基于自抗扰的快速刀具伺服系统复合控制

快速刀具伺服(fast tool servo, FTS)系统是实现微机械零件加工的关键部件。以压电陶瓷型FTS系统为研究对象,将迟滞状态时滞模型、时变时滞模型以及未建模动态非线性模型引入到FTS系统模型设计中以描述颤振现象,并基于神经网络控制提出具有迟滞时滞补偿功能的复合自抗扰控制方案,以实现FTS系统的颤振控制。其中,线性自抗扰控制将内部不确定性及迟滞时滞非线性和其他干扰视为总扰动并实时估计补偿,自适应BP(back propagation)神经网络用来对扰动估计误差进行逼近。与传统模型求逆方法相比,复合控制方案无需精确的数学模型易于初始设计。与线性自抗扰相比,复合控制方案减少了需要整定的参数数目,在相同带宽下具有更高的跟踪精度。仿真结果表明,所设计的复合控制具有更好的鲁棒性,能够实现压电陶瓷型FTS系统的快速精密跟踪控制。     

神经网络在振动台子结构试验中的应用

振动台子结构试验的一个重要研究内容是试验系统的时滞与补偿。时滞会影响试验的精度、系统的稳定,甚至造成计算结果的发散。在现代控制理论中,神经网络是解决时滞问题的一个有效工具。在振动台子结构试验中,可以利用神经网络对作动器的信号进行预测。通过仿真分析发现,神经网络的时滞补偿效果显著。     

一类具多比例时滞递归神经网络的全局指数稳定性

比例时滞是一种不同于常时滞、有界变时滞和分布时滞的时变无界时滞.具比例时滞的系统在物理学、生物学和控制理论等领域发挥着重要的作用,但目前具比例时滞神经网络的动力学行为研究相对较少.本文对一类具多比例时滞递归神经网络的全局指数稳定性进行研究.首先,利用非线性变换将一类具多比例时滞的递归神经网络等价变换成一类变系数常时滞的递归神经网络,然后利用M-矩阵理论和同胚映射定理,以及时滞微分不等式技巧,得到了该系统平衡点的存在性、唯一性及其全局指数稳定性的时滞无关的充分条件,该条件依赖于神经网络的连接权值矩阵和神经元的激励函数.最后数值实验结果验证所得结论的正确性和与以往文献相比较低的保守性.     

半主动控制与时滞对高速铁道车辆平稳性、稳定性及安全性的影响

分析了半主动控制及时滞对高速铁道车辆运行平稳性、运动稳定性和安全性能的影响。首先利用多体动力学技术建立了62个自由度的高速铁道车辆非线性模型,并在此基础上设计了基于Bouc-Wen立方修正模型的磁流变阻尼器和半主动控制器,最后利用ADAMS+MATLAB联合仿真的方法分析了半主动控制与时滞对铁道车辆动力学性能的影响。结果表明,半主动控制可以有效提高车辆运行平稳性和安全性能,但会在一定程度上降低车辆的运动稳定性。随着时滞量的增加,半主动控制作用下的动力学性能并非逐渐恶化,而是呈波浪形变化,且在100~200 ms和400~500 ms时滞范围内最差。半主动开关控制及其改进型在有无时滞考虑时控制效果不同,这就更加证明了进行时滞分析的必要性     

一类时滞线性系统的瞬时最优控制方法

对时滞线性系统的瞬时最优控制方法进行了研究，并给出控制具体实现过程。由于控制律是直接通过时滞微分方程而得出，因此该方法易于保证控制系统的稳定性，且具有普遍适用性。算例结果显示，所提控制方法能够较好地控制系统的峰值响应；若按无时滞控制设计对时滞系统进行振动控制，系统响应有可能出现发散。     

一类非线性振动自适应控制的神经网络方法

针对一类非线性振动系统，本文详细阐述了非线性振动自适应控制的神经网络方法。首先提出一类非线性系统的控制模型与自适应控制策略；然后介绍了神经网络控制器的模型，进而导出了基于神经网络的振动自适应控制算法，数字仿真结果表明了这种方法的有效性。     

