一类非最小相位系统的多变量多模型解耦控制器

为解决系统暂态响应变差问题，提出一种基于多模型切换的多变量直接自适应控制器，通过加权多项式矩阵的选择，可消除稳态误差，实现静态解耦控制，该控制器由多个参数已知固定模型和两个自适应模型构成，多个固定参数控制器模型可由系统参数模型通过映射直接得到，并与邻城一起完全覆盖控制器参数模型集，仿真结果表明，对于非最小相位系统，暂态响应可得到明显改善。     

直接多模型自适应控制器设计——LMI方法

本文将线性矩阵不等式(LMI)方法引入直接多模型自适应控制, 将直接多模型控制器的 设计过程转化为求解线性矩阵不等式的可行解问题,同时给出在不同不确定参数范围内的多 个状态反馈控制器,并由此构成直接多模型自适应控制器．同时将直接多模型自适应控制推 广到多输入多输出被控对象的设定值跟踪问题,并给出稳定性分析结果．     

基于不同加权因子的随机多模型自适应控制

针对一类噪声方差未知的随机系统,基于不同加权因子设计多个参数辨识器辨识模型参数,在此基础上,构成多模型自适应控制器.在每个采样时刻基于指标切换函数选择最佳辨识模型.并将基于此最佳模型设计的控制器切换为当前控制器.同时,证明了多个模型控制器之间相互切换时整个闭环系统是全局收敛的.仿真结果表明,同单一自适应模型控制器相比,这种基于多个不同加权因子的多模型自适应控制器在模型参数发生跳变时可很好地改善被控对象的控制品质.     

基于多模型切换的多变量直接自适应极点配置控制器

提出一种基于多模型切换的多变量直接自适应控制器,控制器参数模型集可由系统参数模型集直接得到,不但仍为一紧集并且被其模型子集完全覆盖.该多模型控制器不仅改善了控制系统的暂态响应,而且可以实现极点配置,最后给出了全局收敛性分析.     

多模型分层递阶自适应前馈解耦控制器

针对参数跳变系统,提出一种基于分层递阶结构的多模型自适应前馈解耦控制器.该控制器采用多模型方法来提高系统的暂态性能;采用自适应方法消除系统的稳态误差,采用分层递阶结构减少系统模型集的数量和计算时间.为了在分布式计算机集散控制系统(DCS)中得到应用,该控制器根据耦合的形成机理和DCS的结构特点,将系统变量之间的耦合作用视为可测干扰,采用前馈结构予以消除.通过加权多项式的选取,不仅实现了极点配置,而且可以动态解耦.最后给出了全局收敛性分析.仿真结果表明,与常规多模型控制方法相比,大大减少了固定模型的数量;而当模型数目相同时,系统的暂态响应、解耦效果都大为改善.     

关于多变量PID自适应解耦控制器的设计

本文对于多变量自适应解耦控制与PID控制相组合．这一工业过程控制的重要设计方法，主要是对一些控制算法和全局收敛性分析等问题，进行了研究和探索。     

一类非线性多变量系统的多模型自适应解耦控制

针对一类多变量离散时间非线性动态系统。分别设计线性鲁棒自适应解耦控制律和神经网络非线性自适应解耦控制律．根据指定的性能指标,通过它们之间的切换对系统进行控制．理论分析和仿真结果表明,该控制策略不但可以保证闭环系统BIBO稳定,而且能够改善系统的性能．     

一种直接多变量自适应解耦控制算法

本文将广义最小方差控制策略和前馈控制策略结合进来,提出了解耦控制器并讨论了如何采用修改最小二乘辨识算法和直接方案对具有任意延时结构的一般随机多变量系统实现自适应解耦控制,本文还证明了所提出的自适应算法即使用于开环不稳定或非最小相位系统也具有整体稳定性和收敛性。     

多变量系统模糊解耦自适应控制

对象模型难以确定的系统，采用经典控制方法难以实现解耦控制，作者应用模糊控制理论，研究了一种无需对象模型的模糊解耦自适应控制方法。本文介绍了这一方法，导出实现模糊解耦自适应控制的充要条件，并给出了仿真结果。     

