基于干扰观测器的SWATH船运动非线性预测控制

针对带有海浪干扰和参数不确定的SWATH船运动控制问题, 提出基于干扰观测器的SWATH船运动非线性预测控制. 首先对SWATH船运动进行建模、参数求解和海浪干扰仿真; 然后根据运动模型设计非线性预测控制律, 对SWATH 船升沉和纵摇进行控制, 同时利用干扰观测器对海浪干扰进行观测, 并从理论上证明了所设计的控制器可以保证SWATH 船运动的稳定性. 仿真结果表明, 所设计的控制器提高了SWATH船运动控制效果, 且能对海浪干扰进行抑制.

     

一类随机系统基于干扰观测器的抗干扰控制

针对一类带有多源干扰的随机系统,研究其抗干扰控制问题.针对可以由未知参数的外源系统产生,代表频率、振幅和初相都未知的干扰,构建随机自适应干扰观测器对其进行估计.基于此,结合自适应控制和随机控制的方法,提出基于干扰观测器的抗干扰控制策略,保证复合系统的所有信号均为均方渐近有界.仿真结果验证了所提出方法的正确性和有效性.     

基于广义扩张状态观测器的干扰不匹配离散系统状态反馈控制

针对一类干扰不匹配的线性离散时间系统, 研究基于广义扩张状态观测器的稳定化状态反馈控制器设计问题. 在经典的自抗扰控制器中, 扩张状态观测器主要针对干扰匹配的积分串联型系统. 然而, 在许多实际系统中往往存在干扰不匹配的情况, 例如存在采样抖动的离散时间控制系统. 针对这一问题, 基于一类存在不匹配干扰的离散时间系统, 提出广义扩张状态观测器和相应的稳定化状态反馈控制器设计方法. 最后通过永磁同步电机调速控制仿真实例验证了所设计的观测器和控制器的有效性.

     

基于参数估计的一类非线性系统故障诊断算法

针对系统模型的不确定性、未知输入扰动和非线性特性, 提出一类非线性系统参数估计的故障诊断算法. 构造系统故障诊断观测器, 采用Lyapunov 稳定性定理验证观测器的稳定性, 通过Barbalat 引理证明满足故障诊断观测器为渐近稳定的表征故障参数的参数估计, 并总结了设计算法流程. 仿真结果表明, 所提出算法具有快速收敛性, 对一类非线性系统诊断效果较好.

     

一类输入受限的不确定非仿射非线性系统二阶动态terminal 滑模控制

针对一类输入受限的不确定非仿射非线性系统跟踪控制问题, 提出一种二阶动态terminal 滑模控制策略. 在不损失模型精度, 并考虑系统输入饱和受限的前提下, 给出一种适用于全局的不确定非仿射非线性系统近似方法. 提出小波小脑模型干扰观测器设计方法, 实现复合扰动的有效逼近. 构造辅助系统分析输入饱和对跟踪误差的影响. 通过构造基于PI 滑模面的terminal 二阶滑模面, 给出二阶动态terminal 滑模控制器设计过程, 克服了传统滑模的抖振问题. 仿真结果验证了所提出方法的有效性.

     

基于扩张状态观测器的分散模型预测控制

针对复杂关联系统中分散控制方法无法有效解决子系统间的耦合和干扰问题, 提出一种基于扩张状态观测器的分散模型预测控制算法. 首先将复杂关联系统分解为多个状态维数较低、控制变量较少的子系统, 并为每个子系统设计本地预测控制器; 然后, 采用扩张状态观测器对子系统的耦合项以及干扰项进行估计, 进而利用估计值对子系统进行前馈补偿, 从而降低复杂关联系统的计算复杂度, 提高系统的稳定性和抗干扰能力; 最后, 利用液位控制系统验证了所提出算法的有效性.

     

一类非线性系统的奇异点克服控制

针对一类非线性系统, 研究存在奇异点时的跟踪控制问题. 在采用反馈线性化方法将对象转换成标准型后, 构造线性补偿器并结合期望轨迹的高阶导数构成伪控制量. 通过引入梯度动力学方法求解控制律, 以克服在控制过程中遇到的奇异点问题. 通过稳定性分析验证了闭环系统的稳定性和跟踪误差的收敛性. 仿真结果表明, 此类控制器具有良好的控制性能, 并且能有效克服奇异点问题.

     

模糊输出反馈实现动态不确定非线性系统的几乎干扰解耦

研究一类单输入单输出动态不确定非线性系统的几乎干扰解耦问题. 首先设计一类新型的模糊高增益观测器估计非线性系统的未知状态; 然后结合自适应模糊backstepping 控制、小增益定理和改变供能函数方法, 给出鲁棒自适应模糊控制器的设计. 所设计的控制器不仅可以保证整个闭环系统在输入到状态实际稳定意义下稳定, 同时抑制了干扰对输出的影响. 仿真结果表明了所提出控制方法的有效性.

