时延的事件触发无模型自适应抗干扰控制

针对一类具有时滞和有界扰动的离散时间系统，提出了一种改进的无模型自适应控制策略。首先，应用紧格式动态线性化方法将原始非线性时滞系统转换为数据模型。其次，应用离散时间扩展状态观测器对未知残差非线性时变项进行估计，提出了一种基于离散时间扩展状态观测器的无模型自适应控制方案。此外，通过设计事件触发条件以确保Lyapunov稳定性，建立了基于离散时间扩展状态观测器的事件触发无模型自适应控制。只有当系统指示器满足所提供的事件触发条件时，才更新控制输入信号；否则，控制输入保持不变，可以有效地解决有限的通信带宽问题。最后，通过仿真验证了该方法的有效性。     

双端动态事件触发下信息物理系统输出反馈H∞控制

研究了具有双端动态事件触发策略的信息物理系统动态输出反馈H_∞控制问题.首先,将闭环系统建模为具有两个区间时变延迟的线性系统,分别在传感器-控制器和控制器-执行器信道的事件触发策略中引入内部动态变量,建立异步动态事件触发策略的通信机制,通过扩大事件间隔来减少信道中的数据传输量.其次,为了保证闭环系统的稳定性,利用Lyapunov-Krasovskii泛函的方法,推导得出满足系统H_∞性能的渐近稳定性判据;基于这一稳定判据,实现了动态输出反馈控制器和动态事件触发策略的协同设计.此外,证明了事件触发策略下最小触发时间间隔正标量下界,从而排除了Zone现象.最后,用卫星系统的例子说明了所提策略的有效性.     

基于模糊自适应PID的无人驾驶车辆路径跟踪控制

在无人驾驶车辆路径跟踪控制过程中,针对控制对象发生变化时传统PID控制器难以对其控制参数进行实时调整的问题,提出一种以预瞄理论为基础的模糊自适应PID控制方法.以前轮转角作为控制系统的输入,设计基于横向偏差和航向偏差的模糊自适应PID路径跟踪控制器.分析量化因子和比例因子的选取原则,利用模糊理论对PID参数进行自适应调整;基于Carsim与Simulink对所提算法进行联合仿真实验.仿真结果表明:模糊自适应PID较传统PID改善了控制器的动态性能且具有较好的自适应能力.     

基于自适应MPC的无人驾驶车辆轨迹跟踪控制

根据自适应模型预测控制相关原理,设计一种无人驾驶车辆的轨迹跟踪控制策略.基于车辆动力学模型,建立轨迹跟踪控制器,并设计目标函数与相关约束,利用自适应MPC(model predictive control)控制算法对其进行求解.在每一个控制时刻工作点,不断更新卡尔曼状态估计器相关增益系数矩阵以及控制器的状态来适应无人驾驶车辆当前的工作环境,以此补偿车辆的非线性以及状态测量噪声带来的影响.在MATLAB中搭建仿真模型并进行仿真验证,得出自适应MPC对于无人驾驶车辆的轨迹跟踪拥有较好的控制精度与鲁棒性,验证了该算法应用在轨迹跟踪控制层的有效性,为轨迹跟踪控制的研究提供了参考.     

一类非线性多变量系统的模糊神经网络自适应控制

针对一类数学模型不完全确知并包含外部扰动的非线性多变量系统，提出一种模糊神经网络(FNN)自适应控制策略．用FNN模型在线辨识非线性系统的未知动态，并根据误差系统的Riccati方程，设计H∞控制，有效抑制系统的外部扰动，该控制律采用Lyapunov设计方法来保证控制系统的稳定．FNN自适应控制策略解决了传统非线性控制器理论结果形式过于复杂，实用性差的问题，拓宽了非线性理论的应用范围．     

一种基于优化模板匹配的红外目标跟踪算法

为了在红外环境下进一步提高目标图像在环境变化或受干扰时跟踪的准确性,提出了一种有效的红外目标跟踪方法.该方法基于归一化互相关距离的相似性度量方法,设计了匹配跟踪置信度,并在此基础上实现了基于匹配跟踪置信度加权的自适应模板更新算法.在模板更新方面,提出了自适应阈值调整策略,在目标跟踪过程中根据匹配置信度动态调整阈值,避免了固定阈值对跟踪精度的影响.通过实验证明,算法对环境变化的适应能力和跟踪稳定性方面得到了较大的提高.     

