基于Delta算子时变时延网络控制系统的H_∞滤波

研究了具有时变时延的网络控制系统滤波问题,设计了一个H_∞滤波器使得时变时延系统保持稳定,基于Delta算子,使得连续域的设计方法可直接应用于离散域的设计.首先对时变时延的网络控制系统进行建模,构造了滤波误差系统,然后采用Lyapunov-Krasovskii泛函的方法,保留了经常被忽略的有用时延项,对网络控制系统的H_∞滤波器误差系统进行性能分析,再通过一组线性矩阵不等式给出了使滤波误差系统渐近稳定的充分条件,并且得到了H_∞滤波器的设计方法及导数表达式,最后通过数值例子表明本文方法的有效性.     

采样系统的H∞鲁棒扰动抑制设计

指出当前流行的提升法并不适用干采样控制系统的H∞综合．提出了一种新的采样控制系统的离散化H∞设计方法．并结合扰动抑制问题,指出应该是一种有约束的H∞设计,给出了鲁棒扰动抑制问题中离散化H∞设计的权函数计算方法．方法简单直观,物理概念清楚,且便于验算．文中附有算例．     

网络化控制系统离散二次型最优控制综合设计

基于网络QoS如延迟、丢包建立网络化控制系统状态方程,提出一种根据网络QoS离散化连续系统二次型代价函数及设计相应最优LQR(Linear Quadratic Regulator)控制器的方法。针对系统控制性能对网络QoS的约束,提出一种能够兼顾系统性能与网络QoS的控制与调度综合协调设计方法。仿真实验证明了提出的网络化控制离散二次型最优综合设计方法的必要性和与已有的二次型最优控制方法相比的优势。     

车队离散实用动态模型及其复域变换特性研究

本文针对我国混合交通条件下交通流特性，提出了描述交通控制系统中车队离散规律的实用动态模型。同时通过车队离散模型的复域变换，对车队离散动态系统进行了稳定性分析与实际运算。     

基于测角和距离补偿的拦截和交会控制系统的分析与设计方法

本文用广义拉氏变换法[3]研究了基于测角和距离补偿的拦截和交会控制系统[1]的分析与设计方法,文中首先依据运动的教学模型给出了分析方法,后在S—域给出了设计方法,实现了最优控制[1][2]设计,为最优控制器和适应控制提供了数学模型和算法。     

线性控制系统稳定性判别的计算机方法

讨论了秦九韶算法在控制系统稳定性判别中的应用，即通过虚轴平移实现线性变换，用此算法实现连续域怀离散域之间的变换，实现了控制系统稳定性判别中的应用。     

建筑结构的灰色预测变结构控制

为了使建筑结构的主动控制系统在时滞影响下具有较好控制效果,并避免控制系统过大的抖振,基于灰色GM(1,1)模型的特点,提出一种灰色预测变结构控制方法.建立了考虑时滞影响的标准离散时间运动方程,提出一种新的离散组合趋近律并进行相应控制律的设计.以一个多层剪切型建筑结构模型为例来验证所提出控制方法的有效性.算例分析结果表明,所提出的控制方法保证了控制系统的稳定性,有效地减小了结构的地震峰值响应,同时削弱了控制系统抖振.     

采样控制系统混合灵敏度设计及应用

采样控制系统中离散信号与连接信号共存,如何在不丢失系统在采样时刻之间信息的前提下,并同时考虑被控对象的不确定性,实现采样控制系统的设计成为采样控制系统设计的难点。针对这一问题,基于时域提升技术,研究采样控制系统混合灵敏度设计方法。首先对采样控制系统混合灵敏度问题进行描述,然后分析了采样周期,低通滤波器及加权函数的选择原则,并给出了采样控制系统混合灵敏度问题的计算方法。最后,结合某电动仿真转台位置伺服回路的设计问题,与传统设计方法进行了比较,从而验证了方法的有效性。     

时间滞后离散滑模控制理论研究进展

论述了离散滑模控制理论的概念及研究进展,总结了相关的3种主要设计方法.描述了时间滞后离散滑模控制的研究现状,并给出了几个有关时间滞后离散滑模控制系统的研究方向.     

智能模糊控制系统理论和设计方法

简述了智能模糊控制系统的基本原理和设计方法。针对文中的实际电路提出了模糊产生式规则的表示方法和模糊假言推理模型；论述了模糊假言推理的推理算法，并在离散域中对模糊推理算法进行了详细的推导；提出模糊控制器设计过程，输入规格化和模糊化的方法、模糊语言变量的定义和选取、知识库的组建、推理机的算法与实现、模糊判决等。     

主动悬架耗散控制系统仿真与分析

建立主动悬架半车四自由度模型,应用耗散系统理论设计了主动悬架严格(Q,S,R)-耗散状态反馈控制器,使用Matlab/Simulink对系统模型进行仿真,使用时域和频域方法分析了车身垂直加速度、俯仰角加速度、悬架动行程和轮胎动位移4项指标,与被动悬架做了对比分析.仿真结果表明,使用严格耗散控制器的主动悬架在改善车辆乘坐舒适性和行驶平顺性方面效果明显.     

