基于状态预估的非线性时滞系统控制的分步设计

研究了非线性时滞系统基于状态预估和分步设计思想的稳定化控制器设计问题。针对一类单控制滞后的仿射非线性时滞系统,利用非线性状态变换得到—简单的中间非线性时滞系统模型,引入带有将来预估值的非线性状态反馈,得到一线性时滞系统模型,并利用一带有控制记忆的积分变换进行精确无滞后化变换,最后得到一无滞后的线性能控型系统,从而利用分步设计的思想,实现非线性时滞系统的稳定化控制。最后通过一数值例子的仿真说明了该方法的有效性。     

化学反应器的非线性最优控制设计方法

本文针对具有非线性动态特性的连续搅拌釜式反应器，提出了一种基于分步变换的控制器设计方法，通过引入一种简单的中间非线性模型和相应的非线性状态变换，综合得到了一种新的非线性系统的非线性控制器设计方法，最后的控制仿真结果表明这种设计方法是有十分有效的。     

非线性不确定系统的自适应观测器设计

非线性状态观测器可改善过程控制性能和故障诊断,针对一类参数不确定非线性系统提出了自适应观测器设计方法。通过微分同胚变换,将非线性系统转换为仅依赖原系统输入、输出的自适应观测器规范形式。利用自适应调节器估计未知参数,用构造的观测器实现状态的重构。Lyapunov稳定性理论分析了状态观测误差动态方程的稳定性,用来证明所设计的自适应观测器为全局渐近收敛的,既实现了系统状态的渐近重构又确保了在持续激励条件下未知参数估计以指数快速收敛到真值,并通过仿真试验。仿真结果表明提出方法的有效性。     

严格反馈非线性系统的自适应神经网络输出反馈控制

基于非线性反馈函数,文章设计神经网络状态观测器,解决一类非线性系统的输出反馈控制问题.非线性反馈神经网络观测器在系统存在不确定性函数的情况下实时估计系统状态.利用所获得的状态信号,设计了自适应神经网络动态面控制器,同时保证了闭环系统的稳定性和所有信号的有界性.通过调节设计参数的取值能够达到期望的闭环跟踪性能.数值仿真表明,所设计的状态观测器不需要对原系统做状态变换,能够克服输出反馈滑模控制器带来的抖震问题.     

时滞系统的状态预测观测器及预测控制器设计

研究基于状态空间模型的时滞控制系统的状态预测观测器及最优预测控制器的设计问题。针对控制项含有时滞的系统，设计一种全维状态预测观测器，并将其用于时滞控制系统的最优状态预测反馈控制。通过该状态预测观测器可将闭环系统的时滞项移至系统闭环结构之外，从而使其优化控制规律完全可按无时滞系统进行设计。所给出的性能指标计算公式表明，该预测控制器关于二次型性能指标是次优的。     

基于观测器非线性不确定系统的自适应模糊控制

针对一类单输入单输出不确定非线性系统，提出一种稳定的自适应模糊控制方法，该方法不需要系统状态可测的条件，而是通过设计模糊状态观测器来估计系统的状态，证明了所提出的控制方法不但能使闭环系统稳定，而且输出误差可取得H∞跟踪控制性能，仿真结果进一步验证了该控制算法的实用性和有效性。     

非仿射系统的自学习滑模抗扰控制

针对一类单输入单输出(single-input single-output,SISO)非仿射非线性系统的控制问题,提出了一种自学习滑模抗扰控制方法.该方法用非线性光滑函数设计扩张状态观测器,实现SISO非仿射非线性系统内部不确定性和外部扰动的扩张状态估计,并将扩张状态观测器(extended state observer,ESO)与自学习滑模控制技术融为一体,实现SISO非仿射非线性系统的自学习滑模抗扰控制.该方法不依赖受控对象的数学模型,可以快速跟踪任意给定的参考信号.数值仿真试验表明了该方法响应速度快、控制精度高,具有很强的抗扰动能力,因而是一种鲁棒稳定性很强的控制方法,在SISO非仿射非线性系统控制领域具有重要作用.     

