随机分布系统的神经保性能控制器设计

针对离散不确定输出概率密度函数控制系统存在的保守性问题,提出基于线性矩阵不等式神经控制的保性能控制算法。该控制算法是在线性矩阵不等式设计的基础上,加入附加增益的状态反馈控制,在控制器设计时用神经控制器调控附加增益,降低系统的保守性,同时利用线性矩阵不等式的方法给出保性能控制算法的可行性条件。通过实验证明,该保性能控制算法能够降低系统保守性,能较好地改善系统鲁棒性和稳定性。     

线性时滞系统稳定性自动化控制方法研究

在线性时滞系统自动化控制过程中,由于缺少对线性时滞系统稳定性的分析,导致控制效果较差,为此提出基于轨迹跟踪的线性时滞系统稳定性自动化控制方法。充分考虑具有代表性的状态线性时滞系统,确定无记忆状态反馈矩阵和有记忆状态反馈矩阵,以此描述系统线性时滞问题。依据线性时滞系统稳定性分析流程,通过计算空间无穷维数获取稳定充分条件,引入适当变换,将方程式转化为非超越形式,得到稳定性判据。在此基础上设计控制器,充分考虑系统空置率,分析状态反馈增益矩阵,使无记忆状态反馈矩阵控制和有记忆状态反馈矩阵控制之间的差值最小化。当lyapunow-Krasovskii泛函下的广义系统稳定值小于既定界限值,实现线性时滞系统稳定性自动化控制。分析实验结果可知,该方法控制效果在控制时间为4s时,控制效果达到最高值99%,明显优于传统方法,说明该方法下的系统具有较小的保守性,自动化控制效果较好。     

二级倒立摆的LQG最优控制研究

为实现二级倒立摆系统的稳摆控制,应用了线性二次高斯最优控制。根据LQG的分离原理,首先利用最优控制设计控制律,得到状态反馈;由于系统状态不能完全测得,而且系统也不可避免地会受到噪声的影响,在详细给出相应参数取值规则的基础上,采用了卡尔曼滤波对系统输出做出最优估计。最后的仿真结果表明,设计的控制器能够较好地对二级倒立摆进行稳定控制,且具有抑制噪声和抗干扰能力。     

单腿跳跃机器人支撑相的动力学与控制

提出一种新型关节腿仿生欠驱动单腿跳跃机器人机构系统模型.该跳跃机器人模型具有仿袋鼠骨骼结构特征,其机构动力学模型可视为二阶非完整约束系统.由于切换线性控制器只能实现该模型在动态周期运动中的动态稳定,而不能实现站立平衡控制.因此采用积分反步控制方法,使机器人机构模型在支撑相能实现不稳定平衡位置的镇定控制.由于严反馈规范形存在反步控制器设计方法,因此基于动力学非线性规范形综合,将机构动力学模型转化为严反馈规范形,从而使其具有严反馈规范形特征.     

二级倒立摆的 LQG 最优控制研究

为实现二级倒立摆系统的稳摆控制,应用了线性二次高斯最优控制。根据LQG的分离原理,首先利用最优控制设计控制律,得到状态反馈;由于系统状态不能完全测得,而且系统也不可避免地会受到噪声的影响,在详细给出相应参数取值规则的基础上,采用了卡尔曼滤波对系统输出做出最优估计。最后的仿真结果表明,设计的控制器能够较好地对二级倒立摆进行稳定控制,且具有抑制噪声和抗干扰能力。     

干扰输入影响下离散线性切换系统的反馈控制方法

面对当前使用的平均驻留时间的反馈控制方法、基于切换原理的反馈控制方法受到外界环境干扰,导致控制效果不佳的问题,提出干扰输入影响下离散线性切换系统的反馈控制方法。 分析离散线性切换系统,设定切换信号是唯一的和任意的 2 种情况,由此设计线性切换状态下的反馈控制器,在干扰输入影响下,构建被控对象模型,描述输出反馈问题,简化信号非统一输入过程,确定任意切换时间内存在的 2 个控制量,设计降阶控制律,构造一阶输出反馈律,实现有限时间镇定反馈控制。 实验结果表明,该方法输出的响应曲线与实际最大时延上界为 6 ms 的控制情况一致,说明反馈控制效果较好。     

一类网络控制系统的稳定性分析

在基于多包传输的网络控制系统中,传感器采用时间驱动,控制器和执行器采用事件驱动.假定传输时延可以忽略,则整个网络控制系统可以描述为一个具有N个事件的异步动态系统.该文针对受控对象状态均可测,控制律采用输出反馈的情况,利用双线性矩阵不等式方法,讨论了网络控制系统指数稳定的问题,并给出了稳定性的充分条件,最后通过仿真实验加以验证.     

