ALSTOM气化炉的适应性非线性控制

针对ALSTOM气化炉控制基准问题,结合输入输出约束,设计了一种适应性非线性控制器。该控制器以反馈线性化的思想处理非线性,并将耦合和未知扰动等均视为外扰进行观测和补偿,从而具有结构简单,控制参数物理意义明确,强适应性和抗干扰性的特点。动态测试结果表明,基于非线性模型的适应性非线性控制,优化后的系统满足所有的控制要求;负荷从50%增加到100%时,能迅速跟踪负荷变化,并对于煤质扰动具有一定的适应性。     

船舶动力定位非线性预测控制器的设计

针对海洋环境扰动力对海上作业船只的影响,导致船舶动力定位系统具有较强非线性这一情况,本文结合广义预测控制技术,设计了一种船舶动力定位非线性预测控制器。该控制器通过非线性估计滤波得出船舶非线性运动的总扰动,利用广义预测反馈校正进行补偿,并根据得到的预测值对船舶进行定位控制。经过仿真实验证明控制器具有较强鲁棒性和适应性。     

标准锅炉系统的适应性非线性控制

为了保证标准锅炉系统实现大范围、全工况优化运行,提出一种双环的控制结构,即内环采用适应性非线性控制,实现输入-状态反馈线性化,而外环采用线性控制器。该控制策略能自动抑制系统参数不确定性和外部扰动等模型未知因素的影响,不依赖模型的精确数学表达式。仿真表明,该适应性非线性控制策略是解决一类具有非最小相位特性的非线性系统控制问题的有效途径。     

一类不确定非线性系统基于SVR的Backstepping自适应跟踪控制

针对含有不确定非线性扰动项的一类非线性系统,结合支持向量回归理论,采用Backstep-ping控制方法设计自适应非线性控制器.在分析满足Backstepping设计条件的一类非线性系统结构形式的基础上,应用支持向量回归辨识并补偿系统不确定项及未知扰动,基于Lyapunov稳定性理论,选取Lyapunov函数,证明闭环系统最终一致有界,且跟踪误差指数收敛.通过对典型系统仿真分析表明,相比于径向基神经网络自适应Backstepping控制方案,支持向量回归因其内部参数由训练优化产生,不依赖先验经验及外界干预,适应性较好,对参考指令信号跟踪收敛快,稳态误差小,控制方案有效,且系统具有一定鲁棒性.     

一种新型的鲁棒非线性励磁控制器

综合运用控制领域的新成果：反馈线性化方法和线性Ｈ∞控制原理，本文提出了一种鲁棒非线性控制器设计的新方法，并把这种设计方法用于电力系统鲁棒非线性励磁控制器的设计中。由于既考虑了电力系统的非线性特性又顾及了干扰的影响，所构造的励磁控制器不仅具有较好的内部稳定性而且对扰动和不确定因素有很强的适应能力。计算机仿真研究结果表明，与以往的励磁控制器相比，这种鲁棒非线性励磁控制器可以更好地提高系统的稳定性，并改善系统的动态特性。     

柴油发电机神经网络非线性励磁控制器研究

采用基于LM算法的BP神经网络逼近柴油无刷发电机微分几何非线性励磁控制器,实现了神经网络非线性励磁控制方式,简化了控制回路。仿真结果表明,在系统遭受扰动或故障时,所设计的神经网络非线性励磁控制器具有良好的控制效果。     

TCSC非线性自校正控制策略的研究

针对扰动对TCSC(Thyristor Controlled Series Compensator)系统动态性能的影响,提出了含TCSC系统的非线性自校正自适应控制策略.利用微分几何法和最小方差自校正原理,设计了TCSC非线性自校正自适应控制器.这种控制器能实时检测系统的外扰,并通过控制扰动后系统发电机的功角摇摆曲线来进行自动校正.仿真表明:这种控制器对系统发电机摇摆具有良好的阻尼作用,不但能快速调节容抗、改善系统的稳定性,并且具有较强的自适应性和鲁棒性.     

非线性不确定时变时滞中立系统的非脆弱控制

针对状态、控制输入均含有时变时滞的一类非线性不确定中立系统,探讨其基于Lyapunov稳定性理论的非脆弱控制问题.采用矩阵的各种分解和放大方法,并基于系统的非线性扰动信息,构造含有增益扰动的控制器,得到使得闭环系统具有渐近稳定的良好性能的稳定性判据.同时,应用积分引理来处理Lyapunov泛函导数中的积分项.最后通过一个数值例子展示控制器的设计思路,并通过数值仿真验证所提方法的有效性.     

不确定非线性组合系统基于神经网络的鲁棒控制

针对不确定非线性组合系统,基于神经网络提出了一种新的鲁棒控制器设计方法·利用神经网络逼近系统的未知扰动和互联项·首先考虑不确定非线性组合系统的标称系统并且设计相应的标称控制器;其次考虑系统的未知扰动和互连项,设计了校正控制信号并把它加入了标称控制器中,这种设计方法可以保证实际系统具有最终一致有界的特性·控制信号是光滑的且不需要预先知道神经网络连接权或模型误差的上界·最后给出一个数值的例子,仿真结果表明该方法的有效性·     

动态解耦条件下异步电机的近似逆系统及应用

在动态解耦条件下 ,证明了异步电机非线性系统模型的解析性 ,并根据非线性系统理论求出了异步电机近似逆系统 .然后 ,以逆系统为前馈控制器 ,提供基本的控制信号 ,用 PID控制器为反馈控制器 ,产生补偿信号克服不完全逆系统误差和扰动 ,构成了异步电机复合速度控制系统 .仿真结果证明了该系统具有很好的速度跟踪性能和较强的鲁棒性能     

