非线性系统死区输入的自适应动态面控制

为实现对具有未知死区输入的非线性系统的跟踪控制,提出一种基于扩张状态观测器的自适应动态面控制算法。采用扩张状态观测器代替函数逼近器在线估计反演法每一步中的不确定函数,基于反演法技术构造自适应动态面输出反馈控制器,通过跟踪微分器来消除传统反演控制算法计算负荷大的问题,并给出稳定性证明。对所提出的控制方法进行仿真验证,结果表明该算法跟踪效果较好,鲁棒性和抗干扰能力较强。     

一类控制方向未知的不确定非线性系统的输出调节

针对控制方向未知的情况下,具有线性外部系统的不确定非线性系统的全局鲁棒输出调节问题,假设系统和高频增益符号是未知的,并且未知的参数可以是任意大,这就为控制器的设计带来了挑战.为了解决这个问题,首先,进行坐标变换,计算出新的状态方程;然后,通过使用Nussbaum动态增益技术、自适应控制方法和内模原理,将鲁棒输出调节问题...     

非线性系统的自适应模糊控制器设计

针对非线性系统,为获得更好的控制控制效果,设计了模糊自适应控制器。在模糊控制器的基础上根据反馈控制和调整参数向量的自适应律的求解,综合李雅普诺夫稳定理论设计了模糊自适应控制器,以满足系统的稳定性和控制效果。为验证控制器的有效性,将该控制器应用到二级倒立摆系统的稳定控制,仿真结果表明该控制器的控制效果良好,并与传统的控制方法相比较,其控制效果更佳。     

基于神经网络仿射非线性系统滑模自适应控制

研究了一类单输入单输出仿射非线性系统的自适应控制问题.采用反馈线性化方法设计控制器,用神经网络逼近系统中的未知非线性函数,并在神经网络权值的自适应律中引入权值误差的概念,以改善系统的动态性能.同时采用滑模控制方法设计补偿器,提高了系统的鲁棒性.理论分析及仿真结果表明,所设计的控制器,不仅能解决该系统的轨迹跟踪控制问题,...     

基于模糊神经网络滑模控制器的一类非线性系统自适应控制

本文研究了一类不确定性非线性系统的自适应控制,在模糊神经网络滑模控制器（Ｆｕｚｚｙ ｎｅｒｕａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ sｌｉｄｉｎｇ Ｍｏｄｅ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅ ）的基础上提出了一种设计方法,将ＦＮＮＳＭＣ与带死区的滑模控制器（Ｓｌｉｄｉｎｇ ｍｏｄｅ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ ｗｉｔｈ Ｄｅａｄ Ｚｏｎｅ）有机结合,通过平滑切换实现自适应控制,这种方法使系统不仅有好的鲁棒性而且能有效地消除离频动,同时     

一类线性不确定切换系统的非脆弱控制器设计

针对一类线性不确定切换系统,利用公共Lyapunov函数的方法,给出了当所设计的控制器存在加性摄动时鲁棒非脆弱控制器存在的条件。该控制器能够保证闭环切换系统在任意切换律下渐近稳定。然后应用线性矩阵不等式将鲁棒非脆弱控制器的设计问题转化为一组线性矩阵不等式的可行解问题,从而可借助Matlab中的LMI工具箱直接求解。最后通过仿真算例验证所提方法的有效性。     

一类不确定混沌系统的自适应同步控制

研究了一类不确定混沌系统的自适应同步控制问题。基于Lyapunov稳定性理论和微分不等式技巧,提出了一种新的自适应控制器的设计方法。该控制器仅用到了不确定性的导数信息。即使不确定性是时变的或无界的,只要其导数有界,自适应控制器就能保证误差系统的状态收敛到平衡点附近很小的邻域内。特别地,当不确定性是慢变时,该控制器就能保证误差状态渐近稳定。最后,以Lorenz系统为例进行数值仿真,结果证明了该方法的有效性。     

一种未知非线性系统的自适应神经网络控制方法

神经网络用于控制,主要是为了解决复杂的非线性、不确定、不确知系统的控制问题。由于神经网络具有学习能力和自适应性,使神经网络控制能对变化的环境有自适应性,且成为基本上不依赖于模型的一类控制,介绍了一种未知非线性系统的自适应神经网络控制方法。     

基于自适应动态规划的一类非线性系统的容错控制器设计

针对存在执行器故障的一类仿射非线性系统,基于自适应动态规划方法,提出了一种新型的容错控制器。利用故障观测器估计执行器故障,并利用故障信息构建一个改进型的性能指标函数,将容错控制问题转化为最优控制问题。同时使用策略迭代(PI)算法,通过构造评价神经网络来求解HJB方程,获得近似最优容错控制律,并且基于李雅普诺夫函数,证明该容错控制器可以确保闭环系统渐近稳定。最后,通过仿真验证了该方法的有效性。     

基于神经网络的一类非线性系统自适应反步控制

针对传统自适应控制需要满足匹配条件、激发信号存在以及逼近误差有界等条件,提出一种新的基于神经网络的一类非线性系统自适应反步控制器设计方案.使用三层神经网络逼近系统的非线性特性,通过网络权系数自适应调整来不断的在线估计未知的逼近误差上界,采用有σ修正项的自适应律以放松持续激励条件.给出了基于Lyapunov意义上的闭环系统稳定性分析,证明跟踪误差收敛于原点的一个ε领域内.仿真结果表明了所提反步控制器的正确性.     

