基于广义无源的输入非仿射系统的H∞控制律设计

基于动态耗散的一般理论,提出了具有任意非线性输入端的非线性系统的一种新的控制器设计方法。该方法解决了以下两个问题：１）当系统严格广义无源时,设计非线性输出反馈使闭环系统稳定;２）当系统非广义严格无源时,设计同时具有状态反馈和输出反馈的双闭环控制器,使得闭环系统的内稳且具有Ｈ＾∞干扰衰减。对于线性系统,所设计的问题转化为对ＬＭＩ和ＡＲＥ的求解问题。     

一类高阶次随机非线性系统的输出反馈镇定

针对一类高阶次随机非线性系统,研究其输出反馈镇定问题．通过选择有效的观测器和李雅普诺夫函数,所设计的光滑输出反馈控制器保证了闭环系统的平衡点是依概率全局渐近稳定的,输出几乎处处调节到零．数值仿真验证了控制方案的有效性．

     

不确定广义系统的输出反馈鲁棒预测控制

针对一类具有范数有界不确定性的广义系统,当系统状态不可测时,提出了一种基于输出反馈的鲁棒预测控制器综合算法．采用ＬＭＩ方法以及变量变换思想,将无限时域“最小 最大”优化问题转化为线性规划问题．确定出一组分段连续的输出反馈控制序列,给出了输出反馈控制律存在的充分条件,证明了优化问题在初始时刻的可行解可以保证广义闭环系统是渐近稳定且正则无脉冲的．仿真实例验证了所提出方法的有效性．

     

带传输滞后的离散系统的观测器及输出动态反馈

针对带输出传输滞后的线性离散系统,讨论了其状态观测器设计问题. 利用滞后输出信息,给出了状态观测器的设计方法,并得到状态观测器存在的充要条件,进而设计出基于观测器的输出动态反馈控制器,证明了闭环系统满足极点分离原理 .数值仿真验证了所提出方法的有效性.

     

柔性臂协调运动系统的动态反馈镇定

研究柔性臂协调运动系统分布参数模型的镇定问题.基于系统能量关系和正实引理,提出一种构造性的设计方法.所设计的控制器由前馈和动态反馈两部分构成,其中动态反馈部分的传递函数是严格正实的.通过线性算子半群理论和LaSalle 不变集原理,证明了闭环系统是渐近稳定的.

     

分数阶混沌系统同结构与异结构广义同步

基于分数阶拉普拉斯变换理论,提出设计合适的新型非线性反馈控制器,分别实现分数阶混沌系统的同结构广义同步和异结构广义同步.以分数阶Liu混沌系统和分数阶Lu混沌系统为例进行数值仿真,仿真结果表明了该方法的有效性.该方法灵活且适用范围广,具有潜在的应用前景.

     

一类不确定非线性切换系统的鲁棒容错控制

研究一类不确定非线性切换系统的鲁棒容错控制问题.当执行器失效或部分失效时,利用Lyapunov函数法建立切换闭环系统混杂状态反馈容错控制器存在的充分条件;然后运用线性矩阵不等式将鲁棒容错控制器设计问题转化为一组线性矩阵不等式的可行解问题,从而借助Matlab中线性矩阵不等式工具箱求解;最后通过数值算例验证了所提出设计方法的有效性.

     

基于反馈线性化的MIMO非最小相位系统指数镇定

针对仿射多输入多输出非线性非最小相位系统,提出了一种新的镇定方案.用反馈线性化解耦系统输入输出关系,通过高增益状态反馈镇定系统外部动态,用模型预测控制镇定内部动态,所设计控制器能保证闭环系统的指数稳定性.仿真结果表明了所提出方法的有效性和优越性.

     

一种新型神经网络广义逆系统

提出一种新型带有反馈环节的广义逆系统方法,并给出了其存在性的证明．该方法首先利用神经网络构造被控对象的α 阶逆系统,通过改变反馈环节参数可随时任意配置复合系统极点,无需重新构造广义逆系统．分别对ＳＩＳＯ 和ＭＩＭＯ 非线性系统进行仿真研究．仿真结果表明,在配置极点变换时,利用该方法构造的广义逆系统仍可对原系统实现有效的线性化和解耦．

     

基于扩张PCHD 模型的永磁同步电机无源控制

针对常规无源控制器在受到外部常值干扰和输入常值干扰的情况下系统会出现静差的问题, 设计加入积分反馈来消除上述干扰所引起的静差. 建立永磁同步电机受扰的端口受控耗散哈密顿系统模型(PCHD), 采用互联和阻尼分配无源控制方法, 同时加入积分比例动态反馈, 设计了永磁同步电机的速度控制器, 以保证闭环扩张系统依然具有PCHD 模型形式, 使系统稳定于期望平衡点. 最后通过仿真结果表明了所提出的控制策略的有效性.

     

基于Razumikhin 方法的随机时变时滞非线性系统的状态反馈

采用Razumikhin 方法研究一类随机时变时滞非线性系统的状态反馈镇定问题. 利用随机系统的Razumikhin-Mao 理论和反推设计方法, 设计系统的状态反馈控制器, 所设计的控制器能保证闭环系统的平衡点为依概率全局渐近稳定的. 所提出的方法能够彻底地去掉关于随机时变时滞非线性系统传统结果中所要求的时滞导数的限制. 仿真示例验证了所提出状态反馈控制器的有效性.

