仿射非线性系统神经网络自适应控制器的研究及其在机械手中的应用

本文提出了一种利用神经网络逼近具有不确定性及 随机干扰的仿射非线性系统的新算法,采用自适应控制率在线调节网络权值,并基于控制理 论选择控制量以削减噪声干扰．从理论上证明采用该算法后系统全局稳定性．最后将该算法 用于两连杆机械手轨迹跟踪,仿真结果表明该算法具有跟踪精度高,收敛速度快的优点．     

新型多变量鲁棒自校正解耦控制直接算法

本文提出了一种新型多变量鲁棒自校正解耦控制直接算法，由于在算法中采用了一种新的控制律，所以较彻底地克服了系统未建模动态和不可测干扰的影响，在系统具有较强的未建动态和有界不可测干扰的情况下，本文算法不仅可以保证系统的稳定性，而且实现了鲁棒自校正解耦控制，在算法中采用一种新的方法确定正则化系数和死区界，这种方法保证了系统跟踪特性不受死区和正则化的影响，本文还给出了所提出算法的鲁棒性分析和仿真结果。     

基于近端策略优化和广义状态相关探索算法的双连续搅拌反应釜系统跟踪控制

连续搅拌反应釜(continuous stirring tank reactor, CSTR)是经典的化工设备，被广泛应用于化工过程。由于其具有较强的非线性和时滞性，传统的控制方法无法满足其跟踪控制的精度要求。针对连续搅拌反应釜提出一种基于广义状态相关探索(generalized state-dependent exploration, gSDE)的近端策略优化(proximal policy optimization, PPO)算法的跟踪控制方法。首先使用机理模型模拟真实环境与PPO智能体进行交互；其次利用gSDE使每个回合的探索更稳定且方差更小，同时保证了探索的效果；最后通过增加反馈奖励的方式，解决环境稀疏奖励的问题，使得智能体学会如何对CSTR进行跟踪控制。将该算法应用于双CSTR系统进行测试。仿真结果表明，该算法对复杂非线性系统的跟踪控制具有训练过程平稳、控制误差小、对干扰的反应迅速等优势。     

遗传小脑神经网络在液位控制中的应用

针对非线性液位控制问题，提出了一种采用遗传小脑模型神经网络（CMAC）的学习控制方法；该控制器采用遗传算法作为CMAC神经网络的学习算法，给出了具体的控制结构和算法；仿真结果表明，该控制器具有良好的处理非线性以及跟踪连续变化信号的能力，并对时变外负载干扰具有明显的抑制作用，而且新型控制器能使用较高的学习速率，学习速度快，适于在线学习控制。     

基于模糊与PID混合算法的制浆蒸煮过程控制

本文在分析蒸球蒸煮过程数学模型的基础上，提出了基于模糊与PID的混合算法， 在小偏差时使用改进的PID算法，在大偏差时使用模糊控制算法．该算法用于某造纸厂六个 蒸球的工业曲线跟踪控制后，在系统存在较大干扰的情况下，跟踪精度大为提高．     

基于LabVIEW的双线程模式自适应相干模板法的实现

自适应相干模板法在信号检测系统中具有广泛应用,该算法可同时滤除工频干扰和基线漂移。但在工频频率不断波动的采集系统中,该算法的滤波效果明显变差。介绍了一种双线程模式实时跟踪工频干扰的自适应相干模板法及该算法在LabVIEW上的实现过程。实验证明,该算法通过在LabVIEW上的实现,能够快速实时跟踪和滤除工频干扰,且效果明显。     

基于机器视觉的切割机轨线实时跟踪算法

本文从视觉跟踪系统的特点出发，研究了各种跟踪算法，提出了切向追踪、法向靠近的视觉跟踪算法．通过对法向距离的有效控制，提高了系统的跟踪精度和跟踪速度，实验结果表明该算法具有良好的跟踪性能．     

