一类非线性系统的奇异点克服控制

针对一类非线性系统, 研究存在奇异点时的跟踪控制问题. 在采用反馈线性化方法将对象转换成标准型后, 构造线性补偿器并结合期望轨迹的高阶导数构成伪控制量. 通过引入梯度动力学方法求解控制律, 以克服在控制过程中遇到的奇异点问题. 通过稳定性分析验证了闭环系统的稳定性和跟踪误差的收敛性. 仿真结果表明, 此类控制器具有良好的控制性能, 并且能有效克服奇异点问题.

     

基于Razumikhin 方法的随机时变时滞非线性系统的状态反馈

采用Razumikhin 方法研究一类随机时变时滞非线性系统的状态反馈镇定问题. 利用随机系统的Razumikhin-Mao 理论和反推设计方法, 设计系统的状态反馈控制器, 所设计的控制器能保证闭环系统的平衡点为依概率全局渐近稳定的. 所提出的方法能够彻底地去掉关于随机时变时滞非线性系统传统结果中所要求的时滞导数的限制. 仿真示例验证了所提出状态反馈控制器的有效性.

     

具有输入及状态未建模动态系统的输出反馈自适应控制

针对一类具有输入及状态未建模动态的非线性系统, 设计K滤波器来估计系统不可量测状态, 基于动态面控制技术并利用径向基函数神经网络的逼近能力, 提出一种输出反馈自适应跟踪控制方案. 利用Nussbaum 函数性质, 有效地解决了高频增益符号未知问题. 在控制器设计中引入规范化信号来约束输入未建模动态, 从而有效地抑制其产生的扰动. 通过理论分析证明了闭环控制系统是半全局一致终结有界的.

     

浸入与不变方法原理及其在非线性自适应控制中的应用

非线性系统理论的实际工程需求和复杂性使其成为控制学科中最具吸引力和挑战性的研究领域,为此介绍了一种新的非线性控制律设计方法——浸入与不变（I&I）理论.该方法首先选择一个比被控系统维数低的（局部）渐近稳定的目标系统,然后设计浸入映射和控制律,使得原系统在控制律作用下的动态轨迹都是目标系统在浸入映射下的像,并且该控制律能够保持目标系统的像为不变吸引流形,且使闭环轨迹有界.针对未知点质量模型,设计了一种新的非线性浸入与不变自适应控制律,实现了对参考指令的精确跟踪.将其与基于确定等价原则的自适应控制律相比较,仿真结果表明,所设计的浸入与不变控制律能够更好地处理带有未知参数的系统.     

具有平衡点漂移的非线性系统参数H∞ 控制

针对具有参数不确定性的非线性系统, 研究其参数H_∞ 控制问题. 首先, 当外界扰动输入为零时, 利用非线 性代数方程给出非线性系统平衡点存在区域; 然后, 当外界扰动输入不为零时, 设计状态控制器, 通过Lyapunov 函数 法, 推导出使闭环系统参数稳定且满足H_∞ 性能指标的充分条件. 仿真结果表明, 所设计的H_∞ 控制器能有效地稳定 非线性系统, 并且具有一定的H_∞ 性能指标.

     

基于扩展自适应Backstepping设计的TCSC非线性控制的新方法

首先针对一般的参数反馈型非线性系统提出一种扩展自适应Backstepp ing方法.该方法不仅保留系统的非线性特性和对未知参数的实时在线估计,而且突破经典的确定性等价性原理来设计参数估计器和动态反馈控制器.该方法可用于带有TCSC(thyristor controlled series compensation)的单机无穷大系统.仿真结果表明,该方法在系统响应和自适应速度方面优于传统的Backstepp ing方法.     

TCSC 系统的自适应minimax 干扰抑制控制器设计

针对含有未知外部干扰和不确定参数的非线性晶闸管控制串联补偿器(TCSC) 系统, 提出一种L₂增益干扰抑制算法. 将minimax 方法引入耗散Hamilton 系统, 消除了不等式假设条件的约束; 构造检验函数, 推算出系统所能承受的最大干扰程度, 降低了传统干扰处理方法的保守性; 采用参数映射方法设计自适应律, 提高了参数跟踪效率. 最后通过机械功率和对地短路故障的仿真结果表明了所提出的控制方案能够有效改善系统的暂态性能.

