基于U模型的Buck变换器控制器设计

为了提高Buck变换器控制系统的设计精度和效率,对Buck变换器非线性建模及控制器的设计进行了研究。结合U模型不损失NARMAX模型非线性特性且易于设计控制器的特点,提出了一个基于输入输出数据的NARMAX建模方法,根据模型的残差,进行了相关性检验以验证模型的有效性。通过将NARMAX模型转化为U模型并基于U模型设计了Buck变换器的极点配置控制器。仿真结果显示,基于U模型的Buck变换器极点配置控制器在调节时间和超调量控制上优于传统的PID控制器。     

基于U模型的滑模增强控制方法

提出了一种新的基于U模型的滑模增强控制（U_SM控制）方法,用于控制一类具有内部不确定参数和外部系统控制噪声/干扰的单输入单输出（SISO）动态系统。系统地介绍了U模型的定义和其在多项式和状态空间模型下的表现形式,基于一般闭环系统结构建立了相应的U_SM控制系统的设计框架,并逐步解释了其设计过程。实验方面,选择了简化的二自由度非线性直升机模型并使用U_SM控制方法和Matlab/Simulink平台对其进行了控制性能测试,并根据输出信号跟踪能力仿真结果论证了所提出方法的可行性。通过比较与讨论U_SM控制和U控制方法产生的不同仿真实验结果,验证了所提出方法的稳定性和鲁棒性。     

基于U模型的模糊免疫自抗扰控制方法研究

针对一类非线性系统在持续扰动下的控制问题,设计基于U模型的模糊免疫自抗扰控制方法。首先,引入U模型方法进行被控对象建模,提高处理非线性系统的能力,结合自抗扰控制方法,设计基于U模型的改进自抗扰控制器。在非线性反馈环节引入模糊免疫方法实现非线性智能反馈,设计基于U模型的模糊免疫自抗扰控制系统。最后仿真实验表明：基于U模型的模糊免疫自抗扰控制方法在保持了基于U模型的自抗扰控制的简洁性和良好抗扰性能的基础上,简化了控制器参数调节过程,在持续未知扰动下的跟踪速度、精度都更优。     

基于U模型的网络控制系统时延补偿研究

针对网络控制系统非线性问题解决方法少的情况,引入U模型方法进行被控对象建模,降低时延故障对网络控制系统造成的影响,结合广义预测控制(GPC)算法和PI控制器反馈结构,提出基于U模型的改进PI型广义预测控制方法 U-PIGPC。然后结合改进SSA-BP时延预测器,设计基于SSA-BP和U-PIGPC的网络控制系统时延补偿控制器。通过仿真对比验证了U-PIGPC补偿控制的性能优于GPC和U-GPC,其超调量更小,反应速度更快,具有更好的时延补偿控制效果。     

基于多模型和SVM逆系统单元机组解耦控制

火力单元机组协调控制系统是一个多变量、强耦合的控制系统,具有非线性、耦合和延迟等特性,其性能直接影响单元机组运行的安全性和经济性.为了有效解决火力单元机组协调控制系统的耦合特性和动态非线性,设计了基于多模型和支持向量机(SVM)逆系统的解耦控制方法,并进行了相应实验研究.针对一个300 MW单元机组的试验仿真模型,得到单元机组在5个典型工作点的线性化模型,然后对每个线性化模型分别设计SVM逆模型及其动态PID控制器,进而用模型线性组合成多模型全局控制系统.通过加权多项式选取合成的多模型控制方法,可以解决负荷大范围变化引起的非线性问题;支持向量机与逆系统的结合能很好地解决非线性系统的强耦合问题.仿真研究证明了这种控制算法设计的有效性和优越性.     

直升机的TSK模糊控制

针对直升机动力学为非线性的特点,且存在不确定因数和状态变化,利用线性控制很难得到好的控制结果,提出利用TSK(Takagi-Sugeno-Kang)模糊系统控制小模型直升机.所设计的TSK模糊控制器是一个基于TSK模糊模型的非线性控制器,能保证闭环控制系统的稳定性.直升机数学模型中线性部分设计状态反馈控制器非线性部分先求TSK模糊模型,然后设计TSK模糊控制器.仿真和实验结果表明,所设计的TSK模糊控制器比线性控制器对直升机控制具有良好的动态响应和稳定性,是一种非常有效的控制方法.     

