有限时间二次型最优调节器的数值解

通过对有限时间二次型最优调节器设计中矩阵Riccati微分方程的离散化，将微分方程化为代数方程。并将离散化后的代数方程通过变换使之成为矩阵Riccati代数方程的形式，利用MATLMI控制系统工具箱中计算无限时间二次型最优调节器的lqr()函数，编程求解各离散时刻的矩阵Riccati代数方程，从而得到矩阼Riccati微分方程的数值解以及二次型最优调节器最优控制的数值解．     

一类不确定脉冲混合系统的非脆弱控制器设计

针对离散部分为有限状态自动机的脉冲混合系统,在控制器增益出现参数不确定性的情况下,给出一种非脆弱的控制方法．同时考虑系统两部分的稳定性,提出了整个系统渐近稳定的概念．然后,基于最优路径的思想,通过控制事件的触发,使离散状态沿着最优路径无限次进入期望集,达到渐近稳定．同时,利用多Lyapunov函数方法,在连续子系统的加性摄动有界的情况下求解线性矩阵不等式,确定控制器的增益,使其也达到渐近稳定,从而使整个混合系统达到渐近稳定．     

建筑结构在风与地震作用下的时滞补偿主动控制算法

时滞导致控制力的不同步实施，不仅降低控制系统的性能，而且会使动力系统不稳定，针对这个实际问题，本文提出一种时滞补偿控制算法。控制律采用基于ｙａｐｕｎｏｖ稳定准则的离散瞬时最优控制律。利用卡尔曼最优滤波作状态估计，对状态变量向前作一步最优预测。导出了适用于离散瞬时最优闭环时滞补偿控制算法理论公式。     

基于状态观测器的结构振动预测控制

针对结构振动控制时滞问题及反馈控制对结构全状态的需求,提出了一种基于状态观测器的序列最优预测模态控制算法.根据反馈的结构响应,通过状态观测器观测估计结构的全状态,通过序列最优预测模态控制算法计算实时控制力,将反馈的结构响应和计算的控制力作为输入,考虑控制系统的时滞,设计径向基神经网络（RBFNN）,形成基于状态观测器的序列最优预测模态控制器.对一带分布参数实际隔震的330kV电压互感器进行地震响应控制,仿真结果表明,基于状态观测器的序列最优预测模态控制算法,在无时滞的情况下与基于状态观测器的序列最优模态控制算法控制效果相当,在有时滞的情况下能有效克服时滞对最优预测控制算法的影响,控制效果良好.     

液压数字伺服系统优化中的线性调节器

讨论了离散系统函数优化问题中,包括离散系统变分法、离散系统动态规划、离散线性调节器等,这些方法均可用于解决数字控制系统最优化控制问题．为此以线性调节器为例,讨论了上述方法的应用,利用连续伺服系统的优化方法得出控制规律,并将其离散化,实现了数字控制．     

离散最小阶奇异滤波器

本文是文献￣［１］结果的推广，讨论了含有部分未知动态嗓声的奇异线性定常离散随机系统的最小阶滤波器．类似于奇异最优调节器，本文提出了广义ｌｅｇｅｎｄｒｅ－ｃｌｅｂｓｃｂ条件；满足该条件和文中引理条件以及可扰条件时，本文证明了稳态最优滤波器是存在的，且具有最小阶（ｎ─ｍ＋ｒ）．同时，并给出了一种求解最小阶奇异滤波器的算法．文中举例说明了这一算法的可行性．     

有扰动输入的离散最优调节器的综合

本文介绍两种有扰动输入的离散最优调节器综合方法,用它们综合的最优调节器能保证闭环控制系统在阶跃扰动作用下,当k→∞时X(k)=0且△X(k)=0。这里X(k)是被控系统状态的向量,符号“△”表示差分算子。     

基于最优保性能控制的互联大系统实例研究

将最优保性能控制应用于互联大系统的控制器设计中,对一个13工位自动化设备的互联大系统采用离散增量建模,得到近似线性模型,测定模型参数并估计系统不确定项的界限．通过一组线性矩阵不等式的可行解问题来设计这类具有控制输入约束的离散不确定线性系统的二次保性能控制器．再求解一个凸优化问题,得到系统的最优保性能反馈控制器．仿真结果表明该控制器控制效果优于传统的最优控制方法．     

用模糊－PI控制改善气动位置伺服系统的静、动态特性

本文运用模糊－ＰＩ控制器，充分利用了模糊控制对气动位置伺服系统的动态性能改善的优势和ＰＩ控制对系统静态性能有利的特点，互补控制．实验表明模糊－ＰＩ控制器比常规ＰＩＤ控制器更有效，这种控制方法使系统具有良好的静、动态特性．     

滞后系统中的动态矩阵控制及计算机仿真

介绍了近几年来在工业过程控制中一种实用的控制方法－动态矩阵控制以及如何在计算机上加以实现，通过仿真将ＤＭＣ和常规的ＰＩ调节器进行比较，分析和讨论，结果表明ＤＭＣ在具有慢时变、纯滞后及非线性系统中具有很好的控制效果和较强的鲁棒特性。     