有扰情况下全局稳定姿态跟踪控制

许多空间飞行任务要求卫星姿态跟踪控制。由于卫星在跟踪过程中不可避免要受到各种干扰，因此有必要研究有扰情况下卫星的姿态跟踪问题。本文率先针对存在常值扰动和正弦扰动情况时的姿态跟踪控制问题，采用退步法和内模原理设计了基于误差四元数的姿态跟踪控制律，并结合Lyapunov直接法和Barbalat引理证明了系统的全局渐近稳定性。理论分析和数学仿真结果表明该控制律能使系统全局渐近稳定，能够有效消除常值干扰和正弦干扰。     

基于反馈线性化的CSTR自适应模糊控制

本文应用输入一输出反馈线性化方法和李雅普诺夫方法,研究了一类非线性系统的自适应模糊输出跟踪控制问题,并将其应用于带噪声干扰的连续搅拌反应釜.仿真结果表明,该算法不仅能克服外界干扰对系统的影响,而且具有跟踪精度高,收敛速度快的优点.     

基于麦克风阵列的真实声场环境声源定位跟踪系统设计

设计制作了基于麦克风阵列的真实声场环境声源定位跟踪系统。该系统基于树莓派4B和Arduno单片机，依托声阵列云台，通过传感器采集声音信号，采用TDOA算法对信号进行处理，集采集、处理、控制于一体，成功实现对目标的定位与跟踪。采用两种独立的信号处理方法：以TDOA算法为主，幅度相位检测为辅，对结果进行验证和自检，形成闭环正反馈，增强了该定位系统的准确性和稳定性。另外，针对声源存在回音、噪声干扰等问题，将麦克风阵列变全向为单向以及引入一个基于相关运算的语音检测算法，提高了定位系统的抗噪声能力。测试表明在声场环境下该系统能够对单个声源的三维空间位置进行实时的定位和跟踪，当声源位置变化时，系统也能较为准确跟踪声源的位置。     

智能厂房温湿度控制系统

首先分析了厂房温湿度控制与一般建筑物空调系统的区别,指出现在流行的空调控制方法不适合厂房温湿度控制;接着提出一种智能温度控制方法,它不需要确定系统的数学模型,用专控制的方法,在不同控制阶段分别采用开关控制,模糊控制和智能ＰＩＤ控制;最后介绍了实行结果。     

模型跟踪广义预测鲁棒自适应控制器

本文采用滤波CARMA模型,基于内模原理,提出了一种新的广义预测鲁棒自适应控制器,并分析了闭环系统性能,在新的控制器中,引入适当的前馈作用,使得跟踪和调节问题解耦,利用部分状态跟踪、模型参考以及极点配置方法解决跟踪问题,利用多步预测滚动优化方法解决调节问题;适当选择滤波器可以保证对平稳随机扰动有满意的响应,减少可调参数对闭环系统响应的影响,增强系统对未建模动态的鲁棒性,仿真结果表明:该控制器对确定性和非平稳随机扰动具有不变性,对系统时延和阶次变化具有鲁棒性,适用于非最小相位和开环不稳定系统。     

A three-loop model-following control structure: theory and implementation

This article presents a novel three-loop control system, which supplements control structures known from the literature as model following control (MFC). The major advantage of the proposed system is its high robustness to process parameter variations; it is much higher than that offered by single-loop or two-loop control systems. Features of the new structure are revealed by a theoretical analysis that has been carried out from the viewpoint of requirements for a force/pose controller of a Stäubli RX60 manipulator. This article shows how the proposed control structure responds to such strong process parameter variations and makes a comparison to results yielded by single-loop control structures.     

