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。     

坦克稳定器状态补偿控制研究

基于状态观测、补偿理论，设计坦克稳定器控制系统。通过遗传算法优化控制器参数，结合Monte-Carlo随机试验方法，进行系统的性能鲁棒分析。动态仿真试验表明在考虑系统的本质非线性环节、高频低幅外扰的情况下，所设计的控制器比PI控制具有更高的精度，更小的超调量，比滑模控制具有更强的扰动抑制能力，并且克服了本质非线性环节的影响，具有快速随动、稳态无静差、扰动不敏感的性能。     

TITO系统的非线性鲁棒控制器参数整定

基于Monte-Carlo实验研究了TITO(二输入二输出)系统的非线性鲁棒控制器(NRC)参数整定的规律.提出了以一种Monte-Carlo实验原理为基础的NRC参数整定规律研究方法.该方法以ITAE值和超调量为控制系统性能指标,主要分析NRC参数取值变化对控制系统性能鲁棒性的影响.以若干典型TITO非线性对象为例进行仿真研究,并在大量仿真试验结果的基础上,总结出TITO系统的NRC参数整定的规律.