一种可保证瞬态特性的改进的鲁棒模型参考自适应控制

针对典型的鲁棒模型参考自适应控制中瞬态性能无法得到保障的问题, 提出一种改进的鲁棒模型参考自适应控制器. 该控制器在标准的鲁棒自适应控制中加入??_∞ 补偿器, 以抑制闭环自适应系统中参数估计误差和不确定扰动对系统输出跟踪性能造成的不利影响. 理论分析和仿真验证表明, 所提出的控制器不但保留了典型鲁棒模型参考自适应控制的理想特性, 并且通过设计适当的??∞ 补偿器使得闭环系统的瞬态性得到了较大的改善, 其改善的程度依赖于??∞ 补偿器性能指标的大小.

     

多变量分数阶滞后系统预测控制参数解析调优

提出了一种针对各子系统由一阶加分数阶滞后模型描述的多变量系统模型预测控制参数解析调优方法.首先推导了多变量分数阶滞后系统的状态空间模型;其次,基于该模型构建模型预测控制优化问题,并获得了控制信号的解析表达式;再次,对闭环控制系统进行解耦分析,揭示了模型预测控制器参数与系统闭环性能间的定量关系,通过将参数调优问题转化为极点配置问题,得到能够保证闭环系统性能的模型预测控制器参数取值的解析表达式;最后通过仿真实验验证了本文所设计的参数解析调优算法的有效性.     

基于两时间尺度模型的直升机非线性控制器设计

提出一种基于两时间尺度模型的直升机非线性控制方法. 该方法利用直升机不同状态达到稳定的时间不同的特点, 将直升机模型分为快速和慢速两种模型. 反步控制方法和逆动力学控制方法分别被用于进行快慢两种模型控制器的设计, 并在控制过程中采用了不同的控制周期. 仿真结果表明, 利用上述方法设计的控制器, 对于阶跃变化和正弦变化的速度轨迹具有良好的跟踪效果.

     

高超声速飞行器应用保护映射的大包线控制律

针对高超声速飞行器模型具有高度非线性和易变的动态特性,应用保护映射理论提出了一种高超声速飞行器大包线控制律设计方法.首先,结合间隙度量理论建立高超声速飞行器线性变参数(linear parameter-varying,LPV)模型,然后设计控制器结构并计算初始点的控制器参数,并根据保护映射理论分析初始控制器使闭环系统稳定的参数区间,通过迭代运算自适应地获得满足性能要求的控制器参数集合.仿真结果表明,建立的LPV模型具有良好的精确度;所设计的大包线控制律能够满足高超声速飞行器的性能要求,并且保证系统在飞行域内全局稳定.     

基于闭环系统动态特征的自整定PI 控制器

为了满足时变对象自适应控制的需要,根据闭环系统主导极点的原理,提出了能够表示不同类型闭环系统的三阶标准化闭环模型.利用标准化模型在线辨识闭环系统,并从中提取3个能够表征闭环系统动态性能的特征量;然后利用神经网络建立闭环系统特征与对象参数变化率之间的关系.通过将控制器与对象的参数集结,根据对象参数变化率来整定P1控制器.在不同条件下的仿真说明所提方法的有效性和鲁棒性.     

柔性机械臂的双时间尺度组合控制

本文研究柔性机械臂的轨迹跟踪和振动抑制问题. 首先, 利用Lagrange法和假设模态法建立柔性机械臂的动态模型, 进而利用奇异摄动理论得到柔性机械臂的双时间尺度模型. 然后, 基于慢时间尺度模型利用滑模控制理论设计轨迹跟踪控制器; 借助于快时间尺度模型利用自适应动态规划设计参数不精确已知情况下的最优振动抑制控制器; 将二者相结合, 构造双时间尺度组合控制器, 利用奇异摄动理论证明闭环系统稳定. 最后, 在Matlab/Simulink环境下进行实验, 与现有方法相比, 本文设计的控制器对柔性振动具有更好的振动抑制效果, 跟踪精度更高.     

根据系统时间尺度整定自抗扰控制器参数

自抗扰控制器(ADRC)取得了优良的控制效果, 但控制器参数整定比较困难. 本文利用受控系统时间尺度展开ADRC参数整定问题的研究. 首先, 在时间尺度一般定义的基础上, 根据系统单位阶跃响应, 给出了二阶系统的时间尺度计算格式. 然后, 在被控对象受扩展状态器(ESO)补偿作用所得积分器串联系统的时间尺度不变的假设下, 推导了一种基于受控系统时间尺度的ADRC控制器参数整定方法. 最后, 仿真结果表明该方法可行, 为ADRC参数整定提供了方便.     