潜艇浮筏隔振系统的半主动模糊滑模控制

对带有电流变液智能阻尼器的双层浮筏隔振系统设计一种半主动静态输出反馈模糊滑模控制器.根据滑模运动方程稳定的Hurwitz判据选择滑模面矩阵.根据滑模到达条件及可控屈服阻尼力对隔振系统做负功原理设计半主动输出反馈模糊滑模控制器.仿真分析浮筏隔振系统在扫频激励信号下的力传递率及在双频激励信号下的输入力和输出力曲线.仿真结果表明,半主动输出反馈模糊滑模控制下的浮筏隔振系统的减振效果要远好于最优被动阻尼系统.     

混合输入机构精确实现给定运动的模糊滑模控制

混合输入机构运行过程中,由于负载、惯性力等变化,引起常速电机速度的波动,会影响输出运动的精度。针对混合输入机构中常速电机可测不可控的特点,实时检测常速电机的角位置,并对系统的动力学模型进行简化。提出了基于常速电机位置跟踪的控制策略对伺服电机进行控制,并给出了控制框图。考虑系统参数的不确定和外部扰动,设计了模糊滑模变结构控制器实现混合输入机构的轨迹跟踪,应用模糊推理确定切换控制的幅值和采用软切换连续控制的方法减小抖振。仿真结果表明本文方法正确有效。     

基于学习自适应估计环的迭代学习控制

针对一类具有强非线性和不确定性的离散时间系统,文章给出了一种基于学习自适应估计环的迭代学习控制方法.在迭代学习控制器的基础上设计了一个学习自适应估计环,用来镇定系统,给出迭代学习控制初始的控制输入值,同时根据估计出的系统参数来确定迭代学习增益的取值范围.文章基于状态空间描述,分析了迭代学习控制系统的收敛性.仿真研究表明,该控制器能够实现完全跟踪,减少系统的初始输出误差,并加快了收敛速度.     

A new approach to design of a dynamic output feedback stabilizing control law for LTI systems

We present a new state-space approach to construct a dynamic output feedback controller which stabilizes a class of linear time invariant systems All the states of the given system are not measurable and only the output is used to design the stabilizing control law In the design scheme, however, we first assume that the given system can be stabilized by a feedback law composed of the output and its derivatives of a certain order Beginning with this assumption, we systematically construct a dynamic system which removes the need of the derivatives The mam advantage of the proposed controller is regarding the controller order, which may be smaller than that of conventional output feedback controller Using a simple numerical example, it is shown that the order of the proposed controller is indeed smaller than that of reduced-order observer based output feedback controller     

基于遗传算法的可控励磁直线磁悬浮同步电动机自抗扰控制

对可控励磁直线磁悬浮电动机控制系统提出基于遗传算法的自抗扰控制策略。根据可控励磁直线磁悬浮电动机的运行机理,建立其数学模型。设计反馈跟踪微分器、扩张状态观测器、非线性反馈控制律,对传统函数fal进行改进,应用到控制器中。实现对给定信号的跟踪,并将系统耦合量和外界扰动作为系统的“总扰动”,并对总扰动进行观测与补偿。针对控制器中存在多个参数难以整定的问题,采用遗传算法对控制器参数进行寻优。对控制系统进行仿真研究,结果表明,基于遗传算法的自抗扰控制系统具有对参考信号良好的跟踪性能,以及对干扰信号的抑制能力。     

基于自抗扰重复控制的压电驱动器高精度跟踪控制

针对压电驱动器的高精度控制问题,提出一种自抗扰重复控制设计方法。首先,给出压电驱动系统的动力学模型;然后,在线性自抗扰控制(LADRC)中引入输出反馈积分控制器和一类插入式重复控制器,提出一种具有阶跃、斜坡和周期信号跟踪/抑制能力的自抗扰重复控制策略。进一步,结合小增益定理,分析闭环系统的稳定性及控制系统的设计方法。最后,将所提方法应用于一类压电驱动系统,实验结果表明该方法与LADRC相比,能显著提升控制效果,且高精度跟踪/抑制多种外部信号。     

A novel predictive control algorithm and robust stability criteria for integrating processes

This paper introduces a novel predictive controller for single-input/single-output (SISO) integrating systems, which can be directly applied without pre-stabilizing the process. The control algorithm is designed on the basis of the tested step response model. To produce a bounded system response along the finite predictive horizon, the effect of the integrating mode must be zeroed while unmeasured disturbances exist. Here, a novel predictive feedback error compensation method is proposed to eliminate the permanent offset between the setpoint and the process output while the integrating system is affected by load disturbance. Also, a rotator factor is introduced in the performance index, which is contributed to the improvement robustness of the closed-loop system. Then on the basis of Jury’s dominant coefficient criterion, a robust stability condition of the resulted closed loop system is given. There are only two parameters which need to be tuned for the controller, and each has a clear physical meaning, which is convenient for implementation of the control algorithm. Lastly, simulations are given to illustrate that the proposed algorithm can provide excellent closed loop performance compared with some reported methods.     

