Robust Input Covariance Constraint Control for Uncertain Polytopic Systems

In this paper, the robust input covariance constraint (ICC) control problem with polytopic uncertainty is solved using convex optimization with linear matrix inequality (LMI) approach. The ICC control problem is an optimal control problem that optimizes the output performance subjected to multiple constraints on the input covariance matrices. This control problem has significant practical implications when hard constraints need to be satisfied on control actuators. The contribution of this paper is the characterization of the control synthesis LMIs used to solve the robust ICC control problem for polytopic uncertain systems. Both continuous‐ and discrete‐time systems are considered. Parameter‐dependent and independent Lyapunov functions have been used for robust ICC controller synthesis. Numerical design examples are presented to illustrate the effectiveness of the proposed approach.     

基于Dahlin控制器的反向响应过程控制

利用一阶Pade近似,将Dahlin控制器用于反向响应过程的控制.仿真结果表明,Dahlin控制器具有优于带补偿结构的控制器的鲁棒性;在抑制超调和负调方面,具有优于PID控制器的性能.     

稳定估计F矩阵的双对极点约束算法

从基本矩阵参数的几何意义出发,给出了新的估计基础矩阵的约束条件,使无约束规划的目标函数由原来的4元8次降为4元6次,并用求解非线性方程的方法求出了双对极点位置,实现了F阵的稳定估计,有效地避免了传统的用非线性最小二乘法求解所存在的不足。实验结果表明,文中所提供的方法彻底克服了原双对极点约束方法运算速度慢、存在大量伪解和对极点的不稳定现象,实用性较强。     

基于工艺特征约束的改进遗传算法

为提高飞机装配的精度,减小定位的误差,优化具有复杂工艺特征的机身框件的支撑序列.针对优化中工艺特征约束处理问题,建立了工艺特征约束的广义数学模型,从理论角度提出了一种针对此类约束的不可行解修补算法,并基于此算法设计一种改进的遗传算法.使用改进的遗传算法优化某型飞机机身框在可重构柔性工装上的支撑序列,优化过程稳定,最优序列下框的柔性定位误差减小93.08%,保证了飞机装配的精度.理论基础分析和仿真结果分析表明,改进的遗传算法通用性强,适用于各种约束优化问题;收敛速度快且稳定,具备可行性.     

基于相位约束的低复杂度稳健宽带波束形成算法

针对传统空时结构宽带波束形成器结构复杂、计算量大和稳健性差的问题,提出低复杂度的稳健宽带波束形成算法。首先给出频率变化时阵列响应相位,分析频率变化与角度变化对阵列响应相位的影响。通过对期望信号不同频点施加阵列响应幅度和相位约束,补偿不同频率间的阵列响应相位差来实现无需延迟线或FIR/IIR滤波器结构的稳健宽带波束形成。然后分析频率和角度同时变化对阵列响应相位的影响,在期望信号来向附近引入辅助方位角,进一步提高期望信号来向趋于零度和相对带宽较小时算法的稳健性。理论分析与仿真实验表明,本文算法结构简单,计算复杂度较低且具有较好的稳健性。     

基于二次型约束的稳健宽带恒定束宽波束形成

针对期望信号导向矢量失配时传统宽带波束形成器性能恶化的问题,提出一种稳健的宽带恒定束宽波束形成算法。首先结合空间响应变化(Spatial response variation, SRV)约束,将算法在信号带宽内不同频点的阵列响应约束简化为对某一参考频点的约束,实现具有恒定束宽特性的宽带波束形成,再通过对权矢量模值施加二次不等式约束,抑制指向误差及传感器参数随机扰动误差,提高算法的稳健性,并通过拉格朗日乘子法,在约束边界上求得最优权矢量的解析解。实验结果表明算法可有效克服信号指向误差引起的波束形成器性能恶化问题,且具有良好的恒定束宽特性及较高的阵列输出性能。     

基于条件范围约束的越界访问检测方法

程序执行时的越界访问将导致异常的行为,已有的越界检测方法存在效率低或精度不高的缺点．分两步检测程序中的越界访问语句：在约束产生阶段,提出一个流敏感、过程间的约束状态产生算法,为每条语句建立一个范围约束集合和值约束集合;在约束求解阶段,利用线性规划计算程序访问的内存大小和偏移量,报告可能的越界访问漏洞．实验表明,检测效率明显高于路径敏感的范围分析方法,而平均检测精度高于80％．     

