一类随机系统的输出跟踪

采用直接自适应控制律方法解决多输入单输出随机系统的变目标输出跟踪问题, 同时主要分析了控制律作用下的该系统的稳定性,并给出了输出跟踪的较弱收敛性条件及仿 真实例.     

一种复杂非线性系统的智能变结构控制方法

采用一种智能结构方法实现复杂非线性系统的控制,给出了设计原则,并用第四代歼击机飞行控制系统设计一个复杂实例来说明方法的有效性,实例系统中包含了两种控制律：增益调参和非线性动态逆控制律,两种控制律都包括了对发动机推力矢量喷管的控制。文中采用了一种基于状态的控制律切换算法进行两类控制律的切换,考虑了变结构系统切换瞬态问题和强迫振荡问题,并给出了简便的解决方法。     

引入趋近律的功率因数校正滑模控制仿真研究

提出一种引入趋近律的滑模变结构控制(SMVSC)方法来实现有源功率因数校正(APFC),减少电流的谐波成分.SMVSC是一种解决非线性时变系统(如APFC系统)问题的良好办法,但是实际应用中SMVSC的"抖振"现象问题必须要解决好.引入趋近律来削弱APFC系统在滑模控制中的"抖振"现象,并且依此推导出了控制APFC系统中的功率开关的PWM占空比.采用Matlab平台进行仿真验证控制策略控制APFC电路几乎得到单位功率因数,同时超调减小、响应时间缩短.     

一种离散系统滑模双幂次趋近律设计

在控制理论的研究中,离散系统的滑模变结构控制是控制理论所关注的重要问题,其中趋近律与控制器的设计直接影响系统稳定性及动态性能.为了解决传统趋近律存在系统抖振、动态过程过渡较慢等问题,提出一种基于神经网络的离散系统双幂次趋近律,并设计了相应滑模控制器.经理论证明,该趋近律可以有效抑制系统抖振、加快动态趋近速度并增强系统鲁棒性.通过与单幂次趋近律以及传统双幂次趋近律仿真对比,趋近律具有较快收敛速度并且系统在基于趋近律设计的控制器控制下,动态性能得到明显改善.     

一类严反馈非线性系统的神经网络控制

研究一类不确定严反馈非线性系统的跟踪控制问题.通过采用单一神经网络逼近系统的所有未知部分,提出一种新的鲁棒自适应控制设计方法.该方法能直接给出实际控制律和自适应律,有效地解决现有方法中存在的控制设计复杂和计算负担重等问题.稳定性分析表明,闭环系统所有信号是半全局一致最终有界的,并且通过调整控制参数可使跟踪误差任意小.仿真结果验证了所提出方法的有效性.     

一类不确定非线性系统的事件驱动命令滤波反步控制

研究一类具有严格反馈的不确定非线性系统跟踪控制问题.与现有通过自适应神经网络等技术处理系统中未知动态不同,利用命令滤波器处理系统中的不确定函数.基于反步法原理构造虚拟控制律,并通过设计辅助方程解决真实控制律构造困难的问题.通过引入事件驱动机制,在确保系统稳定性的同时降低系统控制律更新频率.最后通过仿真算例验证了所提出命令滤波反步控制策略的有效性.     

输入饱和的双积分系统的复合时间最优控制

针对典型的有输入饱和的双积分环节或系统的时间最优控制问题,建立了双积分环节的传递函数和状态空间方程两种数学模型,设计双积分环节的闭环时间最优控制律;对时间最优控制在系统存在干扰和不确定性存在条件下出现的振颤现象进行分析;基于对振颤问题的分析,提出一种对时间最优控制的改进,即一种复合控制方法,当输入作用时,系统先由时间最优控制律控制,当误差达到预定值限,控制律由时间最优控制律切换到另一种线性控制律。采用了比例微分控制律,来解决时间最优控制的振颤问题,响应时间达到最优,并解决振颤问题。     

具有高阶时延的离散非仿射非线性系统的自适应跟踪控制

本文研究了一类具有高阶输入–输出时延的非仿射非线性离散不确定系统的自适应输出跟踪控制问题,提出了一种基于隐函数的自适应输出反馈输出跟踪控制方案.该方案主要解决了两个技术问题:一是构造了基于未知参数估计和未来时刻信号估计的隐函数方程解的自适应控制律,解决了因系统高阶时延导致的控制律因果矛盾问题并实现了闭环稳定和渐近输出跟踪;二是针对非仿射非线性控制律难求解问题,提出了基于迭代解的解析自适应控制律,实现了闭环稳定和实用输出跟踪.最后仿真研究证实了所提出控制方案的有效性.     

