一种参数优化的非线性离散系统鲁棒迭代学习控制方法

针对带有扰动的一类离散非线性系统的鲁棒迭代学习控制问题, 设计一种基于参数优化的迭代学习控制算法. 该算法能够保证在有初始状态误差和状态、输出扰动的情况下使闭环系统具有鲁棒BIBO 稳定性, 系统输出能够单调收敛于给定输出轨迹的邻域内; 在没有初始状态误差和扰动的情况下能够以零稳态误差跟踪给定输出轨迹. 最后通过仿真分析验证了所提出算法的有效性.

     

并联混合有源电力滤波器自适应L2增益鲁棒控制

为了抑制外界未知扰动和参数摄动对并联混合有源电力滤波器(SHAPF) 系统性能的影响, 提出一种新型的自适应L₂ 增益鲁棒控制策略. 首先建立含有扰动和参数摄动的SHAPF 欧拉-拉格朗日(EL) 数学模型, 得到了SHAPF 在dq 坐标系下的误差动态模型; 然后通过构造适当的Lyapunov 函数设计参数自适应控制率, 实现了对系统参数摄动的补偿, 进而利用阻尼注入方法设计系统的L₂增益鲁棒控制器, 以保证闭环系统的 gamma  耗散性. 仿真实验验证了所提出策略的正确性和有效性.

     

考虑参数和负载不确定性的内置式永磁同步电机自适应反步控制

提出一种??_?? = 0 的内置式永磁同步电机的自适应反步控制方法. 通过定义虚拟控制变量和选择适当的Lyapunov 函数, 导出系统控制律及参数自适应律. 该方法能够根据自适应参数估计器实时估计出的负载转矩和定子电阻对控制输出进行动态校正, 从而提高转速控制精度和系统的抗扰能力. 仿真结果表明, 系统能够快速跟踪参考转速, 并对负载扰动和参数变化具有较强的鲁棒性.

     

具有输入及状态未建模动态系统的输出反馈自适应控制

针对一类具有输入及状态未建模动态的非线性系统, 设计K滤波器来估计系统不可量测状态, 基于动态面控制技术并利用径向基函数神经网络的逼近能力, 提出一种输出反馈自适应跟踪控制方案. 利用Nussbaum 函数性质, 有效地解决了高频增益符号未知问题. 在控制器设计中引入规范化信号来约束输入未建模动态, 从而有效地抑制其产生的扰动. 通过理论分析证明了闭环控制系统是半全局一致终结有界的.

     

一类不受控离散事件驱动不确定线性切换系统优化控制

考虑一类不受控离散事件驱动不确定约束线性切换系统, 提出具有任意切换特性的约束优化控制策略. 引入有限时域性能函数, 定义约束最优控制问题. 为降低控制器的在线计算量, 通过参数化方法压缩最优控制问题决策变量的维数. 应用公共Lyapunov 函数和控制Lyapunov 函数理论建立的闭环切换系统, 具有对不确定扰动和不受控切换信号的渐近稳定性和逆最优性. 最后通过算例仿真验证了结果的有效性.

     

基于PNDSC 的欠驱动AUV编队控制器设计

针对含有模型不确定与未知海洋环境扰动下的欠驱动自主水下航行器(AUV)的编队控制问题, 提出一种基于预估器的神经网络动态面(PNDSC) 控制算法. 将动态面法引入控制器的设计中, 采用神经网络逼近AUV模型中的不确定项与海洋环境的扰动, 并结合预估器设计了神经网络权值的离散迭代更新率. Lyapunov 稳定性分析表明, 闭环系统所有信号是一致最终有界的. 仿真结果验证了所提出方法的有效性.

     

无需相对速度信息的多Euler-Lagrange 系统自适应神经网络包含控制

对含有模型非线性不确定性和外部扰动的多Euler-Lagrange 系统的分布式协调包含控制问题进行研究. 考虑通讯拓扑为有向图, 所有领航者均为动态, 且各智能体间相对速度信息不可测情况. 首先, 选取相对速度作为辅助变量, 引入低通滤波器进行估计; 然后, 采用神经网络方法逼近并补偿非线性不确定性, 提出一种分布式自适应包含控制律, 并应用Lyapunov 稳定性理论证明闭环系统的包含误差一致最终有界; 最后, 通过仿真算例验证了所提出的控制律的有效性.