一种专家智能控制器的仿真研究

该文提出一种专家智能控制器（简称为ＥＩ控制器）．该控制器的参数可基于专家知识和过程参数的变化实时进行调整。仿真结果表明对于工业过程中的大纯滞后、非线性、变参数特性能获得较为满意的调节效果。     

Multivariable PID control by decoupling

This paper presents a new methodology to design multivariable proportional-integral-derivative (PID) controllers based on decoupling control. The method is presented for general n × n processes. In the design procedure, an ideal decoupling control with integral action is designed to minimise interactions. It depends on the desired open-loop processes that are specified according to realisability conditions and desired closed-loop performance specifications. These realisability conditions are stated and three common cases to define the open-loop processes are studied and proposed. Then, controller elements are approximated to PID structure. From a practical point of view, the wind-up problem is also considered and a new anti-wind-up scheme for multivariable PID controller is proposed. Comparisons with other works demonstrate the effectiveness of the methodology through the use of several simulation examples and an experimental lab process.     

一种具有非线性观测器的分散式自适应鲁棒机器人控制新方案

本文提出一种新型的分散式自适应鲁棒机器人控制方案。它主要解决以下诸方面的问题:1)减少在线计算量;2)通过设置一个非线性观测器来及时修正模型信息,以适应负载及其他因素变化的需要,进而有效地减少所需控制值(尤其当系统处于平稳工作状态时,效果更加明显),相应地,也就减少了系统工作时的动能损耗。这一点对[1]中提出的机器人分散式变结构控制算法有较大改进;3)对系统的不确定性和扰动作用具有鲁棒性。     

Feedforward output-feedback control for continuous exothermic reactors with isotonic kinetics

The robust feedforward (FF) output-feedback (OF) control problem of (possibly open-loop unstable) continuous exothermic jacketed reactors with isotonic kinetics with respect to reactant concentration is considered. The volume, temperature, and concentration must be regulated by manipulating the feed, exit and coolant flowrates on the basis of volume and temperature measurements. The problem is addressed as an interlaced controller-observer design within a constructive control framework. The result is a quasi linear-decentralized (qLD) FF-OF dynamic controller which: (i) recovers (up to observer convergence) the behavior of a robust nonlinear FF-SF controller, (ii) has closed-loop stability conditions coupled with conventional-like tuning guidelines, and (iii) constitutes an add-on to the PI control scheme commonly employed in industrial reactors. The approach is tested with an open-loop unstable reactor example through simulations.     

六自由度并联机器人分散鲁棒非线性控制

针对六自由度并联机器人动力学特点,提出了一种新型分散鲁棒非线性控制方法.与传统PD控制策略和已有分散鲁棒非线性控制方法相比,由于控制律中增加了广义误差的小数幂项,改进后的方法除保持原方法的优点外,还具有较强的终端收敛能力,能够保证跟踪误差以更快的速度全局一致收敛到一个更小的剩余集.通过选择合适的控制器参数,可使剩余集趋于0.运用Lyapunov方法分析了系统稳定性,给出了系统稳定性条件.最后,仿真结果验证了该方法的有效性.     

Robust containment control in a leader–follower network of uncertain Euler–Lagrange systems

A distributed controller is developed that yields cooperative containment control of a network of autonomous dynamical systems. The networked agents are modeled with uncertain nonlinear Euler–Lagrange dynamics affected by an unknown time‐varying exogenous disturbance. The developed continuous controller is robust to input disturbances and uncertain dynamics such that asymptotic convergence of the follower agents' states to the dynamic convex hull formed by the leaders' time‐varying states is achieved. Simulation results are provided to demonstrate the effectiveness of the developed controller. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.     

解耦控制的现状及发展

通过对多变量系统解耦设计的必要性分析,介绍了传统解耦、自适应解耦、鲁棒解耦、智能解耦等各种解耦方法,并叙述了各种方法的研究现状和应用情况,同时分析了各种方法局限性。指出解耦控制领域的研究已成为控制理论和控制工程界共同关注的热点。自适应解耦与智能解耦,侧重于控制器的研究,它们更多采用试探、优化方法来设计控制器．理论研究还尚待完善。因此,寻求一种有效的、简单易行的控制方法,即寻求理论与实际结合点,是今后研究的方向。