Nonlinear attitude control for a rigid spacecraft by feedback linearization

Attitude control laaw design for spacecraft large angle maneuvers is investigated in this paper. The feedback linearization technique is applied to the design of a nonlinear tracking control law. The output function to be tracked is the quaternion attitude parameter. The designed control law turns out to be a combination of attitude and attitude rate tracking commands. The attitude-only output function, therefore, leads to a stable closed-loop system following the given reference trajectory. The principal advantage of the proposed method is that it is relatively easy to produce reference trajectories and associated controller.     

惯性稳定平台自适应前馈控制

结合反馈控制提出了一种自适应前馈控制方法来提高惯性稳定平台稳定控制的指令跟踪性能。应用子空间辨识算法,由输入输出数据辨识稳定平台动态模型的状态空间描述;采用频域回路成型方法设计反馈回路控制器,用于抑制外部扰动。应用递推最小二乘(RLS)自适应滤波器构建反馈控制回路逆模型,构造指令信号的全通特性,提高指令跟踪能力。针对不同的指令信号进行跟踪实验,验证了自适应前馈控制方法的有效性。实验结果表明:提出的自适应前馈方法对阶跃指令响应快,超调量可由反馈控制的30%降低至4.5%,对30 Hz正弦信号的响应幅值无衰减,相位滞后由反馈控制的90°降低至54°。得到的结果显著提高了系统的暂态性能,控制性能优于单独的反馈控制回路。     

Experimental validation of predictor-corrector approach based control schemes on the laboratory scale non-linear system

In this work, the authors have designed and implemented predictor-corrector approach based control schemes for a single input-single output nonlinear system. The controller output is computed in two steps. The first step explicitly uses a non-linear model or multiple-linear models weighted using fuzzy membership function to compute the value of the controller output. The second step is based on the measurement, where the value of the controller output computed in first step is updated. The extensive simulation studies show that the set-point tracking and disturbance rejection capability of the proposed control schemes are found to be satisfactory in the absence and presence of Model-plant mismatch. The performances of the proposed control schemes have been compared with that of a gain-scheduled PI controller. In addition, the control schemes are experimentally validated on the laboratory scale conical tank experimental setup.     

基于能量整型方法的永磁同步直线电机位置控制

针对永磁同步直线电机(PMLSM)的位置控制问题,从能量整型控制的角度进行了研究。基于哈密顿反馈耗散控制方法,结合系统的物理能量特性,在dq旋转坐标系下建立了包含电能和动能的永磁同步直线电机闭环系统哈密顿函数,通过反馈耗散方法对永磁同步直线电机进行速度控制器设计,保证了系统在稳态运行点达到输入/输出能量的动态平衡。为了提高系统响应性能,提出了阻尼参数PID自整定方法实现阻尼参数的自调节,并通过设计位置控制外环构成了包含位置、速度的双环控制系统,实现了PMLSM位置控制。实验结果表明,所设计的控制器具有良好的稳定性、快速的位置跟踪性和抗干扰能力。     

基于磁流变减振器的汽车悬架振动控制

分析了磁流变减振器特性,为了抑制汽车磁流变悬架的振动,提出了一种含有控制级和协调级的分级模糊控制。在控制级,把天棚、地棚混合控制策略与模糊智能控制策略相结合,设计了1/4车辆垂直振动的半主动模糊智能控制器;在协调级,设计了整车控制的协调器,根据反馈变量对整车4个独立模糊智能控制器输出参数进行调整。把某微型汽车的4只被动减振器改装成磁流变减振器,搭建了磁流变悬架全车测控系统,运用设计的分级模糊控制器,进行了平顺性随机输入实车道路试验。试验结果表明对汽车磁流变悬架的垂直振动进行分级模糊控制是可行的,能有效提高汽车的乘坐舒适性和操纵稳定性。     

State and output feedback fuzzy variable structure controllers for multivariable nonlinear systems subject to input nonlinearities

This paper presents three fuzzy adaptive controllers for a class of uncertain multivariable nonlinear systems with both sector nonlinearities and dead zones: two first controllers are state feedbacks and the last controller is an output feedback. The design of the first controller concerns systems with symmetric and positive definite control–gain matrix, while the second control design is extended to the case of nonsymmetric control–gain matrix thanks to an appropriate decomposition, namely the product of a symmetric positive definite matrix, a diagonal matrix with diagonal entries +1 or ?1, and a unity upper triangular matrix. The third controller is an output feedback extension of the second controller. In this controller, a high-gain observer is incorporated to estimate the unmeasurable states. An appropriate adaptive fuzzy logic system is used to reasonably approximate the uncertain functions. A Lyapunov approach is adopted to derive the parameter adaptation laws and prove the stability of those control systems as well as the exponential convergence of their underlying tracking errors within an adjustable region. The effectiveness of the proposed fuzzy adaptive controllers is illustrated through simulation results.