工业信息物理系统间隙DoS攻击的自适应事件触发稳定控制

针对具有间隙拒绝服务（DoS）攻击的工业信息物理系统（ICPS）,研究一种基于观测器的自适应事件触发稳定控制方案。首先构造一个观测器估计系统状态,并采用一种新的自适应事件触发通信方案以节约网络资源;然后通过受频率和持续时间限制的间隙DoS攻击对ICPS的影响建立攻击模型,将受到DoS攻击的ICPS划分为DoS攻击活跃期系统和DoS攻击休眠期系统,并用一些过去成功触发状态重构当前受到攻击的状态,得到基于动态估计器的攻击补偿机制,保证系统在DoS攻击活跃期间的渐进稳定;最后运用分段Lyapunov泛函方法、Jensen’s不等式和Schur补引理,得到系统的稳定条件,并提出自适应事件触发参数、观测器增益和控制器增益的协同设计方案。用间歇反应器系统模拟间隙DoS攻击下基于自适应事件触发的ICPS系统稳定性能。仿真结果表明,自适应事件触发策略和基于动态估计器的补偿机制不仅能够提升系统的稳定性,还能有效降低数据传输的次数,系统在静态事件触发策略下的触发次数大约是在自适应事件触发策略下的4.5倍。     

基于故障估计的无人车容错控制方法

考虑转向控制系统故障和未知干扰同时作用对无人车辆路径跟踪效果的影响,为提高无人车辆控制系统的可靠性,设计了一种无人车路径跟踪容错控制方法. 对转向控制系统输入性故障进行分析,结合未知干扰情况定义了名义故障并建立相应的数学模型. 利用高阶滑模观测器构造名义故障微分方程,并利用自适应容积卡尔曼滤波设计了车辆质心侧偏角和名义故障估计方法,从而为无人车容错控制提供可靠信息源. 基于滑模控制理论设计了无人车路径跟踪容错控制器并证明了其收敛性. 联合仿真和硬件在环试验结果表明,所提出的估计方法能够得到精确可靠的质心侧偏角和名义故障估计结果,且与无容错控制相比,所设计的路径跟踪容错控制器在面对故障和干扰时能够明显地提高车辆的控制性能,并同时保证车辆的路径跟踪能力及其自身的稳定性.      

基于Hamilton理论的无人车路径跟踪控制

针对当前车辆路径跟踪控制存在精度低、可靠性差的问题,基于Hamilton理论提出一种四轮驱动四轮转向无人车路径跟踪分层控制方法.通过集成车辆动力学模型和路径跟踪模型,建立了路径跟踪误差模型,结合系统控制目标,提出采用Hamilton理论设计车辆上层控制器,用于实现路径跟踪误差模型的镇定,从而提高车辆路径跟踪的精度与鲁棒性.同时,在下层控制器中,设计4个车轮纵向轮胎力分配算法,通过轮胎力的动态分配满足车辆上层控制需求.利用CarSim和Simulink搭建车辆路径跟踪联合仿真模型并进行仿真实验,仿真结果表明,提出的无人车路径跟踪分层控制策略能够通过前后轮转角以及4个轮胎力的实时控制与分配,抑制路径跟踪过程中的横向误差和航向误差,提高路径跟踪精度并确保控制系统的可靠性.      

H∞控制理论在大气污染控制系统中的应用

H∞控制理论以基于使用状态空间模型的频率设计方法为主要特征，提出了从根本上解决控制对象外界扰动不确定性问题的有效方法。针对大气污染控制系统模型的不确定性，运用H∞控制理论进行大气污染系统的控制，得出了仿真结果，提出了控制策略，使得受控对象大气污染系统能够保持鲁棒稳定性，并且其规定的指标始终在期望目标值内运行。