基于自抗扰控制技术的实时飞行仿真研究(英文)

针对四旋翼无人机欠驱动、强耦合的非线性动力学特性,文中研究设计了基于自抗扰控制技术的闭环飞行控制系统。自抗扰控制技术中,扩张观测器与基于误差的非线性反馈控制是其重要的两个部分。扩张状态观测器估计外部干扰和模型不确定性,以实现干扰和模型不确定性的动态补偿;此外,采用基于误差的非线性反馈可以改善控制效果。为保证飞行任务中精确的航迹跟踪,文中分析设计了一种实用的制导策略,并构建实时可视化飞行仿真系统以实现对所设计的制导策略和自抗扰飞行控制系统更为严格有效的验证。仿真结果表明所研究设计的制导策略和闭环飞行控制系统具有良好的制导和控制性能。     

非线性时滞系统双阶段神经网络的改进广义预测控制

针对一类工业控制系统中存在的非线性、大时滞等情况,提出一种基于双阶段神经网络的改进隐式广义预测控制方法。首先,设计了一种基于快速回归算法和蝙蝠算法的双阶段神经网络模型,用于对非线性时滞系统进行建模,避免非线性系统下的模型失配问题;其次,采用比例积分(proportional integration, PI)结构优化广义预测控制目标函数设计,提高隐式广义预测控制性能;同时,改进控制增量选取策略,利用所预测的未来控制增量修正当前时刻控制增量;最后,将所设计的预测模型和预测控制方法应用于一个数值案例和锅炉燃烧系统,验证了所提控制策略的有效性。     

高超声速飞行器非线性鲁棒控制律设计

高超声速飞行器具有模型非线性程度高、耦合程度强、参数不确定性大、抗干扰能力弱等特点,其自主控制具有较大的挑战.论文提出了一种基于鲁棒补偿技术和反馈线性化方法的非线性鲁棒控制方法.文中首先采用反馈线性化的方法对纵向模型进行输入输出线性化,实现速度和高度通道的解耦和非线性模型的线性化.针对得到的线性模型,设计包括标称控制器和鲁棒补偿器的线性控制器.基于极点配置原理,设计标称控制器使标称线性系统具有期望的输入输出特性,利用鲁棒补偿器来抑制参数不确定性和外界扰动对于闭环控制系统的影响.基于小增益定理,证明了闭环控制系统的鲁棒稳定性和鲁棒跟踪性能.相比于非线性回路成形控制方法,仿真结果表明了所设计非线性鲁棒控制算法的有效性和优越性.     

基于小脑模型关节控制器与PID复合的高速公路交通流密度控制

高速公路交通控制系统是一个复杂的非线性时变系统, 传统的匝道控制方法难以取得满意的控制效果. 为此, 本文提出基于小脑模型关节控制器(CMAC)与PID复合的匝道控制方法. 首先建立了二阶宏观动态交通流模型, 然后研究了CMAC与PID复合控制算法, 结合非线性反馈理论, 设计了基于CMAC与PID复合的高速公路交通流密度控制器, 该密度控制问题是一个输出跟踪和扰动抑制问题, 最后采用两个仿真实例对该方法的有效性进行验证. 结果表明, 复合控制具有优越的密度跟踪性能和抑制噪声干扰的能力; 复合控制方法能够有效地消除交通拥挤, 并使主线车流趋于稳定.     

一类非线性时滞系统的鲁棒模糊自适应控制

针对一类非线性时滞系统,给出一种鲁棒模糊自适应跟踪控制算法.该非线性系统包含不确定项,其控制增益部分也是不确定的.针对这种特殊的系统,通过对非线性部分的_在线逼近,给出了控制律和自适应律.Lyapunov稳定性分析表明,该闭环系统中的所有信号都是稳定的.仿真结果验证了控制器的有效性.     

