非线性系统无需初始条件预设性能有界H∞容错控制

针对一类具有外部扰动和传感器故障的非线性系统, 本文研究了其自适应预设性能有界H∞容错控制问题. 本文提出一种新的预设性能控制设计方法, 使得预设性能函数的选择与系统被约束变量的初始状态完全无关,用一种全新的方式解决了传统预设性能方法的控制效果依赖被约束变量初始条件的问题. 基于该设计方法和有界H∞控制方法, 在未知系统初始条件的情况下获得了系统的自适应预设性能有界H∞控制器. 本文所设计的控制器能够保证系统中的所有信号都是有界稳定的, 系统的输出变量能够被预设性能函数约束, 并且对于外部干扰具有很好的抑制作用. 最后, 仿真结果验证了该控制器的可行性及有效性.     

基于状态可行域约束的极值搜索系统预设性能控制

针对极值搜索系统在稳定状态存在可行域约束情况下的预设性能控制问题,首先利用罚函数构造新型目标函数并设计极值参考轨迹;然后,通过性能函数和误差转换函数构建系统等效模型,利用反演控制方法进行预设性能控制器设计;最后,设计不确定参数自适应估计律.系统在实现极值搜索的同时能够满足预先设定的性能指标.数值仿真验证了所提出方法的有效性.     

一类非线性大系统分散自适应预设性能有限时间跟踪控制

研究一类非线性互联大系统的分散自适应预设性能有限时间跟踪控制问题.结合神经网络自适应技术、实际有限时间控制理论和预设性能控制方法,提出一种新的预设性能控制设计方法,以解决传统预设性能方法难以实现分散控制的问题.所设计的控制器能够保证大系统中各个子系统的跟踪误差被有限时间性能函数约束,在任意给定的停息时间内收敛到平衡点的一个给定的邻域内,且该闭环大系统的所有信号是实际有限时间稳定的.特别地,该停息时间与系统初始状态无关.两个仿真例子验证了所提出控制方法的有效性和优越性.     

一类严反馈非线性系统的神经网络控制

研究一类不确定严反馈非线性系统的跟踪控制问题.通过采用单一神经网络逼近系统的所有未知部分,提出一种新的鲁棒自适应控制设计方法.该方法能直接给出实际控制律和自适应律,有效地解决现有方法中存在的控制设计复杂和计算负担重等问题.稳定性分析表明,闭环系统所有信号是半全局一致最终有界的,并且通过调整控制参数可使跟踪误差任意小.仿真结果验证了所提出方法的有效性.     

基于神经网络的两步预测自适应控制器及其应用

设计了基于神经元网络的两步预测自适应控制器.这种控制方法在线运算量较少,并且能很好地控制复杂的非线性系统.仿真结果验证了这种方法的有效性.     

基于FPGA的高速数据采集系统的设计

本文介绍了以FPGA为核心逻辑控制模块的高速数据采集系统.设计中采用了自顶向下的方法,将FPGA依据功能划分为几个模块,详细论述了各模块的设计方法和控制流程.FPGA模块设计使用VHDL语言,在Xilinx ISE中实现软件设计和完成仿真.整个采集系统不但可实现24路最大工作频率为500kHz的模拟信号采集,而且还能完成1路系统内部信号的采集以达到自校验功能.     

随机激励下板球系统建模与有限时间全状态预设性能跟踪控制

研究板球系统受到随机激励时的数学建模与轨迹跟踪控制问题. 首次建立了板球系统的随机数学模型, 并 结合backstepping方法、有限时间预设性能函数、全状态约束及新的预设性能推导方法设计了具有未知输入饱和的 随机板球系统实际有限时间全状态预设性能跟踪控制器, 实现了随机激励下板球系统的有限时间预设性能轨迹跟 踪控制. 所设计的控制器保证了系统跟踪误差能够被预先给定的有限时间性能函数约束, 并且能在任意给定的停息 时间内收敛到预先给定的邻域内. 最后通过仿真实验验证了所设计控制器具有更好的控制效果.     