典型工业过程的无超调预测控制设计

讨论了二阶系统具有无超调响应的充分必要条件,并结合一类典型工业对象的预测控制设计,分析了相应设计参数对闭环系统的影响,得到了具有无超调控制特性的条件。仿真结果表明,所得出的结论是正确的。     

Nonlinear Robust Adaptive Deterministic Control for Flexible Hypersonic Vehicles in the Presence of Input Constraint

A nonlinear deterministic robust control scheme is developed for a flexible hypersonic vehicle with input saturation. Firstly, the model analysis is conducted for the hypersonic vehicle model via the input‐output linearized technique. Secondly, the sliding mode manifold is designed based on homogeneity theory. Then an adaptive high order sliding mode control scheme is proposed to achieve tracking for the step change in altitude and velocity for hypersonic vehicles where the uncertainty boundary is unknown. Furthermore, the control input constraint is investigated and another new adaptive law is proposed to estimate the uncertainties and to guarantee the stability of the system with input saturation. Finally, the simulation results are provided to demonstrate the effectiveness of the proposed method.     

期望信号大动态下的稳健波束合成算法

基于期望信号波达方向信息的自适应波束合成算法对角度误差非常敏感,特别是在期望信号功率较大情况下,产生“自零陷”而导致算法失效。基于恒模特性的盲自适应波束合成在干扰信号功率大于期望信号功率时,算法也会把期望信号抑制以捕获干扰信号。在期望信号波达方向信息已知情况下,采用最小二乘恒模自适应波束合成算法,可以克服上述问题,使得期望信号在大动态时也能正常实现对干扰信号的抑制。本文阐述了算法实现步骤,并通过线阵模型进行仿真验证,证明算法的正确性。     

用户偏好约束的空间关键词范围查询处理方法

随着基于地理位置的个性化服务的广泛应用,用户偏好约束的空间关键词范围查询成为了研究热点。现有面向空间关键词范围查询的索引没有考虑用户偏好属性,导致剪枝性能和查询效率较低。为了解决该问题,提出了一种支持用户偏好属性、空间位置、关键词协同剪枝的混合索引BRPQ;并在此基础上,提出了高效的用户偏好约束的空间关键词范围查询处理算法。实验结果表明,相比现有索引,BRPQ索引的构建时间平均减少了13%,查询效率平均提升了20%。     

输入饱和系统的离散增益调度控制及其在在轨交会中的应用

基于参量Lyapunov方法和不变集理论,针对具有输入饱和非线性约束的线性系统,提出了一种离散增益调度控制方法. 通过逐渐 增大代表闭环系统收敛速率参数的值,所提出的离散增益调度控制方法逐步加快闭环系统的收敛速度,达到改善闭环系统 动态性能的目的. 如果开环系统是非指数不稳定的,则所提出的离散增益调度控制器可实现半全局镇定;反之可实现局部镇定,并均可保证闭环系统的指数稳定性. 最后,将 所提出的方法应用于空间合作目标在轨交会控制系统的控制器设计,并直接在原始非线 性系统模型上进行仿真,结果验证了所提方法的有效性.     

典型工业过程预测控制的综合模糊设计

典型工业过程(一阶惯性加纯滞后)预测控制的设计问题对实际推广运用预测控制算法具有重要的意义。本文针对实际控制中设计要求的综合性和冗余性,提出一种模糊综合设计方法,导出了在综合模糊意义下预测控制的最优设计方案。算例表明了这种方法的合理性和有效性。     

具有滞后输入的不确定系统的鲁棒镇定

本文研究具有滞后输入的不确定系统的鲁棒镇定问题，导出了系统可以用一个无记忆状态反馈控制律鲁棒镇定的条件，据此，提出了一个鲁棒稳定化控制器的设计方法．     

低约束密度分布式约束优化问题的求解算法

多Agent协作过程中的许多挑战都可以建模为分布式约束优化问题.针对低约束密度的分布式约束优化问题,提出了一种基于贪婪和回跳思想的求解算法.在该算法中,各Agent基于贪婪原则进行决策,能够利用低约束密度问题中大量赋值组合代价为0这一特点来加快求解速度.同时,Agent间的回跳机制可以在贪婪原则陷入局部最优时保证算法的完全性.相对于已有主流算法,该算法可以在保持多项式级别的消息长度/空间复杂度的前提下,以较少的消息数目求解低约束密度的分布式约束优化问题.给出了算法关键机制的正确性证明,并通过实验验证了算法的上述性能优势.     