关于滞后不确定系统的变结构控制与仿真

研究变结构优化控制,对于含有状态滞后和输入滞后的不确定离散时间系统,采用传统的变结构控制器设计方法,很难解决控制输入滞后对系统性能造成的影响,并使系统抖振和控制输入切换幅度过大的问题,控制效果不理想.为解决上述问题,对状态滞后和输入滞后相同的一类不确定离散时间,进行变结构控制器的设计.根据系统滑模面可达条件,用系统模型不确定项进行等效替换处理,提出改进的变结构趋近律.利用趋近律设计的控制器克服了系统抖振和控制输入切换幅度过大的问题.仿真结果表明,控制器不仅能够保证系统具有良好的稳态和动态性能,同时动态过程中控制量的切换幅度也可以控制在要求范围内.     

含控制时滞系统的实时故障诊断和最优容错控制

研究含有控制时滞的线性系统的故障诊断方法和最优容错控制问题.给出了最优容错控制律的存在唯一性条件,提出了最优容错控制律的设计算法.通过构造增广的降维状态观测器,设计了在线诊断故障的故障诊断器并同时实现了系统状态的观测,解决了最优容错控制的物理不可实现问题.利用观测器的输出得到物理可实现的动态最优容错控制律.仿真实例验证了故障诊断方法和动态最优容错控制律的有效性.     

含状态和输入时滞的离散时间系统的近似最优跟踪控制

针对状 态和控制输入均含有时滞的离散时间系统, 提出最优跟踪控制的设计方法. 通 过引入一种新的状态向量, 将含有状态和控制输入时滞的离散时间系统转化为 含有虚拟扰动项的无时滞离散时间系统. 根据最优控制理论, 构造离散Riccati矩阵方 程和离散Stein矩阵方程的序列, 并证明该解序列一致收敛于变换后的离散时间系统的最优跟 踪控制策略. 利用最优控制的逐次逼近设计方法, 得到最优跟踪控制的近似 解, 并给出求解最优跟踪控制律的算法. 仿真算例表明了所提出最优跟踪控制 方法的有效性.     

一类双线性系统的最优跟踪控制问题

针对一类具有二次型性能指标的双线性系统的最优跟踪控制问题,提出了一种通过逐次逼近法设计最优控制律的近似方法。首先将状态向量含有时滞的双线性系统的最优跟踪问题转化为最优调节问题;然后利用逐次逼近算法,将既含有时滞项又含有超前项的两点边值问题转化为不含时滞项和超前项的线性两点边值问题族,得到调节系统的最优控制律,并可以通过截取最优控制序列的有限项得到调节系统的前馈-反馈次优控制律。最后,将最优控制问题转化为最优跟踪问题。仿真结果表明,此方法达到了较好的跟踪效果。     

Optimal tracking control for large-scale interconnected systems with time-delays

This paper considers an infinite-horizon optimal tracking control problem for a class of large-scale interconnected systems with state time-delays. By using the successive approximation approach, two iteration sequences of vector differential equations are constructed. Meanwhile the large-scale interconnected system is decomposed into finite decoupled subsystems. The existence and uniqueness of the optimal solution is proved, as well as the convergence of the solution sequence. By finite iterations of the solution sequence, a suboptimal tracking control law is obtained. A reduced-order reference input observer is designed to make the feedforward term of the optimal tracking control law physically realizable. A numerical example shows that the presented algorithm is effective and easy to implement.     

基于信息融合估计的离散线性系统预见控制

针对期望轨迹和干扰可预见的离散线性最优跟踪问题, 提出了一种基于信息融合估计的预见控制方法. 推导了最优预见控制律的融合估计过程和最优预见性能指标. 建立了包含状态反馈项、目标和干扰前馈补偿项的信息融合预见控制系统, 并分析了其渐近特性和稳态跟踪误差问题. 直流电机系统的仿真结果表明, 信息融合预见控制下的系统跟踪性能随着预见步数的增加而迅速提高并趋于稳定, 且综合考虑跟踪误差与能量消耗时要优于传统预见控制.     

