欠阻尼对象的最优PID控制器参数整定方法

研究了带有纯延迟的欠阻尼对象最优PID控制器的参数整定及性能鲁棒性评价问题。首先依据频域判据，确定保证闭环系统稳定的PID控制器参数域，然后采用全局寻优的遗传算法，获得ITAE指标最优的PID控制器参数。采用蒙特卡罗随机实验方法，对模型参数在有界范围内摄动时的性能鲁棒性进行了定量的比较和评价。仿真结果表明，本文方法具有良好的动态性能，在对象参数摄动时与极点配置方法和幅值相位裕量方法相比具有较好的性能鲁棒性。     

非线性中立型控制系统的鲁棒稳定与鲁棒镇定

研究了一类不确定性的非线性中立型动态系统,系统具有多重时不变状态时滞。其不确定性满足范数有界条件。采用LyapunovV泛函的方法。建立了一类Lyapunov泛函。通过对控制系统(B,D,C)的分析,得出只要矩阵对(B,D)是完全可控的,或者是可稳定的,则在相应的条件下便得出相应的非线性中立型动态控制系统及滞后型动态系统可镇定的充分条件。建立了非线性中立型微分系统的时滞无关的渐近稳定性判别条件,以及非线性中立型动态控制系统的时滞无关鲁棒镇定的判据。同时,给出了相应的非线性滞后微分系统的时滞无关鲁棒稳定性的判据,以及非线性滞后动态控制系统的时滞无关鲁棒镇定性的代数判据。     

汽车非线性悬架动态特性研究

文中详细研究了非线性弹簧汽车悬架系统的动态特性，主要从理论上分析了变刚度弹簧代替定常刚度弹簧后悬架的动态特性，探讨了用小参数动法研究分析非线性系统响应特性的有效性；同时将结果与数值仿真研究结果进行了比较，研究结果表明，用小参数摄动法可以得到系统周期激励了响应的近似解析解，为分析悬架系统动态性提供了一有效的方法，同时也为悬架设计提供了理论依据。     

非线性微分-代数系统稳定性的几个判据

研究非线性微分－代数系统的稳定性问题，给出利用非线性函数的偏导数矩阵判别非线性微分－代数系统平衡态稳定和不稳定的几个判据，所得结果形式简洁，易于应用．最后利用例子说明所得判据的有效性     

非线性网络和系统BIBO稳定性的MD理论和方法

基于非线性传递函数理论和多维系统理论,本文系统地建立了频域中非线性网络和系统BIBO(有界输入——有界输出)稳定性的MD(多维系统)理论和方法。本方法的最大特点是无需具体求解传递函数的极点,而只需进行其Hurwitz性的判定。     

基于径向基网络的前馈反馈自适应控制器

对于非线性被控对象，当存在未建模动态，参数摄动或对象动力学特性时变时难以实施有效的控制，为此，我们利用径向基函数神经网络，并将前馈和反馈控制方案相结合，提出一种鲁棒性强、实时性好、能控制非最小相位系统的神经网络前馈反馈自适应控制器。仿真结果表明了该方案的优良特性。     

非线性微分〖CDF*2〗代数系统的自适应状态观测器设计

针对非线性微分-代数系统,给出了可观性判据,提出了基于非线性微分-代数方程的自适应状态观测器设计方法。根据状态观测器工作点变化在线配置极点,获得合适的观测器的反馈增益阵,保证观测器在大范围内稳定工作。理论分析了存在模型误差时观测器的鲁棒性,证明如果模型稳态无差,观测器也是稳态无差的。以化工过程中的典型微分-代数系统为例,仿真结果证明了用该方法设计的观测器能够稳定收敛到状态真值,具有较好的动态性能。     

一种实现有滞后SISO系统频域参数辨识的新算法

提出了一种能够采用有滞后模型结构的SISO系统的频域辨识算法.该算法采用了直接的非线性指标,能够有效避免指标的线性化所导致的问题.进一步,针对这种非线性指标所导致的非线性优化问题,本文发展了一种最小二乘求解算法,提高了求解效率和解的可靠性.仿真取得了非常好的效果,表明了所提出方法的有效性.     

高阶非线性控制系统的适应性仿真研究

针对带有外部扰动和参数摄动的不确定高阶非线性系统,利用积分行为补偿系统的各种未知因素,设计适应性非线性控制器(ANLC),并提出了全面的控制器适应性评价方法。首先结合典型信号扰动试验和模型参数摄动试验,检验系统的抗扰性和鲁棒稳定性;然后引入神经网络和Taylor级数展开理论构造非线性函数,改变高阶非线性系统的模型结构,利用Monte-Carlo随机试验方法,进行模型摄动的性能鲁棒性分析;并与精确反馈线性化(EFL)方法进行了定量比较。结果表明,适应性非线性控制器(ANLC)具有很强的适应性能,是解决不确定高阶非线性系统控制的有效途径。     

基于神经网络的不确定非线性时滞系统保成本控制

保成本控制问题受到了人们的关注,并取得了很多的研究成果,但这些研究均未考虑提高系统动态特性的问题,且很少涉及非线性系统。为此,将神经网络和控制理论相结合,针对一类不确定非线性时滞系统,结合系统动态特性以及非线性扰动抑制问题,提出了新的控制算法。通过将稳定度引入保成本控制中,可以在保成本控制的基础上提高系统的动态特性;利用神经网络良好的非线性逼近能力,很好地解决了系统存在任意非线性扰动时的控制问题。     

BTT导弹分块模型组合非线性控制器设计与仿真

提出了基于导弹非线性分块模型的组合控制方法。对于弹道倾角和弹道偏角采用动态反馈,以及对非仿射型非线性系统的处理方法,保证跟踪误差收敛。姿态角、角速度层的控制,充分考虑了导弹气动参数不确定性和未建模动态、控制量输入的不确定性。对于不确定性采用自适应反演(backstepping)变结构控制方法。对BTT导弹6DOF非线性模型的仿真结果显示了本文方法的有效性。     

