一类非自衡系统的简化模型鲁棒预测控制

预测控制是基于模型的控制，从模型着手来提高预测控制系统的鲁棒性不失为一种简单易行的办法，鉴于脉冲响应模型具有简单易得，鲁棒性强的特点，利用阶梯化脉冲响应模型来作为预测控制系统的预测模型，对一类非自衡对象进行鲁棒预测控制器的设计，用这种阶弹化脉冲响应模型来拟和实际脉冲响应模型的办法，不仅减少了模型的参数，而且由于这种简化模型与对象响应的细节无关，进一步提高了模型的鲁棒性能，通过仿真研究，证明了本文设计的两种鲁棒预测控制器（单步鲁棒预测控制器和扩展时域鲁棒预测控制器）对对象模型失配和干扰有较强的性能鲁棒性和稳定鲁棒性，该模型的参数少，控制器设计简单，为实现自适应预测控制提供了基础。     

一类非自衡系统的简化模型鲁棒预测控制

预测控制是基于模型的控制 ,从模型着手来提高预测控制系统的鲁棒性不失为一种简单易行的办法。鉴于脉冲响应模型具有简单易得 ,鲁棒性强的特点 ,利用阶梯化脉冲响应模型来作为预测控制系统的预测模型 ,对一类非自衡对象进行鲁棒预测控制器的设计。用这种阶梯化脉冲响应模型来拟和实际脉冲响应模型的办法 ,不仅减少了模型的参数 ,而且由于这种简化模型与对象响应的细节无关 ,进一步提高了模型的鲁棒性能。通过仿真研究 ,证明了本文设计的两种鲁棒预测控制器 (单步鲁棒预测控制器和扩展时域鲁棒预测控制器 )对对象模型失配和干扰有较强的性能鲁棒性和稳定鲁棒性。该模型的参数少 ,控制器设计简单 ,为实现自适应预测控制提供了基础     

具有指定跟踪性能的间接鲁棒自适应广义预测控制

针对对象的不确定性干扰（未建模动态、有界干扰等），提出一种新的不需要持续激励条件的间接自适应广义预测控制算法，不仅考虑了自适应控制系统的闭环鲁棒稳定性，而且使所设计的自适应控制闭环系统具有指定的跟踪性能。     

数控机床速度伺服系统自适应控制研究

针对数控机床速度伺服系统，讨论一种具有鲁棒稳定性的模型参考自适应控制方法，提出一种简便的高阶状态变量获取方法以及一种鲁棒自适应算法，以便能消除由于有界扰动而引起的参数漂移．并对ＳＣＳ—０１伺服系统进行仿真实验，得到很好效果。     

黑箱系统的一种简便自适应预测控制策略

采用一种输入输出增量式一元线性回归模型作为黑箱系统的预测模型，应用投影算法估计模型参数．该模型将对象输出增量分解为2个分量：一个为非零控制增量作用下的强制分量，另一个为控制增量为零时的自由分量，是一种非齐次时变线性模型．此外，应用广义预测控制理论，提出了一种基于该模型的自适应多步预测控制策略，导出了基于该模型的多步最优预测算式和最优控制律．该控制策略不仅具有广义预测控制的强自适应能力和强鲁棒性，且模型参数少，算法简单，适用于黑箱系统的控制．仿真结果表明该控制策略是有效的。     

数控机床速度伺服系统自适应控制研究

针对数控机床速度伺服系统，计论一种具有鲁棒稳定性的模型参考自适应控制方法，提出一种简便的高阶状态变量获取方法以及一种鲁自适应算法，以便能消除由于有蜀扰动而引起的参数漂移，并对ＳＣＳ－０１伺服系统进行仿真实验，得到很好效果。     

数控机床速度伺服系统自适应控制研究

针对数控机床速度伺服系统,讨论了一种具有鲁棒稳定性的模型参考自适应控制方法,提出一种简便的高阶状态变量获取方法以及一种鲁棒自适应算法,以便能消除由于有界扰动而引起的参数漂移,并对ＳＣＳ－０１伺服系统进行仿真实验,得到很好效果。     

数控机床速度伺服系统自适应控制研究

针对数控机床速度伺服系统 ,讨论一种具有鲁棒稳定性的模型参考自适应控制方法 ,提出一种简便的高阶状态变量获取方法以及一种鲁棒自适应算法 ,以便能消除由于有界扰动而引起的参数漂移。并对SCS -0 1伺服系统进行仿真实验 ,得到很好效果     

一种多步递推广义预测自适应控制

提出了一种基于多步递推预测的广义预测自适应控制算法。由于本算法是利用在线辩识参数直接递推求解控制律，从而大大减少了计算量，便于在微机上用汇编语言实现。     

H∞控制律用于自适应控制的整体有界性证明

提出了一种新颖的自适应控制方案，它将H^∞鲁棒控制律应用于自适应控制当中，并与鲁棒参数估计器相结合，以进一步提高自适应控制系统的鲁棒性能。为验证上述方案的可行性，当存在参数不确定性、未建模动态和有界噪声时，在冻结时间方法的基础上对满足自适应控制系统整体有界性的H^∞控制律进行了推导，从而以严密的理论支持将H^∞鲁棒控制律引入到自适应控制中，还根据推导出的新的充分条件，设计出满足事先设定的鲁棒性水平的自适应控制系统。     