Inverse optimal sliding mode control of spacecraft with coupled translation and attitude dynamics

This paper proposes two robust inverse optimal control schemes for spacecraft with coupled translation and attitude dynamics in the presence of external disturbances. For the first controller, an inverse optimal control law is designed based on Sontag-type formula and the control Lyapunov function. Then a robust inverse optimal position and attitude controller is designed by using a new second-order integral sliding mode control method to combine a sliding mode control with the derived inverse optimal control. The global asymptotic stability of the proposed control law is proved by using the second method of Lyapunov. For the other control law, a nonlinear H_∞ inverse optimal controller for spacecraft position and attitude tracking motion is developed to achieve the design conditions of controller gains that the control law becomes suboptimal H_∞ state feedback control. The ultimate boundedness of system state is proved by using the Lyapunov stability theory. Both developed robust inverse optimal controllers can minimise a performance index and ensure the stability of the closed-loop system and external disturbance attenuation. An example of position and attitude tracking manoeuvres is presented and simulation results are included to show the performance of the proposed controllers.     

Observer-based approximate optimal tracking control for time-delay systems with external disturbances

This paper proposes a successive approximation design approach of observer-based optimal tracking controllers for time-delay systems with external disturbances. To solve a two-point boundary value problem with time-delay and time-advance terms and obtain the optimal tracking control law, two sequences of vector differential equations are constructed first. Second, the convergence of the sequences of the vector differential equations is proved to guarantee the existence and uniqueness of the control law. Third, a design algorithm of the optimal tracking control law is presented and the physically realisable problem is addressed by designing a disturbance state observer and a reference input state observer. An example of an industrial electric heater is given to demonstrate the efficiency of the proposed approach.     

网络控制系统跟踪问题的研究

基于实际应用和学术发展的需要,研究了网络控制系统的跟踪问题。将时变时延转化为固定时延,并进行一个等价变换;对于等价变换后的网络控制系统,设计最优跟踪控制律。证明了该变换不改变系统的能控性和能观性;推导了最优控制律存在的条件。在最优控制律存在的条件下,证明了此最优控制律能使系统最后的跟踪误差为零。仿真试验表明,该方法设计的控制律可以使系统实现跟踪控制。     

Near-optimal tracking control for discrete-time systems with delayed input

This paper considers the near-optimal tracking control problem for discrete-time systems with delayed input. Using a variable transformation, the system with delayed input is transformed into a non-delayed system, and the quadratic performance index of the optimal tracking control is transformed into a relevant format. The optimal tracking control law is constructed by the solution of a Riccati matrix equation and a Stein matrix equation. A reduced-order observer is constructed to solve the physically realizable problem of the feedforward compensator and a near-optimal tracking control is obtained. Simulation results demonstrate the effectiveness of the optimal tracking control law.     

弓网接触力反馈线性化控制

通过扩展状态变量得到受电弓的非线性模型,利用非线性系统的微分几何理论,构造微分同胚变换和状态反馈表达式,得到了受电弓线性化模型,设计反馈控制律解决弓网接触力的跟踪问题,并证明了内状态的一致最终有界性,考虑弓头易受干扰问题,采用非线性干扰观测器补偿反馈控制律.研究对比表明,所提出的基于干扰观测器的反馈线性化控制策略能有效解决弓网接触力的跟踪问题,同时克服了反馈线性化控制依赖于精确模型的缺点,为一定工况下弓网最优接触力的跟踪控制提供可行方案.     

基于非策略Q-学习的网络控制系统最优跟踪控制

针对具有数据包丢失的网络化控制系统跟踪控制问题,提出一种非策略Q-学习方法,完全利用可测数据,在系统模型参数未知并且网络通信存在数据丢失的情况下,实现系统以近似最优的方式跟踪目标.首先,刻画具有数据包丢失的网络控制系统,提出线性离散网络控制系统跟踪控制问题;然后,设计一个Smith预测器补偿数据包丢失对网络控制系统性能的影响,构建具有数据包丢失补偿的网络控制系统最优跟踪控制问题;最后,融合动态规划和强化学习方法,提出一种非策略Q-学习算法.算法的优点是:不要求系统模型参数已知,利用网络控制系统可测数据,学习基于预测器状态反馈的最优跟踪控制策略;并且该算法能够保证基于Q-函数的迭代Bellman方程解的无偏性.通过仿真验证所提方法的有效性.