳定"这 个一般性结论,其核心是多模型加权准优势化算法,该算法设计的鲁棒预补偿器,使系统为鲁 棒对角优势.用该设计方法对一大型工业加热炉进行鲁棒系统设计,结果令人满意.     

二轮行走倒立摆系统建模与鲁棒方差控制

为了控制二轮行走倒立摆在保持摆杆稳定的同时在水平面上自由行走，首先应用动力学原理对其进行受力分析。建立整个系统的状态空间方程，并将该方程解耦分解成两个独立的子系统。在建模的过程中充分考虑系统中可能存在的不确定性以及噪声。然后在不确定模型的基础上，应用具有圆盘极点和反差约束的鲁棒控制算法来设计该系统的状态反馈控制律，使得闭环系统在噪声以及所有允许的不确定性的影响下，仍然能够保证较好的动态和稳态性能。仿真和实际应用均表明该方法是有效的。     

运用区间算法的约束非线性系统鲁棒模型预测控制

针对一类具有输入和状态约束的干扰有界非线性系统,提出了基于区间分析的约束非线性鲁棒模型预测控制,以降低计算量并扩大系统吸引域.首先,在集合运算的基础上,利用区间运算和函数区间扩展,给出了一种计算效能更好、保守性更低的非线性系统鲁棒一步集计算方法;其次,构造重叠的多面体控制不变集序列并以此计算约束非线性系统的鲁棒多步集,并通过设计基于集合的在线优化策略,提出了基于鲁棒一步集的单步优化非线性模型预测控制,有效降低了非线性优化的在线计算量;最后,仿真实例验证了算法的有效性.     

多丢包不确定离散系统的鲁棒Kalman滤波

研究了同时具有不确定性和多丢包情况下的离散时变系统的鲁棒滤波问题, 其中的不确定性是时变的、范数有界的, 且存在于系统的状态矩阵和输出矩阵中. 通过把多丢包问题建模成系统模型中的随机参数, 在允许的不确定性情况下, 给出了估计误差方差的上界, 并进一步基于矩阵范数的意义最小化该上界. 结果表明, 通过求解两个Riccati差分方程, 可以设计鲁棒滤波器. 最后, 提出适合在线计算的鲁棒滤波算法, 并通过仿真实例表明所提算法的有效性和实用性.     

采用鲁棒容许集对有约束的不确定系统作鲁棒模型预测控制

针对输入和状态受约束的干扰有界多胞不确定线性系统,提出了基于鲁棒容许集的扩大吸引域鲁棒模型预测控制(RMPC)方法.首先给出了多面体不变集的鲁棒容许集计算方法,并推导了鲁棒容许集存在的充分必要条件.其次,为了拓展Tube不变集鲁棒模型预测控制算法的适用范围,讨论了干扰有界多胞不确定线性系统的Tube不变集控制策略.之后为了扩大约束系统吸引域,提出了干扰有界多胞不确定系统的鲁棒容许集模型预测控制策略.通过采用鲁棒容许集和Tube不变集RMPC,该方法不仅扩大了吸引域,而且降低了在线计算量;同时,采用基于最小鲁棒正不变集的Tube不变集策略保证了算法的鲁棒性.最后仿真结果验证了算法的有效性.     

可变多胞体结构的鲁棒模型预测控制

针对一类具有输入输出约束的线性变参数系统,提出了一种可变多胞体结构的多面体不变集鲁棒模型预测控制算法,算法分为在线和离线两个部分。离线算法构建系统的未知但有界误差描述模型,根据状态的变化得到可变参数的多胞体结构,并转化为状态空间模型的多胞体形式,然后采用线性矩阵不等式的优化方式得到一系列离线嵌套多面体不变集。在线算法根据状态变量在嵌套多面体不变集中的位置,结合可变多胞体结构,通过线性插值的优化方式得到系统的实际控制律。给出算法的详细步骤和系统闭环稳定性证明。仿真结果验证了该算法的有效性,表明该算法使系统的闭环响应更为快速和稳定。     