自适应机翼的控制系统设计及其试验研究

针对自适应机翼的特点和研制要求,研究了控制系统的设计与实现,较好地解决了飞行中机翼参数时变的问题,并使系统对控制律做了合理的约束,根据最优控制理论对具体方案进行了理论分析和物理试验。结果表明,采用具有辅助模型自适应控制理论的控制器能够有效、准确、快速地达到设计目标跟踪和设计状态回归两项重要指标,系统的鲁棒性、收敛性和稳定性都得到明显体现,且能很好地实现在线控制。     

自由声场自适应有源消声中误差传感器的最优布放

有源噪声控制中,误差传感器布放的合理与否,直接关系到自适应有源噪声控制系统的降噪效果。本文利用遗传算法研究了自由场ＡＡＮＣ中误差传感器的布放问题,较好地解决了传统的梯度搜索算法难以解决的位置优化问题。仿真结果表明,用遗传算法寻找到的误差传感器的最优位置与理论分析结果吻合。     

非线性系统模糊神经网络直接自适应控制

提出一种基于模糊神经网络的自适应控制方法。由模糊神经网络构成非线性预测器，利用使预测输出等于参考输出，生成实时控制信号。对自适应算法进行了理论分析，结合实例进行了仿真。     

一种智能反步控制方法及其应用

针对反作用射流导弹的非线性和参数不确定性严重的特点,提出一种鲁棒自适应反步智能控制(Backstepping)方法。通过非特定的Lyapunov函数,采用遗传算法优化Backstepping镇定系数,得到适当的函数降低了当镇定系数不当时跟踪误差对控制律的影响。结合模糊小脑模型(FC-MAC)神经网络,推出系统参数不确定时的鲁棒控制律,克服了传统自适应反步法对模型不确定性要求线性有界问题。仿真结果表明,这种结合Lyapunov函数选择和参数优化的Backstepping方法鲁棒性强,受参数变化影响小。     

一种U—D分解自适应推广卡尔曼滤波及应用

为了改善自适应卡尔曼滤波的数值稳定性和计算效率,防止滤波发散,本文在自适应推广卡尔曼滤波的基础上,利用U-D分解滤波,提出一种U-D分解自适应推广卡尔曼滤波新算法,并把该算法应用于飞行状态估计问題,仿真及实际飞行数据计算结果证明了本文方法的有效性.     

基于飞机总能量控制系统(TECS)的飞行航迹/速度解耦控制方法研究

对飞机航速／速度解耦控制系统进行了分析与研究。将偏差控制与基于飞机总能量控制的解耦理论结合在一起，实现了对飞行速度和飞行高度的无稳差控制。对某型飞机在低动压情况下6组典型飞行状态进行解耦控制律设计和仿真，结果显示该方法在所有6组状态下均达到飞机解耦控制标准。由于所选6组飞行状态包含飞机参数不确定信息(有油、无油状态)和干扰不确定信息(地面效应)，从而使得所设计控制律对飞机解耦控制具有一定的鲁棒稳定性。     

考虑前馈作用的BTT导弹自动驾驶仪设计方法研究

针对BTT导弹自动驾驶仪的设计要求,文章提出了一种考虑前馈作用的导弹自动驾驶仪控制器设计方法。基于该型导弹三通道弹体数学模型,建立了自动驾驶仪控制系统数学模型。应用增益技术和递推设计方法,并基于过载稳定跟踪控制的设计要求,提出了一种全局非线性稳定控制策略,设计了连续的非线性自动驾驶仪,解决了该导弹俯仰通道的前馈问题;对于偏航通道,通过设计三通道协调控制律,将有前馈的自动驾驶仪设计问题转化为无前馈的设计问题;同时也利用滑模变结构控制原理解算出了横滚通道的舵偏角指令。数字仿真结果表明,所设计的自动驾驶仪控制系统可有效克服前馈问题所产生的稳态误差以及不确定性因素的影响,同时也提高了跟踪精度,并具有良好的动态特性和稳态品质。     

基于神经网络的多机动目标跟踪算法

将神经网络理论用于多机动目标跟踪,解决了联合概率数据关联(JPDA)存在的计算量组合爆炸问题。基于神经网络数据关联(NDA)所得到的最佳关联假设,将其与简化信息融合并行自适应滤波算法(DAF)进行有效结合,在保证量测与目标有效关联的同时,还具备跟踪起始和终结的作用,实现了对多机动目标的状态滤波与预测。仿真结果表明,与传统的交互式多模型联合概率数据关联算法相比,新算法在保证多机动目标的跟踪精度及实时性要求的同时,计算量大大减少。     

多变量模糊预报式解耦控制研究

介绍了一个多变量模糊预报式解耦控制器的设计理论，通过计算机进行了仿真研究，其结果表明它算法简单，解耦效果比较好。