基于学习及演算子理论的非线性系统控制方法综述

基于演算子理论的鲁棒右互质分解(operator-based robust right coprime factorization,ORRCF)方法可以有效地处理非线性系统的鲁棒镇定和跟踪问题。首先,简述本方法相关的概念和定义。其次,基于利普希茨范数、同构思想和无源性控制方法讨论了此方法在非线性系统的鲁棒稳定、鲁棒分解和无源性方面的主要结果。再次,基于指数迭代定理、内模控制方法和滑模控制方法分别讨论了非线性的跟踪、鲁棒容错跟踪和自适应跟踪问题。最后,介绍此方法的实际应用,从而进一步证明其有效性。     

一类新非线性控制方法:基于演算子理论的控制方法综述

以基于演算子理论的鲁棒右互质分解 (Operator-based robust right coprime factorization, RRCF) 为基础, 提出了一种较新的非线性鲁棒控制方法.本文将简述此方法的概念、 基本理论及其应用. 具体地说, 本文首先介绍此方法的起源与基本概念; 然后,讨论此方法在系统的鲁棒稳定性、 输出跟踪与故障检测方面的设计等问题;最后,介绍此方法的实际应用从而进一步证明其有效性.     

基于演算子的热过程执行机构故障诊断系统设计

This paper proposes an operator based fault detection method for an actuator fault of an aluminum plate thermal process with input constraints. Operator-based robust right coprime factorization (RCF) approach is utilized in this method. After developing a mathematical model of the thermal process, a robust tracking operator system is designed for the process with input constraints. Following this, design of the fault detection system is given by using operator-based robust RCF approach. Finally, experiment is conducted to support the proposed design method.     

具有不确定性时滞及仿射结构不确定性过程的简易自适应控制

讨论了具有不确定性时滞及仿射结构不确定系统的简易自适应控制问题.给出了对系统再建模方法,所提出的方法可更精确评价不确定性时滞.通过对受控对象附加鲁棒并行补偿器补偿,设计了简易自适应控制器.