离散时间系统变结构控制基于衰减控制的趋近律

讨论了利用离散趋近律设计离散时间系统的变结构控制问题, 在衰减控制的基础上, 提出了衰减变速趋近律和衰减幂次趋近律. 理论分析和仿真结果表明, 本文所提的方法是有效的, 既保证了闭环系统的渐进稳定性, 又大大减少了系统的抖动现象.     

一类确定性多变量非线性系统的自适应控制

本文研究了可用确定性多变量Hammerstein模型描述的一类多变量非线性系统的自适 应控制,基于对一步最优控制律所产生的闭环系统的稳定性条件的分析,提出了一种适用于线 性部分为具有任意关联矩阵的非最小相位系统的简单次优控制律及相应的直接自适应控制算 法,并证明了算法的全局收敛性.     

含有不灵敏区有界不确定非线性系统的鲁棒跟踪控制

针对具有控制输入不灵敏区及有界不确定性的非线性系统,研究其鲁棒跟踪问题.利用变结构控制方法和自适应参数估计方法,在同时存在的参数、结构及干扰的不确定性和未知控制输入不灵敏区的情形下,提出了鲁棒控制律设计方法,并提出克服控制信号抖动的改进算法.所提出的控制律可以保证闭环系统的一致终结有界,并且算法比较简单,便于实现.用数字仿真方法验证了所得控制律设计方法的有效性.     

基于多变量广义预测控制的不稳定系统控制结构选择方法

对于多输入多输出系统, 在控制系统设计时首先要对被控变量和操纵变量进行控制结构选择. Bristol提出的相关增益矩阵(Relative gain array, RGA)法, 以及学者们后来提出的各种改进方法, 都只适用于稳定系统. 本文针对不稳定系统, 基于多变量广义预测控制(Generalized predictive control, GPC)的闭环控制律提出了一种控制结构的变量匹配准则. 通过对预测时域、控制时域等各个参数的优化选择, 使系统闭环稳定; 由闭环控制律得到被控变量期望值与操纵变量的相关性矩阵, 以此得出控制结构的变量配对方案. 通过实例研究表明, 对于开环不稳定系统, 该方法可以得出正确的变量配对结果.     

多星系统相对轨道的自适应协同控制

基于一致性理论,在无向拓扑结构上对多星系统相对轨道的协同控制问题进行了研究.本文考虑近地卫星相对轨道的非线性方程,首先设计控制律使得多星系统形成目标队形,并给出了速度阻尼和通信拓扑(相对速度间的拓扑关系)连通性之间的关系;其次,针对卫星质量具有不确定性的情形,设计了新的辅助变量,提出了自适应的协同控制律,这里要求传感(相对位置间的拓扑关系)和通信具有相同的拓扑结构.最后对4颗卫星的编队飞行进行了仿真分析,仿真结果表明本文设计的协同控制律是有效可行的.     

基于虚拟模型的自适应解耦抗扰控制

针对一类多变量非线性耦合系统,提出了一种基于虚拟模型的非线性自适应控制器.首先将非线性系统线性化处理并将其作为虚拟模型,对该模型设计线性自适应控制律.然后将线性控制律分别应用在虚拟系统和受控的实际非线性系统上,根据两者的输出误差设计补偿控制律,以达到对实际被控对象进行自适应解耦抗扰的目的.利用李雅普诺夫稳定理论给出了控制系统稳定性条件.实验仿真验证了控制算法的有效性.     

具有输出/全状态约束的固定时间滑模控制

本文主要解决具有约束的二阶系统的固定时间跟踪控制问题,分别讨论了具有输出约束与具有全状态约束的控制算法设计.首先,为解决输出约束下的固定时间控制问题,本文构建了具有输出约束的新型终端滑模变量,并设计了具有扰动抑制能力的固定时间滑模控制律,保证系统输出始终满足约束条件,同时跟踪误差在固定时间内收敛到原点的充分小的邻域内.进一步,为了处理具有全状态约束的控制问题,本文构建了具有全状态约束的终端滑模变量并设计了相应的固定时间滑模控制律.鉴于系统控制律的不连续性,文章采用非光滑分析及Lyapunov稳定性理论证明了闭环控制系统的稳定性.最后,在数值仿真中,将本文提出的方法与传统固定时间滑模方法进行对比,验证了所建立算法的有效性.     

