参数不确定非线性系统的鲁棒镇定与鲁棒跟踪设计

针对参数不确定非线性系统的鲁棒镇定和鲁棒跟踪问题，提出了一种基于Lyapunov稳定性理论的非线性动态鲁棒控制器设计方法，将设计过程分为两步，第一步是针对标系统设计使其实现控制目标的控制器，第二步是在第一步的基础上，进一步设计控制器抑制由于不确定性因素所产生的原系统与标称系统之间的偏差，其优点是在设计的第一步可以直接利用基于精确数学模型建立的非线性控制系统设计方法，数值仿真验证了设计方法的正确性。     

基于鲁棒模型参考控制器的智能结构振动主动控制研究

针对压电智能结构建模的不确定性和干扰,设计一种新的鲁棒模型参考控制律来抑制其振动,该控制器包括状态反馈控制器和用来补偿不确定影响的鲁棒补偿器。通过Ｌｙａｐｕｎｏｖ方法确定补偿项并证明该闭环系统的稳定性。分别在单模态和多模态下,分析三种不同补偿函数对系统的影响,指出运用ｔａｎｈ或ｅｒｆ函数可有效避免ｓｇｎ函数补偿出现的抖振现象。仿真和实验结果表明该方法具有很好的控制效果和鲁棒性。     

基于线性矩阵不等式的鲁棒跟踪控制器的设计

当系统部件(传感器、执行器)发生故障时,控制器的实际输出信号值将与准确值存在一定的偏离,这种控制信号的偏离可能破坏系统的稳定性。本文提出了最优增益裕量鲁棒跟踪控制问题,其目的是最大限度地抵御控制信号偏离对系统产生的影响。通过直升机飞行控制模型的实例仿真,验证了本文提出设计方法的可行性;并通过最优增益裕量鲁棒跟踪系统与正常鲁棒跟踪系统的比较,进一步说明了最优增益裕量鲁棒跟踪控制对提高系统的可靠性是必要的和有效的。     

电液伺服系统的仿真与自校正PID控制器的设计

对一个试验用电液伺服系统进行了理论建模和仿真研究,引入了一个非线性状态方程模型来描述电液伺服系统的动态特性,通过仿真结果与实际系统的响应相比较,验证了所建立的理论模型的准确性,在此仿真模型基础上,设计了一个适用的自校正PID控制器,并且对其控制特性进行了仿真研究。     

基于传感器优化与鲁棒预测的等效加速度前馈

在一类仅安装MEMS加速度计和图像传感器的光电跟踪系统中,等效加速度前馈控制方法能够有效提高系统的跟踪能力.但是,加速度计低频噪声、目标合成轨迹延迟和运动模型不确定性,会对跟踪效果带来限制.因此,本文提出一种基于传感器优化与鲁棒预测的等效加速度前馈方法,来进一步提升系统的跟踪能力.使用加速度计测量值和系统加速度模型计算值进行频域融合,可以优化加速度计的低频性能;而采用鲁棒预测算法,能够减弱目标合成轨迹延迟及运动模型不确定性的影响,获得更准确的加速度前馈值.实验结果表明,该方法可以提高系统在0.1 Hz～4.5 Hz的跟踪能力.     

基于AHP的车辆主动悬架LQG控制器设计

基于层次分析法（AHP）设计了一种能够降低车身加速度（BA）、悬架动行程（SWS）和轮胎动位移（DTD）的车辆主动悬架线性最优（LQG）控制器。首先建立了2自由度1/4车辆主被动悬架动力学模型;然后采用AHP确定了悬架各性能评价指标的加权系数并利用最优控制理论设计了车辆主动悬架控制器;最后在Matlab/Simulink环境下进行了仿真分析。对仿真结果进行对比后表明：在特定工况下通过对加权系数的合理选取,BA、SWS和DTD比被动悬架分别减小了18.73%、22.22%和4.76%,且主动控制力的均方根值为535.3994N。     

基于模糊自整定PID算法的压电柔性机械臂振动控制研究

柔性臂运行过程中的振动降低了其定位和操作精度,不同控制算法时的柔性臂抑振效果也不相同。针对刚-柔-电耦合的双连杆压电柔性机械臂,提出基于模糊自整定PID算法的柔性臂振动主动控制方法。利用MATLAB软件中的模糊工具箱,建立有效的模糊规则,实现了PID参数在线自整定模糊控制系统的设计与仿真。与常规PID控制算法相比较,仿真及实验结果表明:两种算法均能抑制柔性机械臂的振动,但模糊自整定PID控制器具有响应快、鲁棒性好、调整方便等优点,并更好地改善了控制系统的动态性能。     

基于Riccati不等式的微动隔振平台鲁棒性能控制器设计

针对辨识参数存在摄动的精密隔振平台系统的鲁棒性能控制器设计问题,基于参数摄动系统的鲁棒性能与Riccati不等式解之间的关系,推导出了一类参数摄动系统的输出反馈鲁棒性能控制器设计方法,将鲁棒性能控制器设计转化为参数确定的辅助系统的一般输出反馈鲁棒控制器求解,计算较方便.通过对单自由度微动隔振平台的仿真分析表明,空气弹簧支撑隔振平台虽能隔离地基的高频成分,但对低频成分以及台面直接干扰的隔振效果不好;采用所设计的鲁棒性能控制器,闭环系统能够在不确定参数较大的摄动范围内有效隔离地基的低频振动,而且对台面直接干扰和量测噪声也具有很好的鲁棒性.     

空调温控的鲁棒自适应Fuzzy-PID控制器

针对空调系统多变量、非线性、时滞和时变的特点,提出了一种用于空调系统温度控制的鲁棒自适应两级模糊比例-积分-微分(PID)控制器并进行了仿真.该控制器通过一个模糊切换开关把模糊比例-微分控制器和模糊积分控制器结合起来,模糊比例-微分控制器用来在系统动态响应期间减小上升时间和超调,模糊积分控制器用来抗干扰和消除稳态误差.仿真结果表明,所提出的控制器与传统控制器相比不仅鲁棒性好,同时具有优良的动静态性能.     

基于前向神经网络的非线性时变系统辨识改进EKF算法

为了克服传统扩展卡尔曼滤波算法进行参数估计时可能产生的新数据失效问题,提出了一种改进的扩展卡尔曼滤波(EKF)步骤,然后将改进步骤做为人工神经网络的学习算法用于基于前向神经网络的非线性时变系统辨识。与传统的扩展卡尔曼滤波步骤相比克服了新数据的饱和现象,可以更好地反映系统时变特征。通过一个单变量一般时变非线性系统和一个三自由度非线性时变刚度结构系统算例,仿真验证了新算法在辨识精度和计算量方面的改进特性。