新型快速动态终端滑模反步控制

针对一类具有不确定性和外扰动的非线性系统,提出一种新型快速动态终端滑模反步控制方法.滑模控制与反步控制结合,使系统对匹配和非匹配不确定性均具有鲁棒性;动态滑模很好地避免了滑模控制器中的抖振;新型快速终端滑模的收敛速度在任意点均快于现有的标准快速终端滑模.再采用放宽条件的非线性干扰观测器对系统复合干扰进行逼近,并设计自适应鲁棒项,进一步提高控制性能.基于李雅普诺夫理论证明了系统稳定性.最后,将该控制方案用于具有大扰动和不确定性的非线性系统,仿真结果证明了控制方案的有效性和优越性.     

基于自适应模糊快速终端滑模控制的导弹自动驾驶仪设计

针对一类多输入多输出非线性不确定系统,提出了自适应模糊快速终端滑模控制方法并应用于导弹自动驾驶仪的设计。利用模糊系统具有以任意精度逼近非线性系统的能力对未知干扰和不确定性进行逼近,并通过鲁棒项提高了系统性能。基于Lyapunov方法,证明了闭环系统所有信号渐进收敛。最后利用本文提出的控制方案设计了6自由度导弹的自动驾驶仪,仿真结果表明了控制方案的有效性和鲁棒性。     

非最小相位系统预测函数控制

针对开环稳定非最小相位系统(NMPS),提出了一种参考轨迹自调整预测函数控制(PFC策略。由于开环稳定NMPS可以方便地用有限脉冲响应(FIR)模型来描述,因此采用基于FIR模型的PFC对其实施控制,并推广到多变量情形,实现对多变量NMPS的有效控制。为了在减小负调缩短调节时间和减小超调之间达到合理的折中,提出了参考轨迹自调整方案,在系统响应初始阶段采用较大的期望闭环性能特性系数,以减小负调;当系统克服负调进入正常响应阶段,采用适当的期望闭环性能特性系数,以缩短调节时间和减小超调。将该策略应用到水轮机调速系统中,仿真结果表明,系统具有良好的动态性能和较强的鲁棒性。     

基于智能天线的分布式无线系统接入控制

针对采用自适应智能天线的分布式无线系统,从理论上分析了上行链路的负载因子,建立了基于该系统的干扰预测理论模型,并提出了两种基于干扰预测的上行链路接入控制算法.利用建立的干扰预测模型,可获得新用户给系统带来干扰的预测,从而可提高接入控制算法性能.仿真结果表明,基于干扰预测的接入控制算法在采用优化的接入控制门限时能够有效提高系统性能.当接入控制算法根据干扰的分布为用户灵活选择接入天线时,能够降低系统阻塞概率,但是却以牺牲系统中断性能为代价.     

时滞对象的自适应Smith广义预测控制

针对时滞被控对象提出了一种自适应Smith广义预测控制器方案。在广义预测控制中 ,以Smith预估器建立被控对象预测模型 ,并基于零频率时的模型匹配和有遗忘因子的递推最小二乘算法在线辨识系统参数和时滞 ,不断修正Smith预估器模型和控制器参数 ,有效克服系统参数和时滞变化对系统的影响 ,动态响应快 ,跟踪效果好。仿真结果证明了这种方法的有效性。     

二级摆型吊车系统动态及基于无源的控制

吊车系统由于吊钩质量的存在而呈现二级摆特性.利用拉格朗日力学原理建立了二级摆型吊车系统的动态模型,分析了系统具有的特性如无泺性和固有频率,提出了一种基于无源的控制方法并证明了系统的稳定性.仿真结果验证了二级摆型吊车系统的复杂性和提出控制方案的有效性,并分析了系统参数对系统性能的影响.     

基于优势关系和可变精度粗糙集的多准则决策方法

针对不确定性决策问题,提出了一种基于优势关系和可变精度粗糙集理论的多准则决策方法。该方法把基于优势关系的粗糙集模型和基于可变精度粗糙集模型结合起来,在可变精度粗糙集模型中把规则的置信度阈值当作可变精度参数值。首先,给出全部方案的成对比较表。然后,从一部分方案的成对比较表中,利用优势关系粗糙集和可变精度粗糙集的扩展粗糙集理论提取两类优势规则。最后,定义打分函数给全部方案打分,并进行排序,选出最优方案。通过一个简单算例论证了该方法的可行性。     