用偏差分离估计的鲁棒Kalman滤波算法

本文针对带模型误差系统,利用偏差分离估计提出了一种鲁棒Kalman滤波算法,并给出了该算法的渐近稳定条件。仿真结果表明本文算法是有效的。     

集中式与分布式鲁棒状态融合估计

研究不确定多传感器系统的鲁棒估计问题是多传感器融合估计理论的一个重要研究方向.本文以鲁棒滤波理论为基础,给出了不确定多传感器系统的多胞型描述模型,并利用LMI方法给出集中式鲁棒状态融合估计问题的解,证明了将集中式鲁棒融合估计转化为相同估计性能的分布式融合估计算法的条件.最后给出了分布式不确定多传感器系统的状态融合估计的一个算例.     

一类不确定非线性系统的自适应鲁棒控制

针对一类由非线性微分方程描述的不确定单输入单输出(SISO)系统,提出了一种自适应鲁棒控制算法.设计了一动态滤波器并将其与原系统组成扩展系统,由滤波器求得控制律稳定扩展系统.算法绕开辨识模型参数而是直接估计函数值,加快了控制律的求解.设计了状态误差观测器,用观测器的值构造控制律逼近状态反馈时的控制效果.基于Lyapunov 稳定理论分析了扩展系统的渐近稳定性并给出了闭环稳定的充分条件.最后仿真结果验证了算法的有效性和鲁棒性.     

通讯信息约束下具有全局稳定性的分布式系统预测控制

本文针对一类由状态相互耦合的子系统组成的分布式系统, 提出了一种可以处理输入约束的保证稳定性的非 迭代协调分布式预测控制方法(distributed model predictive control, DMPC). 该方法中, 每个控制器在求解控制率时只与 其它控制器通信一次来满足系统对通信负荷限制; 同时, 通过优化全局性能指标来提高优化性能. 另外, 该方法在优化 问题中加入了一致性约束来限制关联子系统的估计状态与当前时刻更新的状态之间的偏差, 进而保证各子系统优化问 题初始可行时, 后续时刻相继可行. 在此基础上, 通过加入终端约束来保证闭环系统渐进稳定. 该方法能够在使用较少 的通信和计算负荷情况下, 提高系统优化性能. 即使对于强耦合系统同样能够保证优化问题的递推可行性和闭环系统的 渐进稳定性. 仿真结果验证了本文所提出方法的有效性.     

基于状态观测器的双模控制方法

对于状态不可测的输入受限线性时不变系统,提出一种基于状态观测器的控制方法. 该方法采用双模控制策略,将不变椭圆集概念同时应用于观测器的状态方程和误差方程,给出 估计状态不变性和控制输入可行性条件并给出了闭环系统的稳定性定理.仿真结果表明了所提 方法的有效性.     

Fast model predictive control for linear periodic systems with state and control constraints

The design of stabilizing model predictive control laws for discrete‐time linear periodic systems with state and control constraints is considered. Two algorithms are presented. The first one is based on interpolation between several unconstrained periodic controllers. Among them, one controller is chosen for the performance while the rest are used to extend the domain of attraction. The second algorithm aims to improve the performance by combining model predictive control and interpolating control. The proposed approaches not only guarantee recursive feasibility and asymptotic stability but also are optimal for states near the origin. Copyright © 2017 John Wiley & Sons, Ltd.     

Observer-based force reflecting robust coordination control for networked bilateral shared telerobotic system

This paper proposes observer-based output feedback force reflecting robust coordination control for networked bilateral shared telerobotic system with asymmetrical delay and uncertainty. We design state feedback-based force reflecting control algorithm provided that all the states are available for feedback. We then replace the unknown velocity states by model-free observer to develop output feedback-based force reflecting robust coordination control algorithm for bilateral shared autonomous system. The coordination control algorithm is designed by combining delayed position and velocity states with the reflected interaction forces from human and environment. Robust adaptive control theory is employed to deal with uncertainty. The stability analysis is shown by using Lyapunov method. The method does not require linear matrix inequality and uncertainty. Compared with other force reflection methods, the design uses reflected forces from both interaction between master and human and between slave and environment. Experimental results are presented to demonstrate the validity of the proposed design for real-time applications.     

