有界丢包网络环境下不确定系统的预测控制

研究了有界丢包网络环境下的多包不确定系统的鲁棒预测控制．首先在构建无限时域性能代价函数时,不同于传统预测控制方法,只考虑成功数据传输序列,并由此提出了两种鲁棒预测控制方法：将无限时域控制作用参数化为一个状态反馈控制律;或参数化为一个自由控制作用接一个状态反馈控制律．与传统方法一样,采用性能代价函数作为Ｌｙａｐｕｎｏｖ函数证明了系统的闭环稳定性．仿真实例验证了此方法的有效性．     

电液位置伺服系统的多滑模神经网络控制

针对电液位置伺服系统存在的强非线性,控制增益未知和非匹配不确定性,通过引入神经网络和带饱和层的多滑模面,提出了一种多滑模神经网络控制方法.该方法运用神经网络的万能逼近特性和滑模控制优良的抗干扰特点,采用构造性方法设计控制器.运用光滑投影算法和积分李雅普诺夫技术,避免了参数漂移和控制器奇异问题.理论证明了系统跟踪误差收敛于任意设定的滑模面饱和层内.仿真实验表明了理论结果的有效性.

     

电液位置伺服系统的多滑模神经网络控制

针对电液位置伺服系统存在的强非线性、控制增益未知和非匹配不确定性.通过引入神经网络和带饱和层的多滑模面,提出了一种多滑模神经网络控制方法.该方法运用神经网络的万能逼近特性和滑模控制优良的抗干扰特点,采用构造性方法设计控制器.运用光滑投影算法和积分李雅普诺夫技术,避免了参数漂移和控制器奇异问题.理论证明了系统跟踪误差收敛于任意设定的滑模面饱和层内.仿真实验表明了理论结果的有效性.     

基于滚动时域估计的非线性目标跟踪*

实际的雷达跟踪问题大多属于非线性问题,存在着各种物理约束,采用基于在线滚动优化原理的滚动时域估计方法可以有效地处理带约束非线性目标跟踪问题。滚动时域估计通过引入到达代价函数,将非线性跟踪滤波问题转换为带约束的有限时域优化问题,可以有效减少优化问题求解的计算量,能够显著提高状态估计的准确度。针对实际的雷达跟踪问题,仿真结果表明,滚动时域估计能有效地提高非线性目标跟踪的精度。