基于状态观测器的混沌动态系统跟踪控制

针对一类连续混沌动态系统,提出一种基于状态观测器的跟踪控制方法来进行混沌控制.在引入状态观测器观测混沌动力学系统状态变量的基础上,采用反馈线性化方法将非线性混沌系统转换为线性系统,再针对反馈线性化后的线性系统设计轨迹跟踪控制器,实现被控混沌系统的跟踪控制.仿真结果进一步验证了该方法的有效性.     

具有不可测输出变量的系统状态观测器的实现

状态反馈是现代控制理论中一种非常重要的控制规律.在工程实践中,当状态变量不能直接检测时,通常构造系统的渐近状态观测器来重构系统的状态以实现状态反馈.在以往的文献中,状态观测器的设计都是默认系统的输出完全可测.然而在工程实践中,由于物理或经济条件所限,某些控制系统的输出变量并不能够完全可测.本文针对这类具有不可测输出变量的系统,讨论了状态观测器的实现方法,数字仿真验证了该方法的有效性.     

航空发动机传感器故障诊断与自适应重构控制

针对航空发动机控制系统中最易发生故障的传感器,提出了基于状态观测器的故障诊断与自适应重构控制方法.设计了多个状态观测器用于传感器的状态估计,采用阈值判别法对传感器进行实时故障监视与诊断,并用正常传感器测量值的加权均值代替故障传感器测量值反馈回闭环系统,实现了对发动机闭环系统的自适应重构控制.数字仿真结果表明,该方法能及时准确地定位故障,并进行有效的自适应重构控制,将其应用于航空发动机的故障诊断与自适应重构控制是可行、有效的.     

一类非线性系统的单尺度小波框架 网络自适应观测器

本文提出了一类MIMO非线性系统的小波网络自适应观测器设计方法,可对一类非线性未知或具有不确定性的非仿射系统进行状态估计.文中给出了小波网络参数的在线自适应调节律,从理论上分析了观测器增益矩阵的选择对状态估计误差的影响.根据Lyapunov理论证明了整个自适应观测器的稳定性,仿真试验表明了该方法的有效性.     

一种基于观测器的混沌同步设计方法

本文基于工程上广为应用的非线性观测器思想,设计了一种混沌通信系统的同步设计方法:针对最新提出的统一混沌系统模型,采用状态观测器同步理论,通过设计合适的状态观测器,研究了随机扰动存在的情况下的混沌系统同步问题.对本文所考虑的观测器,还可以通过改变的值来调整观测器的参数,以满足一定的性能指标要求,从而在实际上更具有应用价值.该方法无需计算同步的条件李亚普诺夫指数,而且对噪声有一定的鲁棒性.通过MTLAB 6.5仿真,表明了该方法的有效性.     

扩张状态观测器下的自适应输出反馈控制

针对一类不确定非线性系统,研究了一种结合反步法和自抗扰控制的新的自适应输出反馈控制方法.通过引入扩张状态观测器(ESO)对被控系统的未知状态进行实时估计,同时利用扩张状态观测器实现对系统中的不确定项在线逼近及补偿.通过非线性滤波器对反步法设计过程中的虚拟控制信号进行求导,避免了传统反步法设计控制中复杂性爆炸的问题,并由此设计了自适应输出反馈控制器.通过李雅普诺夫函数证明了这种控制方法的稳定性,验证了闭环系统中所有信号均是有界的.数值仿真算例进一步验证了该方法的有效性.     

改进的扰动LPV系统输出反馈预测控制

针对一类带有有界状态干扰的多胞描述LPV系统,文中提出了一种鲁棒预测控制改进方法,并设计了保证系统渐近稳定的输出反馈控制器。为抵消有界状态干扰,该控制器考虑无扰动LPV系统,基于离线状态观测器,采用线性矩阵不等式求解预测控制无穷时域最小-最大优化问题。随后利用离线状态观测器获得扰动LPV系统与无扰动LPV系统状态的估计值之差,以确定保性能的反馈增益,从而得到使扰动LPV系统渐近稳定的最优偏移量,并将其与无扰动系统控制律组合作为最优控制律施加于实际系统。实验结果表明,运用改进的鲁棒预测控制方法能获得较好地控制性能,同时提高了系统的稳定性和解决优化问题的效率,仿真试验也验证了该算法的有效性。     

一种直线同步电机的控制方法

针对直线同步电机(LSM)控制系统,提出一种基于观测器的鲁棒控制方法。该方法首先建立了LSM矢量控制模型。然后利用李亚普诺夫方法,给出基于状态观测器的闭环控制系统鲁棒渐近稳定的充分条件,利用线性矩阵不等式处理方法,获得观测器和反馈控制器的参数。最后通过数值仿真,实验结果优于传统的控制方法,验证了该方法的正确性。     

