基于精确线性化的MIMO双线性系统预测函数控制

针对典型多输入多输出双线性系统, 提出了基于非线性过程精确反馈解耦线性化的预测函数控制方法这是一种分层的控制策略, 首先设计一个静态的非线性状态反馈, 使得闭环系统是输入输出解耦和线性的;然后设计一组单输入单输出预测函数控制器, 下层为上层预测函数控制提供一组单输入单输出模型, 而上层预测函数控制以其固有的鲁棒性来补偿参数变化和解耦线性化的近似性, 并以纸机加压网前箱为例进行了仿真实验, 结果是令人满意的.     

基于最小二乘支持向量机逆系统的赖氨酸发酵过程解耦控制

将逆系统方法与支持向量机相结合,提出了一种基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）的阶逆系统的赖氨酸发酵过程多变量非线性解耦控制方法．在分析了系统可逆性的基础上,利用具有高斯核函数的LS-SVM离线建立赖氨酸发酵过程的非线性逆模型．将得到的LS-SVM逆系统串联在原反应系统之前,使得复杂的非线性多变量系统解耦成多个相对独立的单输入单输出伪线性子系统,从而可用线性系统控制方法对其进行控制．仿真结果表明,LS-SVM逆系统解耦控制方法具有良好的逼近非线性系统的性能．该方法为实现多输入多输出非线性系统的解耦控制提供了一条新的思路．     

基于支持向量机的非线性内模解耦控制

针对非线性内模控制在应用于多变量系统时逆模型难以建立的问题, 提出了支持向量机α阶逆系统的内模解耦控制方法. 该方法利用支持向量机辨识非线性系统的逆模型, 并将其串连在原系统之前, 运用逆系统方法的思想, 将一个多变量、非线性、强耦合的复杂系统通过反馈线性化解耦成多个相互独立的单输入单输出的伪线性复合子系统. 对求得的伪线性系统采用内模控制方法进行控制. 仿真试验表明该方法不需要系统精确的数学模型, 较一般的逆系统方法鲁棒稳定性好, 设计简单, 跟踪精度高, 是解决多变量非线性系统控制的一种可行的理论方法.     

三电机驱动系统的神经网络模糊自整定解耦控制

多电机驱动系统是一种多输入多输出、非线性、强耦合的系统.它广泛应用在许多需要高精度协调控制的驱动领域,比如电动汽车驱动、城市轨道交通以及印刷业等.本文提出了一种新的方法用于三电机驱动系统的速度与张力的解耦控制,其核心由模糊自整定控制与BP神经网络广义逆组成.首先,由神经网络广义逆与原系统串联实现复合伪线性系统;其次,在该伪线性系统中采用模糊自整定方法.仿真结果表明:所提方法能有效实现速度与张力间的解耦,将三电机驱动系统转化为多个具有开环稳定性的单输入单输出线性子系统,同时系统的响应速度快、超调量小、瞬态时间较短,具有良好的跟踪性能,这有助于改善系统的启动特性,降低系统振荡.     

基于LESO的MMC-RPC反馈线性化直接功率控制

模块化多电平铁路功率调节器作为一个耦合的多变量非线性系统, 传统PI控制的直接功率控制难以实现 对系统的精确解耦. 本文提出了一种基于线性扩张状态观测器的反馈线性化直接功率控制方法, 根据Lie导数构建 了模块化多电平铁路功率调节器(MMC-RPC)两输入/两输出功率仿射模型, 设计了精确反馈线性化功率解耦控制 器. 针对不确定因素等扰动对精确反馈线性化控制效果的影响, 设计了线性扩张状态观测器对扰动进行观测和补 偿, 实现了功率的精确跟踪控制. 最后, 通过MATLAB/Simulink平台搭建仿真模型对所提控制方法进行了验证.     