采用逐维定位的多模型自适应解耦控制器

针对多变量系统中多个参数同时变化导致模型数目巨大,计算时间长等问题,提出了采用逐维定位的多模型自适应解耦控制器．该方法将多维空间的并行寻优问题转化为多个一维空间的串行寻优问题,每一次固定其他参数、只针对一个参数寻找最优模型,可大大减少系统模型集的数量．该控制器基于性能指标搜索最优模型,通过加权多项式矩阵的选择,不但消除了稳态误差,任意配置闭环系统的极点,而且实现了动态解耦控制．最后给出全局收敛性分析．仿真结果表明当采用相同的固定模型覆盖每个参数的变化区间时,其模型集的数目远远小于常规多模型控制器．而当采用相同数目的模型时,其控制效果明显优于常规多模型控制器．     

分层递阶多模型自适应解耦控制器

To solve the problem such as too many models, long computing time and so on, a hierarchical multiple models direct adaptive decoupling controller is designed. It consists of multiple levels. In the upper level, the best model is chosen according to the switching index. Then multiple fixed models are constructed on line to cover the region which the above chosen fixed model lies in. In the last level, one free-running and one re-initialized adaptive model are added to guarantee the stability and improve the transient response. By selection of the weighting polynomial matrix, it not only eliminates the steady output error and places the poles of the closed loop system arbitrarily, but also decouples the system dynamically. At last, for this multiple models switching system, global convergence is obtained under common assumptions. Compared with the conventional multiple models adaptive controller, it reduces the number of the fixed models greatly. If the same number of the fixed models is used, the system transient response and decoupling result are improved. The simulation example illustrates the power of the derived controller.     

精馏塔的自适应解耦控制

本文针对某精馏塔提出了一种简单的自适应解耦控制器。该控制器将广义最小方差控制策略和解耦补偿器结合起来,不仅可以对随机多变量系统实现动静态解耦而且具有良好的伺服跟踪性能。该控制器与常规PI控制器在某精馏塔双组分控制中的对比实验结果表明自适应解耦控制的性能优越于常规PI控制。     

随机多变量系统的自适应容错控制

为保证控制系统在正常和故障状态下都能可靠安全地运行,本文将自适应控制方法和容错技术结合,提出了一种适于随机多变量系统的新型自适应容错控制器.该控制器不仅适于开环不稳定的非最小相位系统,而且当执行机构卡死或失效时仍能稳定工作,仿真结果验证了本文算法的有效性.     

一类非线性随机系统的自适应控制

本文在文献「１，２」的基础上，对一类仿射非线性随机系统的最小二乘（ＬＳ）自适应控制问题进行了分析，给出了稳定性及收敛速度结果，在这里，我们仅要求非线性函数具有线性增长速度，而无需任何其它结构假设。     

A Classification System for Economic Stochastic Control Models

The lack of a clear classification structure and the use of a variety of names for the same solution method for stochastic control models in economics, create communications inefficiencies in the field. A proposal is made for a classification system based on a number of attributes of these models including stochastic elements, solution classes, estimation method, forward-looking variables and policies-to-parameters effects. Tables are provided which categorize some well-known example models into this structure. Our work focuses on models with quadratic criterion functions and linear systems equations and without game theory elements. Thus it is a mere start of a larger effort which is much needed since there has been a proliferation of stochastic control models in economics in recent years.     

多变量间接自适应解耦控制算法

本文提出了一种新的间接自适应控制方案.它具有如下优点:1)可以自适应解耦具有任意传输延时结构的一般随机多变量系统;2)减少辨识参数;3)可以控制开环不稳定或非最小相位系统.文中还证明了该方案具有全局收敛特性,参数估计具有强相容性.     

基于小波分解的非线性系统多模型自适应控制

提出了一种改进的基于小波分解的非线性系统辨识算法,利用小波函数的逼近能力在线辨识被控对象的非线性项.针对基于小波分解的辨识算法缺乏预测能力,提出了根据线性鲁棒自适应控制器提供的当前控制信息预测未来的非线性项值新方法,并结合多模型方法,根据所定义的切换指标自动切换到当前最优控制器.仿真结果表明,改进的基于小波分解的辨识算法能够有效逼近非线性系统,基于小波分解的非线性系统多模型自适应控制方法改善了系统性能,随着系统运行跟踪误差明显减小,说明了该方法的有效性和可行性.