一类非线性系统的加速度规划输出跟踪动态控制

针对一类严格反馈形式的非线性二阶多输入多输出系统,提出一种带有加速度规划的输出跟踪动态控制策略.引入一个代替时间变量的路径参数用以规划路径跟踪时的加速度,回避了设计内环加速度控制回路的常规方法,简化了控制器的设计过程.对二阶系统的控制项求导进行系统扩维,基于新的增广系统,设计了使系统输出收敛于期望路径的反馈线性化动态控制律.再对加速度跟踪误差基于梯度法设计更新律使其渐近收敛于零,最后通过调节期望加速度实现定常速度控制.理论分析表明,误差闭环系统一致渐近稳定,速度误差有界.动力定位船舶循迹控制仿真结果表明了所提出控制器的有效性.     

非匹配不确定系统的滑模控制及在电机控制中的应用

针对具有匹配与非匹配不确定的非线性系统,设计基于干扰观测器和多幂次趋近律的滑模控制策略.首先,通过干扰观测器估计系统的不确定,实现估计误差在有限时间内收敛;其次,基于积分型滑模面,并结合多幂次趋近律,设计了连续滑模控制律,避免了传统滑模的抖振问题.与基于单幂次和双幂次趋近律的滑模控制策略相比,所设计的基于多幂次趋近律的控制策略,提高了系统的收敛速度.最后,通过数值仿真和永磁同步电机控制仿真验证了所设计的控制策略的有效性.     

多输入多输出最小相位系统的执行器故障自适应容错控制

针对一类具有执行器卡死或/和变执行器故障的多输入多输出(MIMO)非线性最小相位系统提出了自适应容错跟踪控制方案.结合系统特征对系统执行器进行分类,用神经网络逼近执行器未知故障函数,采用模型参考自适应容错控制方法设计控制律.所设计的控制律不仅保证闭环系统稳定,而且跟踪误差一致最终有界.仿真结果表明了所提出方法的有效性.     

多变量自校正解耦PID控制器

将前馈解耦控制与自校正ＰＩＤ控制相结合，提出了多变量自校正解耦ＰＩＤ控制器。该控制器适于具有任意延时结构和非最小相位系统，本文利用根轨变法证明了这一算法的全局收敛性。     

Installation and operation of a multivariable ship boiler control system

A multivariable control system that is a part of an integrated, computer-based machinery control system is installed on board a 285000 tdw tanker. Experiences with the installation and operation of the multivariable control system will be presented, and a comparison between the multivariable system and the conventional back-up controller will be made. This paper is a natural continuation of an article which appeared in Automatica12, pp. 211–224 titled ‘The design of a multivariable control system for a ship boiler’.     

多变量系统控制器的参数满意优化设计

为了将满意优化拓展到多变量系统中以解决多变量控制系统线性二次型(LQ)控制器设计中加权系数阵确定难的问题,提出多变量系统满意优化设计方法,通过设计满意度函数,构造出多变量系统的满意优化数学模型,并用改进遗传算法实现二级倒立摆系统LQ控制器满意优化设计.仿真结果显示,系统具有更满意的综合性能指标.证实了该方法的有效性和实用性.本文的研究对多变量系统优化设计具有一定的参考价值.     

Fuzzy‐Neuron Intelligent Coordination Control Fora Unit Power Plant

A novel fuzzy‐neuron intelligent coordination control method for a unit power plant is proposed in this paper. Based on the complementarity between a fuzzy controller and a neuron model‐free controller, a fuzzy‐neuron compound control method for Single‐In‐Single‐Out (SISO) systems is presented to enhance the robustness and precision of the control system. In this new intelligent control system, the fuzzy logic controller is used to speed up the transient response, and the adaptive neuron controller is used to eliminate the steady state error of the system. For the multivariable control system, the multivariable controlled plant is decoupled statically, and then the fuzzy‐neuron intelligent controller is used in each input‐output path of the decoupled plant. To the complex unit power plant, the structure of this new intelligent coordination controller is very simple and the simulation test results show that good performances such as strong robustness and adaptability, etc. are obtained. One of the outstanding advantages is that the proposed method can separate the controller design procedure and control signals from the plant model. It can be used in practice very conveniently.     