含时滞空间网格结构振动的动态矩阵预测控制

研究含时滞的空间结构振动控制问题。阐明和分析了空间结构的时滞及其产生原因。基于动态矩阵预测控制方法,构造了预测模型和优化策略,进而提出对含时滞空间结构振动控制的改进方法和控制参数选择的一般原则,可解决模型参数和外部干扰不确定的含时滞被控系统的振动控制。以球面施威德勒网壳结构为算例,针对含时滞和不含时滞的空间结构系统进行了振动控制数值计算和比较;研究表明,动态矩阵预测控制方法适用于含时滞的空间结构振动控制,而准确预测系统的未来输出、选择恰当的采样周期等是实施振动控制的关键因素。     

基于神经网络方法的框架结构损伤检测的试验研究

首先建立了三层试验框架结构的有限元模型，利用未损伤状态的动态测量数据，采用神经网络方法分步对原结构的有限元模型进行了修正。然后，依据修正的有限元模型，运用神经网络方法对各种实际损伤状况进行了损伤诊断。比较了仅以三阶频率作为神经网络输入向量和三阶频率及一阶振型组合作为网络输入向量对网络训练和损伤检测结果的影响。研究表明，神经网络的输入数据越充分，网络训练的收敛速度越快；利用三阶固有频率能够对该模型结构的各种损伤进行诊断，获得满意层问刚度识别的结果。     

变时滞Hopfield神经网络模型的全局指数稳定性和全局吸引性

本文研究了具有变时滞的Hopfield神经网络模型。在非线性神经元激励函数是Lipschitz连续（而非已有的大部分文献中较强的条件）的条件下,运用Halanay一维时滞微分不等式等方法,得到了该系统的平衡点是全局指数稳定以及其模型自身满足全局吸引性。     

基于时变NARMA模型的非线性时变系统辨识

在非线性自回归滑动平均模型NARMA(NonlinearAutoRegressiveMovingAverage)中引入时间变量,将其扩展为时变NARMA模型,用Taylor展开将模型中的非线性函数展开为关于输入输出的多项式,得到关于参数线性时变的多项式形式的时变NARMA模型,再用基序列拟合模型的时变参数得到关于参数线性时不变的模型,最后用递推最小二乘法估计模型参数。仿真算例证明,与小波网络方法相比,辨识精度高,计算量小。     

Time-delay stochastic optimal control and stabilization of quasi-integrable Hamiltonian systems

Innovative procedures for the time-delay stochastic optimal control and stabilization of quasi-integrable Hamiltonian systems subject to Gaussian white noise excitations are proposed. First, the problem of time-delay stochastic optimal control of quasi-integrable Hamiltonian systems is formulated and converted into the problem of stochastic optimal control without time delay. Then the converted control problem is solved by applying the stochastic averaging method for quasi-integrable Hamiltonian systems and the stochastic dynamical programming principle. The time-delay feedback stabilization of quasi-integrable Hamiltonian systems is formulated as an ergodic control problem with an un-determined cost function which is determined later by minimizing the largest Lyapunov exponent of the controlled system. As an example, a two-degree-of-freedom quasi-integrable Hamiltonian system with time-delay feedback control forces is investigated in detail to illustrate the procedures and their effectiveness.     

一类离散非线性时滞互联系统的模糊分散控制

本文对一类离散非线性互联时滞系统,给出了模糊分散状态反馈和基于观测器的分散输出反馈模糊控制方法。设计中,首先采用模糊T-S模型对非线性互联时滞系统进行模糊建模,在此基础上,给出模糊分散状态反馈和基于观测器的模糊分散控制的设计。应用Lyapunov函数方法和线性矩阵不等式方法给出和证明了模糊分散控制系统稳定的充分条件。仿真结果进一步验证了所提出的模糊分散控制方法的有效性。     

Recovery of equations of coupled time-delay systems from time series

A method is described for reconstructing the model differential equations with a delayed argument from time series of coupled systems with time-delay feedback. Using this method, it is also possible to establish the presence of coupling between time-delay systems and to determine the type, direction, and magnitude of coupling. The performance of the proposed method is illustrated by application to the experimental time series of coupled oscillators with time-delay feedback.     

