基于鲁棒自适应滑模观测器的多故障重构

针对一类不确定非线性系统, 基于滑模观测器研究执行器和传感器同时故障时的鲁棒重构问题. 引入线性变换矩阵并添加后置滤波器构建增维系统, 综合??_∞ 控制将鲁棒滑模观测器增益矩阵设计方法, 转化为LMI 约束下的多目标凸优化问题. 在滑模增益中添加了自适应律, 确保状态估计误差渐近稳定, 同时滑模运动经有限时间到达滑模面, 在此基础上给出执行器和传感器故障同时重构算法. 最后通过数值算例表明了所提出方法的有效性.

     

基于区间观测器的执行器故障检测

针对同时具有未知非线性函数(包括系统不确定性、外部干扰等) 和执行器故障的非线性系统, 提出基于区间观测器的故障检测方法. 首先, 在假定执行器故障不出现的前提下, 基于未知非线性函数的上下界信息, 提出两种区间观测器设计方法; 然后, 利用这两种区间观测器的输出和系统的真实输出, 构造可以对执行器故障进行检测的残差, 以此实现基于区间观测器的执行器故障检测. 最后, 通过两个仿真例子验证了所提出方法的正确性和有效性.

     

传感器故障条件下的自适应UKF 算法

针对目标跟踪中传感器故障导致滤波发散或者滤波精度不高的问题, 提出一种自适应无迹卡尔曼滤波(UKF) 算法. 该算法在滤波过程中, 根据自适应估计原理引入自适应矩阵因子, 实时调整系统状态向量和量测新息向量的协方差, 以满足无迹卡尔曼滤波算法的最优性条件, 并采取措施对滤波发散的情况进行判断和抑制. 与传统UKF和已有自适应UKF算法相比, 该自适应UKF算法显著提高了滤波精度和数值稳定性, 且具有应对传感器故障的自适应能力. 仿真实验结果表明了所提出算法的有效性.

     

基于数据驱动的感应电机多模型逆自适应解耦控制

提出一种基于数据驱动的感应电机多模型逆自适应解耦控制方法. 首先, 利用仿射聚类法(AP) 对电机系统的输入输出数据进行聚类, 再基于聚类结果和隶属度函数建立相应的神经网络多模型逆, 以实现解耦控制. 针对电机系统运行过程中电机参数变化问题, 采用粒子群优化算法(PSO) 在线调节子模型权值, 以改善逆模型失匹造成解耦控制性能下降的问题. 仿真实验表明, 所提出的方法能对电机的转速和磁链实现良好的解耦控制, 且对电机系统工况参数变化具有良好的自适应能力.

     

基于自适应观测器的无速度传感器感应电机控制

针对采用极点配置的自适应速度观测器存在不稳定区域的问题,建立了全阶自适应状态观测器并给出了观测器的速度辨识律.应用Lyapunov稳定性理论,观测器的增益借助于MATLAB LMI工具箱求解两个双线性矩阵不等式得到.在MATLAB 6.5/SIMULINK环境下,建立了无速度传感器感应电机直接转矩控制的仿真实验平台,给出了无速度传感器直接转矩控制的仿真结果.仿真结果表明本文给出的自适应观测器在全速范围内具有很好的稳态性能,并具有很好的鲁棒性.同时,在以TMS320F240为核心的感应电机直接转矩控制系统上进行了速度辨识实验,实验结果验证了方案的有效性.     

基于自适应学习的演化聚类算法

演化聚类算法(ECM) 是一种有效的在线聚类算法, 能够根据输入数据实时调整聚类. 但是, 该聚类算法依赖于预先设置的最大距离阈值, 而且对数据输入次序敏感. 针对这些问题, 提出一种基于自适应学习的演化算法(SALECM), 在无法获取数据先验知识的情况下, 无需人为预先定义参数, 可自适应地调整聚类. 实验结果表明, 与 ECM相比, SALECM可提高在线聚类的自适应性能, 也能在一定程度上缓解数据输入次序对算法的影响.

