一类带有时延的非线性网络控制系统的镇定

研究了一类非线性网络控制系统的镇定问题。利用一种新方法描述通讯网络有限传输能力所导致的时延,由T-S模糊模型和平行分布补偿技术建立了带有时延的非线性网络控制系统的模型。通过采用Lyapunov方法和线性矩阵不等式技术,得到了系统随机稳定的充分条件,并给出镇定控制器的设计方法。     

基于T-S模糊模型的时延网络控制系统的保性能控制

目的基于T-S模糊模型建立模糊网络控制系统的模型,设计模糊时延状态反馈控制器,使得闭环系统保持鲁棒稳定,并且满足给定的一个二次型性能指标,使其值不超过某个确定的界.方法运用Lyapunov方法和线性矩阵不等式,分析了系统的稳定性.结果提出了模糊时延状态反馈控制器的设计方法,得到了模糊时延网络控制系统鲁棒稳定的条件及保性能控制律的参数化表示.结论针对不确定的非线性时延网络控制系统,通过设计满足性能指标条件的控制器,使得系统性能有很大改善,根据保性能控制律的参数化表示,可使用Matlab工具箱进行仿真.     

一类执行器饱和非线性Hamilton网络控制系统H_∞控制器设计

研究了一类执行器饱和非线性Hamilton网络控制系统H∞状态反馈控制器设计问题。该类网络控制系统中存在不确定的网络时延及丢包,待设计的控制器受到饱和因素的约束,且系统的外部扰动范数有界但统计特性未知。结合Hamilton系统结构特性,当网络时延和连续丢包有界时,将网络时延和连续丢包转化为时变时滞,应用Lyapunov-Krasovskii稳定性理论来分析和设计H∞控制器,使其满足H∞性能指标,控制器中的未知参数通过求解不等式来确定。算例分析与仿真验证了方法的有效性。     

一类长时延网络控制系统的无源控制

目的将无源控制引入网络控制系统,研究一类长时延网络控制系统的无源控制问题.方法运用线性矩阵不等式(LMI)和Lyapunov理论,推导闭环系统渐近稳定且满足无源性的充分条件及无源控制器的设计方法.结果提出了一类长时延网络控制系统的模型,分析了闭环系统渐近稳定且满足无源性的充分条件,并给出无源控制器的设计方法.结论通过设计无源控制器,使长时延网络控制系统的性能有了很大改善,通过Matlab数值仿真算例,证明了分析方法和结论的有效性.     

基于Fuzzy预测器的非线性网络控制系统的时延补偿

网络控制系统中时延是影响控制性能的一个主要因素，本文提出了一种基于Fuzzy预测器的非线性网络控制系统的时延补偿方法。首先通过输入输出缓冲使时延固定，然后以对象的数学模型为基础对时延进行预测，通过Fuzzy控制器、观测器和预测器得到经过时延补偿后的控制量，最后采用分离性定理证明了基于模糊观测器、预测器及控制器设计的闭环控制系统的稳定性。仿真结果验证了算法的有效性。     

基于模型参考自适应的网络控制系统随机时延补偿

随机时延和数据丢包造成网络控制系统性能下降甚至使得系统不稳定.为了提高网络控制系统的动态性能,提出一种基于模型参考自适应控制的双端Smith预估随机时延补偿控制策略.首先,通过在控制器端和执行器端分别引入Smith预估器,将随机时延补偿控制问题转换为模型匹配问题.然后,设计模型参考自适应控制器使Smith预估模型和真实模型相匹配,实现对随机时延的完全补偿.仿真结果表明,提出的控制策略能够对网络时延进行有效补偿,且具有良好的实时性.     

随机区间时延的网络控制系统控制器设计

针对网络控制系统中网络存在时延问题,采用随机时延建模方法,将不同负载情况下的时延表示成区间变量,通过具有范数有界不确定性的离散Markov跳变系统描述系统模型,进行系统的随机稳定性分析,基于线性矩阵不等式设计状态反馈控制器.最后通过数值仿真验证控制器设计算法的有效性.     