基于Backstepping 的非线性系统预设性能鲁棒控制器设计

针对一类具有外界扰动的严格反馈非线性系统,将Backstepping技术、预设性能控制和鲁棒控制相结合,提出一种预设性能鲁棒控制器设计方法.通过误差转换,建立系统等效误差模型,利用Backstepping和鲁棒控制逐步递推选择适当的Lyapunov函数设计预设性能鲁棒控制器.该控制策略兼顾系统的暂态和稳态性能,仿真实例表明了所提出设计方法的有效性.     

基于Petri网的非线性多变量系统解耦控制

广义自控网系统是一类弧权值受库所控制的高级Petri网,能够简单有效地建模PID控制规律.借鉴单神经元PID控制原理,在广义自控网系统的基础上加入神经元网络的学习规则,设计基于广义自控网系统的PID控制器,并用于非线性多变量系统解耦控制.所提方法充分利用了自控网系统的特点,所设计的控制器模型能实现系统控制与参数学习的统一.结合双容水箱控制系统实例进行仿真分析,分析结果验证了所提方法的有效性.     

基于有限时间指令滤波的非线性系统固定时间预设性能控制

针对一类严格反馈非线性系统,提出一种基于有限时间指令滤波的自适应固定时间预设性能控制策略.首先,引用非线性映射技术及适当的误差变换,建立等效的误差模型;其次,综合利用反步法、固定时间控制和自适应控制等方法,设计一种基于有限时间指令滤波的预设性能跟踪控制器.该策略应用指令滤波器解决了反步法中对虚拟控制律反复求导问题,减轻了计算负担.此外,预设性能控制和固定时间控制保证了系统的跟踪误差能够在固定时间内收敛到预设性能函数限定的范围内,其收敛时间与系统初始条件无关,且确保系统中全部信号在有限时间均达到有界区域.理论分析与仿真验证均表明了所提出设计方法的有效性.     

基于时间细分技术的高精度自动定位控制方法研究

针对采用步进电机进行微步驱动时易出现"爬行"和步距角过大的现象,提出了一种基于时间细分技术的高精度自动定位控制方法,并研制了相应的控制系统.该方法通过在每个电机步距运动时间内对反馈元件进行高频采样,实现了对步距的细分和对运动的闭环控制.控制系统采用嵌入式微处理器和现场可编程逻辑阵列构建,并与采用步进电机直接驱动滚珠丝杆的机械载物台进行联机测试.测试结果表明,系统可以控制步进电机在不进行高倍细分的条件下的精确定位,具有较高的应用价值.     

步进驱动系统大振荡机理与轨迹优化控制

为了解决步进驱动系统运动控制中的振荡、 丢步和失调等问题, 改善步进驱动系统的控制性能, 优化步进驱动系统的控制, 通过研究步进驱动系统的微步驱动控制过程, 建立了步进驱动系统的微步驱动数学模型, 提出了步进驱动系统的仿真建模方法, 通过仿真模型的数值模拟分析了大振荡、丢步及失调问题的产生原因并 建立了大振荡及丢步的机理模型, 在此基础上进一步提出了基于稳态截止频率的速度轨迹优化控制方法. 最后, 通过一个实例进行了实验验证. 结果表明: 该建模方法能够准确地描述步进驱动系统的特性, 速度轨迹优化控制方法能够有效地消除摆臂系统的大振荡、 丢步、失调等严重问题, 显著提高了摆臂系统运动平稳性及精密定位能力.     

分段变步长MPPT算法在风力发电系统中的应用

针对传统定步长爬山搜索(HCS)法在风力发电系统最大功率跟踪(MPPT)控制过程中的快速性和准确性矛盾,提出了一种基于爬山搜索法和模糊控制的分段变步长MPPT算法.该算法根据发电机P-ω特性曲线对最大功率点(MPP)跟踪过程进行分段,使系统能够根据工作点所在的区域选择合适的跟踪算法和步长完成最大功率跟踪.在Matlab/Simulink中分别对提出的模糊分段变步长算法和传统爬山搜索法进行了仿真.仿真结果表明:所提算法明显地改善了系统跟踪MPP的速度和稳态精度,在MPPT方面明显优于传统的爬山搜索法.     