基于改进核平滑辅助粒子滤波的失效预测方法

针对系统模型存在多个未知参数的情况,提出了一种基于改进核平滑辅助粒子滤波(improved kernel smoothing auxiliary particle filtering, IKS-APF)的失效预测方法。首先,在已有核平滑辅助粒子滤波基础上引入增益因子和加速因子,使其具有参数方差双向调节能力和更快的参数估计收敛速度。然后,使用ISK-APF进行状态和参数的联合估计,为确保参数估计的准确性同时减少参数的不确定性,设计了方差监视和短期预测误差匹配相结合的自适应粒子方差控制方案。最后,使用最新估计到的状态和参数粒子进行迭代预测,并通过统计状态粒子首达失效状态空间的时间计算出剩余使用寿命（remaining useful life, RUL）。仿真结果证明了本文方法的有效性和优越性。     

基于KAUTZ模型的预测控制仿真研究

采用Kautz函数逼近来得到未知系统模型,利用带遗忘因子的最小二乘法在线辨识系统模型变化。基于Kautz模型设计了一种自适应预测控制器,并且针对系统投运初期的辨识误差提出了一种衰减因子补偿方法,提高了控制品质。该算法自适应能力强,控制精度高。仿真试验证明了该算法的有效性。     

变权缓冲算子及缓冲算子公理的补充

基于冲击扰动系统的相关概念,提出了变权缓冲算子的概念,分别构造了变权弱化缓冲算子和变权强化缓冲算子,定义了缓冲算子调节度来反映缓冲算子对原始序列的作用强度,并研究了缓冲算子调节度与可变权重之间的关系,在此基础上提出了缓冲算子的单调性不变公理.结果表明,可变权重在功能上类似于高阶作用算子,但在控制缓冲算子作用强度方面的灵活性要明显优于高阶缓冲算子.因此,变权缓冲算子有效地解决了在建模预测过程中常常出现的定量预测结果与定性分析结论不符的问题.     

一种自校正PID控制器设计与仿真研究

介绍了一种基于改进Ziegler-Nichols参数整定方法的自校正PID控制器。给出系统的ARX模型,引入带遗忘因子的最小二乘实时参数估计算法和增量式PID控制算法;给出改进的Ziegler-Nichols整定方法,建立临界增益和临界振荡周期与系统参数之间的关系式。以其在变风量空调系统的变频风机—管道静压控制回路中的应用为例,进行MATLAB仿真。仿真结果显示,自校正PID控制系统能够实时估计被控对象的参数,实时整定控制器参数,适应被控过程的变化,具有较强的实时参数估计和自校正能力。     

考虑自动驾驶仪动态特性与攻击角约束的模糊自适应动态面末制导律

在大口径舰炮制导炮弹打击近岸机动目标的末制导段,考虑自动驾驶仪二阶动态特性与攻击角约束,基于模糊自适应逼近与动态面控制提出一种末制导律。构建二维弹目相对运动模型,运用扩张状态观测器估计目标加速度。为零化视线角的跟踪误差与视线角速率,采用自适应指数趋近律设计非奇异终端动态面滑模,设计模糊自适应系统逼近变结构项,削弱自动驾驶仪的控制指令抖振。通过Lyapunov第二法证明了闭环系统中视线角的跟踪误差与视线角速率均一致最终有界。仿真实验表明:该制导律使制导炮弹在打击具有不同加速度形式的目标时,均具备较好的末制导性能。     

基于T-S模型的约束鲁棒保性能飞行控制律设计

对一类具有范数有界参数不确定Takagi-Sugeno (T-S)模糊模型系统,采用状态反馈并行分配补偿结构,综合考虑变量约束和多个性能指标,研究了约束鲁棒最优保性能飞行控制律设计问题。改进输入、输出及状态约束线性矩阵不等式,提出了带约束模糊最优保性能控制定理。在一般抗干扰控制基础上引入不确定性矩阵,证明了模糊鲁棒最优抗干扰定理。综合上述结论,推导出带约束模糊最优保性能抗干扰定理。最后,建立了飞机不确定T-S模糊模型,分别设计了满足上述3个定理的飞行控制律,并进行了仿真与对比分析,结果验证了该设计方法的有效性。     

一类不确定离散非线性系统的边界层自适应模糊滑模控制

研究了一类不确定离散非线性系统的模糊滑模控制问题,提出了一种基于边界层模糊自适应的模糊滑模控制方法.首先,在系统非线性动态函数上界已知的条件下,给出了系统的准滑模控制律设计,证明了系统的闭环稳定性.引入一个滑模边界层可调参数,在边界层外施加准滑模控制律;在边界层内,去掉准滑模控制律,施加模糊逻辑控制.边界层参数用模糊逻辑系统进行在线自调节,消除了系统处于准滑动模态时的高频抖振.数值仿真结果证明了所设计控制律的优点和有效性.     