网络控制系统的Smith预估时滞补偿方法

针对网络控制系统中存在网络延时、非线性系统本身滞后以及延时对系统控制的影响,建立了时滞被控对象的网络控制系统模型,并分别从被控对象已知和控制器已知两个方面为出发点,提出了改进的Smith预估时滞补偿方法,无需对网络时延进行在线测量、辨识,并将系统前向通道中的时延因子移到了系统的闭环回路之外.最后,通过仿真实验对比了无时延和有时延两种情况下同一系统的稳定性情况,通过仿真结果验证文中提出的Smith预估补偿方法是可行的,具有实际应用的指导作用.     

长时滞网络控制系统的Smith预估模糊PI控制器的设计

随着控制系统规模的不断扩大,控制网络的应用越来越广泛,由此产生了网络控制系统.在网络控制系统中由于网络带宽的限制,不可避免的使系统中存在网络所诱导的时延,它是导致系统性能下降甚至不稳定的一个潜在因素.针对网络所诱导的长时延,将Smith预估器应用到网络控制系统中,并通过与模糊PI控制方法相结合,构成Smith预估模糊PI控制器,设计出的控制器使闭环系统具有较好的性能和稳定性,并对于模型失配的情况具有较高的鲁棒性.仿真结果表明了所提出方法的有效性.     

不确定非线性网络控制系统的鲁棒保性能控制

针对一类非线性网络控制系统中存在数据丢包、时滞和量化误差等问题,通过引入扇形不确定性的方法来描述对数量化器的量化误差,并基于T-S模糊控制理论,建立起整个闭环系统带有范数有界参数不确定性的新的数学模型.在此模型基础上,通过Lyapunov稳定性定理,给出了使系统具有一定性能的鲁棒保性能控制器的设计方法,该控制器可以通过求解一组线性矩阵不等式得到.最后,通过数值仿真验证了所提方法的有效性.     

Simulation Platform of Underwater Quadruped Walking Robot Based on MotionGenesis Kane 5.3 and Central Pattern Generator

It will still in lack of a simulation platform used to learn the walking of underwater quadruped walking robot. In order to alleviate this shortage,a simulation platform for the underwater quadruped walking robot based on Kane dynamic model and CPG-based controller is constructed. The Kane dynamic model of the underwater quadruped walking robot is processed with a commercial package MotionGenesis Kane 5. 3. The forces between the feet and ground are represented as a spring and damper. The relation between coefficients of spring and damper and stability of underwater quadruped walking robot in the stationary state is studied. The CPG-based controller consisted of Central Pattern Generator（ CPG） and PD controller is presented,which can be used to control walking of the underwater quadruped walking robot. The relation between CPG parameters and walking speed of underwater quadruped walking robot is investigated. The relation between coefficients of spring and damper and walking speed of underwater quadruped walking robot is studied. The results show that the simulation platform can imitate the stable walking of the underwater quadruped walking robot.     

Robust non-fragile control for discrete-delay nonlinear large-scale systems

Time-delays,due to the information transmission between subsystems,naturally exist in large-scale systems and the existence of the delay is frequently a source of instability. This paper considers the problems of robust non-fragile fuzzy control for a class of uncertain discrete nonlinear large-scale systems with time-delay and controller gain perturbations described by T-S fuzzy model. An equivalent T-S fuzzy model is represented for discrete-delay nonlinear large-scale systems. A sufficient condition for the existence of such non-fragile controllers is further derived via the Lyapunov function and the linear matrix inequality( LMI) approach. Simulation results demonstrate the feasibility and the effectiveness of the proposed design and the proper stabilization of the system in spite of controller gain variations and uncertainties.     

电动汽车充放电机Boost电路研究

为了得到Boost电路控制器的相关参数,建立了Boost电路的数学模型.通过引入占空比与开关函数,简化Boost电路的时域稳态方程.运用小信号模型与拉氏变换,将Boost电路复杂的时域稳态方程变换为s域小信号方程.通过对该方程进行求解,得到Boost电路中各变量之间的传递函数,从而可对电流闭环控制器与电压闭环控制器的相关参数进行计算.通过仿真表明,用该方法设计的控制器具有较好的稳定性.     