舵机动态响应下导弹阻尼回路稳定性

针对导弹控制参数稳定区域的研究大多忽略了舵机的动态响应过程对参数稳定区域的影响, 首先建立了阻尼驾驶仪控制的导弹动力学方程以及舵机的动力学方程, 然后考虑舵机的稳态响应和动态响应, 应用劳斯判据给出了非旋转弹阻尼反馈增益与舵机控制参数的动态关系。为推导旋转弹阻尼反馈增益的稳定区域, 分析了舵机在准弹体坐标系下的表达式, 然后采用复姿态角方法和Lyapunov稳定性判据, 给出了旋转弹动态稳定性条件。最后以某一导弹飞行参数为例进行了仿真, 验证了本文所得出的稳定性条件的有效性。     

State feedback stabilization for a class of nonlinear time-delay systems via dynamic linear controllers

The dynamic linear state feedback control problem is addressed for a class of nonlinear systems subject to time-delay. First, using the dynamic change of coordinates, the problem of global state feedback stabilization is solved for a class of time-delay systems under a type of nonhomogeneous growth conditions. With the aid of an appropriate Lyapunov-Krasovskii functional and the adaptive strategy used in coordinates, the closed-loop system can be globally asymptotically stabilized by the dynamic linear state feedback controller. The growth condition in perturbations are more general than that in the existing results. The correctness of the theoretical results are illustrated with an academic simulation example.     

火电机组免疫单神经元非线性控制方法仿真研究

针对火电单元机组控制系统,提出一种免疫单神经元非线性控制策略,并设计出一种新的非线性输出跟踪控制器.该控制器由稳定逆系统和免疫单神经元自适应PID反馈控制器组成.前者是根据逆系统方法求取的,用于提高系统的响应速度;而后者,则是利用生物免疫反馈规则,使神经元比例系数可以随工况的变化自动进行调整,用于提高系统的稳定性.通过不同负荷下的仿真结果表明,该控制策略具有较强的动态解耦能力,鲁棒洼,自适应能力以及快速稳定跟踪能力.     

不确定Lurie型控制系统的绝对稳定性

讨论了区间非线性Lurie型控制系统的鲁棒绝对稳定性.用Lyapunov函数法研究了区间非线性Lurie型直接控制系统和间接控制系统的鲁棒绝对稳定性;给出了区间非线性Lurie型直接控制系统和间接控制系统鲁棒绝对稳定的充分条件;建立了区间非线性Lurie型控制系统鲁棒绝对稳定与区间矩阵稳定的关系.     

对丢失数据包的网络控制系统的分析及最优控制

针对同时存在前向通道和反馈通道数据包丢失的离散时间系统,分别将数据包丢失作为独立的贝努利过程进行建模。通过对量化器量化水平参数的约束条件,确保状态估计在均方差意义下的稳定,并基于约束条件获得前向通道的最大丢包率的一个上界。与此同时,基于线性二次型最优控制(LQG)性能指标和状态估计,给出了具有数据包丢失的系统最优控制律,运用线性矩阵不等式(LMI)技术和二分法进行优化设计,并给出了反馈通道最大丢包率的一个优化算法。最后通过仿真实例验证了理论结果。     

网络环境下的不确定非线性系统远程智能控制

针对一类网络环境下的不确定非线性动态系统,提出了一种基于神经网络非线性补偿和线性反馈控制相结合的智能远程控制方法。该方法通过构造神经网络在线估计器学习局部子系统的非线性特性,从而将局部子系统线性化,神经网络权重的在线学习没有持续激励的要求,且可保证闭环误差系统一致最终有界稳定。最后对线性化的闭环时延控制系统,远程控制器采用基于李亚普诺夫(Lyapunov)稳定性理论的线性状态反馈控制,从而保证了整个闭环网络控制系统的稳定性。     

具滞后的区间Lurie型系统的鲁棒绝对稳定性

讨论了具滞后的区间非线性Lurie型控制系统的鲁棒绝对稳定性。用区间向量不等式、Lyapunov函数法和Riccati方程法研究了具滞后的区间Lurie型直接控制系统和具滞后的区间Lurie型间接控制系统的鲁棒绝对稳定性，得到了具滞后的区间非线性Lurie型控制系统鲁棒绝对稳定的一些充分条件，并给出了数值例子说明本文结论的有效性。     

一类非线性混合系统的脉冲混合控制器设计

考虑了一类基于有限状态自动机的非线性混合动态系统,该混合系统由离散事件子系统和连续变量子系统构成。其离散事件子系统为有限状态自动机,连续变量子系统由几个具有脉冲的严格反馈非线性系统组成。结合有限状态自动机的相关理论、Backstepping方法以及脉冲控制设计了一种脉冲混合控制器,给出了整个系统在该控制器作用下渐近稳定的充分条件,构造混合多Lyapunov函数,并应用该函数和线性矩阵不等式(linear matrix inequality, LMI)技术证明了闭环系统渐近稳定性。最后,通过仿真实例验证了该方法的有效性。     

推广匹配非线性系统变结构鲁棒自适应控制

对于一类不确定非线性系统 ,利用推广匹配条件对系统进行反馈线性化 ,将系统变换成一个具有n-2个积分链和两个含有未知参数和不确定项的方程的非线性系统。在利用极点配置法给出鲁棒自适应滑动模态超平面设计的基础上 ,提出了变结构鲁棒自适应控制律的设计方法 ,并将所提出的设计方法应用于下摆加驱动电机系统的控制律。经仿真研究表明 ,控制效果令人满意。