     

基于区间观测器的执行器故障检测

针对同时具有未知非线性函数(包括系统不确定性、外部干扰等) 和执行器故障的非线性系统, 提出基于区间观测器的故障检测方法. 首先, 在假定执行器故障不出现的前提下, 基于未知非线性函数的上下界信息, 提出两种区间观测器设计方法; 然后, 利用这两种区间观测器的输出和系统的真实输出, 构造可以对执行器故障进行检测的残差, 以此实现基于区间观测器的执行器故障检测. 最后, 通过两个仿真例子验证了所提出方法的正确性和有效性.

     

基于PI 观测器的奇异摄动系统故障诊断和最优容错控制

针对线性奇异摄动系统, 提出一种基于PI (proportional integral) 观测器的故障诊断和最优容错控制方法. 基于奇异摄动系统相关理论和矩阵变换技术, 给出PI 全维观测器存在的条件, 该观测器可以观测系统的快慢状态和故障系统的状态. 在估测到系统状态的基础上进一步考虑最优性, 应用最优控制理论, 设计状态反馈控制器, 提出基于PI 观测器的故障诊断器和最优容错控制器的设计方法. 最后的数值算例验证了所提出方法的可行性和正确性.

     

基于NDO的ROV变深自适应终端滑模控制器设计

针对ROV的深度控制问题, 提出基于非线性干扰观测器的自适应终端滑模控制方法. 详细叙述了控制器的设计过程, 并利用Lyapunov 稳定性判据, 验证了存在模型参数不确定性和外干扰时, 系统的全局渐近稳定性和跟踪误差的收敛性. 仿真实验表明, 所提出的控制器不仅能够很好地估计并克服外干扰和模型不确定性等因素, 具有很好的鲁棒性能, 而且还可以实现在任意规定时刻变深运动的快速收敛.

     

基于自抗扰技术的网络化无刷直流电机控制系统时延补偿

采用自抗扰控制技术解决网络化无刷直流电机转速控制系统的时延补偿问题. 首先, 建立含有时变网络诱导时延的无刷直流电机控制系统模型, 并将时变时延引起的不确定动态描述为系统模型的不确定性; 然后, 设计自抗扰控制器, 对时延引起的不确定动态进行动态线性化补偿, 从而消除时变时延对系统性能的影响; 最后, 通过仿真研究表明了所设计的自抗扰补偿方法的有效性和优越性.

     

基于控制系统直接方法的非线性系统预见控制器设计

针对一类非线性离散时间系统给出最优预见控制器设计方法. 首先运用非线性控制系统直接控制方法的思想, 将非线性反馈部分作为形式输入, 使得系统成为“形式上”的线性系统; 然后, 针对该线性系统, 利用最优预见控制的基本方法设计最优预见控制器; 最后, 利用形式输入与实际输入的关系得到非线性离散时间系统的最优预见控制器. 证明了如果形式线性系统满足一定的可镇定和可检测条件, 则闭环系统是渐近稳定的. 数值仿真结果表明了控制器的有效性.

     

基于干扰观测器的一类不确定非线性系统鲁棒H∞控制

为了降低控制器对干扰的要求,基于干扰观测器提出一类多输入多输出不确定非线性系统的鲁棒H∞控制方法．将系统的内部不确定性和外部干扰组成复合干扰,设计基于小波神经网络的复合干扰观测器,并提出干扰观测器的参数调节方案使观测器能以高精度逼近复合干扰．同时在控制器中引入鲁棒控制项用来抑制观测器误差给系统带来的影响,所设计的控制器能使系统的跟踪误差小于一个给定的性能指标．最后给出一个仿真算例验证了本控制方案的有效性．     

基于干扰观测器的一类奇异系统H∞控制

提出了一种基于干扰观测器的奇异系统鲁棒H_∞控制方法.外部干扰广泛存在于奇异系统中,为了降低其对系统的影响,设计了一种奇异系统干扰观测器以估计系统干扰.然后给出闭环系统相容的条件,设计一种基于干扰观测器的鲁棒控制器,并基于李雅普诺夫稳定性理论证明了闭环系统的渐近稳定性,通过设计指标函数得到闭环系统具有鲁棒性能的条件.相对于传统鲁棒控制方法,基于干扰观测器的方法降低了系统设计的保守性.最后,通过仿真实验验证了所提出方法的正确性和有效性.     

Sliding mode control with disturbance observer for a class of nonlinear systems

This paper is concerned with the stabilization problem for a class of nonlinear systems with disturbance. The disturbance model is unknown and the first derivative of disturbance is bounded. Firstly, a general disturbance observer is proposed to estimate disturbance approximatively. Secondly, since the bound of the disturbance observer error is unknown, an adaptive sliding mode controller is designed to guarantee that the state of system asymptotically converges to zero and the unknown bound can be adjusted by an adaptive law. Finally, an example is given to illustrate the effectiveness of the proposed method.