     

基于参数估计的一类非线性系统故障诊断算法

针对系统模型的不确定性、未知输入扰动和非线性特性, 提出一类非线性系统参数估计的故障诊断算法. 构造系统故障诊断观测器, 采用Lyapunov 稳定性定理验证观测器的稳定性, 通过Barbalat 引理证明满足故障诊断观测器为渐近稳定的表征故障参数的参数估计, 并总结了设计算法流程. 仿真结果表明, 所提出算法具有快速收敛性, 对一类非线性系统诊断效果较好.

     

随机非线性扰动下广义马氏跳变系统的控制器设计

针对实际系统中非线性扰动以一定概率存在的情况, 讨论广义马氏跳变系统的控制问题. 首先, 运用Bernoulli 变量描述系统中非线性扰动的存在与否, 建立相应的数学模型, 得到在上述一般条件下系统的随机容许性与解的存在唯一性条件. 然后, 以LMI 形式给出模态依赖和模态独立控制器的存在条件. 与现有结果相比, 所得结果考虑了非线性扰动的存在概率, 具有较小的保守性. 最后, 通过数值例子验证了所得结果的有效性和优越性.

     

事件驱动的网络化系统最优控制

针对随机事件驱动的网络化控制系统, 研究其中的有限时域和无限时域内最优控制器的设计问题. 首先, 根据执行器介质访问机制将网络化控制系统建模为具有多个状态的马尔科夫跳变系统; 然后, 基于动态规划和马尔科夫跳变线性系统理论设计满足二次型性能指标的最优控制序列, 通过求解耦合黎卡提方程的镇定解, 给出最优控制律的计算方法, 使得网络化控制系统均方指数稳定; 最后, 通过仿真实验表明了所提出方法的有效性.

     

LED 晶圆贴片过程中压力的二阶段模糊决策与控制

针对LED 晶圆贴片过程, 设计一种利用阀门的开关和开度控制气缸内气压的压力控制系统, 提出一种多目标分阶段决策和控制的方法, 实现活塞运动和加压控制. 根据活塞的位移和压力, 采用逻辑决策方法, 选择需要控制的阀门. 根据规划压力与实测压力的差值及其差值变化率, 利用模糊自适应PID 控制方法控制阀门的开度. 采用半张量积的方法将逻辑决策和模糊控制中的推理转变成矩阵形式, 以简化运算量, 提高运算速度和控制精确度.

     

基于自适应未知输入观测器的非线性动态系统故障诊断

针对以往故障诊断研究中要求故障或故障导数及系统干扰的上界是已知的不足,以及难以同时诊断执行器故障和传感器故障的问题,提出一种自适应未知输入故障诊断观测器,能够同时重构非线性动态系统的执行器故障和传感器故障.首先,利用H_∞性能指标抑制未知输入对故障重构的影响,采用Lyapunov泛函得到观测误差动态系统的稳定性;然后,通过线性矩阵不等式求解观测器增益阵,并实现故障重构;最后,通过直流电机系统的仿真验证了所提出方法的有效性.     

基于能量成型的双足机器人解耦控制

研究带有膝关节和髋关节的双足机器人在3D (three-dimensional)空间稳定行走的控制器设计.通过构建概循环拉格朗日函数,将双足机器人的3D动态系统解耦成前向和侧向两部分,对前向部分设计势能成型控制器,使前向获得稳定行走步态;用输出零动态控制器控制侧向,满足系统的动态解耦条件.仿真结果表明了所提出方法的有效性.     