视觉加权的率失真优化死区调整算法

提出了一种基于人眼视觉模型加权的率失真优化自适应调整量化器死区算法。该算法应用率失真优化技术自适应地调整量化器死区的大小,提高量化器的编码性能,改进后的量化器在高码率下增益可以达到1dB以上。通过将人眼视觉模型引入率失真代价值的计算,进一步提高了量化器的主观性能。在H.264上的软件模拟结果表明,该算法不但能有效提高视频的主观视觉质量,而且在相同主观质量条件下平均能够节约10%的码率。     

光刻照明系统中新型均匀性补偿器的设计

在超大规模集成电路中,为了满足波长193 nm数值孔径为1. 35的45 nm节点紫外光刻曝光光学系统对高分辨率的要求,设计了一种新型的均匀性补偿器件,用于提高照明系统的出射光均匀性从而实现光刻线条的高度均一性。该照明均匀性补偿器的主要功能是实现对照明视场的能量分布进行微调,从而减小系统的残余不均匀性,保证系统在掩膜面及硅片面上的能量分布均匀性达到更高指标的要求。此外,使用CODE V软件对该照明系统的均匀性进行仿真分析,研究发现采用新型均匀性补偿器可以在传统照明和离轴照明模式下同时的光刻照明系统对掩膜面的非均匀性均低于0. 5%。与传统匀光单元相比,该新型均匀性补偿器在不增加光刻照明系统机械设计和控制难度的基础上可明显提高光刻照明系统的均匀性,故该器件具有更好的应用价值和实用意义。     

动态多代理协作联盟的扰动稳定性

首先提出了在任务共享的代理协作机制中代理实体的效用函数和联盟特征函数,证明了联盟效用核心解的存在性。为了解决传统合作博弈中核心解不易求解的问题,引入了非合作博弈中的竞争均衡,并证明了核心解与代理竞争均衡之间的等价关系,基于上述结论,利用李亚普若夫定理分析了竞争均衡解在全连通协作模式和HUB状代理协作模式下的扰动稳定性。     

时变耦合下忆阻电路的同步

基于Lyapunov稳定理论,研究了一类三阶忆阻器混沌电路系统在单向线性耦合下实现同步的可靠性问题。在临界值上选择恒定的控制器增益则容易实现两个混沌系统的同步;当控制器增益时变下,在一定强度范围内也可以实现同步。进一步通过数值方法计算了耦合增益对控制器平均功耗和达到同步暂态时间的影响。     

不同混沌系统之间的自适应同步控制

对具有不确定参数的不同混沌系统,讨论了一种参数可调节的自适应同步设计方法.基于Lyapunov稳定性理论,给出了可以使两个不同混沌系统在不同初始值下状态渐进同步的自适应控制器,其参数调节律亦由Lyapunov稳定性理论来确定.最后,对Lorenz系统和Lü系统之间的同步进行了数值仿真.     

基于LS—SVM的机载天线伺服机构自适应控制

针对机栽天线伺服机构运行时所受外力是快时变、变化范围大、且自身摩擦等非线性特性不能忽略的问题,提出一种基于最小二乘支持向量机（LS—SVM）的自适应控制设计方法。此方法将摩擦等非线性特性视为未知项,并利用LS—SVM在线估计被控对象的非线性未知项,从而设计得到LS—SVM的学习规则。系统运行结果证明：该方法能够很好地解决全范围内的系统稳定问题,并能在线跟踪任何光滑的输入信号,同时补偿摩擦等非线性特性,改善系统的动态品质和静态特性。     

混沌理论与雷达技术发展

混沌动力学作为研究非线性系统的一种新方法已引起雷达界的重视,混沌信号是一种类随机性信号,具有极强的抗干扰性和极低的截获概率。研究了混沌在雷达中的应用,分析了混沌理论在雷达波形设计、信号检测与估计、目标识别、及杂波分析与建模等领域内的发展情况,指出在雷达应用技术中引入混沌理论是雷达技术发展的必然趋势,并预测了混沌理论与雷达技术研究发展的前景。     

旋转轴对称LED均匀照明系统设计方法

基于边缘光学理论,提出了一种应用于LED照明的光学系统设计方法,分别实现基于透镜和反射器的LED均匀照明光学系统,可在一特定距离的目标面上形成均匀圆形光斑。采用基于蒙特卡罗法的光线追迹软件对两种光学系统进行模拟仿真,结果显示,目标面上光斑的均匀度优于85%,系统效率高于90%。     

超大相对孔径抛物面反射镜的补偿检验

在基于像差理论的基础上,对于超大相对孔径抛物面反射镜,提出了三片补偿镜和一片场镜的零位补偿检验方法,详细论述了补偿检验系统的设计过程,成功地设计了相对孔径为F0.6,口径为φ290 mm的抛物面反射镜的补偿检验系统,从整个设计的结果看出,检验系统的像差被很好的校正,完全达到衍射极限.     

对李雅普诺夫第二法教学方法的探讨

本文针对“现代控制理论”课程中李雅普诺夫第二法这个知识点的教学方法进行了探讨。笔者首先分析了“现代控制理论”课程的特点,接着指出了李雅普诺夫第二法这个知识点所要达到的教学目标,针对目前教学中存在的主要问题探讨了若干条新颖的教学方法。教学实践表明,本文提出的教学方法提高了学生学习的积极性和主动性,培养了学生的思维能力和创新能力,进一步加深了学生对李雅普诺夫第二法相关概念和定理的理解,为后续的课程学习奠定了坚实的基础。