具有理想跟踪特性的鲁棒变结构模型参考自适应控制

针对相对阶为1的定常线性被控对象,提出了一种控制增益可切换的鲁棒变结构模型参考自适应控制方案.该方案在对象参数及高频增益符号均未知的情形下,可确保跟踪误差满足预先给定的过渡过程性能指标,即超调量、过渡过程时间和稳态误差.     

鲁棒变结构模型参考自适应控制器的分析与设计(Ⅰ)

对含有未建动态ＳＩＳＯ定常线性系统提出了一种控制增益可切换的变结构模型参考自适应控制方案。其主要结果是：解决了当对象建模部分相对阶为１、高频增益符号未知时,确保跟踪误差满足预先给定的过渡过程性能指标（超调量,过渡时间和稳态误差）的问题。     

鲁棒低增益变结构模型参考自适应控制

就对象含未建模动态且其建模部分相对阶大于1时的变结构模型参考自适应控制(VS-MRAC)系统,提出了一种鲁棒低增益变结构控制方案,特点是系统变结构律在低增益状态下仍可保证所有辅助误差均在有限时间内收敛到零,从而提高了系统跟踪精度.此外,还研究了平均值滤波器对系统稳定性的影响.     

鲁棒变结构模型参考自适应控制器的分析与设计(Ⅱ)

对含未建模动态且建模部分相对阶大于 1(n >1) 的SISO定常线性系统提出了一种控制增益可切换的变结构模型参考自适应控制方案 .主要结果是 :得到了系统跟踪误差与辅助误差间关系的明确表达式 ,进而证明 ,对各辅助子系统 (均为相对阶为 1的子系统 ) ,只要按相对阶为 1时所提出的变结构律进行设计 ,使它们满足预先给定的性能指标 ,就可保证系统跟踪误差在预先给定的过渡过程时间内收敛到一个残集内 ;研究结果还表明 ,当n >1时 ,平均值滤波器对系统的影响相当于一个未建模动态对系统的影响     

低增益变结构模型参考自适应控制器设计

就对象相对阶大于1时的变结构模型参考自适应控制（VS－MRAC）系统提出了一种低增益变结构控制方案,主要特点是：1）系统变结构律在低增益状态下仍可保证所有辅助误差在有限时间内收敛到零,从而提高了系统跟踪精度;2）进一步研究了平均值滤波器对系统稳定性的影响。     

飞机纵向运动模型参考反推自适应PID控制

为克服飞行控制系统设计中传统增益规划方案的缺点,提出一类飞机纵向运动模型参考反推自适应PID控制方案,并给出了该方案的具体设计过程和跟踪性能改善方法．理论分析和数值仿真结果表明．该方案兼具反推自适应控制和PID控制的优点．即：无需知道被控对象的精确数学模型,控制器结构简单,鲁棒性强,在不增大控制增益的前提下具有良好的跟踪性能．     

含K类函数和附加控制量的自适应L2励磁控制

为了简化常规非线性自适应L_2增益控制计算和加快控制系统状态变量的稳定收敛速度,通过引入附加控制变量和K类函数,克服了每次虚拟函数设计时都要考虑γ–耗散不等式的不足,保证了L_2增益控制能力随误差变量的增加而增强,给出了一种含附加控制变量和K类函数的非线性自适应L_2增益控制的通式,并以具体军用电站谐波励磁系统为对象,进行了仿真实验.仿真结果表明,相对于传统L_2增益控制,该方法可提高状态变量的收敛速度,并可加强军用电站励磁系统的动态稳定性.     