T—S型模糊系统的控制器设计

T－S型模糊系统可以描述工程中的许多非线性系统,为了研究该类系统的镇定问题,提出了将T－S型模糊系统嵌入到区间系统的思想,利用区间系统的鲁棒控制理论,通过解代数Riccati不等式方程,给出了一种镇定该类系统的控制器设计方法,最后通过对倒立摆系统的控制器设计,证明了所述方法的有效性。     

主动悬架非脆弱H2/广义H2静态输出反馈最优控制

针对悬架系统参数和控制器同时存在摄动的问题,研究主动悬架非脆弱H2/广义H2静态输出反馈最优控制问题,并以双矩阵不等式组的形式给出非脆弱H2/广义H2控制器的存在条件和设计方法.将单一的悬架动行程作为反馈信号,以半车模型为例设计非脆弱主动悬架,并从频域和时域进行全面分析.结果表明,非脆弱主动悬架具有良好的鲁棒性和非脆弱...     

一类有记忆T-S模糊系统的渐近稳定性

基于带有状态不确定项的T-S模糊系统,通过设计有记忆反馈控制器,利用Lyapunov稳定性理论实现系统的全局渐近稳定性,首先通过构造Lyapunov二次函数,证明在此有记忆反馈控制器下,形成的闭环系统是全局渐近稳定的,其次,通过利用matlab中的LMI工具箱求解控制器的反馈增益矩阵,最后通过仿真算例说明文章所用方法的有效性。     

混沌粒子群优化的模糊神经PID控制器设计

针对常规PID控制的线性局限性及传统模糊控制和模糊PID控制中积分误差规则难以获取,系统存在稳态误差的问题,提出一类以模糊神经网络和PID神经网络组成的模糊神经PID控制器．以整个神经网络的权值为优化参数,利用基于混沌策略的粒子群全局优化算法离线优化和误差反传算法在线调整相结合的方法获得控制器参数,并设计了混沌优化与粒子群结合的两步方案．仿真结果表明:与传统PID、模糊、模糊PID控制相比,系统的瞬态和稳态性能有了明显提高,且保持了一定的鲁棒性及高跟踪精度．该方法有效地拓展了PID控制的使用范围,并为智能方法与PID控制的结合提供了一种新的参考方案．     

基于新型Back-stepping方法的电力系统 励磁控制器设计

为了解决励磁系统的不确定性影响互联电力系统的稳定控制问题,提出一种新型的鲁棒自适应控制器递推设计方法.与传统的Back stepping设计方法相比,新方法减少了对被控对象的严格要求,所设计的控制器避免了过度参数化和复杂化问题,能够保证闭环系统对不确定参数的自适应性以及对建模误差和有界外部干扰的鲁棒性.采用该方法设计的电力系统新型励磁控制器在华东电网上进行数值仿真,结果表明,所设计的控制器能够有效提高互联系统的暂态稳定性.     

永磁同步电机的分数阶自适应控制

为实现永磁同步电机的混沌控制,提出一种分数阶自适应控制器设计的新方法。建立分数阶永磁同步电机的数学模型,并利用分数阶预估-校正算法研究了其混沌动力学特性, 在此基础上,设计一种简单新颖的分数阶自适应反馈控制器,实现分数阶永磁同步电机的混沌控制。通过构造合适的Lyapunov函数,结合使用分数阶不等式、Mittag-Leffler函数和Laplace变换,获得了在所设计的控制器作用下系统全局镇定的充分条件。最后,数值仿真实验验证控制方法的有效性和对随机正弦外部扰动的鲁棒性。     

基于H_∞控制的多变量系统PID控制器设计

研究了基于环路成形Ｈ∞控制的多变量系统ＰＩＤ控制器设计。为了能方便地在实际工程中实现复杂的控制，提出了采用多变量ＰＩＤ控制器逼近所得高阶控制器的方法，并给出了如何选择影响闭环系统性能的预补偿器方法。这种设计方法的主要特点是，只通过调整反映闭环系统的鲁棒稳定性与时域性能的一个设计参数，便可以得到ＰＩＤ控制器。仿真结果表明，所得的多变量ＰＩＤ控制器具有较好的鲁棒稳定性和鲁棒性能。     

Seam tracking control for mobile welding robot based on vision sensor

To solve the seam tracking problem of mobile welding robot, a new controller based on the dynamics of mobile welding robot was designed using the method of backstepping kinematics into dynamics. A self-turning fuzzy controller and a fuzzy-Gaussian neural network (FGNN) controller were designed to complete coordinately controlling of cross-slider and wheels. The fuzzy-neural control algorithm was described by applying the Gaussian function and back propagation (BP) learning rule was used to tune the membership function in real time by applying the FGNN controller. To make the tracking more quickly and smoothly, the neural network controller based on dynamic model was designed, which utilized self-learning and self-adaptive ability of the neural network to deal with the partial uncertainty and the disturbances of the parameters of the robot dynamic model and real-time compensate the dynamics coupling. The results show that the selected control input torques make the system globally and asymptotically stable based on the Lyapunov function selected out; the accuracy of the proposed controller tracing is within ±0.4 mm and can satisfy the requirements of practical welding project.     

弹药传输机械臂固定时间终端滑模控制

为提高坦克弹药传输机械臂在路面激励等外界扰动下位置控制的鲁棒性,设计一种固定时间终端滑模控制器(fixed-time terminal sliding mode controller, FTSMC).推导含垂直基础振动的弹药传输机械臂动力学方程,将系统的基础振动处理成干扰项.采用新型固定时间收敛干扰观测器对系统不确定项进行补偿,改善了控制器的鲁棒性.结合固定时间收敛双幂次趋近律和固定时间终端滑模面设计固定时间终端滑模控制器.用Lyapunov理论证明了系统固定时间收敛特性. 3种工况下的对比实验表明,设计的复合控制器对不确定性干扰具有强鲁棒性,能够对外界扰动下的弹药传输机械臂进行准确定位控制.