基于MRPs的卫星集群系统姿态对抗一致性控制

小型卫星集群协同控制是当前空间技术发展的热点之一, 卫星集群控制可归结为多智能体控制问题。面向卫星集群系统的分组姿态控制, 引入一致性以及对抗一致性问题, 提出了卫星系统姿态对抗一致性控制方法。卫星组网系统姿态对抗一致性控制目标是使卫星分组达到姿态对称的状态。以无向图描述姿态对抗卫星集群的通讯拓扑结构, 利用修正型罗德里格斯参数方法描述卫星刚体运动姿态, 设计了一种基于多智能体协同控制理论的三维空间卫星集群姿态对抗一致性控制律, 并采用Lyapunov稳定性理论证明了其稳定性。最后, 通过仿真实验验证了所提方法的有效性。     

含时延的多智能体系统的多静态领导者包容控制

对基于有向固定拓扑的多静态领导者的多智能体系统的包容控制问题进行研究。在系统中智能体之间信息传递存在固定通信时延的情况下,应用拉普拉斯变换技术分别研究一阶和二阶连续时间多智能体系统,通过对系统传递函数的稳定性分析而求取系统状态稳定条件,并应用终值定理,最终得到了保证系统实现包容控制的时延限制条件,最后用仿真验证了该结论的有效性。     

二阶多智能体系统的一致性分析

研究了二阶连续多智能体系统的一致性问题,其中每个智能体能够实时获得自己的速度信息,但是只能在一些离散时刻上获得自己和邻居的相对位置信息。在给定的控制输入下,建立了一致性成立的充要条件,并将该理论结果应用到多机器人编队控制问题中。提供的数值仿真进一步验证了理论结果的有效性。     

变风量空调系统的模型预测控制及仿真研究

采用基于模型预测控制策略的多输入多输出(MIMO)控制器对单通道变风量空调系统的控制问题进行了研究.在分析系统工作机理和系统动力学行为的基础上,建立了内部模型的结构,采用实验确定了模型的参数.通过设定参考轨迹、输入输出约束、控制步长、预测步长及加权矩阵,解决了系统的凸二次型优化问题.通过仿真研究和对实际系统的控制,验证了系统的控制效果.     

单边Lipschitz非线性多智能体系统一致性追踪控制

针对单边Lipschitz非线性多智能体系统,提出了一种分布式一致性控制方法.首先,构建了领导-跟随者动力学结构,用于实现单边Lipschitz多智能体系统的追踪控制.然后,设计了单边Lipschitz非线性多智能体系统的一致性控制协议,可根据智能体之间局部交互信息构建分布式反馈控制,并将系统的一致性追踪问题转化为系统...     

具有控制约束的不确定离散时滞系统最优保性能控制

对一类具有范数有界时变参数不确定性和控制输入约束的离散时滞系统,研究其最优保性能状态反馈控制律的设计问题.基于线性矩阵不等式处理方法,导出了保性能控制律存在的条件,并证明了该条件等价于一组线性矩阵不等式的可行性问题,并用这组线性矩阵不等式的可行解给出了保性能控制律的一个参数化表示.进而,通过建立并求解一个凸优化问题,给出了具有控制约束的最优保性能控制律设计方法.     

多变量非线性系统的有约束模糊预测解耦控制

针对多变量非线性系统提出了一种带约束输入的广义预测解耦控制算法:首先对多变量非线性系统建立T-S模糊模型,然后在每个采样点对系统进行局部动态线性化,将得到的系统线性化模型进行对角解耦,然后对其设计带输入约束的GPC算法.该算法充分考虑了控制输入及其增量受约束的情况,而且不必求Dio-phantine方程,减小了计算量,且削弱了变量之间的耦合程度.最后的仿真结果说明了该算法对多变量非线性系统的有效性.     

