PI调节器用于多输入多输出线性系统跟踪给定值的最优设计

本文对多输入多输出线性系统跟踪给定值问题给出一个正确的提法.并用PI调节器实现最优设计,保留了"按偏差跟踪"方法的优点,设计方法简便.     

基于PI调节器的线性电桥

提出了一种基于PI调节器的线性电桥电路 ,它的输出电压与电阻值的变化量成正比 ,而且调整方便。适用于高精度热电阻测量温度的场合。     

基于离散系统的滑模变结构PI调节器

本文采用离散滑模变结构控制方案，提出了一种新型PI调节器设计方案，给出了离散滑模变结构PI调节器滑模存在条件及调节器设计方案。理论分析和仿真结果表明，该调节器使对象具有良好的鲁棒性和性能指标，能消除持续恒定干扰造成的静态偏差。控制器输出切换极小，为快速的运动控制提供了一种新方案。     

离散系统状态反馈控制中的跟踪问题

针对离散系统,本文讨论状态调节器的输出跟踪问题,指出了现有的离散状态调节器存在的问题,提出了一种新型的离散状态PI调节器．     

一种新型状态PI调节器的研究

提出一种新的状态PI调节器,证明了其最优调节器性质,并分析了它的鲁棒性,通过参数集结,使状态PI调节器具有类似于PID调节器的参数整定方法.     

可控整流系统PI调节器参数寻优仿真

采用单纯形寻优的方法，对６脉波同相逆并联方式的可控整流系统ＰＩ调节器参数进行了民仿真结果表明，采用寻优得出的参数，使闭环系统的各项性能指标能达到满意的效果。     

ATM网络ABR业务拥塞控制算法的PI调节器实现

基于速率反馈的流量控制是ATM网络ABR业务标准的流量控制方案。在目前绝大多数拥塞控制方案不能用数学工具进行分析的情况下,本文根据经典控制理论的有关原理,使用一个PI控制器实现了拥塞控制算法。我们对系统进行了分析,证明了此时系统带宽和输入数据速率之间将是无差的;最后通过仿真说明了控制器参数的变化对系统的影响。     

离散系统状态反馈控制中的跟踪问题

针对离散系统，本文讨论状态调节器的输出跟踪问题，拽出了现有的离散状态调节器存在的问题，提出了一种 新型的散状态ＰＩ调节器。     

视觉跟踪模糊自调节PI控制算法

视觉跟踪系统是一个非线性时变系统,传统控制方法往往难以胜任。因此,本文提出一种新的视觉跟踪控制算法——模糊自调节PI控制算法,以跟踪三维平动刚体目标。与传统基于图像的视觉伺服控制算法相比,该控制算法有两个优点：①以二值目标图像的矩特征为图像特征,因而无需图像特征匹配;②模糊调节器根据闲环系统响应的不同阶段,在线调节PI参数,从而改善了闭环系统的整体性能。仿真结果表明,本文提出的模糊自调节PI控制算法不仅简单快速,且具有较高控制精度。     

离散系统鲁棒容错线性调节器设计

提出一种离散系统鲁棒容错线性调节器的设计方法，给出了鲁棒容错线性调节器的设计步骤，并用算例说明了该方法的有效性。     

MIMO线性离散系统的最优鲁棒跟踪控制

将MIMO线性离散定常系统在指定信号输入下获取最优时域指标的最优跟踪控制器设计问题归纳为求解一个有限维线性规划问题, 并证明这种最优跟踪控制器也是鲁棒稳定控制器.     

基于LQR最优调节器的倒立摆控制系统

倒立摆控制系统是一个典型的高阶次、不稳定、多变量、非线性和强藕合控制系统。本文研究分析了单节倒立摆控制系统的数学模型，介绍了线性二次型最优调节器(LQR)的基本原理，并用该方法实现对单节倒立摆的最优控制，MATLAB仿真结果和实验结果表明了该方法的有效性。     

一类线性离散广义系统最优预见控制器设计

提出一类广义线性离散系统的预见控制问题.首先,利用差分算子构造扩大误差系统,然后通过引入一些恒等式,把可预见的目标信号的差分也包含在扩大误差系统的状态向量中,把所考虑的广义系统的预见控制问题转化为一个形式上的普通广义系统的控制问题.由熟知的广义系统最优控制理论的结论,得到广义系统的带有预见作用的控制器.对扩大误差系统的R-能稳性和能检测性进行了详细讨论.     

离散时滞大系统的最优跟踪递阶控制方法

考虑具有控制时滞及输入输出之间向通道的大系统，应用线性二次型加积分（ＬＱＩ）＾１的最优状态反馈控制理论和带时增广状态向量方法，转化原大系统为满足马尔可夫性质的增广状态大系统，再作了问题分解后，整个大系统的解可由于问题层的局部控制器和上层协调器迭代计算。     

一类双线性系统的最优跟踪控制问题

针对一类具有二次型性能指标的双线性系统的最优跟踪控制问题,提出了一种通过逐次逼近法设计最优控制律的近似方法。首先将状态向量含有时滞的双线性系统的最优跟踪问题转化为最优调节问题;然后利用逐次逼近算法,将既含有时滞项又含有超前项的两点边值问题转化为不含时滞项和超前项的线性两点边值问题族,得到调节系统的最优控制律,并可以通过截取最优控制序列的有限项得到调节系统的前馈-反馈次优控制律。最后,将最优控制问题转化为最优跟踪问题。仿真结果表明,此方法达到了较好的跟踪效果。     

Adaptive Linear Quadratic Regulator for Continuous-Time Systems With Uncertain Dynamics

In this paper, adaptive linear quadratic regulator (LQR) is proposed for continuous-time systems with uncertain dynamics. The dynamic state-feedback controller uses input-output data along the system trajectory to continuously adapt and converge to the optimal controller. The result differs from previous results in that the adaptive optimal controller is designed without the knowledge of the system dynamics and an initial stabilizing policy. Further, the controller is updated continuously using input-output data, as opposed to the commonly used switched/intermittent updates which can potentially lead to stability issues. An online state derivative estimator facilitates the design of a model-free controller. Gradient-based update laws are developed for online estimation of the optimal gain. Uniform exponential stability of the closed-loop system is established using the Lyapunov-based analysis, and a simulation example is provided to validate the theoretical contribution.      

广义离散随机线性系统最优递推估计

运用新息理论和射影的方法，提出了广义离散随机线性系统阳优递推滤波，预报和平滑估计算法，在一定条件下证明了最优递推估计的渐近稳定性。所得的结果可用于正常离散随机线性系统。‘