基于模糊神经网络α阶逆系统的发酵过程多变量解耦控制

将逆系统方法与模糊神经网络相结合, 提出一种基于模糊神经网络®阶逆系统的发酵过程解耦控制方法. 在分析了系统可逆性的基础上, 利用模糊神经网络建立发酵过程的非线性逆模型, 然后将得到的模糊神经α阶逆系统与发酵过程串联复合成伪线性系统, 最后设计专家控制器实现高性能闭环解耦控制. 仿真结果表明, 提出的解耦控制方法能够适应发酵过程模型的不确定性和参数的时变性, 具有较强的鲁棒性, 克服了解析逆系统解耦控制方法依赖于过程模型和对模型参数的变化很敏感的缺点, 且结构简单, 易于实现.     

严格反馈非线性时变系统的迭代学习控制

针对一类含未知时变参数的严格反馈非线性系统, 提出一种实现有限作业区间轨迹跟踪控制的迭代学习算法. 基于Lyapunov-like方法设计控制器, 回避了常规迭代学习控制中受控系统非线性特性需满足全局Lipschitz连续条件的要求. 以反推设计(Backstepping)方法设计控制器, 为使得虚拟控制项可导, 引入一级数收敛序列; 将时变参数展开为有限项多项式形式, 在控制器设计中采取双曲正切函数处理余项对于系统跟踪性能的影响. 理论分析表明, 闭环系统所有信号有界, 并能够实现系统输出完全收敛于理想轨迹.     

一种基于LPV系统的$H_infty$切换控制器设计方法

针对线性参数变化(LPV)系统提出一种切换控制器参数化设计方法.基于Youla参数化思想,将控制器设计过程分解为两个步骤.首先,设计一个中心控制器保证闭环系统的全局$H_\infty$性能;其次,将参数变化区域划分为若干个子区域,在每个子区域中将中心控制器进行线性分式变换,得到切换控制器自由参数的状态空间实现,将切换控制器转换为自由参数之间的切换.基于所提出的切换LPV控制器线性分式变换实现方法,不仅可以保证在任意切换的情况下子系统各自局部的$H_\infty$性能,而且可以保证整个闭环系统满足某一整体的$H_\infty$性能,并通过仿真结果验证了所提出方法的有效性.     

基于Smith的非最小相位对象PID控制器设计

针对具有非最小相位时滞的过程,基于Smith预估控制思想,提出一种改进控制方案,对右半平面零点和纯滞后同时进行补偿,使闭环特征方程中不含右半平面零点,从而简化控制器设计。根据期望闭环传函,解析得出PID控制器形式,综合负调、响应时间、ISE以及鲁棒性要求整定控制器参数,针对Smith控制抗扰性较差提出了抗扰性设计。仿真结果表明,该方案对于具有非最小相位时滞的对象有较好的控制效果,并且在模型失配和有干扰输入的情况下,有较好的鲁棒性和抗扰性。     

基于分布参数机械臂协调操作柔性负载双时标控制

基于分布参数系统理论,建立机械臂协调操作柔性负载系统的动力学模型.利用奇异摄动方法,对动力学模型进行双时标分解,得到一个表征系统大范围刚性运动的集中参数慢变子系统和表征系统弹性振动的分布参数快变子系统.分别设计了自适应模糊滑模慢变控制器和振动反馈快变控制器,并通过分析快变子系统主算子及其生成C_O半群的特性,证明了分布参数闭环子系统的渐近稳定性.最后,通过仿真实验验证了所提出方法的有效性.     

输入饱和非线性系统的周期自适应补偿学习控制

针对一类输入饱和不确定Brunovsky标准型非线性时滞系统,提出一种周期自适应跟踪补偿学习算法. 利用信号置换思想重组系统,基于最小公倍周期函数变换,将时滞时变项和不确定项合并为辅助参数,进而设计周期自适应学习律估计该辅助量,并利用饱和补偿器逼近和补偿超出饱和限的部分,由此构成综合控制器,以保证系统状态对有界期望值的跟踪,解决了饱和输入周期系统的重复迭代学习控制问题. 最后通过构造Lyapunov-Krasovskii复合能量函数的差分,计算证明了系统跟踪误差的收敛性和闭环信号值的有界性. 常见耦合非线性机械臂系统的力矩控制仿真,进一步验证了该算法的有效性.     