Markov跳变系统的单步约束预测控制

针对离散Markov跳变系统,研究带输出约束的单步预测控制问题。首先设计基于模态的单步预测控制器,驱动系统状态到达相应的终端不变集内,以此保证约束预测控制系统的稳定性,接着进一步讨论了系统存在峰值有界噪声输入情形。其中终端不变集是通过在预测时域外寻求一个虚拟的带约束的状态反馈控制器以保证系统的随机稳定性来获得,为计算方便,控制器的优化问题转化为SDP问题,并得到以LMI描述的优化问题。最后对Markov跳变系统描述的经济学动力系统的仿真结果说明了本控制器设计方法能够在峰值有界噪声输入下保证系统的稳定性,并且使控制变量满足给定的约束条件。     

基于多智能体粒子群的快速碰撞检测算法研究

在层次包围盒的基础上,提出一种基于多智能体粒子群的快速碰撞检测方法.算法首先利用层次包围盒方法快速减小物体间可能发生的碰撞检测区域,并基于随机碰撞检测核心思想将问题转变为物体特征对间距离机制的非线性优化问题,在建立的层次拓扑结构基础上,结合多智能体系统技术和粒子群算法的进化策略,设计了一种多智能体粒子群算法来求解碰撞检测问题.通过仿真测试表明,该算法具有很高的搜索效率和寻优性能,能够满足碰撞检测的实时性要求.     

具有弱通讯的多智能体分布式自适应协同跟踪控制

针对具有弱通讯的高阶严反馈非线性多智能体系统,提出一种新颖的分布式自适应反演控制方法,并研究了该系统的协同跟踪控制问题。首先,以5个智能体作为被控对象,其中一个智能体以分布式结构组成“领航者-跟随者”编队模式,并且将领航者的运动速度作为整个编队系统的前行速度,其余智能体作为跟随者跟随领航者编队运动。其次,采用自适应反演方法,对系统中由于弱通讯导致的不确定参数进行自适应估计,并对系统设计补偿追踪控制律,使系统中的智能体能够实现自主跟踪时变的参考轨迹,最终以最优的轨迹避开障碍物,并保持期望队形运动。接着,根据Lyapunov稳定性理论,证明了所提方法的有效性。最后,通过仿真对比表明,所提方法能够使多智能体系统的横向、纵向跟踪误差以及参考轨迹的相对误差均实现快速收敛,并在跟踪过程中保持该系统渐近稳定。     

Receding horizon H∞ control for constrained time-delay systems

A receding horizon H∞ control algorithm is presented for linear discrete time-delay system in the presence of constrained input and disturbances. Disturbance attenuation level is optimized at each time instant, and the receding optimization problem includes several linear matrix inequality constraints. When the convex hull is applied to denote the saturating input, the algorithm has better performance. The numerical example can verify this result.     

Receding horizon H∞ control for constrained time-delay systems

A receding horizon H∞ control algorithm is presented for linear discrete time-delay system in the presence of constrained input and disturbances. Disturbance attenuation level is optimized at each time instant, and the receding optimization problem includes several linear matrix inequality constraints. When the convex hull is applied to denote the saturating input, the algorithm has better performance. The numerical example can verify this result.     

Robust predictive control of polytopic uncertain systems with both state and input delays

A robust model predictive control algorithm for discrete linear systems with both state and input delays subjected to constrained input control is presented,where the polytopic uncertainties exist in both state matrices and input matrices.The algorithm optimizes an upper bound with respect to a state feedback control law.The feedback control law is presented based on the construction of a parameter-dependent Lyapunov function.The above optimization problem can be formulated as a LMI-based optimization.The feasibility of the optimization problem guarantees that the algorithm is robustly stable.The simulation results verify the effectiveness of the proposed algorithm.     