统一混沌系统同步及其保密通信

文中研究了混沌系统的广义同步和基于状态观测器同步。利用这两种同步方法,研究了统一混沌系统同步。研究发现:同步后的响应系统能保持混沌状态。在基于状态观测器同步的基础上,提出了全双工保密混沌通信系统,理论分析和仿真实验证明了该通信方案的可行性。     

基于状态观测器的一类混沌系统的投影同步

研究了基于状态观测器的一类混沌系统的投影同步问题.基于状态观测器方法和极点配置技术,设计出一种投影同步方案,使得一类混沌系统达到了投影同步.与以往的投影同步方法相比,该方法简便,易于实现,达到投影同步的时间短,并且在同步控制过程中可任意调整缩放比例因子.最后,用Lǖ系统进行了数值仿真,仿真结果进一步证明了该方法的有效性.     

Design of a fuzzy traffic controller for ATM networks

This paper presents the design of a fuzzy traffic controller that simultaneously manages congestion control and call admission control for asynchronous transfer mode (ATM) networks. The fuzzy traffic controller is a fuzzy implementation of the two-threshold congestion control method and the equivalent capacity admission control method extensively studied in the literature. It is an improved, intelligent implementation that not only utilizes the mathematical formulation of classical control but also mimics the expert knowledge of traffic control. We appropriately choose input linguistic variables of the fuzzy traffic controller so that the controller is a closed-loop system with stable and robust operation. We extract knowledge of conventional control methods from numerous analytical data using a clustering technique and then use this knowledge to set parameters of the membership functions and fuzzy control rules via fuzzy set manipulation (linguistically stated but mathematically treated) with the aid of an optimization technique named genetic algorithm (GA). Simulation results show that the proposed fuzzy admission control improves system utilization by a significant 11%, while maintaining the quality of service (QoS) contract comparable with that of the conventional equivalent capacity method. The performance of the proposed fuzzy congestion control method is also 4% better than that of the conventional two-threshold congestion control method     

基于模糊PID技术的CO2激光器功率控制研究

为保证CO2激光输出功率的稳定性,提出了基于模糊PID技术的CO2激光功率控制系统。PID技术用于对激光器电源电流的控制,模糊控制用于对PID参数在线实时自整定,模糊PID控制算法用单片机实现。试验结果表明,采用模糊PID控制技术可使CO2激光器获得稳定的功率输出,整机系统稳定可靠。     

Adaptive Fuzzy Control of Nonlinear in Parameters Uncertain Chaotic Systems Using Improved Speed Gradient Method

This paper presents an adaptive fuzzy controller for Nonlinear in Parameters (NLP) chaotic systems with parametric uncertainties. In the proposed controller, the unknown parameters are estimated by the novel Improved Speed Gradient (ISG) method, which is a modification of Speed Gradient (SG) algorithm. ISG employs the Lagrangian of two suitable objective functionals for on-line estimation of system parameters. The most significant advantage of ISG is that it is applicable to NLP systems and it results in a faster rate of convergence for the estimated parameters than the SG method. Estimated parameters are used to design the fuzzy controller and to calculate the Lyapunov exponents of the chaotic system adaptively. Furthermore, established on the well-known Takagi–Sugeno (T-S) fuzzy model, a LMI (Linear Matrix Inequality)-based fuzzy controller is designed and is tuned using estimated parameters and Lyapunov exponents. Throughout the controller design procedure, several important issues in fuzzy control theory including relaxed stability analysis, control input performance specifications, and optimality are taken into account. Combination of ISG parameter estimation method and T-S-based fuzzy controller yields an adaptive fuzzy controller capable to suppress uncertainties in parameters and initial states of NLP chaotic systems. Finally, simulation results are provided to show the effectiveness of the ISG and adaptive fuzzy controller on chaotic Lorenz system and Duffing oscillator.     