高阶不确定非线性系统的线性自抗扰控制

针对一类具有内部动态和外部扰动未知的SISO高阶非线性系统,提出一种通用的线性自抗扰控制方案.该方案基于单参数调节的高增益观测器思想,分别设计线性跟踪微分器、线性扩张状态观测器和线性状态误差反馈控制律.利用Lagrange中值定理和Cauchy-Schwarz不等式将系统总扰动的微分值转化为关于系统估计和跟踪误差的函数,可以解决因系统控制增益未知所导致的控制量微分值难以预先确定的问题.在此基础上,基于Lyapunov稳定性定理证明闭环系统误差信号有界,并进一步分析得到系统估计和跟踪误差与控制器参数的定量关系,即都可以随观测器增益的增大而达到无限小.仿真比较结果验证了所提出方案的有效性,与韩式自抗扰控制方案相比,该方案结构简单,调节参数少,易于工程实现.     

控制增益符号未知的不确定非线性系统鲁棒自适应控制

针对一类控制增益函数及符号均未知的不确定非线性系统,基于反推滑模设计方法,提出一种鲁棒自适应神经网络控制方案.结合Nussbaum增益设计技术和神经网络逼近能力,取消了控制增益函数及符号已知的条件,应用积分型Lyapunov函数避免了控制器奇异性问题,并通过引入神经网络逼近误差和不确定干扰上界的自适应补偿项消除了建模误差和不确定干扰的影响.理论分析证明了闭环系统所有信号半全局一致终结有界,仿真结果验证了该方法的有效性.     

一类具有未知死区MIMO系统的自适应模糊控制

针对一类具有未知死区并具有下三角函数控制增益矩阵的不确定MIMO非线性系统, 根据滑模控制原理, 并利用Nussbaum函数的性质, 提出了一种自适应模糊控制器的设计方案. 该方案取消了函数控制增益符号已知和死区模型参数上界、下界已知的条件. 通过引入积分型李亚普诺夫函数及最优逼近误差与死区扰动上界的自适应补偿项,证明了闭环系统是稳定的,跟踪误差收敛到零. 仿真结果表明了该方法的有效性.     

高频增益符号未知时的变结构模型参考自适应控制:任意相对阶的控制律设计

讨论被控对象相对阶大于1且高频增益符号未知时的变结构模型参考自适应控制问题,从而将相对阶为1时的结果推广到任意相对阶.首先对关键信号构造监控函数,并在此基础上提出了一种控制信号切换律.进而证明,当被控对象相对阶大于1、高频增益符号未知时,在监控函数的监测下,相关控制信号经至多有限次切换后将停止切换,跟踪误差将收敛到一个残集内,且该残集可通过减小某些设计参数而变得任意小.特别,本文证明,与相对阶为1时相同,当对象相对阶大于1时,若系统的某些初始条件为零,则至多只需要一次切换.     

具有理想跟踪特性的多变量变结构模型参考自适应控制

考虑一个广义相对阶为1的多变量系统之变结构模型参考自适应控制器(VS-MRAC)设计问题,提出了一种切换控制方案,解决了现有多变量VS-MRAC和多变量模型参考自适应控制(MRAC)中两个尚未解决的问题:1)使系统跟踪误差的每个分量均满足预先给定的性能指标;2)无须假定对象高频增益矩阵满足通常的正定性条件.     

运输机低空重装空投增益自适应滑模控制

本文针对带有不确定性且不确定性边界未知的低空重装备空投过程控制问题,提出了基于增益自适应全局滑模的飞行控制方法.该方法采用反馈线性化技术对重装空投过程模型进行线性化,解决了空投模型的强非线性问题,在此基础上,设计了切换增益自适应全局滑模控制器,保证了系统在响应全程的鲁棒性,克服了滑模到达阶段系统初始误差对切换增益自适应过程的影响.提出了一种改进的增益自适应方法,解决了滑动阶段的切换增益过度自适应问题.基于Lyapunov理论证明了控制器的稳定性和鲁棒性.仿真验证了控制方法的控制性能和优越性.     