     

不确定非线性多智能体系统的分布式模糊自适应镇定控制

针对一类具有未知非线性和未知参数摄动的非线性多智能体系统, 提出一种分布式模糊自适应镇定控制方法. 基于邻接智能体信息和部分智能体的自身信息, 分别设计静态耦合和动态耦合的分布式模糊自适应控制律. 基于Lyapunov 稳定性理论, 证明了所提出的控制器能使得系统状态最终稳定于原点的邻域内. 仿真实例验证了所提出方法的有效性.

     

非线性扩展结构大系统自适应神经网络跟踪控制

针对一类非线性关联大系统在结构扩展时的跟踪控制问题, 提出一种采用自适应神经网络的控制方法. 该方法要求在不改变原结构系统控制律的前提下设计新加入子系统的控制律和自适应律, 使扩展后所有子系统都具有很好的跟踪性能. 这里主要利用神经网络的逼近功能以及Backstepping 技术来设计自适应律和控制律, 通过Lyapunov 理论证明在该控制器的作用下闭环系统的所有信号均是有界的, 并可使系统准确跟踪. 仿真结果验证了所提出方法的有效性.

     

多胞约束LPV系统多面体不变集RMPC算法

针对一类输入和输出受约束且具有多胞结构的离散LPV 系统, 提出一种基于多面体不变集的鲁棒模型预测控制(RMPC) 算法. 选取一系列收敛于原点的离散状态点, 计算每个状态的反馈控制率, 构建相应的多面体不变集. 在每一个采样时刻, 确定包含当前状态的最小多面体不变集, 通过计算与相邻两个多面体不变集的位置关系, 执行连续的状态反馈控制率. 仿真结果表明, 相比椭圆不变集离线RMPC算法, 所提出算法扩大了系统的稳定区域, 取得了保守性较小的结果.

     

一类非线性系统有限时间流形吸引的浸入与不变控制

本文对一类非线性系统,提出了一种设计渐近稳定控制律的有效方法.其中,通过更新系统浸入与不变流形理论的应用方法,流形的吸引坐标可以在有限时间内收敛到平衡点.为了得到闭环系统的稳定性,增广系统的各个信号被证明是有界的.本文得出的一个重要成果是流形吸引有限时间的计算方法.此外,在施加了有限时间流形吸引控制器之后,流形对外部有界未知扰动具有不敏感性.最后利用车摆系统来论述所提出的控制方法的设计步骤,以及通过仿真验证控制器的性能.     

Orbital stabilization of nonlinear systems via the immersion and invariance technique

Immersion and invariance is a technique for the design of stabilizing and adaptive controllers and state observers for nonlinear systems. In all these applications the problem considered is the stabilization of equilibrium points. Motivated by some modern applications, we show that the technique can also be used to solve the problem of orbital stabilization, where the final objective is to generate periodic solutions that are attractive. The feasibility of our result is illustrated by means of some classical mechanical engineering and power electronics examples.     

带有大刚度柔性梁系统的非线性控制

针对火炮身管振动影响射击准确度的问题,建立考虑身管微形变的炮塔动力学模型和状态空间模型.基于该系统模型,利用多项式平方和(SOS)方法设计非线性状态反馈控制器和非线性状态观测器,给出控制器和观测器在设计时满足分离原理的条件.数值仿真结果表明,所提出的方法可以使火炮随动系统在驱动炮台的同时有效抑制身管振动.     

一类高阶随机非线性系统的状态反馈镇定

针对一类既不可反馈线性化也不仿射于控制输入的高阶随机非线性系统,研究其状态反馈镇定问题.利用齐次占优和反推技术,所设计的状态反馈控制器使得整个闭环系统在[0,+∞)上几乎处处有唯一解,并使得闭环系统的平衡点是依概率全局渐近稳定的.主要贡献是完全取消了高阶系统的阶次限制,得到了新的结果.最后通过数值仿真验证了所提出控制方案的有效性.     