带继电反馈的Smith内模控制器设计

介绍了一种基于内模设计的Smith预测控制器的设计方法．该方法通过继电反馈实验获取过程对象的模型参数,并融入了自适应的控制思想,能较好地解决模型失配问题．实验结果表明,该控制器算法简单,容易实现,对延时较大的系统有很好的控制效果．     

舰船雷达电波折射修正新方法研究

为了提高雷达精度，舰船雷达一般都进行电波折射误差修正．由于无法精确测量大气剖面，故舰船雷达的电波折射修正精度较低．文中提出了一种基于微波辐射计大气遥感的电波折射实时修正新方法，它不仅具有全天候、实时性、机动性等特点，而且可以直接测量出电波传播路径上的大气附加时延积分，从而直接给出距离误差修正量．经与常用的2种电波折射修正方法比较，证明它的精度较高．     

一类分数阶非线性时滞系统的稳定性与镇定（英）

稳定性是控制系统分析与设计的基础．探索分数阶系统,特别是分数阶时滞非线性系统的稳定性条件是控制理论与工程领域中的难点问题．本文研究了一类分数阶非线性时滞系统的稳定性和镇定．通过将原系统转化成等价的分数阶积分系统,再借助不等式放缩技术,提出了一个有效且形式简单的确保该类系统稳定新的时滞无关稳定性准则．根据所得的稳定条件,提出了基于时滞线性反馈控制器的镇定控制方法．最后,数值实例验证了所得结果的有效性．此外,本文所使用的方法可以推广和应用于其他类型的分数阶系统的稳定性和镇定控制．     

基于改进最小二乘步骤的NARMA模型辨识非线性时变结构系统

基于时变非线性自回归滑动平均模型利用改进的递推最小二乘算法提出一种用于非线性时变结构系统辨识的方法。利用线性变换将非线性时不变结构系统的动力学模型转化为非线性自回归滑动平均模型,然后将非线性项展开为系统输出数据的多项式的形式。利用短时时不变假设,通过改变模型的参数跟踪系统参数的变化,将非线性时变系统的辨识问题转化为线性时变系统的辨识问题,再利用改进的递推最小二乘算法实现对非线性时变结构系统的辨识。最后通过一个具有非线性时变刚度的三自由度结构系统的仿真算例表明,该方法可以有效地辨识非线性时变结构系统。     

Stabilisation of chaotic dynamics in semiconductor lasers with optical feedback using optimal control

The application of a method for controlling time-delay chaotic systems to the control of external-cavity laser diode dynamics is reported. The approach is based on optimal control theory and, in general, aims to stabilise nonlinear time-delay systems by the use of an approximating sequence technique. The goal of the approximating sequence technique is to reduce a given nonlinear system into a sequence of linear timevarying equations, with the purpose of approximating to the solution of the nonlinear system. In each of these equations, the linear-quadratic optimal tracking control is implemented. It is shown that in the case of chaotic external-cavity lasers, a feedback control via the laser bias current enables the selection of the desired dynamical behaviour.     

扩维观测器用于共享控制系统的模型参数辨识的研究

针对基于因特网的共享控制系统无法对被控对象的模型参数进行在线辨识的问题,提出了一种在时变时延的网络环境下,服务器在线辨识被控对象模型参数的方案.该方案在服务器端使用扩维观测器观测被控对象模型的各阶状态变量,并结合网络通讯技术实现在因特网环境下对接入系统的被控对象模型参数的在线辨识.将该方案所得的辨识结果与无网络环境因素影响下的辨识结果进行了仿真实验对比验证,实验结果表明该方案是有效可行的,不仅实现了在网络环境下服务器对不同地域的被控设备对象模型参数的在线辨识,而且也扩展了系统辨识的应用范围.