动物细胞悬浮培养过程神经网络逆解耦控制

动物细胞的悬浮培养以细胞增殖快、生产效率高等优势,成为动物细胞大规模培养的首选方式。而动物细胞悬浮培养过程是一个非线性、强耦合的多输入多输出系统,对一些生物参数(如细胞密度、基质浓度和产物浓度)的控制是提高整个生产水平的关键,应用神经网络逆系统方法对动物细胞悬浮培养过程进行线性化解耦控制,根据培养过程的特点,给出了相应的数学模型,并证明了系统的可逆性,利用神经网络的非线性逼近能力辨识出原系统的逆系统,然后串接在原系统前面构成伪线性复合系统,使动物细胞悬浮培养过程线性化解耦成三个子系统：一阶线性细胞密度子系统、一阶线性基质浓度子系统和一阶线性产物浓度子系统,最后设计模糊PID控制器对各解耦后的线性子系统进行控制,避免了传统PID控制器最优参数选取困难的问题。仿真结果表明,神经网络逆系统方法实现了对动物细胞悬浮培养过程的线性化解耦,系统对给定输入实现了高性能跟踪控制。     

一般非线性系统的控制解耦

本文利用微分几何方法,讨论了一般非线性系统的反馈解耦和无交互控制问题,给出了一般非线性系统的状态方程反馈解耦及块输入-块输出无交互控制问题可解的充分必要条件.     

一类非线性时滞系统的解耦控制

利用微分几何方法研究了一类非线性多输入多输出时滞系统的解耦问题．讨论了此类系统可解耦的充分条件，并给出了此类系统实现输入/输出间精确线性化的条件以及其标准形．文中给出了非线性时滞系统得以解耦的非线性状态反馈控制律；此状态控制律不但可以实现输出与时滞状态变量的解耦，还可以实现输出与输入间的精确线性化．而其闭环标准形的给出为此类系统实现各种控制目标带来了方便．     

线性多变量系统有限时间最优解耦控制

针对线性多变量系统, 将前馈解耦控制与有限时间最优跟踪控制相结合, 提出一种新的最优解耦控制方法. 首先, 将关于状态的微分方程转化成关于输出的微分方程, 将系统内部矩阵和控制输入矩阵分别分解成对角矩阵和对角元为零的矩阵; 然后, 通过引入中间虚拟变量, 采用前馈和输出反馈的方法对系统进行解耦; 最后, 采用有限时间最优跟踪控制方法实现系统对任意参考输入的跟踪. 仿真结果表明了所提出方法的有效性和优越性.     

三电平Buck变换器的新型解耦控制方案

为解决三电平Buck变换器中飞跨电容电压的平衡控制问题及飞跨电容电压与输出电压的解耦难题，提出一种新型解耦控制方案。建立三电平Buck变换器的仿射非线性数学模型，研究基于微分几何理论的模型线性化解耦条件，推导解耦子系统的反馈控制律，设计状态反馈控制器，并对满足稳定要求的控制参数进行探讨。与现有解耦控制方法相比较，仿真结果表明所提控制方案具有更强的抗干扰性能、更快的响应速度和更好的动态调节特性。实验结果进一步验证了所提新型解耦控制方案的正确性和优越性。     

Design of Nonlinear Decoupling Controller for Double-electromagnet Suspension System

Aiming at the coupling characteristic between the two groups of electromagnets embedded in the module of the maglev train, a nonlinear decoupling controller is designed. The module is modeled as a double-electromagnet system, and based on some reasonable assumptions its nonlinear mathematical model, a MIMO coupling system, is derived. To realize the linearization and decoupling from the input to the output, the model is linearized exactly by means of feedback linearization, and an equivalent linear decoupling model is obtained. Based on the linear model, a nonlinear suspension controller is designed using state feedback. Simulations and experiments show that the controller can effectually solve the coupling problem in double-electromagnet suspension system.     

双电磁铁悬浮系统的非线性解耦控制器设计

Aiming at the coupling characteristic between the two groups of electromagnets embedded in the module of the maglev train, a nonlinear decoupling controller is designed. The module is modeled as a double-electromagnet system, and based on some reasonable assumptions its nonlinear mathematical model, a MIMO coupling system, is derived. To realize the linearization and decoupling from the input to the output, the model is linearized exactly by means of feedback linearization, andan equivalent linear decoupling model is obtained. Based on the linear model, a nonlinear suspension controller is designed using state feedback. Simulations and experiments show that the controller can effectually solve the coupling problem in double-electromagnet suspension system.     

