递推自适应极点配置算法

本文提出了一种递推自适应极点配置算法，证明了它的稳定性和收敛性，该处特点是在控制器参数的计算中利用一次迭代公式，使在线计算量大幅度减少。前馈环节保证它的渐近跟踪特性。最后，仿真例子说明了该算法的正确性。     

最优跟踪特殊参考输出的自适应极点配置算法

本文针对确定性系统给出了一种自适应极点配置算法,并证明了算法的全局稳定性和对一类特殊参考输出的最优跟踪性。     

间接自适应极点配置控制算法的跟踪能力研究

为了研究现有间接自适应极点配置控制算法的跟踪能力,提出了一般形式的间接自适应极点配置控制算法.分析了这种算法用于已知和未知系统时的跟踪能力,并分别给出了渐近跟踪参考输出的充要条件.利用上述结果,可以对现有间接算法的跟踪能力进行逐一研究.研究表明,现有间接自适应极点配置控制算法的跟踪能力是有限的,它们至多能实现对一类参考输出的渐近跟踪.     

一种自适应广义预测极点配置加权控制器

针对预测控制存在如何减小计算量，保证实时性问题，提出一种用计算量小的递推算法辨识方程参数的新方案，并推广了以往献有关Diophantine方程的递推算法，应用表明，所提出的方案是有效的。     

全局收敛的鲁棒极点配置自校正控制算法

提出了一种可消除确定性扰动影响的鲁棒极点配置自适应控制器的设计方法.这种方法可以直接获得控制器参数,无需求解Diophantine方程,也不需要辨识多余的辅助参数和进行参数分离,而且根据内模原理可以消除未知确定性扰动的影响,实现对参考输入的稳态无误差跟踪.给出了所提算法的全局收敛性证明,并通过仿真实验验证了算法的有效性.     

具有减少辨识参数的随机多变量极点配置自适应控制器

本文提出了一种新的限制输出个数减少随机多变量自适应控制中辨识参数的方法，并给出了减少辨识参数的极点配置自适应算法。虽然采用ｎ个输入１个输出的减少辨识参数的模型来设计控制器，但所提出的控制器能够保证被控系统的几个输出跟踪参考输入信号，仿真结果表明，所提出的方法是成功的。     

多变量极点配置自适应动态解耦控制器

本文提出了一种以多变量极点配置为基础的自适应解耦控制器,该控制器不仅可以任意配置闭环系统的极点位置而且可以直接对闭环系统实现动静态解耦控制,仿真实验结果表明该控制器比一般的极点配置控制器具有更好的控制性能。     

一种鲁棒自适应极点配置预估控制器

本文提出一种鲁棒自适应极点配置预估控制新方法。它有效地克服了因对象模型与史密斯预估模型不同而引起的系统不稳定现象。     

多变量自适应极点配置的递推算法

本文提出一个递推计算控制器参的方法，得到具有两层迭代过程的多变量自适应极点配置算法，大幅度减少了在线计算量，同时在辩识算法中利用投影方法，证明了该算法的稳定性和收敛性。     

直接辨识扰动模型的内模极点配置自适应控制

给出了直接在辨识器中估计扰动模型和过程模型参数的算法,扰动模型用于极点配置自适应控制,根据内部模型原理消除未知确定扰动.由于使用了与常规方法不同的观测向量,因而省去了分离扰动模型的计算过程.这种方法可适用于多个扰动频率的情况,且辨识器的阶数不超过常规辨识器.分析了参数的可辨识性和系统的稳定性.     

多变量鲁棒自适应极点配置算法

在系统具有一般不确定结构的情况下,提出了一种多变量自适应极点配置算法,解决了多变量自适应极点配置算法的奇异性问题,证明了它的全局收敛性和稳定性.该算法构造了一个估计参数的修正策略,保证估计模型的一致能控性,并且得到能控度的一个下界.所需要的先验知识仅为系统的能观性指数和能控性指数的上界以及干扰上界.     

基于多模型切换的多变量直接自适应极点配置控制器

提出一种基于多模型切换的多变量直接自适应控制器,控制器参数模型集可由系统参数模型集直接得到,不但仍为一紧集并且被其模型子集完全覆盖.该多模型控制器不仅改善了控制系统的暂态响应,而且可以实现极点配置,最后给出了全局收敛性分析.     

基于极点配置控制的风机叶片颤振控制研究

针对风力机叶片的颤振会严重影响风力机的发电效率和运行安全问题,设计了一种基于极点配置的振动控制器在抑制叶片颤振的同时可以取得良好的闭环控制特性,并且能够有效抑制来自阵风的干扰.重点研究了利用Diophantine方程求解极点配置(PPC) PID控制器的方法,并选取有效的系统输出信号来设计反馈控制器,达到抑制叶片颤振的目的.Matlab/Simulink仿真结果表明,在叶片颤振控制系统中极点配置PPC-PID控制器比传统PID控制器具有更好的抗干扰性和动态特性.