多输入非线性系统控制的分步变换与设计

研究多输入非线性系统基于分步变换及设计思想的非线性控制器设计问题。针对一般多输入非线性系统，首先利用非线性状态变换的方法进行非线性变换，得到一中间非线性系统模型，然后引入状态反馈，使得闭环系统为线性能控标准模型；从而利用分步设计的思想，实现非线性系统的最优控制。最后以－液位－温度控制系统为例，通过仿真说明该方法的有效性和可行性。     

面向多源干扰的动力定位船舶精细抗干扰控制

针对动力定位船舶非线性模型以及多源干扰导致的定位不精确问题,考虑不同干扰的特点及其在非线性模型中的响应特性提出一种基于无源精细化扩张状态观测器的鲁棒自适应抗扰控制方法.首先,建立动力定位船舶数学模型和多源干扰模型,并根据系统模型设计无源精细化扩张状态观测器实时估计船舶状态及其所受的多源干扰;然后,在此基础上引入动态面控制技术,在控制律中设计鲁棒自适应项以补偿估计误差;最后,证明该闭环级联系统所有误差信号一致最终有界.对一艘动力定位船舶进行仿真实验,实验结果表明,该方法在干扰估计和状态估计方面均优于传统扩张状态观测器,验证了该控制方法的有效性.     

锂离子电池荷电状态估计: 非线性观测器方法

电池荷电状态(state of charge,SOC)的准确估计是电动汽车有效实施能量管理的基本前提和安全高效运行的重要保障.为降低电池系统因迟滞效应和非线性因素对SOC估计产生的不利影响,本文基于Lipschitz非线性系统观测器设计理论,提出了一类电池SOC估计新方法.基于该新方法设计的观测器具有结构简单,估计性能好等优点.首先根据电池等价电路模型给出电池系统的数学描述,进而利用脉冲放电实验数据计算出电池系统各参数值,然后利用线性矩阵不等式方法求解出观测器增益矩阵,最后利用城市道路循环(urban dynamometer driving schedule,UDDS)工况测试验证了观测器系统具有良好的跟踪性能.     

含未知输入的广义系统的状态与输入估计

研究了含未知输入的广义系统的输入解耦观测器设计问题. 在系统脉冲能控的条件下通过系统输入-状态对的非奇异变换, 把此问题等价地转化为正常状态空间系统的相应问题. 用大家熟知的方法设计正常状态空间系统的观测器, 从而得到广义系统的输入解耦观测器. 然后用广义系统的观测器状态和系统输出的线性组合渐近估计系统的状态与未知输入.     

线性/非线性切换扩张状态观测器的收敛性和稳定性分析

线性/非线性切换扩张状态观测器(linear/nonlinear switching extended state observer,SESO)是为追求更高的控制精度和抗扰能力,在进行状态估计时根据状态误差大小在线性扩张状态观测器(linear extended state observer,LESO)和非线性扩张状态观测器(nonlinear extended state observer,NLESO)之间进行切换的一种扩张状态观测器.但由于该算法存在非线性结构,目前还没有从频域角度对该方法进行收敛性和控制系统稳定性分析的相关研究.针对此问题,以二阶系统为研究对象,首先对SESO的结构及参数选择进行了介绍,然后,分别采用等效增益法和描述函数法,从频域角度对了其状态估计误差的收敛性和基于SESO的自抗扰控制系统的稳定性进行了研究.结果表明,三阶SESO具有良好的收敛性,能实现对系统状态和"总扰动"的误差估计,并且选择适当的SESO参数,可避免极限环的产生.     

Optimal State Estimation and Fault Diagnosis for a Class of Nonlinear Systems

This study proposes a scheme for state estimation and,consequently,fault diagnosis in nonlinear systems.Initially,an optimal nonlinear observer is designed for nonlinear systems subject to an actuator or plant fault.By utilizing Lyapunov's direct method,the observer is proved to be optimal with respect to a performance function,including the magnitude of the observer gain and the convergence time.The observer gain is obtained by using approximation of Hamilton-Jacobi-Bellman(HJB)equation.The approximation is determined via an online trained neural network(NN).Next a class of affine nonlinear systems is considered which is subject to unknown disturbances in addition to fault signals.In this case,for each fault the original system is transformed to a new form in which the proposed optimal observer can be applied for state estimation and fault detection and isolation(FDI).Simulation results of a singlelink flexible joint robot(SLFJR)electric drive system show the effectiveness of the proposed methodology.     