一种基于预稳定区域的∞控制器参数优化方法

基于控制理论, 提出了一种具有预期闭环极点区域的H_∞ 控制器参数优化设计方法, 该方法设计中既考虑了H_∞ 性能指标又兼顾了动态性能指标, 克服了常规H_∞ 设计方法中不稳定控制器的问题等不足. 实验结果表明, 该方法具有计算简便、可实现性好、鲁棒性和动态品质良好、对模型参数变化的敏感性低等优点.     

Passivity-based tracking control of an omnidirectional mobile robot using only one geometrical parameter

This paper presents an output feedback tracking control scheme for a three-wheeled omnidirectional mobile robot, based on passivity property and a modified generalized proportional integral (GPI) observer. The proposed control approach is attractive from an implementation point of view, since only one robot geometrical parameter (i.e., contact radius) is required. Firstly, a nominal dynamic model is given and the passivity property is analyzed. Then the controller is designed based on passivity property and a modified GPI observer. The controller design objective is to preserve the passivity property of the robot system in the closed-loop system, which is conceptually different from the traditional model-based control methodology. Particularly, the designed control system takes full advantage of the robot natural damping. Therefore, only considerably small or non differential feedback is needed. In addition, theoretical analysis is given to show the closed-loop stability behavior. Finally, experiments are conducted to validate the effectiveness of the proposed control system design in both tracking and robustness performance.     

具有输入饱和的电液伺服位置系统自适应动态面控制

针对具有非线性、参数不确定性及输入饱和问题的电液伺服位置系统,提出了一种自适应动态面控制器的设计方法.该方法充分考虑饱和特性,利用双曲正切函数和辅助控制信号对系统非线性模型进行等价变换,进而采用动态面方法设计抗饱和控制器.设计过程中引入Nussbaum函数,以补偿输入饱和引起的非线性项.通过构造合适的Lyapunov函数,证明闭环系统的所有信号一致最终有界.仿真结果表明,所设计的控制器具有良好的跟踪效果,并有效地削弱了输入饱和对系统造成的不良影响.     

基于降阶扩张状态观测器的逆变系统重复控制设计

针对具有参数不确定性和负载扰动的单相全桥LC型逆变器,提出一种基于降阶扩张状态观测器（ROESO）的重复控制系统设计方法。首先,根据电路定理推导出逆变器的数学模型,并针对该模型利用系统可测量输出电压构造ROESO,用以实时估计由系统参数不确定性和外部干扰组成的总扰动。在此基础上,嵌入改进型重复控制器,构造复合重复控制规律,实现对扰动的有效抑制和对周期性参考输入的高精度跟踪。然后,利用小增益定理推导出系统的全局稳定性条件,并给出控制器参数整定方法和系统设计步骤。最后,通过仿真验证所提方法的有效性和优越性。     

Diesel engine air path control based on neural approximation of nonlinear MPC

This paper deals with a control design problem for a diesel engine air path system that has strong nonlinearity and requires multi-input and multi-output control to satisfy requirements and constraints. We focus on a neural network based approximation of nonlinear model predictive control (NMPC) for high-speed computation. Most neural approximation methods are verified only through simulation; further, the influence of approximation on the closed-loop performance has been not sufficiently discussed. In this study, we discuss this influence, and propose a new method to improve stability against degradation due to an approximation error. The control system is assembled using a neural network based controller, obtained by the proposed method, and an unscented Kalman filter. This system is verified both numerically and experimentally; the results demonstrate the capability of the proposed method to track the boost pressure, EGR rate, and pumping loss according to the reference values, and satisfy the constraints of compressor surge and choke. The high computation speed that can be achieved using a standard on-board ECU is also demonstrated using the approximated controller.     

单容时滞系统的MCP标准函数控制策略研究

针对单容时滞对象,提出基于多容惯性标准传递函数法的两种控制器设计方案。在MATLAB环境下通过算例研究发现,两种控制方案,无论在固定模型及系统模型发生摄动的情况下,均有着较传统PID控制更好的稳定性和鲁棒性,基于全极点逼近的控制方案具有更优的控制效果。     

带有未知死区模型的鲁棒自适应模糊控制

针对一类带有死区模型并具有未知函数控制增益的SISO非线性系统,根据滑模控制原理。利用Nussbaum函数的性质,提出一种自适应模糊控制器的设计方案．该方案取消了函数控制增益符号已知和死区模型参数上界、下界已知的条件．通过引入最优逼近误差的自适应补偿项来消除建模误差和参数估计误差的影响．理论分析证明了闭环系统的稳定性和跟踪误差收敛到零．仿真结果表明了该方法的有效性．