     

基于预估观测器的二自由度速度控制器设计

高速高精度伺服控制系统中, 预估观测器可以消除反馈信号的相位延迟和采样噪声. 但由于伺服控制系统通常采用比例-积分-微分(PID) 控制器进行反馈调节, 即使与预估观测器结合使用, 仍不能满足高速高精度系统环路性能的需要. 针对此问题, 引入一种基于预估器观测器的二自由度控制器算法, 并给出其在焊线机??-?? 平台直线电机速度控制器中的设计方法. 仿真和实验结果表明, 所提出的算法不仅可以保证系统控制的精度, 而且能够提高系统的速度和位置跟随特性.

     

基于划分自适应融合的多视角模糊聚类算法

针对多视角聚类任务如何更好地实现视角间的合作之挑战, 提出一种新的视角融合策略. 该策略首先为每个视角设置一个划分, 然后通过自适应学习获取一个融合权重矩阵对每个视角的划分进行自适应融合, 最终利用视角集成方法得到全局划分结果. 将上述策略应用到经典的FCM(Fuzzy ??-means) 模糊聚类框架, 提出相应的多视角模糊聚类算法. 在模拟数据集和UCI 数据集上的实验结果均显示, 所提出的算法较几种相关聚类算法在应对多视角聚类任务时具有更好的适应性和更好的聚类性能.

     

基于参数估计的一类非线性系统故障诊断算法

针对系统模型的不确定性、未知输入扰动和非线性特性, 提出一类非线性系统参数估计的故障诊断算法. 构造系统故障诊断观测器, 采用Lyapunov 稳定性定理验证观测器的稳定性, 通过Barbalat 引理证明满足故障诊断观测器为渐近稳定的表征故障参数的参数估计, 并总结了设计算法流程. 仿真结果表明, 所提出算法具有快速收敛性, 对一类非线性系统诊断效果较好.

     

基于扩张状态观测器的分散模型预测控制

针对复杂关联系统中分散控制方法无法有效解决子系统间的耦合和干扰问题, 提出一种基于扩张状态观测器的分散模型预测控制算法. 首先将复杂关联系统分解为多个状态维数较低、控制变量较少的子系统, 并为每个子系统设计本地预测控制器; 然后, 采用扩张状态观测器对子系统的耦合项以及干扰项进行估计, 进而利用估计值对子系统进行前馈补偿, 从而降低复杂关联系统的计算复杂度, 提高系统的稳定性和抗干扰能力; 最后, 利用液位控制系统验证了所提出算法的有效性.

     

一种自适应吸引律离散时间控制方法

针对一类输入输出描述的离散时间系统, 提出一种基于自适应切换增益的吸引律. 该方法能够根据不确定干扰变化率对闭环系统影响的强弱自动调整切换增益大小, 且可直接反映误差动态特性. 同时, 给出了闭环系统跟踪误差首次穿越原点所需的最多步数, 并推导出系统绝对吸引层和稳态误差带边界的具体表达式, 用于表征闭环系统跟踪误差的收敛性能和稳态性能. 数值仿真和电机伺服系统上的实验结果均验证了所提出方法的有效性.

     

基于NDO的ROV变深自适应终端滑模控制器设计

针对ROV的深度控制问题, 提出基于非线性干扰观测器的自适应终端滑模控制方法. 详细叙述了控制器的设计过程, 并利用Lyapunov 稳定性判据, 验证了存在模型参数不确定性和外干扰时, 系统的全局渐近稳定性和跟踪误差的收敛性. 仿真实验表明, 所提出的控制器不仅能够很好地估计并克服外干扰和模型不确定性等因素, 具有很好的鲁棒性能, 而且还可以实现在任意规定时刻变深运动的快速收敛.

