基于高阶统计量的非线性控制系统性能评估方法

针对一类基于反馈线性化策略的非线性控制系统,提出一种基于高阶矩估计非线性控制器性能检测新方法.非线性闭环控制系统由外部PID控制器、反馈线性化补偿环节和非线性控制对象组成,在模型和对象完全一致时,闭环系统输入输出具有线性特征.在实际应用中,经常遇到反馈线性化补偿环节模型参数与被控对象实际值不一致的情况,上述线性关系也一般不再存在.基于这种直观认识,以闭环控制系统所具有的线性关系为性能参考基准,通过估计系统输出的三元谱和四元谱等统计特征量,构造非高斯性以及非线性等假设推理命题,检验控制系统是否还处于原期望的操作点上,通过大量仿真计算表明了非线性检测新方法的有效性.     

大型水压机操纵系统瞬变负载的控制策略

针对大型水压机液压操纵系统的负载力巨大且瞬变的特点,提出滑模变结构控制与精确线性化相结合的复合控制策略,利用精确线性化控制策略提高系统的稳态特性,变结构控制策略补偿瞬变负载的干扰,设计一个近似的连续可导函数代替符号函数以降低控制信号的抖动,并证明复合控制策略作用下系统的稳定性。通过建立系统的数学模型仿真对比复合控制策略与传统PID控制和精确线性化控制的动态响应,并将复合策略应用于大型水压机液压操纵系统。结果表明:复合控制策略能有效的抑制瞬变负载对系统的影响,系统无超调,凸轮响应时间在0.6 s内,转角的相对误差控制在4%以内,提高了液压控制系统的鲁棒性和控制精度。     

非线性振动控制的神经网络离散逆系统方法

针对非线性结构振动控制难以用线性控制方法精确控制的情况，提出神经网络离散逆系统方法．建立了结构的离散化模型，再用神经网络将非线性系统通过逆系统变换变为伪线性系统，对该伪线性系统可以用一般线性方法精确控制．该方法将非线性结构控制问题转化成了线性结构控制问题，使问题难度大大减小．对某非线性建筑结构振动作了控制仿真，实现了精确线性化，控制效果曲线与对线性结构控制效果曲线几乎完全吻合．神经网络离散逆系统方法发挥了神经网络和线性控制各自的优点，可用于强非线性结构的振动控制．     

有源静电悬浮系统的反馈线性化控制

静电轴承需要一套静电悬浮系统将高速旋转的转子稳定地支承在电极球腔中心,被控对象呈现非线性与负刚度特性。在推导静电悬浮系统的高阶静电力模型基础上,应用反馈线性化方法,构造出非线性控制器,能够使得系统在大范围内线性化。将传统的线性控制器与提出的非线性控制方案在三自由度静电悬浮系统上进行了实验比较。实验结果表明,将反馈线性化方法应用于静电悬浮系统,提高了系统的动态性能、稳定裕量和中频支承刚度。     

二阶时变非线性系统的边缘线性化模糊推理建模

本文给出了二阶时变非线性系统的边缘线性化建模方法。该方法根据模糊插值机理将被控对象的模糊推理规则库依时间维度进行划分转化为变系数非线性微分方程。在每个时间间隔内,依据边缘线性化方法,将局部时空结构下的变系数非线性微分方程转化为了常系数线性微分方程,进而迁移到整体时空结构下则成为变系数线性时变微分方程。仿真实验表明,该方法具有较高的逼近精度,是对模糊推理建模的有效推广。     

基于动态神经网络解耦线性化的内模控制

采用动态神经网络对一类多变量仿射非线性系统进行建模，利用解析求得的模型动态逆，将非线性对象近似输入输出解耦线性化。针对复合后的伪线性系统采用内模控制，分析了存在建模误差的情况下闭环系统的鲁棒稳定性。仿真表明了所提方法的有效性。     

一类近似线性化方法的研究

从全局的观点讨论连续时间不满足可精确性化条件的多输入非线性系统的线性化问题，即对于不满足可精确线性化条件的多输入非线性系统，在某平衡流形上构造一个一致近似于原系统的可线性化系统，通过近似系统设计了原系统的控制律并证明了该控制系统的跟踪性能。     

基于线性化误差模型的自适应控制系统设计

本文提出了一种基于线性化误差模型的自适应控制系统。该控制系统首先为非线性过程建立一个ARX模型与一个基于神经模糊系统的线性化误差模型组成的合成模型，然后再引入单神经元控制器，利用线性ARX模型输出和系统输出值之间的误差以及被控制过程的合成模型的梯度信息对控制器参数进行在线调节，从而获得较好的控制结果。最后，将提出的基于线性化误差模型的自适应控制系统用于简单不可逆放热反应的连续搅拌型化学反应器CSTR中，并和传统的PID控制器进行比较。仿真结果表明，这种基于线性化误差模型的自适应控制和PID控制器相比，具有更快的响应速度。     

非线性系统控制器与观察器设计及应用

本文针对非线性系统，讨论了一种基于完全线性化的控制方法，与一种非线性状态观察器的设计相结合，应用到聚合反应过程的反应温度跟踪控制中，仿真结果表明，它不但具有良好的跟踪能力和收敛性，而且具有较好的参数鲁棒性。     

基于即时线性化的Wiener非线性系统预测控制

采用一种Laguerre网络与SBP神经网络构成的组合模型和即时线性化方法实现了对Wiener非线性系统的自适应预测控制策略。组合模型无需动态系统的阶次和时延的结构先验知识；即时线性化，即是在线依据每个控制周期由模型获得的系统未来各步预测输出yo(k i)|k,(i=1,…，P）对非线性模型进行线性化，进而利用线性化模型进行控制优化求解，即时线性化避免了非线性控制优化求解的困难。文中还给出了实现即时线性化的算法，最后仿真表明所提的算法与策略是有效的。     

