一类非线性严格反馈系统基于干扰观测器的抗干扰控制

针对一类带有干扰的非线性严格反馈系统, 研究其抗干扰控制问题. 系统干扰满足不匹配条件, 代表一类部分信息已知的干扰. 通过设计非线性干扰观测器, 提出基于非线性干扰观测器和back-stepping 的抗干扰控制方法来补偿干扰, 该方法可以保证闭环系统所有信号是半全局最终一致有界的. 最后, 通过与现有方法的对比验证了所提出方法的正确性和有效性.

     

单边Lipschitz 非线性时滞系统的函数观测器设计

基于线性矩阵不等式理论, 研究一类非线性时滞系统的函数观测器设计. 通过选取合适的Lyapunov-Krasovskii 泛函, 得到函数观测器增益矩阵存在的充分条件, 并系统地提出函数观测器增益矩阵的设计方法. 仿真实例表明, 所设计的函数观测器是可行有效的.

     

基于PI 观测器的奇异摄动系统故障诊断和最优容错控制

针对线性奇异摄动系统, 提出一种基于PI (proportional integral) 观测器的故障诊断和最优容错控制方法. 基于奇异摄动系统相关理论和矩阵变换技术, 给出PI 全维观测器存在的条件, 该观测器可以观测系统的快慢状态和故障系统的状态. 在估测到系统状态的基础上进一步考虑最优性, 应用最优控制理论, 设计状态反馈控制器, 提出基于PI 观测器的故障诊断器和最优容错控制器的设计方法. 最后的数值算例验证了所提出方法的可行性和正确性.

     

基于区间观测器的执行器故障检测

针对同时具有未知非线性函数(包括系统不确定性、外部干扰等) 和执行器故障的非线性系统, 提出基于区间观测器的故障检测方法. 首先, 在假定执行器故障不出现的前提下, 基于未知非线性函数的上下界信息, 提出两种区间观测器设计方法; 然后, 利用这两种区间观测器的输出和系统的真实输出, 构造可以对执行器故障进行检测的残差, 以此实现基于区间观测器的执行器故障检测. 最后, 通过两个仿真例子验证了所提出方法的正确性和有效性.

     

一种参数优化的非线性离散系统鲁棒迭代学习控制方法

针对带有扰动的一类离散非线性系统的鲁棒迭代学习控制问题, 设计一种基于参数优化的迭代学习控制算法. 该算法能够保证在有初始状态误差和状态、输出扰动的情况下使闭环系统具有鲁棒BIBO 稳定性, 系统输出能够单调收敛于给定输出轨迹的邻域内; 在没有初始状态误差和扰动的情况下能够以零稳态误差跟踪给定输出轨迹. 最后通过仿真分析验证了所提出算法的有效性.

     

模糊输出反馈实现动态不确定非线性系统的几乎干扰解耦

研究一类单输入单输出动态不确定非线性系统的几乎干扰解耦问题. 首先设计一类新型的模糊高增益观测器估计非线性系统的未知状态; 然后结合自适应模糊backstepping 控制、小增益定理和改变供能函数方法, 给出鲁棒自适应模糊控制器的设计. 所设计的控制器不仅可以保证整个闭环系统在输入到状态实际稳定意义下稳定, 同时抑制了干扰对输出的影响. 仿真结果表明了所提出控制方法的有效性.

     

一种非线性系统被控对象故障诊断方法

控制系统中的传感器、执行器和被控对象的故障检测与诊断往往是把执行器和被控对象视为一个整体来研究, 这不利于故障的决策与处理. 对此, 设计了非线性系统故障诊断的滑模观测器, 提出一种诊断被控对象故障的方法, 即对非线性系统和执行器同时进行观测, 根据两观测器残差的变化情况判断出非线性系统中传感器、执行器和被控对象故障. 最后以单输入单输出非线性系统为例进行仿真, 验证了该方法的有效性.

     

基于鲁棒自适应滑模观测器的多故障重构

针对一类不确定非线性系统, 基于滑模观测器研究执行器和传感器同时故障时的鲁棒重构问题. 引入线性变换矩阵并添加后置滤波器构建增维系统, 综合??_∞ 控制将鲁棒滑模观测器增益矩阵设计方法, 转化为LMI 约束下的多目标凸优化问题. 在滑模增益中添加了自适应律, 确保状态估计误差渐近稳定, 同时滑模运动经有限时间到达滑模面, 在此基础上给出执行器和传感器故障同时重构算法. 最后通过数值算例表明了所提出方法的有效性.