     

一种基于 DTFEL的非线性自适应逆控制

提出一种基于离散时间反馈误差学习(DTFEL)的两自由度非线性自适应逆控制(AIC)方法,其控制器由动态RBF神经网络(DRBFNN)前馈控制器和参数固定的PD 反馈控制器构成.PD 控制器用来保证闭环系统稳定,动态 RBF神经网络以 PD控制器输出和反馈误差的线性组合为学习信号,通过一种改进的 NLMS(VS MNLMS)算法在线学习和逼近对象的动态逆,提高反馈控制器的性能. 稳定性分析证明了该AIC 系统稳定. 数字仿真结果表明,该 AIC具有良好的自适应能力和鲁棒性,是一种有效的非线性控制方法.

     

Delta 算子系统动态输出反馈 D-稳定鲁棒协方差控制

研究Delta 算子描述的线性不确定系统基于动态输出反馈的D- 稳定鲁棒协方差控制问题 .设计动态输出反馈控制器,使 Delta 算子不确定系统鲁棒D- 稳定,且稳态输出协方差矩阵具有给定上界. 利用线性矩阵不等式(LMI)方法,给出D- 稳定鲁棒协方差控制器存在的充分条件. 在此基础上,提出相应控制器的设计算法. 数值算例表明了该设计方法的可行性.

     

一类非线性系统的模糊可靠H2/H∞混合控制器设计的LMI方法

基于T-S模糊模型,利用线性矩阵不等式(LMI)方法,研究一类非线性系统的模糊可靠 H2/H∞混合控制器设计问题.首先,分别以LMI形式给出了系统模糊可靠H2及 H∞ 控制器存在的充分条件和控制器设计方法;然后,给出系统混合 H2/H∞性能的可靠控制器设计方法,所设计的控制器使得故障闭环系统二次稳定,同时满足 H∞ 性能,且优化系统的H2性能指标;最后,通过数值例子验证了结论的正确性和控制器设计方法的有效性.

     

基于输入状态稳定的离散广义系统预测控制

针对一类具有持续扰动和输入约束的离散广义系统, 研究其鲁棒预测控制器的设计问题. 将输入状态稳定的概念引入广义系统预测控制, 在quasi-min-max 性能指标下, 提出了广义系统双模鲁棒预测控制器的设计方法, 证明了基于双模鲁棒预测控制器的闭环广义系统输入状态稳定, 且具有正则、因果性. 数值仿真结果验证了所提出方法的有效性.

     

具有TCSC 的单机无线总线系统非线性阻尼浸入与不变控制

针对带有晶闸管控制串补(TCSC) 的单机无限总线系统, 利用浸入和不变思想设计了基于状态反馈的非线性阻尼控制器. 通过选定一个特定的二维目标系统和映射函数, 将所研究的对象浸入其中, 使得所设计的非线性阻尼控制器在不需要构造Lyapunov 函数的情况下即可保证闭环系统的渐近稳定性和轨迹的有界性. 仿真对比结果表明了采用所提出方法设计的控制器是有效的, 且能够明显提高闭环系统的暂态稳定性.

     

基于控制系统直接方法的非线性系统预见控制器设计

针对一类非线性离散时间系统给出最优预见控制器设计方法. 首先运用非线性控制系统直接控制方法的思想, 将非线性反馈部分作为形式输入, 使得系统成为“形式上”的线性系统; 然后, 针对该线性系统, 利用最优预见控制的基本方法设计最优预见控制器; 最后, 利用形式输入与实际输入的关系得到非线性离散时间系统的最优预见控制器. 证明了如果形式线性系统满足一定的可镇定和可检测条件, 则闭环系统是渐近稳定的. 数值仿真结果表明了控制器的有效性.

     

模糊输出反馈实现动态不确定非线性系统的几乎干扰解耦

研究一类单输入单输出动态不确定非线性系统的几乎干扰解耦问题. 首先设计一类新型的模糊高增益观测器估计非线性系统的未知状态; 然后结合自适应模糊backstepping 控制、小增益定理和改变供能函数方法, 给出鲁棒自适应模糊控制器的设计. 所设计的控制器不仅可以保证整个闭环系统在输入到状态实际稳定意义下稳定, 同时抑制了干扰对输出的影响. 仿真结果表明了所提出控制方法的有效性.

     

具有平衡点漂移的非线性系统参数H∞ 控制

针对具有参数不确定性的非线性系统, 研究其参数H_∞ 控制问题. 首先, 当外界扰动输入为零时, 利用非线 性代数方程给出非线性系统平衡点存在区域; 然后, 当外界扰动输入不为零时, 设计状态控制器, 通过Lyapunov 函数 法, 推导出使闭环系统参数稳定且满足H_∞ 性能指标的充分条件. 仿真结果表明, 所设计的H_∞ 控制器能有效地稳定 非线性系统, 并且具有一定的H_∞ 性能指标.

     

一种改进的输出反馈特征结构配置方法在飞翼飞机增稳系统设计中的应用

针对常规输出反馈特征结构配置方法不能完全保证闭环系统稳定性的问题, 提出一种改进的输出反馈特征结构配置方法. 该改进的算法通过引入二次型性能指标, 将闭环系统的稳定性问题转化为线性二次型最优控制问题,从而保证闭环系统的稳定性; 考虑到采用特征结构配置方法所设计的闭环系统鲁棒性不强, 给出保证系统鲁棒性的条件, 以解决系统鲁棒性问题. 最后, 通过在飞翼飞机上的仿真结果验证了所提出算法的有效性.