具有死区补偿的自抗扰控制下PMSM转矩脉动抑制方法

空间矢量脉宽调制死区效应对永磁同步电机(PMSM) 的调速控制系统及转矩脉动有一定影响, 为了削弱其不利作用, 在永磁同步电机矢量控制基础上, 提出一种新型的具有死区补偿的自抗扰PMSM控制方案, 针对传统自抗扰控制策略下电机转矩脉动较大的缺陷, 在原有的自抗扰控制策略中加入死区补偿. 仿真及实验结果表明, 具有死区补偿的自抗扰PMSM驱动系统, 谐波含量明显减少, 速度驱动系统更加平稳, 有效抑制了转矩脉动.

     

一种新的多变量时间序列的分形维数计算方法

分形维数是描述混沌动力学系统的重要参数之一. 根据时间尺度与多维超体体积之间的测度关系, 提出一种多变量时间序列分形维数的计算方法. 通过4 种典型混沌动力学系统所产生的多变量时间序列及其相应不同信噪比混杂序列的仿真计算表明, 所提出方法时间复杂度较低, 所需序列长度较短, 具有一定的抗噪能力, 且无需进行相空间重构, 避免了嵌入维数和延迟时间等参数选取对结果造成的影响, 是计算多变量时间序列分形维数的一种有效途径.

     

一种考虑非高斯L´evy 量测噪声下的改进分数阶卡尔曼滤波

针对量测噪声模型为非高斯L´evy 噪声, 研究离散线性随机分数阶系统的卡尔曼滤波设计问题. 通过剔除极大值的方法得到近似高斯白噪声的L´evy 噪声, 基于最小二乘原理, 提出一种考虑非高斯L´evy 量测噪声下的改进分数阶卡尔曼滤波算法. 与传统的分数阶卡尔曼滤波相比, 改进的分数阶卡尔曼滤波对非高斯L´evy 噪声具有更好的滤波效果. 最后, 通过模拟仿真验证了所提出算法的正确性和有效性.

     

具有学习能力的有限理性双寡头竞争分析与混沌控制

利用动力系统的分支理论研究了具有学习能力的有限理性双寡头产量竞争模型,讨论了该模型均衡点的存在性与稳定性,并进行了数值仿真.仿真结果表明,企业产量调整速度的变化对于模型的稳定性有较明显的影响;运用延迟反馈控制法町使陷入混沌的模型重新稳定在Nash均衡状态,混沌控制实施者可从混沌控制中获利.     

基于数据子空间PLS建模技术的热轧轧制力优化设定

针对机理模型难以刻画的热轧精轧生产过程, 采用基于数据子空间的偏最小二乘方法建立热轧轧制力数据模型, 并构建轧制力优化模型, 利用改进的粒子群优化算法对优化模型计算求解. 结果表明, 使用数据驱动方法建立的轧制力数据模型能够揭示精轧过程轧制力的机理规律, 可以替代机理模型在实际系统中的应用. 通过对整体优化模型的求解, 可以提高热轧精轧产品的质量, 降低能源消耗, 表明基于数据驱动的建模和优化方法在实际生产中具有较大的应用价值.

     

具有长时延及丢包的网络控制系统H∞ 鲁棒滤波

研究了同时具有大于一个采样周期的随机传输时延及数据包丢失的网络控制系统H∞滤波问题.对于给定的丢包率,滤波误差系统被建模为具有两个事件速率约束的异步动态系统,利用异步动态系统理论给出滤波误差系统满足指数稳定和H∞性能指标的充分条件.H∞滤波器可通过解一组线性矩阵不等式求出.仿真结果验证了所提出方法的有效性.     

求解TSP 问题的离散狼群算法

通过定义反转算子, 对人工狼位置和智能行为重新进行整数编码设计, 并结合概率近邻初始化方法, 提出一种求解旅行商问题的离散狼群算法. 该算法保留了狼群算法基于职责分工的协作式搜索特性, 并较好地平衡了算法的广度开拓和深度开采能力. 采用C-TSP 问题和TSPLIB 数据库中的多组TSP 问题作为实验用算例, 并将所提出算法与其他5 种智能优化算法进行对比, 仿真结果表明, 所提出算法在求解准确率、稳定性和所需迭代次数等方面具有相对优势.