离心机的自适应鲁棒控制系统

为了改善离心机的控制性能和稳定性，进行了离心机的自适应鲁棒控制系统研究；基于电动机与离心机相连的结构，设计了控制器以期得到满意的控制性能；首先提出了一种基于自适应鲁棒控制器的离心机控制系统，针对离心机模型设计了自适应鲁棒控制算法；试验结果证明了该控制算法的有效性；在环境条件不同的情况下，离心机控制系统仍表现了满意的控制性能。     

振动系统鲁棒H∞控制实验研究

基于H∞控制理论,建立了结构振动系统鲁棒H∞反馈控制模型,利用混合灵敏度设计方法,将鲁棒反馈控制器设计问题转化为标准H∞控制问题求解.建立了一套以TMS320C30数字信号处理芯片为核心的结构振动鲁棒H∞控制实验系统.通过对性能加权函和鲁棒加权函数的选取,取得了在指定频带上较好的减振效果.     

电液伺服系统的逆向递推鲁棒自适应控制

针对电液伺服系统存在的非线性特性、参数不确定性,且不确定性不满足匹配条件,引入虚拟控制量的概念,提出了一种逆向递推鲁棒自适应控制方法。该方法把整个系统分成了一个二阶和一个一阶两个子系统,对其进行递推式的分步自适应控制,从而简化了控制器的设计,使计算量大为减少;利用参数自适应和鲁棒控制相结合的方法,使控制器具有较强的抗干扰性。仿真结果显示,该控制方法具有较强的鲁棒性及良好的跟踪性能,与采用 PID 的控制方法相比,系统具有更好的控制性能及更强的抗干扰性。     

振支系统鲁棒H∞控制实验研究

基于H∞控制理论，建立了结构振动系统鲁棒H∞反馈控制模型，利用混合灵敏度设计方法，将鲁棒反馈控制器设计问题转化为标准H∞控制问题求解，建立了一套以TMS320C30数字信号处理芯片为核心的结构振动鲁棒H∞控制实验系统。通过对性能加权函和鲁棒加权函数的选取，取得了在稳定频带上较好的减振效果。     

直升机随机自适应高阶谐波控制抑振研究

从控制观点论述高阶谐波控制的基本原理，建立直升机机身振动的数学模型，设计了模型参数的在线辨识算法和当振动具有随机特性时的自适应ＨＨＣ控制器，并对抑振效果进行仿真验证。     

振动系统鲁棒μ-synthesis控制实验研究

基于结构奇异值μ-synthesis鲁棒控制理论，研究振动响应的主动控制问题，提出设计鲁棒μ-synthesis控制器的方法。采用dSPACE DS 1103为控制器硬件，建立以压电陶瓷为致动器的单输入单输出薄板振动主动控制实验系统，且附加质量被粘贴到薄板上以测试系统鲁棒性能。实验结果表明，通过对性能加权函数和鲁棒加权函数的选取，系统能在指定频带上取得良好的减振控制效果，当压电板发生一定程度的质量摄动时，系统依然能保持稳定且仍具有较好的控制效果。     

随机不确定系统的鲁棒H∞控制

本文研究随机系统的鲁棒H∞控制问题。假设不确定参数矩阵是时变,范数有界的,外部干扰是一个随机过程。借助于线性矩阵不等式给出了系统是鲁棒H∞可控的一个充分条件。与用代数Riccati-型方程给出的确定性系统的有关结论相比,本文所得到的定理具有计算上的优点。     

小型无人直升机在特高压线路架线中的应用探索

小型无人直升机作为动力设备,既具有一般直升机的灵活操控性,又具备体积小,重量轻,无人操作,安全风险小、效率高等特点,已被得到广泛应用。在输电线路工程实际运用中解决了河流封航、进度、安全、环境破坏的关系,降低了施工费用。     

基于声辐射模态的有源结构声辐射系统鲁棒H∞控制

以简支板为例,在考虑参数不确定性的情况下,对基于时域声辐射模态的有源结构声辐射系统进行了鲁棒H∞控制研究.首先基于声辐射模态理论,建立了包含不确定性的状态空间模型,然后引入虚拟性能指标将其转化为标准H∞控制模型求解了鲁棒H∞输出反馈控制器.最后进行了仿真计算,结果表明该方法具有较强的稳定鲁棒性和性能鲁棒性.     

未知控制方向非线性时滞系统部分状态反馈鲁棒自适应控制

针对一类带有未知控制方向的时变非线性系统的部分状态渐近鲁棒调节问题,文中采用部分状态反馈渐进调节的控制算法来处理系统中的不确定性,利用Lyapunov-Krasovskii泛函来处理系统中的时滞项,通过Nussbaum型函数来处理系统中的未知控制方向问题.我们基于反推技术给出了部分状态反馈控制器的设计步骤,所设计的控制...     