     

基于扩张状态观测器的分散模型预测控制

针对复杂关联系统中分散控制方法无法有效解决子系统间的耦合和干扰问题, 提出一种基于扩张状态观测器的分散模型预测控制算法. 首先将复杂关联系统分解为多个状态维数较低、控制变量较少的子系统, 并为每个子系统设计本地预测控制器; 然后, 采用扩张状态观测器对子系统的耦合项以及干扰项进行估计, 进而利用估计值对子系统进行前馈补偿, 从而降低复杂关联系统的计算复杂度, 提高系统的稳定性和抗干扰能力; 最后, 利用液位控制系统验证了所提出算法的有效性.

     

多元系统耦合带遗忘因子有限数据窗递推最小二乘辨识方法

针对多元线性或非线性回归系统, 将耦合辨识思想与带遗忘因子有限数据窗辨识理论相结合, 提出一种耦合带遗忘因子有限数据窗递推最小二乘辨识算法. 该算法每次递推计算时既不涉及矩阵求逆运算, 又可以克服数据饱和现象, 因此, 该算法不仅计算效率高, 而且可以快速地跟踪时变参数, 获得精确的参数估计. 通过辨识基于多元模型的永磁同步电机参数的实例, 验证了所提出算法的有效性和实用性.

     

一类仿射型非线性系统智能故障诊断

针对一类仿射型非线性系统,在状态不完全可观测的条件下,研究其智能故障诊断问题.首先,利用微分同胚,提出系统观测器设计问题;然后针对该系统提出基于RBF神经网络逼近故障特性函数的故障诊断方法.所设计的观测器不仅能保证观测器稳定,而且通过观测误差信号识别系统故障的发生,保证了故障检测算法的鲁棒性和故障系统的稳定性;同时该设计方法对于设计常规的高增益观测器有一定帮助.最后通过仿真示例表明了所设计方法的有效性.     

具有时变时滞的不确定非完整系统的输出反馈镇定

针对一类含有状态时变时滞的不确定非完整系统, 提出一种输出反馈镇定控制算法. 通过应用不连续的输入-状态变换和缩放变换, 将原始研究系统转换为更利于反馈控制器设计的新系统. 基于此系统设计状态反馈控制律, 通过构造状态观测器、利用必然等价原理给出理想的输出反馈镇定控制器. 分析表明, 所设计的控制器能够使得闭环系统的状态渐近趋于零. 最后通过仿真实例表明了所提出控制策略的有效性.

     

基于自适应未知输入观测器的非线性动态系统故障诊断

针对以往故障诊断研究中要求故障或故障导数及系统干扰的上界是已知的不足,以及难以同时诊断执行器故障和传感器故障的问题,提出一种自适应未知输入故障诊断观测器,能够同时重构非线性动态系统的执行器故障和传感器故障.首先,利用H_∞性能指标抑制未知输入对故障重构的影响,采用Lyapunov泛函得到观测误差动态系统的稳定性;然后,通过线性矩阵不等式求解观测器增益阵,并实现故障重构;最后,通过直流电机系统的仿真验证了所提出方法的有效性.     

多变量系统的耦合梯度辨识算法与性能分析

针对多变量系统维数大、参数多、一般的辨识算法计算量大的问题, 基于耦合辨识概念, 推导多变量系统的耦合随机梯度算法, 利用鞅收敛定理分析算法的收敛性能. 算法的主要思想是将系统模型分解为多个单输出子系统,在子系统的递推辨识过程中, 将每个子系统的参数估计值耦合起来. 所提出算法与最小二乘算法和耦合最小二乘算法相比, 具有较少的计算量, 收敛速度可以通过引入遗忘因子得到改善. 性能分析表明了所提出算法收敛, 仿真实例验证了算法的有效性.

     

基于多渐消因子强跟踪UKF 和约束AR模型的故障估计与预测

针对非线性系统中不可观测故障参数估计和预测问题, 提出一种基于多重渐消因子强跟踪无迹卡尔曼滤波(MSTUKF) 的状态和参数联合估计法, 通过引入多重渐消因子增强了对变化函数未知的故障参数的跟踪能力. 对于得到的故障参数估计值, 利用递推最小二乘法更新约束AR预测模型, 从而实现故障参数的在线估计与预测. 仿真结果表明, MSTUKF方法在故障参数估计精度上优于UKF 和单渐消因子强跟踪UKF, 约束AR模型的预测精度高于无约束条件下的预测精度.

     

一类非线性系统故障诊断观测器设计

大多故障诊断算法集中在线性系统方面, 在非线性方面只考虑故障对状态起线性影响的那些系统. 本文根据系统的非线性本质特性, 提出了基于模型的一类非线性系统故障诊断观测器设计方法. 应用系统的(B;K; á)实现精确分解后的系统模型, 对它们的状态故障起非线性的影响. 采用干扰解耦技术,获得的残差对未知扰动有很好的鲁棒性. 在Lyapunov意义下, 验证了算法的稳定性. 仿真验证表明, 所提算法具有快速收敛性, 对一类非线性系统诊断效果较好.