隐式自校正增量型模型算法控制器的全局收敛性

本文给出了一种基于脉冲响应模型的隐式自校正预测控制器，利用两个辨识器证明了其全局收敛性。     

隐式自校正广义预测控制器及其全局收敛性

通过引入等价性能指标,给出了一种基于CARIMA模型、考虑模型误差的隐式自校正广义预测控制器.并通过构造两个辨识器,使控制器的全部参数能递推估计.文末给出了当采用改进型最小二乘法和随机逼近法估计参数时的自校正广义预测控制隐式算法的全局收敛性证明.     

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.     

PID自校正控制算法

本文对国内外近年来出现的常见的PID自校正方法进行了较详细的概述。在此基础上,提出了一种基于控制系统过渡过程特征的PID在线自校正算法。该算法的特色是在不知道被控对象特性的情况下,对被控对象进行辨识、整定並能自动在线寻优。在辨识的思想上也较传统的辨识方法有所拓展。     

一种新型自校正控制算法

本文提出一种新型自校正控制器,它兼有最小方差和极点配置控制器的优点.用本算法设计的控制系统,可得到优于用其他最优算法设计系统所获得的跟踪特性,同时又具有对噪声的最小方差控制能力.本算法适用于任何稳定、非稳定、最小相位、非最小相位被控系统.与一般最小方差和极点配置控制算法相比较,本算法具有跟踪精度高、稳态方差小、适用范围广等特点.     

显式自校正增量型模型算法控制器的内模结构及其全局收敛性

本文提出一种基于增量式脉冲响应模型的显式自校正内模预测控制算法,分析了其闭环特性及鲁棒性,证明了在一定条件下,显式自校正算法是全局收敛的,仿真研究说明算法是可行的。     

线性时变系统的分散自校正控制*

本文对由存在有界扰动和非线性关联的子系统组成的线性时变离散大系统提出了一种多项式逼近的分散自校正控制算法。也可用神经网络去实现自校正控制，采用神经网络作为预报和控制器，网络学习算法用Ｗｉｄｒｏｗ－Ｈｏｆｆ规则。证明了这种分散自校正控制系统的稳定性，仿真结果表明系统是稳定的，可以很好地跟踪期望输出。     

双线性系统的自校正控制

本文分别对确定和随机双线性系统,首次建立了大范围渐近收敛和稳定的自校正控制算法。该算法具有渐近最优的控制效果,且适用于非最小相位系统情况。仿真实验表明了该算法的有效性。     

自校正H^∞控制器的设计与分析

本文将Ｈ＾∞优化理论与自校正控制相结合，研究设计了一个结构简单，计算量小，易于计算机实现的自校正Ｈ＾＋控制器，并给出了品质分析结果。     

多变量自校正解耦控制器的全局收敛性分析

本文对多变量自校正解耦控制算法[1]进行了稳定性和收敛性分析.结果表明:该算法即使用于非最小相位系统仍然具有全局收敛特性,即以概率l输入输出向量采样均方有界,广义跟踪误差向量条件采样均方极小.     

具有强相容参数估计的多变量自校正前馈控制器

本文提出了一种新的自校正前馈控制器.该控制器具有如下优点:1)可以控制具有任意传输延时结构的随机多变量系统;2)可以控制开环不稳定或非最小相位系统;3)不加积分作用可以自适应消除偏差和可测干扰对输出的影响,消除跟踪误差;4)具有全局稳定特性;5)参数估计具有强相容性.     

机器人系统非线性分散重复学习轨迹跟踪控制

采用一类具有"小误差放大、大误差饱和"功能的非线性饱和函数来改进传统重复学习控制(Repetitive control, RC)机器人系统动力学控制, 形成一类新的非线性分散重复学习控制(Nonlinear decentralized repetitive control, NRC),使得在不增加驱动力矩的条件下获得了更快的响应速度和更高的轨迹跟踪精度. 应用Lyapunov直接稳定性理论和LaSalle不变性原理证明了闭环系统的全局渐近稳定性. 三自由度机器人系统数值仿真结果表明了所提出的非线性分散重复学习控制具有良好的控制品质.     

多时标分散预测控制算法

针对一类各通道动态响应时间呈现较大差异的复杂大系统的控制问题, 提出了一种基于不同时标和分散通信模式下的预测控制算法. 该算法考虑了各个子系统的快慢特性和耦合关系, 采用纳什最优的思想, 并利用多时标信息预估方法实现整个系统的优化控制. 仿真实例验证了该算法的有效性.     

多变量间接自适应解耦控制算法

本文提出了一种新的间接自适应控制方案.它具有如下优点:1)可以自适应解耦具有任意传输延时结构的一般随机多变量系统;2)减少辨识参数;3)可以控制开环不稳定或非最小相位系统.文中还证明了该方案具有全局收敛特性,参数估计具有强相容性.     

具有在线选择加权项的隐式自校正控制器*

本文将自校正控制器和零极点配置策略结合起来提出了具有在线选择加权项的两种自校正控制器。采用隐式方式来实现加权项的选择和自校正控制器。本文还证明了这两种控制器具有整体稳定性和收敛性,并给出了仿真实例。     

广义预测自适应控制的直接算法及全局收敛性分析

该文提出了广义预测自适应控制的直接方式,给出了控制算法并分析了控制算法的全局收敛性.