基于Volterra级数模型的内模控制方法

针对一大类具有一定不确定性的非线性系统,提出基于Volterra级数模型的鲁棒内模控制器设计方法。利用局部形式的小增益定理,得到在辨识模型和实际对象模型失配的情况下,闭环系统鲁棒稳定的充分条件。对于设定点调节问题,得出闭环系统获得零稳态误差跟踪性能的充分条件。通过对一个连续搅拌反应池（CSTR）过程控制问题的仿真研究表明,应用该方法可以取得良好的控制效果。     

非线性随机混杂系统的鲁棒耗散控制

针对一类带有多维噪声的带范数有界不确定项的非线性随机混杂系统,通过构造随机跳变系统的随机耗散性理论,给出了该类系统的耗散性定义、耗散不等式,以及系统保证耗散性的充分条件.在此基础上,针对带范数有界不确定项的非线性随机混杂系统,进行鲁棒状态反馈耗散控制,即通过求解线性矩阵不等式,设定状态反馈鲁棒控制器,使得在此控制作用下闭环系统满足耗散性.     

基于时间最优控制的模糊控制优化方法

讨论了二次积分系统的时间最优控制．考虑到系统的鲁棒性和抗扰动能力，对其参数设计方法进行了改进．理论分析和仿真表明，这种基于时间最优控制的非线性设计方法具有很好的控制效果和鲁棒性，适用于一类二阶系统的控制．通过二阶系统的模糊控制和时间最优控制的对比发现，一类二阶系统或可近似为二阶系统的模糊控制实际上是对二阶系统最优控制的一种近似．在此基础上，指出了模糊控制规则设计中一种常见的错误，并提出了基于时间最优控制的模糊控制规则的制定和优化方法     

基于系统输出分布的智能控制

提出了文题所述的控制策略,依据输出分布曲线的特征变量选取方法和依据该项信息的规则控制系统。仿真研究得到了满意的结果。在一个实验性二元精馏塔上用IBM-PC进行试验亦获成功。本法对具有非线性特性的分布参数对象,较常规控制策略有明显的优越性。     

固定床反应器基于改进混合模型的串级推断控制

提出了非绝热式固定床反应器基于改进混合模型的串级非线性推断控制策略。道德提出了邻二甲苯氧化非绝热式固定床反应器基于改进混合模型的推断估计器;然后设计了基于新型非线性自适应控制算法的副控制器和基于程序变增益ＰＩＤ的主控制器,同时设计了新型非线性滤波器以解决该反应器主回路比副回路响应快的问题;最后建立了该固定床反应器基于改进混合模型的串级非线性推断控制系统。仿真结果表明该推断估计器具有良好的静态、动态     

一类非线性不确定切换系统的鲁棒可靠控制

研究了含有结构参数扰动的一类非线性不确定切换系统的鲁棒可靠控制问题.假定非线性项满足范数有界性条件,参数不确定性可以是时变的.当执行器“严重失效”——未失效执行器的部分不能镇定原系统时,利用多Lyapunav函数法,给出了混杂状态反馈可靠控制器的设计, 使得闭环系统对所有可能的不确定性和所有允许的执行器失效,在所设计的混杂状态反馈可靠控制器下是渐近稳定的.仿真结果验证了结论的有效性.     

发动机混合支承系统的LQG控制

研究了一种用于发动机混合支承的智能控制的在频域内设计一线性多变量控制的方法。该设计使用了优化控制理论。对典型的四缸四冲程发动机的干扰力和力矩进行了分析并将其用于优化控制系统。对未使用和使用控制器的结果进行比较后表明 ,发动机混合支承系统在很大的频率范围内可以减小发动机的振动     

四阶混沌电力系统的全局快速滑模控制器设计

为四阶混沌电力系统设计具有全局快速收敛特性的储能型滑模控制器。首先,构建了具有储能装置的受控电力系统,利用混沌理论的基本分析方法对原有四阶电力系统的混沌振荡现象进行分析。然后,将受控电力系统的混沌控制问题转化为二阶非线性系统的控制,为二阶非线性系统定义新型滑模面并与已有滑模面进行比较,从而论证其在克服抖振及奇异问题时具有优越性,并为该非线性系统提出具有全局快速性能的滑模控制方法。最后,将该滑模控制方法用于设计电力系统混沌控制器并通过数值仿真证实控制器的有效性。本文方法的重要特点在于能够凸显电力系统混沌控制的基本规律。     

基于Backstepping的不确定非完整控制系统的镇定

非完整控制系统为本质上的非线性系统，线性控制策略对其显得无能为力．为此，把一种新颖的非线性控制方法——Backstepping应用于非完整控制系统的镇定．Backstepping以Lyapunov稳定为设计原则．系统的设计实现了系统全局指数镇定，向时具有良好的动静态性能和强的鲁棒性．最后对一定的不确定性给出了系统仿真，验证了系统设计的有效性。     

基于支持向量机的非线性逆控制及仿真研究

针对逆系统方法中非线性逆模型辨识困难的问题,研究了基于支持向量机(SVM)的逆模型辨识及控制,提出了一种SVM逆模型与PID结合的复合控制系统.由SVM辨识非线性系统的逆模型作为前馈控制器,形成直接逆控制.同时,由PID控制器构成反馈控制,克服直接逆控制鲁棒性不强的缺陷.仿真研究表明,SVM的逆模型辨识能力强,该复合控制系统具有比直接逆控制更优的控制性能和鲁棒性.