Sliding Mode Control and State Estimation for a Class of Nonlinear Singularly Perturbed Systems

This paper is concerned with the design of a controller-observer scheme for the exponential stabilization of a class of singularly perturbed nonlinear systems. The controller design uses a sliding mode technique and is divided in two phases: slow feedback control and fast feedback control so that a final composite control is obtained. Assuming that only the fast state is available and the system's output is a function of the slow state, an observer design is presented. A stability analysis is also made to provide sufficient conditions for the ultimate boundedness of the full order closed-loop system when the slow state is estimated by means of the observer. An application to the model of a permanent magnet stepper motor is given to show the controller-observer methodology and stability analysis.     

新型有限时间收敛滑模扩张状态观测器研究

针对一类具有量测噪声的非线性不确定系统,设计了基于新型滑模扩张状态观测器的Terminal滑模控制方案．首先对系统进行两次状态扩张,然后设计一种新型滑模扩张状态观测器,通过采用特殊的滑模面保证观测误差在有限时间内收敛到零．在此基础上,设计Terminal滑模控制器,使系统状态也能在有限时间内收敛到零．严格的理论证明和仿真结果均证明了所设计新型滑模观测器及闭环控制方案的有效性和快速性．     

Robotic Manipulators State Observation Via One-Time Gain Switching

High-gain Luenberger-like state observation would provide the best possible tracking error of nonlinear systems at the expense of higher transient variance and slower convergence to the real state. Conversely, low-gain Luenberger-like observation usually provides lower transient variance of the error system, but might lead to nonzero or nonconvergent steady tracking error. This paper presents new switching-gain observer designs that capitalize on the benefits of low-gain, high-gain, and sliding mode observations. Switching and non-switching observer designs are both considered. Since adaptive observers are often of complex structures and might be difficult to implement, a simpler adaptation form is presented using one-time switching between two predetermined solutions. A nonlinear coordinate transformation is applied to obtain a linear observable system with nonlinear perturbation terms characterized by a Lipschitz constant and/or a finite bound on the norm. Sufficient conditions are derived for the existence of sliding mode, asymptotic stability of the error system, and the independence of the reconstruction error system from the perturbation inputs during the sliding mode. The new observer designs are applied to flexible-joint manipulators in order to explore their performance capabilities. The switching-gain observer was shown to be a reasonable compromise that is easy to be implemented.     

State Estimation For An Agonistic‐Antagonistic Muscle System

Research on assistive technology, rehabilitation, and prosthetics requires the understanding of human machine interaction, in which human muscular properties play a pivotal role. This paper studies a nonlinear agonistic‐antagonistic muscle system based on the Hill muscle model. To investigate the characteristics of the muscle model, the problem of estimating the state variables and activation signals of the dual muscle system is considered. In this work, parameter uncertainty and unknown inputs are taken into account for the estimation problem. Three observers are presented: a high gain observer, a sliding mode observer, and an adaptive sliding mode observer. Theoretical analysis shows the convergence of the three observers. Numerical simulations reveal that the three observers are comparable and provide reliable estimates.     

基于扩张状态观测器的UCAV自适应滑模控制

针对固定翼UCAV（Unmanned Combat Aerial Vehicle）系统中存在的不确定性和外部扰动，设计了一种基于扩张状态观测器的自适应超扭曲滑模控制器用来抑制系统扰动，从而提高对于UCAV的控制性能。建立固定翼UCAV的六自由度非线性模型，针对姿态控制和速度控制分别设计扩张状态观测器对模型中难以精确测量的状态量和外部扰动进行估计，依据奇异摄动原理分别对姿态和速度设计自适应超扭曲滑模控制器，实现对UCAV的姿态和速度的跟踪控制。采用某型固定翼UCAV非线性模型对所设计的控制器进行仿真验证，并且与传统的自抗扰滑模控制方法进行了对比，仿真结果表明，基于扩张状态观测器的自适应超扭曲滑模控制器具有更小的超调量和稳态误差。     

一类分布参数系统辨识及其状态观测器设计

本文研究了一类非线性分布参数系统的模型辨识及其状态观测器的设计方法,为这类系统的研究提供了新的途径。将这种方法应用于沸腾炉空气埋管动态过程的研究时,其有效性得到证实。