振动鲁棒控制研究Ⅱ—仿真算例

以柔性悬臂梁为对象,采用压电作动器和传感器,基于 控制理论设计鲁棒控制器,对梁进行振动控制。详细给出了控制器设计过程,包括模型参数误差,模型不确定性加权函数的选择以及性能加权函数的设计。对闭环系统进行了全面的仿真分析,在时域和频域对比了开环和闭环的性能,考察了参数摄动时闭环的鲁棒稳定性。分析结果验证了 控制理论用于结构振动控制的有效性。     

Adaptive optimal model reference control in H 2–norm space

Abstract

In model reference adaptive control systems, because the plant is assumed to be unknown, it is a difficult task to choose a suitable reference model such that the perfect model matching condition (i.e., the plant zeros in |z|≥1 must be the zeros of the reference model) is assured in every adaptive step. In the present paper, an adaptive controller, achieved by minimizing the H ²‐norm of the error transfer function between the closed‐loop system and the reference model using the technique of calculus of variations, is developed. It guarantees the stability of a closed‐loop system regardless of whether or not the controlled plant is unstable or nonminimum phase.     

Adaptive gradient-assisted robust design optimization under interval uncertainty

Robust optimization techniques attempt to find a solution that is both optimum and relatively insensitive to input uncertainty. In general, these techniques are computationally more expensive than their deterministic counterparts. In this article two new robust optimization methods are presented. The first method is called gradient-assisted robust optimization (GARO). In GARO, a robust optimization problem is first converted to a deterministic one by using a gradient-based approximation technique. After solving this deterministic problem, the solution robustness and the accuracy of the approximation are checked. If the accuracy meets a threshold, a robust optimum solution is found; otherwise, the approximation is adaptively modified until the threshold is met and a solution, if it exists, is obtained. The second method is a faster version of GARO called quasi-concave gradient-assisted robust optimization (QC-GARO). QC-GARO is for problems with quasi-concave objective and constraint functions. The difference between GARO and QC-GARO is in the way that they check the approximation accuracy. Both GARO and QC-GARO methods are applied to a set of six engineering design test problems and the results are compared with a few related previous methods. It was found that, compared to the methods considered, GARO could solve all test problems but with a higher computational effort compared to QC-GARO. However, QC-GARO was computationally much faster when it was able to solve the problems.     

Robust H 8 output feedback control for general nonlinear systems with structured uncertainty

Abstract

In this paper, the robust H ⁸ output feedback control problem for general nonlinear systems with L ₂‐norm‐bounded structured uncertainties is considered. Sufficient conditions for the solvability of robust performance synthesis problems are represented in terms of two Hamilton‐Jacobi inequalities with n independent variables. Based on these conditions, a state space characterization of a robust H ⁸ output feedback controller solving the considered problem is proposed. An example is provided for illustration.     

建筑结构的鲁棒分散控制方法研究

传统集中式控制方法需同时采用系统所有测量信号,进而计算出所有作动器的控制力并发出信号进行振动控制,其控制系统复杂且可靠性较差。近年来出现的基于系统局部信息反馈的分散控制策略,设计简单及可靠性高,已经成为目前研究的热点之一。目前分散控制策略的作动器控制力仅采用建筑物的相邻两层测量信号进行控制,虽然能够控制住结构的响应,但信息过少,控制效果不好。为了达到更好的控制效果,在鲁棒控制策略的基础上,通过设置特殊矩阵的方式,提出了一种基于建筑物相邻四层信号的鲁棒分散控制方法。从动力仿真的结果来看,本文方法的控制效果比仅依靠相邻二层信号的控制效果好得多。     

直升机结构响应主动控制中传感器优选问题研究

针对直升机结构响应主动振动控制问题,本文提出了一种传感器优选方法,该方法能够在不减少待减振点数目的前提下,减少传感器数目并优化其位置,且保证系统全局减振效果基本不变,从而有效降低了整个控制系统的控制规模。优化过程采用遗传算法进行求解。以Z11直升机为例对该方法的有效性进行了验证。结果分析表明,利用该优选方法,能够得到传感器数目最少,且全局减振效果降低有限的传感器最优布置方案     

具有非线性时滞的汽车磁流变悬架系统自适应模糊滑模控制

针对磁流变悬架系统执行器件非线性及其时滞的不确定性,本文提出采用基于自适应模糊逻辑的滑模控制策略。首先基于磁流变减振器试验测试数据建立了能精确描述执行器非线性动力学行为的控制模型,进而建立了具有不确定时滞的磁流变减振器控制模型;基于建立的1/4半主动悬架动力学模型,设计了自适应模糊滑模控制器;作为比较,基于1/4车辆悬架模型还设计了简单滑模控制器;最后进行了仿真分析和道路试验。试验结果表明,基于自适应模糊滑模控制能消除减振器强非线性和不确定时滞的影响,显著提高车辆的平顺性,其控制效果要优于简单滑模控制。     

非线性系统的自适应可拓控制器设计

探讨可拓控制器的设计方法,利用自适应控制的设计策略来修正可拓控制器的增益参数,以近似获得所期望的最佳控制。所提出的控制器结构仅需调整单一参数,故易于实现。另外,引入最大值控制以保证所设计的可拓控制系统的稳定性,并将该控制器应用在非线性系统的控制上,以验证它的有效性及控制能力。     

线性奇异系统的H_2控制:状态反馈情形

研究一类线性奇异系统的H2控制问题,在较为一般的条件下,利用线性矩阵不等式方法给出一个使闭环系统无脉冲模,内稳定,并满足H2性能指标的状态反馈控制器存在的充要条件以及控制器的一族解.数值仿真证实了所提方法的有效性和实用性.