带有未知死区模型的鲁棒自适应模糊控制

针对一类带有死区模型并具有未知函数控制增益的SISO非线性系统,根据滑模控制原理。利用Nussbaum函数的性质,提出一种自适应模糊控制器的设计方案．该方案取消了函数控制增益符号已知和死区模型参数上界、下界已知的条件．通过引入最优逼近误差的自适应补偿项来消除建模误差和参数估计误差的影响．理论分析证明了闭环系统的稳定性和跟踪误差收敛到零．仿真结果表明了该方法的有效性．     

执行器有故障的多输入单输出系统的自适应输出反馈控制

对一类控制增益符号未知且执行器有故障的输出反馈多输入单输出非线性系统,提出了一种后推容错控制方案.该方案在系统状态不可量测的情况下,利用Nussbaum函数处理符号未知的常数增益,并通过构造K-滤波器来估计了系统不可量测的状态.在容错控制器设计过程中,引入变能量函数来处理利用虚拟控制律所无法抵消的部分.与现有研宄成果相比,放宽了未知增益需要上下界均为已知的假设条件.最后,通过选取合适的李雅普诺夫函数,证明了闭环系统所有信号半全局一致终结有界,且跟踪误差收敛到原点的一个小邻域内.仿真结果表明了所提控制方法的有效性.     

一类MIMO非线性系统的直接自适应模糊滑模控制

针对一类具有下三角形函数控制增益矩阵的非线性系统, 基于滑模控制原理, 并利用Ⅱ型模糊系统的逼近能力, 提出了一种直接自适应模糊滑模控制器设计的新方案. 通过引入积分型李雅普诺夫函数及逼近误差自适应补偿项, 证明了闭环系统是全局稳定的, 跟踪误差收敛到零. 仿真结果表明了该方法的有效性.     

一类冷热氦气混合过程的双变量解耦控制

为保证安全性与快速性,大型超导磁体预冷过程中需要通过冷热氦气混合来严格控制温差与压降.大型氦低温系统中这一冷热氦气混合过程具有双变量强耦合、非线性以及迟延等难控特性.为实现其自动控制,通过过程的动态特性、系统关联以及控制逻辑分析,设计了分阶段的解耦控制方案.根据相对增益计算,得出弱耦合阶段的变量匹配控制方案;强耦合阶段采用非线性乘法解耦器、不同频率的采样调节器、带有死区的非线性PID控制算法及增益调度进行解耦控制.该方案在DCS中易于实现,可用于超导磁体的降温与回温控制.实际运行结果表明,解耦后系统有较好的稳定性与鲁棒性,温差控制及时且超调量小,在确保冷却装置安全的同时又保证了降温速率,很好地满足了降温实验需求.     

非线性间歇过程PD型变增益迭代学习控制

针对迭代学习控制中固定学习增益存在的系统收敛速度较慢,实际应用中系统动态性能较差的缺点,研究了具有批次重复性的非线性间歇过程变增益PD型迭代学习控制方法.利用迭代学习过程中的期望轨迹、控制输入以及跟踪误差信息,设计变增益PD型控制器,给出了谱半径收敛条件,并利用算子理论对其进行了证明.对微藻发酵过程基质浓度的控制进行建...     

一种新型非线性预测控制算法

根据最优控制的设计思想,设计出了将模型预测控制和常规控制相结合的控制方案,把预测控制参数设计问题简化为积分增益ks、预测时域M、补偿增益km的选择问题.此算法改善了对象特性,具有较强的抗干扰能力和鲁棒性,适用于大惯性、有自平衡能力的大多数热工控制对象,为非线性系统模型预测控制提供了一条新思路、新方法.     

基于未知高频增益的非线性系统自适应迭代学习控制

针对一类单输入单输出不确定非线性重复跟踪系统,提出一种基于完全未知高频反馈增益的自适应迭代学习控制.与普通迭代学习控制需要学习增益稳定性前提条件不同,自适应迭代学习控制通过不断修改Nussbaum形式的高频学习增益达到收敛.经证明当迭代次数i→∞时,重复跟踪误差可一致收敛到任意小界δ.仿真结果表明了该控制方法的有效性.