推力矢量飞机纵向鲁棒动态逆控制

针对推力矢量飞机大迎角飞行纵向控制,提出一种鲁棒动态逆方法。对时标分离非线性动态逆的内外回路控制结构进行修改,通过坐标变换得到一个弱非线性系统;然后对该系统模型的已知部分和不确定部分同时进行小扰动线性化,转化得到线性不确定系统;在此基础上利用??综合方法设计鲁棒控制器。该方法能够为非线性动态逆控制提供鲁棒稳定性和鲁棒性能保证,并可回避时标分离问题。仿真结果验证了所提出方法的有效性。     

非线性离散系统的贝叶斯-高斯神经网络逆模型设计

针对非线性系统逆模型的学习问题,提出一种基于贝叶斯-高斯神经网络(BGNN)的设计方法.BGNN模型的训练分为两个步骤,首先利用群智能优化算法进行BGNN的离线结构训练:然后用训练好的BGNN模型在线整合历史数据,进行非线性系统逆模型的获取.对水轮发电机组非线性系统进行了BGNN逆模型的仿真,结果表明了BGNN逆模型设计方法具有结构简单、在线辨识效果好等优点,适于非线性离散系统的逆模型设计.     

发电机和静止无功补偿器鲁棒非线性协调控制

采用Hamilton函数方法研究发电机励磁和静止无功补偿器(SVC)的鲁棒协调控制问题。首先建立系统的不确定非线性微分代数系统控制数学模型;然后通过预置状态反馈完成系统的耗散Hamilton实现,并基于耗散实现设计鲁棒非线性协调控制器。仿真结果表明,该控制器能有效提高电力系统的暂态稳定性。     

具有扇区有界非线性时变时延离散系统的非脆弱H_infinity控制

研究具有扇区有界非线性时变时延离散系统的非脆弱非线性记忆状态反馈H∞控制器的设计问题.提出一种具有更一般性的控制器增益不确定,并采用Lyapunov-Krasovskii泛函及线性矩阵不等式技术给出了控制器设计的一个时滞依赖的充分条件.最后通过一个例子验证了所提出方法的有效性.     

输入状态稳定的鲁棒预测控制

以有界干扰非线性系统为研究对象,设计一种基于近似可达集的鲁棒预测控制方法。该方法以鲁棒控制不变集作为终端约束集,采用一种简单的三次多项式逼近预测控制的待优化控制律,通过在线优化求解三次多项式的各项系数,并从理论上证明了所设计的鲁棒预测控制律可以使系统输入状态稳定。最后通过仿真实例验证了所提出的鲁棒预测控制方法的可行性和有效性。     

具有输入齿隙的一类非线性不确定系统自适应鲁棒控制

针对一类具有未知输入齿隙、参数不确定以及未建模动态和干扰的非线性系统,设计了自适应鲁棒控制器.将齿隙非线性模型等价表示为具有有界建模误差的全局线性化模型,在此基础上设计了包含自适应模型补偿、反馈稳定和鲁棒反馈3部分的自适应鲁棒控制器,并给出了系统动态跟踪误差和稳态误差指标.理论分析证明,闭环控制系统信号有界且跟踪误差在任意期望的精度范围内,仿真研究验证了所提出方法的有效性.     

并行分布控制网络的实时信号时序流图分析

考虑并行分布控制网络中软件过程及物理过程作用和反作用的时间度量特性,定义带时间标签的信号模型,采用广义测度函数概念建立信号间的时间关序,由控制器接口组成网络节点的信号流图拓扑结构,确定信号作用时序的组合运算,从而分析软件设计和运行的确定性.     

基于非线性干扰观测器的减摇鳍滑模反演控制

利用一种非线性干扰观测器观测减摇鳍系统的不确定性和随机海浪干扰,通过选择设计参数使观测误差指数收敛.针对引入非线性干扰观测器后的系统采用滑模反演法设计控制器,控制律的设计保证了闭环系统的稳定性.仿真结果表明,在不同浪向角和航速的各种海况下采用该控制策略,系统均能取得较好的减摇效果,同时能很好地克服对象的不确定性和随机海浪干扰,鲁棒性较强.     

线性时滞系统前馈-反馈次优控制: Taylor 级数法

研究线性时滞系统最优控制的前馈反馈近似设计问题.基于Taylor级数法,将系统的二次型最优控制问题转化为线性代数方程组的求解问题,给出了系统前馈反馈次优控制律的存在唯一性条件和Taylor级数表示形式.仿真算例验证了方法的有效性.