可控受限多变量耦合系统的智能控制

针对可控受限多变量耦合系统,提出了一种基于对角递归神经网络(DRNN)整定的PID混合解耦控制。采用对角递归神经网络来辨识系统模型,进而对PID控制器参数进行整定,实现多变量解耦控制。通过对多变量耦合控制系统的设计和实时控制,实际控制结果达到了解耦控制的要求,并具有无超调、响应速度快、控制精度高等特点。     

潜艇自动变深的智能控制及其实现

对潜艇水下垂直面机动的自动控制系统,是一带耦合的多输入多输出的复杂系统.本文 依据智能控制思想和专家系统技术,设计了自动变深智能控制器.仿真实验与实艇使用表明, 智能控制不仅能较好地处理严重的非线性及变量间耦合,而且对系统参数变化和大幅度干扰 有很强的自适应能力.     

模块多变量自校正控制器

为了解决控制中的约束问题，将模块多变量控制思想与自校正控制器相结合，并引入阶梯式 控制，构造一种新的自校正控制器．本文介绍了该控制器设计方法并给出了仿真结果．     

作业型遥控水下运载器的多变量backstepping鲁棒控制

针对作业型遥控水下运载器（ROV）存在复杂外干扰、参数不确定性以及强非线性耦合的特性,提出了作业型ROV的多变量backstepping控制方法．使用Lyapunov稳定性分析方法,证明了当存在系统参数不确定性和未知常值外干扰的情况时,系统的局部渐近稳定性．以及跟踪误差的局部渐近收敛性．针对作业型ROV在动力定位时的特点,得到了系统动力定位时的四自由度简化模型．仿真结果表明,所提出的多变量backstepping鲁棒控制器具有比常规PID控制器更好的控制品质和鲁棒性能．     

A self-tuning fuzzy controller for a class of multi-input multi-output nonlinear systems

This paper presents a systematic design procedure of a multivariable fuzzy controller for a general Multi-Input Multi-Output (MIMO) nonlinear system with an input-output monotonic relationship or a piecewise monotonic relationship for each input-output pair. Firstly, the system is modeled as a Fuzzy Basis Function Network (FBFN) and its Relative Gain Array (RGA) is calculated based on the obtained fuzzy model. The proposed multivariable fuzzy controller is constructed with two orthogonal fuzzy control engines. The horizontal fuzzy control engine for each system input-output pair has a hierarchical structure to update the control parameters online and compensate for unknown system variations. The perpendicular fuzzy control engine is designed based on the system RGA to eliminate the multivariable interaction effect. The resultant closed-loop fuzzy control system is proved to be passive stable as long as the augmented open-loop system is input-output passive. Two sets of simulation examples demonstrate that the proposed fuzzy control strategy can be a promising way in controlling multivariable nonlinear systems with unknown system uncertainties and time-varying parameters.     

基于参数辨识的自适应解耦控制算法的研究

多变量模型的复杂结构、强耦合性、被控对象参数的未知、慢时变等问题要求控制器必须具有良好的自适应性,针对以上问题提出了一种基于改进的广义最小方差闭环自适应解耦控制器实现更好的自适应,其由参数可调的控制器和自适应控制律组成,此控制器通过将闭环系统方程的传递函数矩阵等于期望的对角矩阵来实现解耦,同时改进的辨识算法可进行在线辨识控制器的参数实现同步自适应解耦。通过以CARMA为多变量控制模型,采用该方法进行仿真有效的解决了多变量之间的耦合性。结果表明该方法能够适应相应的变化,跟踪性能较好,且具备良好的解耦能力,进而保证了闭环系统的稳定性,从而验证了此方法能够效提高控制系统的稳定性和鲁棒性。