考虑控制输入饱和的卫星姿态调节控制

研究了刚体卫星在控制输入饱和、外干扰和参数不确定性存在时的姿态调节控制问题.设计了可动态调节参数的控制器,能够保证姿态和角速度都是渐近趋于零的.通过李亚普诺夫方法证明了闭环系统零平衡点的全局渐近稳定性.所提出的控制方案不依赖于卫星的转动惯量,因此对参数不确定性具有鲁棒性.仿真结果表明,在控制输入饱和情况下,所设计的控制方案在实现姿态控制的同时,对外部扰动也能够有效地抑制.     

“倒三角”系统的神经滑模控制

针对高阶非线性、强耦合倒三角平衡系统,设计一种神经滑模控制器（NNSMC）对其进行平衡控制。所设计的控制律由系统进入滑动模态的等效控制量及神经网络学习算法计算得出的系统补偿控制量构成。其中,等效控制部分保证系统滑动模态可达,补偿控制量用于对系统的干扰和不确定性的补偿。该方法既保留了滑模控制所具有的较强的鲁棒性,又使控制系统滑动模态的品质得到保证和改善,同时削弱了系统的抖振。计算机仿真结果表明了该方法的有效性和可行性。     

具有输入饱和的轧机液压伺服系统鲁棒自适应控制

针对具有参数不确定、非线性和输入饱和问题的轧机液压伺服位置系统,提出一种鲁棒白适应backstepping控制策略。首先,定义一个光滑函数估计饱和函数;为获得稳定的控制输入信号,对被控对象进行增维。其次,利用backstepping方法进行控制器的设计,其中,为处理估计函数的偏微分引入了Nussbaum型函数。最后基于Lyapunov方法证明了闭环系统的所有信号是一致终结有界的。仿真结果表明,该方法能够有效抑制输入饱和对系统造成的不良影响,并能保证系统对参数慢时变具有较强的鲁棒性。     

基于SMC的交直流混合微电网接口换流器控制系统

根据孤岛情况下混合微电网的运行特点建立了接口换流器的数学模型并设计了基于滑模控制(Slidingmode control,SMC)的接口换流器控制系统。该控制系统将SMC和比例谐振控制(proportion resonant,PR)相结合,同时利用了SMC的快速响应性、强鲁棒性以及PR控制能够抑制谐波的优点。仿真和实验结果表明,该控制系统可以保证接口换流器在不确定和非线性条件下的鲁棒性和快速响应,为微电网提供电压、频率支撑,保证其孤岛后的稳定运行。     

带输入饱和的欠驱动水面船参数自适应滑模控制

针对具有外部干扰和输入饱和的欠驱动水面船路径跟踪控制问题,本文提出一种基于饱和补偿辅助系统的参数自适应滑模控制方法。通过以路径上虚拟参考目标点为原点,引入Serrete-Frenet移动坐标系,在此基础上引入切向速度作为虚拟控制输入;结合饱和辅助系统设计具有切换增益和sigmoid函数边界层厚度的参数自适应滑模控制器。此外,利用李雅普诺夫理论证明了闭环系统的全局稳定性,保证跟踪误差收敛到零的任意小领域内。通过与常规滑模控制对比,数值仿真验证所提控制律的有效性和自适应性,不仅可以减弱常规滑模中的"抖振"现象,同时补偿外部干扰和输入饱和误差提高跟踪精度。     

基于滑模控制的主动队列管理算法

针对TCP模型的非线性本质以及网络中存在的不确定性因素如TCP连接数、回路时延、链路带宽,提出了基于滑模控制(SMC)的主动队列管理(AQM)算法,该算法对不确定性具有很强的鲁棒性,而对滑模控制中普遍存在的抖振现象,采用了指数趋近律方法,并对状态轨线接近切换面时的控制信号进行柔化以削弱由于控制切换而引起的抖动.所提出的基于SMC的AQM算法可以使队列快速收敛到期望队列长度及保证输入受限TCP非线性闭环系统渐近稳定.仿真结果表明该算法有效.     

饱和切换系统的滑模控制及在转台中的应用

应用饱和切换系统的滑模控制理论对转台控制系统进行了研究.在分析饱和切换系统理论的基础上,利用系统降维的方法设计了饱和切换系统的滑模函数,保证滑动模态渐进稳定及滑动运用具有良好的品质;并对饱和项采用自适应律处理后,设计了切换系统的滑模控制器使被控系统满足到达条件.最后,将该方法运用到伺服转台控制系统的设计当中并进行仿真,仿真结果表明该方法具有较好的动态性能及较强的鲁棒性.     