输入约束下多旋翼飞行机器人的大范围镇定控制

多旋翼飞行机器人具有良好的飞行稳定性,受到了越来越多的关注.而在某些特殊应用中,如:从较大飞行器上实施空投、瞬态失稳恢复等,往往需要多旋翼飞行机器人从一个高度不稳定的非零初始状态安全、快速地切换到稳定飞行模态,这就是所谓的大范围镇定控制问题.解决该问题面临的主要困难是如何在调节过程中避免飞行机器人进入到输入饱和区,从而引起周期旋转运动,导致系统完全失控.本文针对该问题,以四旋翼飞行机器人为例,详细分析了控制输入约束形式,并对6自由度模型进行了适当简化,构建了二维平面下考虑控制输入约束的非线性动力学模型;在此基础上,基于控制Lyapunov函数概念,提出了一种改进的广义逐点最小范数控制策略,构建了输入约束下的四旋翼飞行机器人大范围镇定控制器.该方法具有明确的解析控制结构,所设计的控制器满足四旋翼飞行机器人的全部控制输入约束.仿真结果表明,对比常规的线性化控制策略,该方法能在考虑控制约束的前提下避免控制器失效,实现四旋翼飞行机器人的大范围渐进稳定.     

一种考虑集中约束的平面布图规划算法

在超大规模集成电路(VLSI)物理设计中,将更多约束实现放在更高的设计阶段考虑可以有效的加速设计收敛,减少设计时间.文中针对宏模块平面布图规划中约束的实现方法进行了分析和研究,基于B tree表示方法提出一种考虑集中约束(clustering constraints)的平面布图规划算法,针对布图规划中集中约束的实现取得了较好效果.     

区域极点约束非脆弱鲁棒飞行控制器设计

研究飞行控制系统性能优化问题,针对区域极点约束条件下飞行控制系统非脆弱鲁棒控制器设计,飞控系统含有外部扰动,为了保证飞控系统的鲁棒性和响应品质,提出用模型参数摄动和加性控制器增益摄动的鲁棒控制,根据线性矩阵不等式理论,给出了非脆弱鲁棒控制器的可解性条件.同时为保证系统具有良好的动态特性,将闭环极点配置在复平面上指定的圆盘区域内.并用鲁棒控制和极点配置结合,给出满足鲁棒性、非脆弱性、干扰抑制性能和动态响应特性的控制器进行仿真.仿真结果表明控制器系统满足多目标控制要求,证明方法的可行性和有效性.     

基于终端角度约束的自适应鲁棒制导律设计

针对空地导弹攻击地面目标的末制导问题,提出了一种新的基于终端角度约束的自适应鲁棒制导律;基于末制导中二维弹目相对运动学关系,考虑目标的运动特性,建立了描述弹目相对运动的数学模型;基于零化弹目视线角速率的思想,并将目标机动运动和系统结构摄动作为外部扰动,以命中点终端姿态角跟踪误差为性能指标,设计得到了非线性自适应鲁棒制导律,同时该方法利用Lya-punov稳定理论严格证明了制导系统的全局渐近稳定性;数字仿真表明这种制导律在不需要任何目标运动信息的情况下,仍然保证终端角度和制导精度的要求,具有很强的鲁棒性和适应性.     

迭代粒子群算法及其在间歇过程鲁棒优化中的应用

针对无状态独立约束和终端约束的间歇过程鲁棒优化问题，将迭代方法与粒子群优化算法相结合，提出了迭代粒子群算法．对于该算法，首先将控制变量离散化，用标准粒子群优化算法搜索离散控制变量的最优解．然后在随后的迭代过程中将基准移到刚解得的最优值处，同时收缩控制变量的搜索域，使优化性能指标和控制轨线在迭代过程中不断趋于最优解．算法简洁、可行、高效，避免了求解大规模微分方程组的问题．对一个间歇过程的仿真结果证明了迭代粒子群算法可以有效地解决无状态独立约束和终端约束的间歇过程鲁棒优化问题．