基于信息融合估计的离散系统最优跟踪控制

针对期望输出和未来干扰无预见的离散线性系统最优跟踪问题,提出一种基于信息融合最优估计的控制方法.若将当前给定值和可测干扰值分别看作系统未来输出和干扰的预见值,则跟踪控制问题可转化为具有无限预见步数的预见控制问题,并将无限预见信息融合成一步等效预见信息,进而获得近似最优融合控制律.对线性直流电机系统和宏观经济系统的仿真结果均验证了该控制器在提高系统跟踪精度和抑制干扰等方面的有效性.     

不确定Euler-Bernoulli梁方程的边界输出跟踪

本文讨论边界带有控制输入非同位的内部不确定和外部扰动的Euler-Bernoulli梁方程输出跟踪问题. 为处理边界干扰, 文章首先设计了一个新的总扰动估计器, 在线估计未知扰动. 其次基于估计出来的总扰动, 设计一个伺服系统跟踪参考信号. 最后根据自抗扰方法获得控制输出跟踪的反馈控制. 闭环系统被证明是适定和有界的, 且受控系统的输出指数跟踪参考信号.     

永磁球形电机的少保守性滑模控制

永磁球形电机轨迹跟踪控制方法常常利用高增益的控制输出来保证系统的鲁棒性及跟踪控制的快速性.但这种保守控制会带来较大的控制作用,甚至导致执行器饱和.为了减少控制的保守性,本文设计了一种带有非线性干扰观测器的模糊滑模控制器来解决球形电机的轨迹跟踪问题.利用干扰观测器对不确定性、摩擦、外界干扰、负载扰动等进行估计,并在控制输入端进行补偿实现对干扰的抑制.并利用滑模控制器抵消干扰观测器的干扰观测误差及不可观测部分的干扰,为了减少滑模的抖振,本文利用模糊逻辑对该部分进行逼近,并利用模糊的输出增益代替滑模的切换增益.此外通过Lyapunov方程证明了本文控制器的稳定性.仿真结果表明在存在模型不确定性及各种干扰的情况下,本文的轨迹跟踪控制具有良好的动静态性能和少保守性.     

一种非线性多环递归自适应跟踪控制

针对控制输入有界的变参数广义高阶非线性系统跟踪控制问题,给出一种多环递归跟踪的鲁棒控制方法.通过分层引入虚拟跟踪器,将高阶系统分解为多个独立子系统;内环虚拟跟踪器使内环输出指数收敛于外环虚拟输入,最内环设计自适应控制器补偿参数摄动和外部干扰,并保证输出指数收敛于外环虚拟输入;多环递归跟踪实现系统输出精确跟踪期望输入,理论证明闭环系统的全局渐近收敛性.数值仿真验证了多环跟踪控制器的可行性和合理性.     

基于信息融合估计的离散系统最优跟踪控制

针对期望输出和未来干扰无预见的离散线性系统最优跟踪问题,提出一种基于信息融合最优估计的控制方法.若将当前给定值和可测干扰值分别看作系统未来输出和干扰的预见值,则跟踪控制问题可转化为具有无限预见步数的预见控制问题,并将无限预见信息融合成一步等效预见信息,进而获得近似最优融合控制律.对线性直流电机系统和宏观经济系统的仿真结果均验证了该控制器在提高系统跟踪精度和抑制干扰等方面的有效性.

     

干扰与控制非同位一维薛定谔方程的输出跟踪

本文研究了干扰与控制非同位一维薛定谔方程的输出跟踪.首先,利用系统的无穷维结构与输出设计了用于估计干扰的无穷维干扰估计器.其次,建立自适应伺服机制使得跟踪误差(u)(1,t)∈L2(0,∞),且闭环系统的所有子系统有界.最后,对闭环系统进行数值模拟,模拟结果表明控制方案的有效性.     

负荷扰动互联电力系统模糊自适应输出跟踪与干扰抗御

风电、光伏等新型发电设备并入传统大电网后,使互联电力系统日益复杂,给电力系统建模和运行控制带来了新挑战.基于此问题,本文提出基于模糊自适应控制的互联电力系统输出跟踪与干扰抗御算法.首先利用模糊控制理论对系统进行建模,然后利用非线性输出调节思想解决带有扰动的跟踪问题.但模糊逼近不可避免的存在逼近误差,为减小逼近误差与外部扰动对于控制系统的影响,利用Backstepping法设计自适应输出调节控制器.最后,仿真结果验证了该算法有效,实现了系统输出跟踪与干扰抗御.     

干扰与控制非同位一维薛定谔方程的输出跟踪（英文）

本文研究了干扰与控制非同位一维薛定谔方程的输出跟踪.首先,利用系统的无穷维结构与输出设计了用于估计干扰的无穷维干扰估计器.其次,建立自适应伺服机制使得跟踪误差?u(1, t)∈L2(0,∞),且闭环系统的所有子系统有界.最后,对闭环系统进行数值模拟,模拟结果表明控制方案的有效性.     

基于卡尔曼滤波器的间歇反应预测控制

在间歇反应过程的温度跟踪控制问题中,为了实现全工况范围内反应器温度设定值的精确跟踪,设计了一种改进的预测控制算法.在反应自身产热对系统输出影响未知的情况下,用带有输入干扰的系统模型来建模夹套温度与反应温度之间关系,并将该干扰项增广为状态变量,然后结合线性卡尔曼滤波器估计出干扰的大小及其时系统输出的影响;结合估计出的干扰,在DMC控制算法对其加以补偿.最后在半实物的仿真环境中,验证了该控制算法在间歇温度控制中的效果,结果表明,该控制方法在一定程度上克服了反应产热对温度跟踪精度的影响,改善了控制效果.     

基于神经网络MIMO非线性系统自适应输出反馈控制

针对一类具有对象不确定和外部干扰的MIMO(多输入多输出)非线性系统提出了自适应鲁棒输出跟踪控制方案.使用了高斯径向基神经网络自适应补偿对象非线性,高增益观测器被用来估计不能直接测量的输出导数.此方法所设计的控制器不仅保证闭环系统稳定,而且所有状态有界以及跟踪误差一致终值有界.仿真结果充分表明了该方案的有效性和可行性.