有界输入下基于backstepping的迭代学习控制

讨论一类含饱和执行机构的非匹配不确定非线性系统的输出跟踪问题．结合反演（backstep-ping）设计方法和迭代学习控制，提出一种输入限幅下的backstepping迭代学习控制方案．学习控制用于学习周期性的系统不确定性，backstepping方法用于处理非匹配不确定性，并且利用低通滤波器削弱饱和执行机构的影响．通过Lyapunov方法，证明所设计的控制器不仅可保证闭环系统中所有信号一致有界，而且随迭代次数增加，跟踪误差收敛到零．仿真结果表明控制器的有效性和可行性．     

输入有界的挠性航天器姿态跟踪滑模控制

针对三轴稳定挠性航天器输入受限的姿态跟踪问题,设计了一类滑模自适应姿态跟踪控制器,它能确保闭环系统在一定条件下具有全局渐近稳定性,且满足控制输入有界的要求;同时,该控制方案是一种模型独立的控制方法,不依赖于航天器结构参数及模态阶数,而且通过引入参数自适应控制律,使得控制器的设计也不依赖于参数不确定性和外部干扰力矩的界函数,具有较强的鲁棒性和工程实用性.最后根据给定的挠性航天器参数进行了数值仿真研究,结果表明在转动惯量存在较大不确定性和外部干扰的情况下,系统具有很好动态性能和有效地抑制控制输入饱和问题,表明所设计的控制方案有效可行,并具有一定潜在的工程应用前景.     

带输入饱和的欠驱动水面船参数自适应滑模控制

针对具有外部干扰和输入饱和的欠驱动水面船路径跟踪控制问题,提出一种基于饱和补偿辅助系统的参数自适应滑模控制方法,无需确知不确定项的界。以路径上虚拟参考目标点为原点,引入Serrete-Frenet移动坐标系,在此基础上引入切向速度作为虚拟控制输入;然后结合饱和辅助系统设计具有切换增益和sigmoid函数边界层厚度的参数自适应滑模控制器。此外,李雅普诺夫理论证明了闭环系统的全局稳定性,保证跟踪误差收敛到零的任意小领域内。通过对比数值仿真验证所提控制律的有效性和自适应性,不仅可以减弱常规滑模中的“抖振”现象,同时补偿外部干扰和输入饱和误差提高跟踪精度。     

基于对角递归神经网络的汽车主动悬架控制

为了提高电动汽车行驶平顺性及操纵稳定性,针对电动汽车悬架进行振动分析,建立了七自由度汽车电动主动悬架模型,设计四轮全驱电动汽车电动主动悬架结构及其控制系统.重点针对电动汽车主动悬架特点设计对角递归神经网络(DRNN)控制器,选取车身垂向加速度、悬架动行程和轮胎动行程作为神经网络控制器输入,采用梯度下降法对神经网络权值进行在线调整.仿真结果表明,具有DRNN控制器的电动主动悬架控制效果较PID控制主动悬架和被动悬架有显著提高,有效改善了汽车行驶平顺性及操纵稳定性,也说明所设计的控制策略在电动汽车电动主动悬架控制方面的有效性.     

主动悬架非脆弱H2/广义H2静态输出反馈最优控制

针对悬架系统参数和控制器同时存在摄动的问题,研究主动悬架非脆弱H2/广义H2静态输出反馈最优控制问题,并以双矩阵不等式组的形式给出非脆弱H2/广义H2控制器的存在条件和设计方法.将单一的悬架动行程作为反馈信号,以半车模型为例设计非脆弱主动悬架,并从频域和时域进行全面分析.结果表明,非脆弱主动悬架具有良好的鲁棒性和非脆弱...     

Automobile active suspension system with fuzzy control

A quarter-automobile active suspension model was proposed. High speed on/off solenoid valves were used as control valves and fuzzy control was chosen as control method.Based on force analyses of system parts, a mathematical model of the active suspension system was established and simplified by linearization method. Simula-tion study was conducted with Matlab and three scale coefficients of fuzzy controller (kc,kcc,ku) were acquired.And an experimental device was designed and produced. The results indicate that the active suspension system can a-chieve better vibration isolation performance than passive suspension system, the displacement amplitude of automo-bile body can be reduced to 55%. Fuzzy control is an effective control method for active suspension system.     