基于鲁棒精确微分器的分数阶滑模制导律设计

针对具有碰撞角约束的机动目标拦截问题, 提出一种有限时间收敛的分数阶终端滑模制导律。首先, 建立二维平面的导弹目标相对运动模型。其次, 分别选择分数阶滑模面和分数阶趋近律, 设计分数阶终端滑模制导律, 并对制导系统的有限时间稳定性进行了证明。同时, 为准确获得目标机动信息, 提出一种基于鲁棒精确微分器的目标机动加速度估计方法, 对制导律进行补偿。最后, 通过与相关制导律的对比仿真, 验证了所提分数阶终端滑模制导律具有较高的制导精度, 同时可有效抑制滑模抖振。     

基于滑模变结构制导律的捕获区分析

针对拦截弹的中末制导交接班条件设置问题, 分析了以滑模变结构制导律为末制导律的捕获区。首先, 结合临近空间作战背景建立末制导段弹目相对运动模型。其次, 基于滑模变结构控制理论设计了一种能够保证拦截末端过载收敛且性能优良的滑模变结构制导律作为末制导律, 并对其稳定性进行分析。然后, 分析了零控拦截条件并对滑模变结构制导律的捕获区进行理论推导、分析与证明, 得到了滑模变结构制导律的捕获区边界。最后, 通过设计4种情形下的仿真实验, 验证了本文捕获区分析的正确性。     

基于非奇异Terminal滑模的导弹末制导律研究

结合导弹拦截的精确末制导问题,提出了一种基于非奇异Terminal滑模的鲁棒末制导设计方法。基于Terminal滑模控制中滑模面上的跟踪误差能够在有限时间内收敛到零的思想,在末制导滑模中引入非线性项,代替传统线性变结构滑动模态的设计,同时将目标的机动加速度视为已知的有界扰动,并实时对极值进行自适应估计,推导出一种非奇异Terminal滑模制导律(TSMG)。导弹在TSMG制导律的导引下,弹目视线角速度可以快速收敛,从而保证导弹有很高的命中精度。仿真结果表明非奇异Terminal滑模制导律设计的有效性。     

Self-tuning measurement fusion white noise deconvolution estimator with correlated noises

For the multisensor linear discrete time-invariant stochastic systems with correlated noises and unknown noise statistics, an on-line noise statistics estimator is presented by using the correlation method. Substituting it into the steady-state Riccati equation, the self-tuning Riccati equation is obtained. Using the Kalman filtering method, based on the self-tuning Riccati equation, a self-tuning weighted measurement fusion white noise deconvolution estimator is presented. By the dynamic error system analysis (DESA) method, it is proved that the self-tuning fusion white noise deconvolution estimator converges to the optimal fusion steadystate white noise deconvolution estimator in a realization, so that it has the asymptotic global optimality. A simulation example for Bernoulli-Gaussian input white noise shows its effectiveness.     

控制受限加权预报自校正系统的稳定性分析

针对控制幅值受限的、含稳定的未建模动态和有界干扰的对象 ,给出了一种鲁棒加权预报自校正控制算法。这种算法是在最小二乘型参数估计的基础上通过引入死区而得到的 ;通过引入一补偿函数f(t) ,并结合关键性技术引理便捷地对系统的鲁棒稳定性作了详细证明。结果表明 ,即使受控对象不稳定 (通常涉及控制幅值受限的控制系统稳定都需要对象稳定 ) ,所建立的系统也可以稳定。     

基于Simulink的空调系统先进自校正控制仿真研究

空调系统可以被看作是一阶惯性加延迟的过程,系统具有时延和参数时变的特性.提出了一种先进的自校正控制策略并将其应用在空调系统中.该控制策略采用了一种混合的参数辨识算法,在控制系统闭环运行条件下,空调系统的过程参数包括延迟时间可以被在线辨识.辨识出的延迟时间被Smith预估器用来补偿控制回路中的时延,同时该控制策略的控制信号可由内环回路中的PI控制器根据ITAE整定规则计算获得.Simulink仿真结果表明该自校正控制策略较自适应PI控制的控制性能更为优越.