伺服系统的滑模变结构控制器设计

伺服系统不确定性和离散指数趋近律造成系统的系统抖振,传统的PID控制方法难以实现系统对精度和稳定性的要求.为了提高控制系统的性能,提出滑模变结构控制问题.采用参数辨识法,分别获取被控对象在空载和满载模型,并将空载测试数据按二阶模型结构辨识得到被控对象近似模型,作为离散滑模控制器设计的标称模型,并采用自适应趋近律设计了离散滑模控制器,分别对被控对象的两个模型进行控制仿真.结果表明,离散滑模变结构控制器能够使伺服系统满足要求,对参数摄动和外部干扰具有较强的鲁棒性,提高了控制器性能,为设计提供了依据.     

一种在线变结构RBF算法在内模控制中的应用

将一种在线变结构径向基函数网络训练算法应用到内模控制中，对如何利用径向基函数网络辨识被控对象内部模型和控制器模型进行了较为深入的分析并给出了具体的迭代学习公式。仿真结果证明了该算法对非线性动态过程是有效的，具有较好的自适应性和鲁棒性。     

基于神经网络的时滞非线性系统的广义预测控制

针对一类时滞非线性被控对象,提出一种基于RBF神经网络的广义预测自校正控制方案,在广义预测控制中,采用RBF神经网络建立被控对象的多步预测模型,并不断修正预测输出,提高预测输出的精度.控制器则采用GPC隐式修正算法,不用辨识对象的模型参数,大大减少了计算量.经过仿真研究,与常规的PID自适应控制方法相比较,证明了该方法的优越性,预测控制误差小,实时性好,动态响应快.     

一类线性不确定变时滞系统的滑模控制

考虑一类变时滞系统的滑模控制问题,其中被控系统状态存在多个变时滞并带有不确定性.利用Lyapunov方法和Shur补引理,得到滑动模态特定的充分条件.设计一类简单的变结构控制器,使系统在有限时间内可以到达滑模面并保持在滑模面上运动.仿真结果验证本文结论的有效性.     

基于模型设计的倒立摆滑模变结构控制器研究

提出一种基于模型(MBD)的倒立摆控制器设计方法.相对于传统软件设计流程,MBD具备代码生成和早期算法验证功能.首先运用Lagrange方程建立倒立摆仿真模型;然后设计基于LMI倒立摆滑模变结构控制器算法模型,在仿真环境下与被控模型结合形成控制综合系统并进行仿真实验;接着自动生成滑模变结构高效嵌入式代码,整合成倒立摆控...     

时滞系统的LM-Smith神经网络控制器

针对Smith控制对时滞系统抗干扰性差的弱点,提出了一种基于神经网络辨识的LM-Smith控制器。该控制器在经典Smith控制中引入神经元模型,实时辨识时变被控对象,使预估模型能准确跟踪被控对象,实现对时滞环节的完全补偿。仿真结果表明该方法构造简单、准确性好、鲁棒性较强,改善了经典Smith控制的控制效果。     

一种实用的自校正PID控制器设计与仿真研究

针对多功能除湿机的温度控制问题,设计了一种极点配置自校正PID控制器,给出了系统的CARMA模型,引入带遗忘因子的最小二乘实时参数估计算法和带数字滤波器的增量式PID控制器算法,同时给出了极点配置自校正PID的整定方法过程,建立PID参数与系统参数及控制性能指标之间的关系式,并进行了MATLAB仿真.仿真结果表明,自校正PID控制系统能够实时估计被控对象的参数,实时整定控制器参数,自适应被控过程的变化,具有较强的实时参数估计和自校正能力,该PID控制器在多功能除湿机的温度控制中得到成功应用.     

控制系统的辨识建模及微粒群优化设计

针对控制系统的传递函数建模与控制器的参数优化问题,提出了基于Prony和微粒群优化（PSO）算法的设计方案。首先在被控对象的输入端施加一个脉冲信号,然后对其输出信号进行Prony分析,得出该被控对象的传递函数,最后采用改进PSO算法进行控制器的参数优化设计。基于辨识的Prony算法可快速准确得出被控对象的传递函数;基于T-S模型模糊自适应的改进PSO算法（T-SPSO算法）依据种群当前最优性能指标和惯性权重自适应惯性权重取值,较好解决了PSO算法的早熟问题,可以更好地优化控制器参数。该方案实现了控制系统的精确建模与优化设计,仿真结果验证了所提方案的有效性。     

复杂大时滞系统的单神经元PSD控制

针对基于参数模型的普通PID控制对模型精确性要求较高,只能有效控制一般纯滞后对象,而不适用于复杂大时滞系统对象的控制.这里尝试对普通PID控制器添加单神经元自适应PSD算法,并加入专家经验对可调参数进行在线寻优、自校正.在Smartpro系统的ConMaker组态软件上编写了该控制器程序,并对二阶大时滞对象进行仿真实验.实验分析了单神经元PSD控制器参数对控制性能的影响,及与普通PID控制器作比较.结果表明此控制器对于二阶大时滞对象具有较强的自适应性和鲁棒性.     

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.