基于极值搜索算法的一类多输入多输出非仿射型非线性系统输出跟踪控制

针对一类状态不可测的多输入多输出非仿射型非线性系统, 提出了基于极值搜索算法的输出跟踪控制方法. 此方法无需设计系统状态观测器, 仅利用系统的输出量和极值搜索向量形成控制律. 应用平均化理论分析平均化系统的稳定性, 然后利用奇异值扰动方法, 证明了所提出的控制方法可以保证闭环系统的稳定性和输出跟踪误差的收敛性. 仿真结果验证了本文方法的有效性.     

Observer-based control of systems with slope-restrictednonlinearities

An observer design is presented which makes use of bounds on the slope of system nonlinearities. Necessary and sufficient conditions are derived for the feasibility of the design. A class of state feedback control laws are characterized which, when implemented with the observer states, ensure global asymptotic stability. One such certainty-equivalence design is illustrated on an active magnetic bearing example     

Fuzzy adaptive output feedback control for a class of switched non-triangular structure nonlinear systems with time-varying delays

This paper investigates an adaptive fuzzy output feedback control design problem for switched nonlinear system in non-triangular structure form. The discussed system contains unknown nonlinear dynamics, unmeasured states and unknown time-varying delays under a batch of switching signals. Fuzzy logic systems are utilised to learn unknown nonlinear dynamics and construct a fuzzy switched nonlinear observer. By combining the property of fuzzy basis function with Lyapunov–Krasovskii functional and the command filter, a novel observer-based fuzzy adaptive backstepping schematic design algorithm is presented. Furthermore, the stability of the closed-loop control system is proved via Lyapunov stability theory and average dwell time method. The simulation results are presented to verify the validity of the proposed control scheme.     

基于遗传算法的非线性模型预测控制方法

介绍了非线性模型预调控制算法结构，提出了基于遗传算法的非线性模型预测控制方法，将遗传算法作为优化技术用于受限非线性模型预测控制器的设计。算法采用双模控制策略，将保证预测控制算法稳定性的终点等式约束转化为终点不等式约束，以利于遗传算法的实施。基于不变集理论，给出了非线性模型预测控制算法的稳定性定理。仿真结果表明了所提出控制算法的可行性和有效性。     

Consensus-based three-dimensionalmulti-UAV formation control strategy with high precision

We propose a formation control strategy for multiple unmanned aerial vehicles (multi-UAV) based on second-order consensus, by introducing position and velocity coordination variables through neighbor-to-neighbor interaction to generate steering commands. A cooperative guidance algorithm and a cooperative control algorithm are proposed together to maintain a specified geometric configuration, managing the position and attitude respectively. With the whole system composed of the six-degree-of-freedom UAV model, the cooperative guidance algorithm, and the cooperative control algorithm, the formation control strategy is a closed-loop one and with full states. The cooperative guidance law is a second-order consensus algorithm, providing the desired acceleration, pitch rate, and heading rate. Longitudinal and lateral motions are jointly considered, and the cooperative control law is designed by deducing state equations. Closed-loop stability of the formation is analyzed, and a necessary and sufficient condition is provided. Measurement errors in position data are suppressed by synchronization technology to improve the control precision. In the simulation, three-dimensional formation flight demonstrates the feasibility and effectiveness of the formation control strategy.     

多机器人协同控制与编队方法研究

随着多机器人系统的研究和发展,其协同控制问题成为核心研究问题。文章针对多机器人编队问题进行了研究,目的是探索一种通用、有效的编队控制领域的研究策略和研究方法,并给出了一种编队控制方法,通过仿真实验对控制算法的可行性及稳定性进行了研究和验证,在多机器人环境下完成了实体机器人实验,收到良好效果。