一种基于模糊推理的JPDAF新方法

多目标跟踪中的数据关联一直是信息融合领域的难点和热点问题,针对杂波环境下多目标跟踪中的数据关联问题,提出了一种基于模糊推理的JPDAF新方法。该方法中,首先详细分析了杂波环境多目标观测数据的特点,定义了多目标环境下的标准化新息变量及新息的一阶微分变量;然后将其作为模糊推理的两个输入变量,通过设计合适的模糊隶属度函数和模糊推理规则,自适应计算目标观测的关联概率来代替传统联合概率数据关联滤波器（JPDAF）中的关联概率,实现对多个目标的有效跟踪。实验结果表明,提出方法的目标跟踪性能要好于传统的JPDAF和Fitzgerald’s方法,在实时性方面,提出方法也要远好于传统的JPDAF方法,接近Fitzgerald’s方法,能够有效对多目标进行关联跟踪。      

基于Renyi熵和模糊推理的彩色图像边缘检测

针对有噪情况下提取彩色边缘信息，文章提出了一种基于Renyi熵和模糊逻辑的彩色图像边缘检测方法。利用K-L变换，将彩色图像分割为三个正交彩色特征I^1,I^2，I^3，对含丰富特征的单色图I^1，采用一种基于Renyi熵的模糊推理方法进行边缘提取．将局部边缘信息测度和边缘度作为模糊推理系统的两输入变量，并运用7条模糊规则进行推理，以获得边缘隶属度。实验证明，与常用的边缘提取方法相比，该方法能提取更多的彩色边缘信息并具较好的抗噪性能。     

最大值原理在制导炸弹滑翔控制中的应用

结合最优控制理论,研究了控制变量和末端状态均有约束的条件下,为了满足某个性能指标最优的要求,制导炸弹的滑翔控制问题。首先,建立了制导炸弹滑翔的最优控制模型。然后,利用最大值原理,引入共轭变量,同时消去控制变量,将最优控制问题转换为微分方程两点边值问题。最后,针对制导炸弹滑翔控制的性能指标以及对末端状态和末端时刻的特殊要求,提出了一种改进的边值打靶法,并通过仿真算例验证了算法的可行性和有效性。     

基于主成分分析和模糊识别方法的生物分子太赫兹光谱识别

提出了一种基于主成分分析（PCA）和模糊模式识别方法的生物分子太赫兹（THz）光谱识别方法,并采用多种典型糖类和氨基酸生物分子的太赫兹透射光谱作为实验介质证明所提方法的可行性和有效性。首先,运用PCA方法对生物分子太赫兹光谱数据做降维处理,提取样品太赫兹光谱特征信息;然后,用获得的主成分得分矩阵代替原始太赫兹光谱数据输入到模糊模式识别分析模型中,运用基于择近原则的模糊模式识别方法对待定样品进行分类识别。实验结果表明以生物分子的太赫兹光谱作为数据特征,采用PCA与模糊识别相结合的方法实现生物分子的检测和识别是可行的,该方法为太赫兹光谱技术用于生物分子的鉴定和识别提供了一种新的有效的分析方法。     

Supervised adaptive PID control and timevarying fuzzy identifier of nonlinear dither systems

To enhance system robustness between system parameters and adaptation law, a supervised adaptive PID control scheme and time-varying fuzzy identifier of unknown nonlinear dither systems are proposed. The dither and the proposed time-varying term can obtain the smooth quality of plant for reducing the rule number of the fuzzy identifier. The supervised adaptive PID control law aims to pull the states back to the pre-specified state region and reduce overshoot towards an extra stabilising input.     

Fuzzy force control and state detection in vertebral lamina milling

Laminectomy is a typical high-risk surgical operation on the spine, during which milling is the key procedure to remove part of vertebral lamina and release the pressure on the spinal nerve. Because many important vessels and nerves surround the vertebral lamina, any incorrect maneuver can cause irreparable damage to patients. In this paper, a fuzzy force control is designed specifically for vertebral lamina milling. The force control is implemented to adjust the milling parameters to copy the complex anatomical structure of the vertebral lamina, and fuzzy combiner is integrated into the force controller to tune its control parameters on-line. For safety purposes, the state detection method based on energy consumption is proposed in the process of vertebral lamina milling. Three different milling states can be detected and the safety control point, which is the stop point of the milling, is found, effectively improving the quality of the vertebral lamina milling. The results of contrast experiments showed that the milling process under fuzzy force control has shorter time and more stable longitudinal contact force. The state detection method based on energy consumption can detect the three milling states, resulting in an acceptable thickness of the remaining vertebral lamina.     

电流模式模糊控制Boost变换器的研究与建模

基于Boost变换器,介绍了一种新的控制方法一电流模式模糊控制。这种新的控制方法属于双环控制,外环由模糊控制器构成,内环是电流环。该控制方法不同于传统的以模糊控制器作控制环路的单环控制。这种新的控制方法结合了传统的模糊控制和电流模式控制的优点,能改善变换器系统的性能。本文建立了电流模式模糊控制的Boost变换器的小信号模型,推导了传递函数。在Matlab／Simulink环境下,做了基于传递函数的仿真和基于电路模块的仿真。仿真结果显示基于传递函数的仿真和基于电路模块的仿真结果一致,证实了本文所建立模型的正确性。