     

基于一种新型趋近律的自适应滑模控制

首先, 利用特殊幂次函数和反双曲正弦函数构造一种新型滑模变结构控制趋近律; 然后, 采用该趋近律设计一种自适应滑模控制律, 并证明滑模控制系统误差渐近收敛. 仿真实验表明: 在存在时变转动惯量和摩擦力矩扰动的情况下, 该自适应滑模控制系统具有较高的位置和速度跟踪精度, 并有效减弱了控制输入信号的高频震颤现象; 同时, 采用反双曲正弦函数的自适应律能较好地平滑系统转动惯量估计值, 减小控制输入信号的幅值.

     

基于滑模与自适应观测器的感应电机非线性控制新策略

提出一种结合滑模变结构和自适应观测技术的感应电机非线性控制新方法. 以定子电流与定子磁链为状态变量建立感应电机模型, 采用非线性分析方法建立转矩与磁链误差方程, 使用自适应滑模技术设计转矩与磁链控制器, 推导出定子电压控制量. 基于模型参考技术设计自适应观测器, 向控制器提供准确的转速辨识与磁链观测值,并给出了控制系统的稳定性证明. 该方法具有转矩脉动小、定子磁链畸变不明显的优点, 低速时也具有良好的控制性能, 且对参数与负载变化有较强的鲁棒性. 仿真与实验结果证明了该控制策略的正确性与有效性.     

一类非线性严格反馈系统基于干扰观测器的抗干扰控制

针对一类带有干扰的非线性严格反馈系统, 研究其抗干扰控制问题. 系统干扰满足不匹配条件, 代表一类部分信息已知的干扰. 通过设计非线性干扰观测器, 提出基于非线性干扰观测器和back-stepping 的抗干扰控制方法来补偿干扰, 该方法可以保证闭环系统所有信号是半全局最终一致有界的. 最后, 通过与现有方法的对比验证了所提出方法的正确性和有效性.

     

基于Petri模糊神经网络磁通观测器的感应电动机无速度传感器控制

利用Petri模糊神经网络构造电流观测器,基于电流观测值构造感应电动机的转子磁通观测器,根据磁通观测值进行电动机转子速度的计算.基于一种新颖的感应电动机解耦模型,设计了感应电动机的滑模反推控制器,并给出了Petri模糊神经网络的收敛性证明.通过MATLAB仿真验证了系统设计的有效性.     

基于自适应未知输入观测器的非线性动态系统故障诊断

针对以往故障诊断研究中要求故障或故障导数及系统干扰的上界是已知的不足,以及难以同时诊断执行器故障和传感器故障的问题,提出一种自适应未知输入故障诊断观测器,能够同时重构非线性动态系统的执行器故障和传感器故障.首先,利用H_∞性能指标抑制未知输入对故障重构的影响,采用Lyapunov泛函得到观测误差动态系统的稳定性;然后,通过线性矩阵不等式求解观测器增益阵,并实现故障重构;最后,通过直流电机系统的仿真验证了所提出方法的有效性.     

采用MRAS速度观测器的异步电机无电压传感器DTC研究

为提高系统的抗干扰能力,降低运行成本,提出无电压传感器控制策略,通过逆变器的导通状态和直流侧电压估算三相定子电压,采用模型参考自适应系统（ MRAS）方法设计速度观测器,基于异步电机数学模型得到转子磁链的两种模型,根据合适的自适应机构得到精确的实际转速,实时调节模型参数,该控制方法简单,保持较高的控制精度。最后通过实验验证了控制策略的可行性。     

基于PI 观测器的奇异摄动系统故障诊断和最优容错控制

针对线性奇异摄动系统, 提出一种基于PI (proportional integral) 观测器的故障诊断和最优容错控制方法. 基于奇异摄动系统相关理论和矩阵变换技术, 给出PI 全维观测器存在的条件, 该观测器可以观测系统的快慢状态和故障系统的状态. 在估测到系统状态的基础上进一步考虑最优性, 应用最优控制理论, 设计状态反馈控制器, 提出基于PI 观测器的故障诊断器和最优容错控制器的设计方法. 最后的数值算例验证了所提出方法的可行性和正确性.