非匹配不确定系统的自适应反演准滑模控制

对于一类n阶非线性系统,提出一种自适应反演准滑模控制方法,控制的前n-1步采用自适应反演算法消除非匹配不确定性的影响,在最后一步,为改进跟踪效果,结合了可变边界层的思想,设计了准滑模控制方法,达到系统的n个状态快速收敛的目的.最终系统中不满足匹配条件的部分也具有较好的鲁棒性.与自适应反演线性滑模方法相比具有更好的跟踪性,理论分析证明了控制系统在削弱抖振的同时也能保证稳态精度,仿真实验证明了该方法的可行性.     

基于U模型的滑模增强控制方法

提出了一种新的基于U模型的滑模增强控制（U_SM控制）方法,用于控制一类具有内部不确定参数和外部系统控制噪声/干扰的单输入单输出（SISO）动态系统。系统地介绍了U模型的定义和其在多项式和状态空间模型下的表现形式,基于一般闭环系统结构建立了相应的U_SM控制系统的设计框架,并逐步解释了其设计过程。实验方面,选择了简化的二自由度非线性直升机模型并使用U_SM控制方法和Matlab/Simulink平台对其进行了控制性能测试,并根据输出信号跟踪能力仿真结果论证了所提出方法的可行性。通过比较与讨论U_SM控制和U控制方法产生的不同仿真实验结果,验证了所提出方法的稳定性和鲁棒性。     

控制幅值受限下定常离散线性系统最小拍控制序列的一种综合方法

控制幅值受限下离散线性系统的最小拍控制问题与连续线性系统的快速控制问题是有很 大差别的,主要是它的非唯一性与非bang-bang性.文中用凸集的支撑超平面等方法研究了 能控域及其边界面的结构特性,给出了求解最小拍最小幅值控制序列综合解的一种计算方法, 该方法计算量较小,有实用价值.     

永磁同步电机的模型参考自适应反步控制

基于转子磁场定向坐标系下的永磁同步电机(PMSM)模型,提出一种PMSM的模型参考自适应反步控制方法.该方法采用线性参考模型来给出控制系统的性能规范,通过定义虚拟控制和选择适当的Lyapunov函数来保证整个系统的稳定性,进而导出系统控制律及参数自适应律.系统可在电机参数变化和负载扰动的情况下,渐近跟踪参考模型给出的转速和定子电流信号.仿真结果证实了该方法的有效性.     

低速风洞测控自动化应用技术

大型低速风洞测控自动化的难点是大型动力系统的自动化和大型变角控制系统的自动化。文中介绍动力系统应用独创的给定值补偿调节法，解决大延时速压（风速）参数的高精度控制；姿态角控制系统应用独创的异步电动机步进化控制技术解决大型变角控制系统的自动化；测控系统应用异步通讯控制方式实现低速风洞测控全自动化和外挂物投放实验系统的自动化。该项技术为国内低速风洞中首创，已在国内低速风洞中逐步推广应用。     

非线性不确定系统的非奇异快速终端滑模控制

针对存在非匹配干扰的非线性系统,设计了一种基于干扰观测器和反步法的非奇异快速终端滑模控制.引入非线性干扰观测器估计系统的不确定性,利用反步的思想处理高阶非线性系统,从而可以将非线性干扰观测器估计的干扰值引入反步法的虚拟控制量中,同时设计一种新颖的非奇异快速终端滑模控制律保证系统的收敛速度和精度.利用Lyapunov函数从理论上证明了所设计的控制器可以保证闭环系统的有限时间收敛.最后通过数值仿真验证了所设计的控制方法的有效性.     

A sequential LQG approach to nonlinear tracking problem

A new approach, named the sequential LQG solution for nonlinear and nonstationary systems tracking problem, has been proposed in the article. Proposed method for tracking of a desired reference trajectory uses a state space model of the multivariable nonlinear/nonstationary system. The method involves three steps. The first step is the design of nominal trajectory using the predictive control technique. The second step is the sequential linearization of the nonlinear system around the fixed operating points, chosen in accordance to the plant dynamics changes. The third step involves the choice of the weighting matrices in the classical LQG controller design for the sequence of linearized models. The feasibility of the proposed method has been demonstrated through its application to the control of aircraft, represented by the six-degree-of-freedom model around the prespecified nominal trajectory.