基于神经网络的多变量非线性自适应解耦控制研究

提出神经网络前馈自适应解耦控制算法．该算法将多变量非线性系统在平衡点处利用Taylor公式展开．分为线性部分和高阶非线性部分。这样．将高阶非线性部分的影响视为可测干扰，采用前馈补偿的方法加以消除．就可以借助多变量线性系统的自适应解耦控制算法．实现多变量非线性系统的自适应解耦控制．这种方法可以取消被解耦系统为最小相位的限制。     

电流滞环控制PWM逆变器异步电动机的非线性解耦控制系统

本文针对电流滞环控制PWM逆变器异步电动机系统这一非线性、多变量、强耦合的控 制对象,采用非线性变换和非线性反馈,实现了系统的动态解耦和全局线性化.其中关键问 题是对合性条件的满足,从而分解成线性化的转速子系统和转子磁链子系统,两个子系统的 调节器可按古典线性理论设计.最后,用8096十六位单片机实现非线性解耦控制算法,组成 了交流变频调速系统,并给出实验结果.     

基于滑模观测器的直线伺服系统反馈线性化速度跟踪控制

在许多高速、高精的直线伺服系统中,要求能实现对速度的快速精确跟踪,但其模型的非线性和变量间的耦合给控制带来难度.对高速、高精速度跟踪控制中,电流和速度的变化过程在时间尺度上相对接近,不能简单地采用磁场定向矢量控制方法实现静态解耦,否则电流和速度间的非线性耦合将破坏速度跟踪品质.采用状态反馈线性化方法来实现永磁直线同步电动机(PMLSM)模型的精确线性化和动态解耦.利用非线性坐标变换和非线性反馈将系统解耦成独立的线性电流子系统和速度子系统.通过扩展滑模观测器来实现对所需要的动子速度、加速度和负载扰动的鲁棒观测.并利用李雅普诺夫理论对由反馈线性化和滑模观测器构成的非线性闭环系统的稳定性进行了证明.仿真结果表明该方案使PMLSM伺服系统具有良好的鲁棒速度跟踪性能.     

离散时间奇异系统的可测扰动解耦

为离散时间广义非线性控制系统的可测扰动提供一种反演算法．运用一类正则动态补偿器解决了系统的解耦问题，并且证明系统既可利用动态反馈进行解耦，也可利用拟表态反馈进行解耦．     

基于定转子电阻误差补偿的感应电动机自适应逆解耦控制研究

对于具有多变量、非线性、强耦合、慢时变等特征的异步电动机调速系统, 实现定子磁链与电磁转矩的高精度动态解耦是提高系统性能的关键. 首先通过非线性状态反馈建立感应电动机的积分逆模型, 并在此基础上提出了一个基于定、转子电阻误差补偿的感应电动机自适应逆解耦控制方法, 将补偿后的积分逆模型串联到对象的输入端建立广义被控对象. 复杂的感应电动机调速系统被解耦成电磁转矩与定子磁链的两个独立回路, 利用线性系统理论分别对独立回路进行综合设计, 实现定子磁链和电磁转矩对各自给定值的渐近跟踪. 利用Matlab进行了仿真实验, 实验结果验证了建议方案的有效性和可行性.     

非线性系统解耦原则及实施

本文给定输出的一个分划,寻找反馈规律,使得控制系统分解成若干个平行的、独立作用 的子系统,这就是控制系统的反馈(块)解耦问题.对于由微分代数语言描述的非线性输入输 出控制系统,证明了它具有其本身所固有的解耦结构,当且仅当给定的分划与这个解耦结构相 "匹配"时.系统可达到解耦.对于由状态空间方程所描述的非线性系统,本文用动态扩张算法 给出了其解耦结构的构造.     

Feedback linearization families for nonlinear systems

Characterizations are developed for parameterized, linear, dynamic feedback control laws that can arise when linearizing a nonlinear, dynamic feedback control law for a specified nonlinear system about a family of constant operating points. Such characterizations are important in applying the recently-developed extended linearization design approach to various types of control problems. To illustrate, the input-output decoupling problem is considered.     

A sufficient condition for nonlinear noninteracting control withstability via dynamic state feedback

A sufficient condition is given to solve the problem of achieving local noninteracting control with asymptotic stability via dynamic state feedback for a nonlinear affine system. The condition, which is automatically satisfied in the case of linear systems, although only sufficient, is helpful in overcoming some of the geometric obstructions pointed out in the literature. An example, in which the author' assumptions are satisfied, is given, clearly showing how to construct a decoupling and stabilizing dynamic state feedback and how the condition can weaken the requirement that the P* dynamics be locally asymptotically stable