船舶航向非线性系统自适应模糊补偿控制

摘要： 研究了船舶直航和谐波航向控制问题.基于Lyapunov稳定性理论,将自适应模糊补偿技术应用到船舶航向非线性响应模型中,利用万能逼近定理构造模糊系统逼近系统中的未知非线性,提出了一种基于自适应模糊补偿且带有物理约束二阶滤波器的鲁棒跟踪控制器.运动响应模型考虑了建模误差和外界干扰,模糊系统能有效地逼近非线性系统,控制器能够准确地跟踪预设航向和转首角速度.舵角控制结合舵机伺服系统模型,操舵情况符合物理现实. 数值仿真在相同控制参数下与传统比例 微分(PD)控制作比较,结果验证了自适应模糊控制器的有效性和优越性.     

步进电动机的自适应控制

介绍了一种步进电动机的非线性自适应控制方案,设计了步进电动机非线性自适应位置控制器。仿真结果表明：所得闭环系统对电动机运行参数的变化和负载干扰有良好自适应性,而且调节精度高,动态响应快,无超调。     

一类不确定非线性系统的鲁棒自适应控制

针对一类包括非线性不确定性、有界干扰、时变参数等的具有纯参数反馈形式的不确定非线性单输入单输出系统,利用反演设计方法同自适应控制相结合的方法,设计了状态反馈鲁棒自适应控制器.该控制器能使系统达到渐进稳定,并能保证闭环系统信号的全局有界性,对非线性不确定性和有界干扰具有一定的鲁棒性,且对不确定性的知识要求不多.从仿真实例看出,所设计的鲁棒自适应控制器具有满意的控制效果,而且控制量在容许控制的范围之内.     

一类非线性系统的鲁棒自适应控制

针对一类不确定的非线性系统,提出了一种鲁棒自适应控制设计,该方法能保证闭环系统所有信号全局一致有界,并且使所研究的非线性系统的范围扩大,仿真结果表明了该控制方案的有效性.     

非线性非最小相位系统的半全局自适应输出反馈控制

讨论了含有参数不确定性或未知扰动的非最小相位的非线性不确定系统的半全局自适应输出反馈控制问题。当未知参数在一紧集上取值 ,且以线性形式出现时 ,利用Lyapunov方法和逆推 (backstepping)设计方法 ,给出了该类系统的输出反馈半全局自适应控制器的设计     

基于高木-关野型模糊系统的直接自适应控制

对高阶非线性系统设计了模糊直接自适应控制器.用高木-关野型模糊系统作为控制器,用鲁棒控制项对未知的逼近误差进行补偿以减小逼近误差对跟踪精度的影响.所给方法不但能保证闭环系统稳定而且可使跟踪误差收敛到原点或其小邻域内,此外还克服了外界干扰对系统误差的影响.     

TCSC非线性自适应鲁棒控制器设计

研究了含有参数不确定及外部扰动的带有TCSC(thyristor controlled series compensation)的单机无穷大母线系统的鲁棒控制问题.针对描述单机无穷大母线系统的非线性三阶模型,将自适应理论和L2增益干扰理论相结合,并用逆推法构造出系统的存储函数,设计出了系统的非线性自适应鲁棒控制器.所设计的控制器不仅能够保证系统状态有界,而且能够有效地抑制外部干扰对系统输出的影响.仿真结果表明,所设计的控制器能够在很短的时间内使系统恢复稳定的状态,说明其控制是有效的.     

一类非线性网络控制系统的控制器设计

针对一类非线性网络控制系统,提出了一种新型自适应模糊滑模预测控制方法,采用带有时间超前非线性状态预估器的新型的滑模控制(SMC)方案,补偿网络诱导时延,而后利用模糊自适应系统来逼近非线性环节,并基于Lyapunov稳定性理论设计自适应律,保证系统的稳定性. 以网络环境下空间飞行器的姿态控制为例进行仿真,结果表明,所提出的方法不仅实现了高精度的姿态稳定控制,且系统对不确定参数、网络诱导延时及外界干扰带来的影响具有很好的鲁棒性.     

控制饱和系统的极限学习机控制算法

为提升被控系统的鲁棒性和控制精度,对存在控制饱和约束和内外参数摄动的非线性系统,提出一种基于极限学习机的自适应反演控制算法。针对存在控制饱和约束的非线性系统,基于所设计的辅助函数,将非线性控制饱和约束转换成常规控制输入形式,有效降低了控制器的设计难度。为提升内外参数摄动的估计精度和估计算法速度,采用极限学习机逼近内外参数摄动的综合项,构建了基于极限学习机的自适应控制算法,理论证明了闭环系统的全局渐近稳定性。与自适应滑模控制器对比仿真结果显示,控制器在控制力矩总能耗、系统输出收敛轨迹上具有更优的品质。     

一类非线性系统基于LS-SVM的自适应滑模控制

针对一类具有不确定性和外部扰动的非线性系统,研究了一种基于李雅普诺夫函数和最小二乘支持向量机的自适应滑模控制方案。该方案利用LS-SVM回归的逼近能力设计反馈线性化控制器,并推导出控制器权值参数向量的自适应律。通过滑模控制技术提高系统对外部干扰和逼近误差的鲁棒性。利用李雅普诺夫函数方法证明了整个闭环系统的稳定性。仿真研究验证了所提控制方案的可行性和有效性。