非线性奇异控制系统的干扰解耦问题

基于非线性系统的微分几何理论,讨论了非线性奇异系统的干扰解耦问题及其可解条件·建立了系统的向量相对阶与系统可实现干扰解耦的联系·给出了非线性奇异系统干扰解耦问题可解的充分条件·并指出了这个条件也是非线性系统对应结果的直接推广·这里给出的结论与方法可用于进一步研究此类系统的输出跟踪及反馈稳定化问题·     

基于力控的三容液位系统解耦控制研究

在三容系统物料平衡的基础上,建立了系统的数学模型,根据三容液位系统的非线性特性,运用解耦原理设计控制器,将三容系统的非线性耦合解耦为三个一阶子系统.通过力控组态软件实现解耦控制,并对整个液位控制系统进行组态,构成控制精度高的三容液位系统.     

非线性解耦与线性解耦的统一

利用微分几何理论，将非线性系统大范围线性化，并在此基础上通过对比，推证得出了非线性解耦与线性解耦在微分几何领域是统一的．从而可以将非线性解、耦问题化成线性解耦问题来解决。     

非线性状态反馈的输入输出解耦控制

讨论了非线性系统的解耦问题．利用微分几何理论,通过非线性状态反馈,使得仿射非线性多变量系统被解耦成一些单变量子系统．     

一类神经网络整定PID参数的非线性系统解耦方法

对具体非线性系统有不同的解耦方法，如模糊解耦、神经网络解耦等。因神经网络有自学习功能以及对参数摄动的不敏感，故对某些特殊的非线性系统采用神经网络解耦作为补偿器进行输入输出解耦，能够获得较强的鲁棒性。首先介绍了神经网络解耦的一般结构，然后给出了递归多层神经网络的学习方法。针对一类非线性系统设计了一类基于递归多层神经网络整定PID参数的多变量非线性系统的解耦控制器。从仿真可以看出，对于文中所给出的非线性系统，这种递归多层神经网络的解耦控制器对于输入输出解耦是可行的。     

基于CMAC和PID的非线性耦合系统解耦控制研究

为了实现多变量非线性耦合系统的解耦控制,提出了一种基于CMAC与PID的复杂关联自适应解耦控制策略,并给出了详细算法。该控制策略采用PID控制器和CMAC控制器共同构成一个复合控制器,多个复合控制器通过多输入多输出线性神经网络,实施对复杂非线性耦合对象的控制作用。由于神经网络的自适应特性,可使得耦合系统逼近参考模型,实现解耦控制。仿真结果表明,该控制策略实现了耦合系统的解耦控制,并且具有较强的抗干扰能力和鲁棒性。因此采用此控制策略能够实现多变量非线性耦合系统的解耦控制。     

永磁同步电机的非线性自适应解耦控制

为了解决电机参数变化和负载扰动的不确定性、影响基于非线性解耦控制的永磁同步电机调速系统性能的问题,提出了一种带干扰抑制的永磁同步电机调速系统非线性解耦控制方法.该方法利用非线性解耦控制理论的微分几何方法实现永磁同步电机调速系统转速和磁链子系统的动态解耦,并结合自适应策略,将参数变化和负载转矩扰动作为扰动输入,设计了动态自适应状态反馈控制律和参数自适应规律.应用Lyapunov稳定理论证明了算法的稳定性,并实现具有L2暂态性指标的渐进跟踪.仿真和试验结果表明,该控制策略能有效地改善永磁同步电机调速系统的动态性能,增强其鲁棒性和抗干扰的能力.     

高指数非线性微分代数控制系统的解耦

讨论了一类高指数非线性微分代数控制系统的输入输出解耦问题,给出了使系统可通过静态反馈达到输入输出解耦控制问题的具体条件,并证明了解耦条件在正则静态状态反馈控制下的不变性．     

基于MATLAB的状态反馈解耦控制交流调速系统仿真

利用MATLAB语言建立状态反馈解耦控制交流调速系统仿真模型 ,并进行计算机仿真 .仿真结果表明 ,采用非线性状态反馈解耦控制的交流调速系统具有良好的静态性能和动态性能 .     

集气管压力系统的神经网络逆解耦复合控制

针对集气管压力系统具有强干扰、强耦合、非线性、多参数等特性,依据逆系统解耦原理,分析了集气管压力系统数学模型的可逆性;采用对非线性具有较强逼近能力的BP 神经网络,逼近集气管压力系统的逆系统;神经网络逆系统与原系统构成伪线性解耦复合系统,实现集气管压力系统的神经网络逆解耦复合控制。仿真结果表明该方法实现了系统解耦,具有一定的应用性。     

一类非线性控制系统的干扰解耦

讨论了一类非线性控制系统的干扰解耦问题,通过对系统正则型的研究给出了使系统可通过静态反馈达到干扰解耦控制的充分必要条件,并给予了严格的证明。     

异步电动机自适应非线性解耦控制

针对转子电阻变化和负载转矩扰动会破坏异步电动机非线性解耦控制系统的解耦性 ,使动态性能降低这一问题 ,采用降维转矩观测器和自适应转子电阻估计器分别对负载转矩和转子电阻进行观测和估计 ,实时地对非线性状态反馈解耦控制律进行调整 ,实现异步电动机系统的动态精确解耦 ,提高了系统鲁棒性 ,改善了系统动态性能     

二阶系统数值解耦研究

二阶运动系统互相耦合形成一个非常复杂的线性运动系统,对其精确解耦需要求解一个含有8n2个未知数的非线性方程组,这样的工作是非常复杂的。本文的主要工作是将二阶运动的解耦转化为一个非线性优化问题,建立二阶运动系统数值解耦的目标函数及约束条件,并且通过数值试验验证了此方法对二阶运动系统的数值解耦是有效的。     

离散非线性系统的方程解耦与模态分析

按照微分几何中寻求一组线性独立的、?-不变分布的方法来实现对一个非线性方程组的解耦，达到对离散系统的非线性模态完全解耦的目的，并求出相应的单一非线性模态，求解时采用了逐次代入法，将问题转换成对应的线性模态附加上一系列的线性方程组的求解。同时探讨了迭代解法以简化计算，算例表明这种方法是有效的。     

一类非线性控制系统的稳定干扰解耦

讨论了一类SISO非线性系统的干扰解耦问题,给出了非线性系统关于干扰的相对阶,通过静态状态反馈实现系统干扰的解耦可解条件以及系统稳定控制,最后通过仿真算例验证了该方法的有效性。     

基于微分几何方法的双馈发电机解耦控制

为了最大限度地捕获风能,使风力发电系统按照最佳效率运行,提高发电质量,提出基于微分几何控制理论的双馈发电机非线性多输入多输出状态反馈解耦控制方案,通过非线性坐标变换和非线性状态反馈,使双馈发电机的磁链和转速两个的子系统实现动态完全解耦.理论推导和仿真实验表明,基于微分几何控制理论的解耦控制方案优于传统矢量控制方案.     

多变量系统的神经网络解耦新方法

利用前馈补偿的原理,设计了两种多变量系统的神经网络解耦方法·一种利用神经网络实现前馈补偿,使补偿以后的系统实现解耦,且解耦单变量系统具有原对象主通道的特性·第二种方法将解耦和神经网络逆动态控制结合起来,使对象的输出跟随对应输入值的变化·两种方法均可适用于多变量非线性系统