预测模型的单神经元PI控制器

针对工业过程和实际控制对象的慢时变非线性的特点 ,设计了一种预测模型的单神经元 PI控制器。采用单神经元 PI控制算法与神经网络预测模型相结合的控制策略 ,用 PI控制规律来确定控制器的输出。用一个自适应神经元网络作为非线性系统的预测模型 ,估计下一步的输出值 ;用一个单神经元实现 PI控制来优化下一步的控制。利用 Matlab/Sim ulink工具对 PI控制器和预测模型的单神经元 PI控制器进行比较仿真实验 ,其控制对象为典型的非线性系统。仿真实验表明 :预测模型的单神经元 PI控制器具有结构简单 ,计算速度快 ,鲁棒性好等特点     

基于电压前馈解耦的地铁永磁同步电机矢量控制研究

针对传统矢量控制系统中电流环使用PI调节器忽略交直轴电流耦合的问题,采用以d-q轴反馈电流和反馈速度为输入的电压前馈解耦单元,并将经过d-q轴电流调节器的输出作为补偿电压,与电压前馈解耦单元构成复合控制系统。在MATLAB/SIMULINK仿真软件下,搭建永磁同步电机矢量控制系统和电压前馈解耦模型,仿真分析在地铁牵引、惰行、制动3种工况下有负载扰动时的运行情况。仿真结果表明:与传统PI控制器相比,基于电压前馈解耦的PI控制器能使系统具有更好的动态性能。     

线性控制的柴油发动机电子调速器的研究与开发

研制了一种线性控制的柴油发动机电子调速器。该调速器采用PI控制器,通过传感器检测到测量值,用控制器对输出机构进行反馈处理,进而控制执行机构,达到调节发电机转速的目的;同时,用样机完成了部分实验工作。实验结果表明,电子调速器的性能优于机械调速器,有较好的调速效果。     

基于ADRC的直接转矩控制系统及其性能

在传统的直接转矩控制(DTC)系统中,速度控制通常采用PI控制器,而PI控制器必须依赖被控对象的数学模型,特别是在低速范围内不能达到令人满意的控制效果.将一种非线性控制器——自抗扰控制器(ADRC)引入直接转矩控制系统,以改善动态性能,并结合转矩控制系统提出了自抗扰控制器的参数整定方法,同时针对系统的抗扰性能进行了仿真分析.仿真结果表明,采用ADRC的转矩控制系统抗扰性能有显著提高.     

多变量对象的预测PI控制及其工业应用

针对强耦合、大时滞多变量系统．首先将系统进行动态解耦,消除系统之间的耦合,然后将解耦对象简化为互相独立的一阶滞后对象,最后运用单变量预测PI控制算法设计这些一阶滞后对象的控制器．这种控制器结构简单,可调参数少,参数调节方便、直观．仿真和实际应用表明：此类预测PI控制器具有良好的控制性能和鲁棒稳定性能．     

基于模糊自适应PID的主汽温控制系统

为了改善传统串级PID主汽温度控制系统的控制效果,提出了采用模糊自适应控制器的串级主汽温控方案.主调节器采用模糊自适应PID控制器,副调节器采用传统PID调节器.利用模糊规则,主调节器PID参数可根据误差信号动态调整.仿真结果表明,该系统在机组负荷较大范围变化时,其控制品质优于传统PID串级控制系统.     

参数自整定模糊PI控制系统的仿真与建模

论述了永磁同步电机(PMSM)系统的双闭环控制系统.为了观察模型的高效性和快速性,速度环采用模糊PI控制,电流环采用滞环电流控制.通过模糊控制规则,可以自动整定PI参数,从而提高了系统的动态响应,消除了系统的稳态误差.仿真结果表明:该方法响应快、无超调、鲁棒性强,较传统PI控制具有更好的动、静态特性.     

异步电动机的单神经元模糊自适应控制

针对异步电动机矢量控制中PI控制器自适应能力较弱的问题,提出了用单神经元模糊自适应控制器代替转速PI调节器和磁链PI调节器的方法,并基于梯度下降法和单神经元自适应模糊控制原理,将增量式PI控制算法和单神经元自适应学习规则相结合,通过模糊控制修正单神经元的比例系数,提高单神经元模糊自适应控制器参数在线调整能力。为验证单神经元模糊自适应控制器的性能,对系统进行仿真实验。仿真结果表明,采用单神经元模糊自适应控制策略,其控制效果优于传统矢量控制,系统的动态和静态性能比较好,而且控制器对电动机转子电阻变化有较好的鲁棒性。该控制方法具有较好的控制性能,使异步电动机控制系统具有较强的自适应能力。     

逆系统动态补偿解耦控制的鲁棒性研究

针对高度非线性和强耦合的水下机器人模型,利用逆系统方法进行了解耦控制,对补偿后的伪线性系统设计了PI调节器和自校正控制器,不同程度地改善了控制性能,提高了系统的鲁棒性.     

永磁直线同步电机自适应内模控制研究

为了解决永磁直线同步电机（PMLSM）运行过程中对系统参数摄动及负载扰动等不确定因素敏感的问题,结合内模控制和模型参考自适应控制各自的优点,设计了PMLSM自适应内模控制器（AIMC）.仿真结果表明,自适应内模控制器同常规PI控制器相比,具有更好的动态稳定性和跟踪性能,对外界干扰具有较强的鲁棒性.