基于随机丢包的网络控制系统控制器设计

针对网络控制系统的数据包丢失(丢包)问题,提出将数据包丢失过程理解为一类随机过程,将随机丢包丢失过程建模为一个随机Markov链,系统的模型则可以表示成一类Markov跳变系统.利用Lyapunov稳定性、Markov跳变系统理论和随机最优控制理论分析闭环系统的稳定性,设计基于随机丢包的动态输出反馈控制器,利用Matlab的LMI工具箱,利用双线性矩阵不等式的可行解给出控制器的参数.并用实例验证了该方法的有效性.     

基于神经网络的永磁同步电动机模糊控制

针对永磁同步电动机矢量控制系统，提出了一种将神经网络与模糊控制相结合的控制方法.通过对神经网络进行训练来记忆模糊控制规则，不需要存储模糊控制表，不依赖被控对象的精确数学模型，而且该方法具有很强的自学习能力，在模型参数发生变化时，可通过调整控制器在线自学习达到最佳效果.仿真结果表明此控制方案是十分有效的，具有响应快、鲁棒性强、较好的动、静态特性等优点，基于神经网络的模糊控制特别适用于结构复杂、干扰大、控制精度要求高的系统.     

离散Hammerstein系统的精确模型匹配设计

对于Hammerstein 模型描述的一类离散时间非线性系统, 提出一个精确模型匹配设计。该Hammer stein 模型是由一个用奇数阶多项式表示的无记忆非线性环节和一个线性时不变子系统级联组成。对于此模型提出了精确模型匹配控制器的结构, 并推导了自适应控制律。最后, 通过数值仿真证明了该设计方案的有效性。     

神经网络在高压直流输电控制系统中的应用

采用PSCAD建立HVDC(高压直流输电)模型,采用MATLAB编写神经网络控制器算法,通过PSCAD/MATLAB接口,用神经网络控制器取代HVDC系统电流控制器,从而取得较好的控制效果。     

多层前馈神经网络在自动控制系统中的应用

基于神经网络所具有的灵活强大的学习能力,提出了一种用多层前馈神经网络实现的控制器．该控制器通过学习系统的逆动力学特性,能由系统反馈回的输入／输出状态及未来期望输出值直接得到应加在系统输入端的控制量．另外,通过引入系统的神经网络正向模型,可将系统输出端的误差经网络逐层反传,在线调节神经网络控制器的权重,从而使控制器具有自学习能力,以适应控制对象参数的变化,确保良好的控制效果．     

次同步谐振输出反馈的最优励磁控制

通过分析提出了一种SSR(Subsychronous Resonance)励磁控制器的实用设计方法,通过直接优化输出反馈增益泛函的某一特定性能指标求取最优输出反馈参数.根据SSR系统的特点,给出输出反馈信息的选择原则,用一种有效的降阶方法将一24阶SSR模型降至15阶,设计了5个信号用于反馈的最优励磁控制器.特征值分析与计算机仿真结果表明,采用该方法设计的最优输出反馈励磁控制器对于大范围的串联电容补偿度,均能提供恰当的阻尼抑制SSR的全部振荡模式,从而使得多机系统SSR励磁控制器的设计问题得到较好的解决。     

基于H_∞控制算法的单相逆变电源控制器研究

为了在设计阶段定量描述逆变电源所能承受的负载变化范围,设计了基于H∞控制理论的单相逆变电源控制器.在控制器设计过程中,充分考虑逆变电源的数学模型与实际对象之间的误差,运用输出端乘型描述方式,对因负载变化而引起的不确定性模型集合进行了描述,并将正弦信号作为控制系统设计和跟踪的目标.仿真结果表明,该控制方案使正弦波逆变电源获得了良好的稳态和动态性能,在承受阶跃噪声扰动时仍具有较好的控制品质,保证了控制系统抵抗负载参数变化引起的不确定性扰动的能力.