具有控制约束的不确定离散系统最优保性能控制

对一类具有范数有界时变参数不确定性和控制输入约束的离散时间线性系统,采用线性矩阵不等式处理方法,导出了保性能控制律存在的条件,证明了该条件等价于一组线性矩阵不等式的可行性问题,并用这组线性矩阵不等式的可行解给出了保性能控制律的一个参数化表示。进而,通过建立并求解一个凸优化问题,给出了具有控制约束的不确定离散系统最优保性能控制律设计方法。     

考虑输入输出受限的无人机自适应滑模容错控制

针对存在执行器故障、控制输入饱和与状态约束的无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)姿态控制系统,提出一种新的基于反步法的具有有限时间收敛的自适应滑模姿态容错控制方法。首先,为了抑制执行器故障以及外部干扰的影响,采用自适应和干扰观测器技术,实现对干扰的双重抑制。然后,设计动态辅助系统与障碍Lyapunov函数,证明在输入饱和与状态约束的条件下,闭环姿态控制系统可以在有限时间内稳定,且系统中所有信号最终是有界的。最后,对于小型无人系统的姿态跟踪问题进行性能仿真与对比仿真研究。仿真结果表明,所提出的容错控制方法能够保证在执行机构发生故障时控制系统的有效性,并且该方法具有良好的性能。     

考虑输入输出受限的无人机自适应滑模容错控制

针对存在执行器故障、控制输入饱和与状态约束的无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)姿态控制系统,提出一种新的基于反步法的具有有限时间收敛的自适应滑模姿态容错控制方法。首先,为了抑制执行器故障以及外部干扰的影响,采用自适应和干扰观测器技术,实现对干扰的双重抑制。然后,设计动态辅助系统与障碍Lyapunov函数,证明在输入饱和与状态约束的条件下,闭环姿态控制系统可以在有限时间内稳定,且系统中所有信号最终是有界的。最后,对于小型无人系统的姿态跟踪问题进行性能仿真与对比仿真研究。仿真结果表明,所提出的容错控制方法能够保证在执行机构发生故障时控制系统的有效性,并且该方法具有良好的性能。     

去蜂窝大规模MIMO系统功率控制算法

针对移动通信流量需求持续增长的需求, 同时考虑用户接入点选择和下行功率控制, 对去蜂窝大规模多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)系统的用户体验进行优化。基于最大信号干扰加噪声比, 为每个用户选择有效的服务接入点子集。在此基础上, 针对为不同优先级用户提供不同服务质量的目标, 建立长期功率约束下的下行链路加权功率控制优化问题模型。将该问题转化为凸优化问题, 求解得出一组优化的下行链路功率控制系数。算法经仿真验证, 能将去蜂窝大规模MIMO系统的95%用户频谱效率提升约11倍, 同时有效提升高优先级用户的体验, 对于去蜂窝大规模MIMO系统的研究具有一定参考意义。     

欠驱动平面机械手自适应模糊滑模控制

采用自适应模糊滑模控制策略来实现欠驱动平面机械手的位置控制，定义滑模面为模糊输入，减少了模糊规则数量，模糊输出为通过自适应律在线调整幅值的单值函数，利用李亚普诺夫稳定性理论推导出自适应调整律，保证了系统的稳定性，提出的控制器由一个模糊滑模控制器和一个辅助控制器构成，模糊滑模控制器用来实现与滑模控制相等的控制律，辅助控制器用来补偿两者的差值，仿真结果表明了提出控制器的有效性和可行性。     

动态超表面天线阵列混合发射波束成形

动态超表面天线(dynamic metasurface antenna, DMA)阵列是一种可实现模拟-数字混合波束成形的新型阵列结构, 其模拟波束成形部分由DMA实现, 系统实现的复杂度低。本文研究基于DMA阵列的混合发射波束成形, 核心问题是模拟与数字发射权值的联合优化。该文基于交替优化思想将模拟-数字权值联合优化问题分解为多个子问题, 提出一种基于交替方向乘子法(alternating direction multiplier method, ADMM)的求解方法。该方法首先引入辅助变量简化问题模型, 然后通过交替优化求解辅助变量、数字权值和模拟权值。其中, 辅助变量求解具有闭式表达式, 数字权值与模拟权值解耦合后利用ADMM分别求解。仿真结果表明, DMA阵列与典型的唯相混合阵列和恒模约束下的唯相阵列相比, 具有更好的混合发射波束成形性能。