基于变伸缩域模糊系统的直接自适应控制

提出一种基于变伸缩域模糊逼近器的直接自适应控制策略. 通过在线更新广义模糊基函数的变伸缩因子, 实现模糊系统论域及其模糊划分的自适应调整, 从而能够以精简的模糊规则实现理想的逼近效果. 此外, 通过设计积分型逼近误差补偿, 避免了鲁棒补偿中的高频控制输入. 仿真研究和比较分析验证了所提出的控制方法的有效性和优越性.

     

基于控制系统直接方法的非线性系统预见控制器设计

针对一类非线性离散时间系统给出最优预见控制器设计方法. 首先运用非线性控制系统直接控制方法的思想, 将非线性反馈部分作为形式输入, 使得系统成为“形式上”的线性系统; 然后, 针对该线性系统, 利用最优预见控制的基本方法设计最优预见控制器; 最后, 利用形式输入与实际输入的关系得到非线性离散时间系统的最优预见控制器. 证明了如果形式线性系统满足一定的可镇定和可检测条件, 则闭环系统是渐近稳定的. 数值仿真结果表明了控制器的有效性.

     

Congestion tracking control for wireless TCP/AQM network via immersion and invariance

This paper deals with an immersion and invariance (I&I) control design for wireless Transmission Control Protocol (TCP) network to solve Active Queue Management (AQM) problems. With the help of this strategy, the developed control law can be used to cope with congestion tracking problems for a nonlinear wireless network model. Besides, the nonlinear congestion control law is proposed to assure that the queue length is able to track the desired queue length despite having sudden changes. The developed control design is validated in the MATLAB environment. The effectiveness of the developed control is verified through a simulation and compared with integral backstepping design, backstepping design, sliding mode design, and synergetic control design. The simulation results demonstrated that the presented strategy is not only able to solve the desired congestion tracking control problem but also provide improved transient performances.     

含有参数化和非参数化不确定性系统重复学习控制

针对含有参数化和非参数化的高阶非线性系统,设计了一种重复学习控制方案.假设未知时变参数和参考信号的共同周期是已知的,通过参数重组技巧,将所有未知时变项合并为一个周期时变向量.将改进Backstepping方法与分段积分机制相结合,构造了微分-差分参数自适应律和重复学习控制律,使跟踪误差在误差平方范数意义下渐近收敛于零.利用Lyapunov泛函,给出了闭环系统收敛的充分条件.仿真结果验证了该方法的有效性.     

基于ELM的一类MIMO仿射非线性系统的鲁棒自适应控制

针对一类多输入多输出(MIMO) 仿射非线性动态系统, 提出一种基于极限学习机(ELM) 的鲁棒自适应神经控制方法. ELM随机确定单隐层前馈网络(SLFNs) 的隐含层参数, 仅需调整网络的输出权值, 能以极快的学习速度获得良好的推广性. 在所提出的控制方法中, 利用ELM逼近系统的未知非线性项, 针对ELM网络的权值、逼近误差及外界扰动的未知上界值分别设计参数自适应律, 通过Lyapunov 稳定性分析可以保证闭环系统所有信号半全局最终一致有界. 仿真结果表明了该控制方法的有效性.

     

基于浸入和不变技术的非线性跟踪控制

为实现欠驱动四旋翼飞行器的位置及偏航渐近跟踪,本文基于浸入和不变技术(immersion and invariance,II)提出非线性跟踪控制方法.针对四旋翼飞行器的欠驱动特性,设计了内/外环分别为姿态和位置的双闭环结构,并采用浸入和不变技术构建内/外环的稳定跟踪控制器,利用李雅普诺夫定理保证闭环系统的渐近稳定性.最后,在MATLAB/Simulink环境下进行数值仿真,验证了II控制方案的有效性.