一种输入饱和受限系统的自适应逆控制

大部分执行器输入都是受约束的，若直接将控制信号输入被控对象，往往造成控制质量变坏，甚至导致控制失败．提出了一种约束自适应逆控制方法，当输入幅值受到饱和约束时，将饱和器与被控对象看作新的对象进行逆建模，并通过构造Lyapunov函数，得出新的控制器权值更新公式，且保证控制系统的稳定性，从而使饱和的影响降到最小．水箱温控系统的仿真实例表明了算法的有效性及对输入噪声的鲁棒性．     

一种输入饱和受限系统的自适应逆控制

大部分执行器输入都是受约束的,若直接将控制信号输入被控对象,往往造成控制质量变坏,甚至导致控制失败.提出了一种约束自适应逆控制方法,当输入幅值受到饱和约束时,将饱和器与被控对象看作新的对象进行逆建模,并通过构造Lyapunov函数,得出新的控制器权值更新公式,且保证控制系统的稳定性,从而使饱和的影响降到最小.水箱温控系统的仿真实例表明了算法的有效性及对输入噪声的鲁棒性.     

Study on preview control method of active suspension based on a half-car model

Ｓｕｓｐｅｎｓｉｏｎ,ｏｎｅｏｆｔｈｅｉｍｐｏｒｔａｎｔｐａｒｔｓｏｆｍｏｄｅｒｎｃａｒ,ｐｌａｙｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｒｏｌｅｉｎｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｓｏｆｃａｒｆｏｒｅｘａｍｐｌｅｒｉｄｉｎｇｃｏｍｆｏｒｔａｎｄｇｏｏｄｈａｎｄｌｉｎｇｅｔ...     

Earth-observation satellite attitude control using passive and active hybrid magnetically suspended flywheels

The control strategy is presented using passive and active hybrid magnetically suspended flywheels（P＆A MSFWs）,which can help meet the requirements of high precision and high stability for earth-observation satellites.Compared with the conventional flywheel,P＆A MSFW has more rotation degrees of freedom（DOFs）since the rotor is suspended by magnetic bearings,and thus requires more efficient controllers.A modified sliding mode control law（SMC）to our novel nonlinear and coupled system is presented,which is interrupted by inertia matrix uncertainties and external disturbances.SMC law via Lyapunov method is improved,and a fuzzy control scheme is used to attenuate the chatting and control attitude accuracy and maintain the robustness of SMC.Simulation results are provided to illustrate the efficiency of our model by using our control law.     

具有LQG控制器的主动悬架半车模型动力学分析与仿真

基于达朗贝尔原理建立半车主动悬架动力学模型,采用最优控制理论进行主动悬架LQG控制器设计.在Matlab/Simulink中建立对应的系统仿真模型,采用白噪声路面输入后进行该系统动态特性仿真,并将主、被动悬架特性进行对比分析.仿真结果表明,相对于被动悬架主动悬架性能有明显改善.     

路面激励下主动悬架和四轮转向的协调控制

为了研究主动悬架和四轮转向系统的协调控制,建立包含悬架系统和转向系统的整车动力学模型.基于LQR控制理论分别设计了主动悬架和四轮转向的控制器,对比分析不同加权系数时车辆在路面激励下的频率响应,研究了主动悬架和四轮转向的控制对车辆操纵稳定性的影响;针对车辆的稳态响应(不考虑路面激励的影响),采用横摆率跟踪控制策略进行前后轴主动悬架控制力的匹配控制;在主动悬架和四轮转向2个单独控制器的基础上,以主动悬架控制力的匹配为主要协调机制,设计了主动悬架和四轮转向的协调控制器,对两者的控制量进行调整.仿真结果表明,主动悬架和四轮转向的协调控制可以获得优于两者简单叠加时的整车综合性能.     

基于线性矩阵不等式的智能车轨迹跟踪控制

针对传统的基于精确数学模型的智能车轨迹跟踪控制器跟踪精度低,鲁棒性弱,很难适应复杂多变的驾驶环境等问题,结合线性矩阵不等式(LMI)鲁棒控制具有易于求解、抗干扰能力强等优点,提出基于LMI的智能车轨迹跟踪控制方法. 将车辆侧向动力学状态空间模型进行坐标变换,得到基于跟踪误差的车辆侧向动力学状态空间模型,采用饱和线性轮胎得到车辆侧向动力学多胞型模型;设计LMI反馈控制器,在控制器中引入前馈控制量,以消除侧向位置稳态误差. Carsim和Matlab/Simulink的联合仿真表明,该控制器在保证车辆稳定性的基础上具有较高的跟踪精度,对车速和路面附着系数具有较强的鲁棒性. 与模型预测控制器(MPC)和预瞄驾驶员模型(PDM)控制器进行对比,结果表明,设计的该控制器轨迹跟踪精度更优.