模型不确定下无人艇编队鲁棒自适应循迹控制

针对存在外界环境干扰和模型中不确定性的编队问题,设计了鲁棒自适应控制.通过计算预定路径上的期望点与船舶当前位置之间的偏差,使用反步法设计路径跟随子控制器,保证每艘无人艇在水平面中沿着参考路径行驶.编队协调子控制器采用鲁棒自适应控制方法设计,通过调整跟随艇的速度以实现设定的编队队形,同时自适应地估计出外界环境力和由模型参数不确定导致的系统不确定项的界值.仿真结果验证了所提出的路径跟随编队控制方法的有效性.     

广义不确定时滞线性系统的鲁棒稳定性

文中着重讨论了一类参数不确定的广义不确定时滞线性系统的鲁棒稳定性问题,给出了对容许不确定性,系统可二次镇定和满足从干扰输入到控制输出的H∞范数界约束的无记忆状态反馈鲁棒H∞控制分析结果,得到了H∞范数界约束下广义不确定时滞线性系统控鲁棒稳定的充分条件.     

智能网联车辆节能自适应巡航控制研究

现有车辆自适应巡航控制多专注于单一的轨迹跟踪目标,而决定控制技术实际应用效益的关键是系统的节能性能.为了能够同时保证跟踪误差收敛性与燃油经济性,研究了一种车辆节能自适应巡航控制器设计方法：首先以轨迹跟踪为目标,设计了具有时变反馈增益的状态反馈控制律;其次,以反馈增益为优化变量,以整个预测时域内各采样时刻自身车辆单位位移燃油消耗量的累加为代价函数,基于经济模型预测控制方法设计了节能控制算法,并通过构建共同Lyapunov函数,给出了保证跟踪误差以指数速度收敛的反馈增益选取范围;最后,通过数值仿真验证了控制器设计的有效性,定量展示了本文所提出的方法在降低燃油消耗量方面的有效性.     

时滞不确定系统的鲁棒容错控制

研究了时滞不确定系统的鲁棒容错控制问题，就传感器失效故障和执行器失效故障两种情况，基于线性矩阵不等式(LMI)分别给出了有失效故障时闭环系统仍能渐近稳定的充分条件和控制器设计方法。该方法利用线性矩阵不等式可方便地得到容错控制器设计结果，避免了现有方法需要重复试验的过程。设计实例及仿真结果验证了该方法的有效性。     

不确定时滞组合系统的鲁棒分散可靠控制

研究一类包含状态时滞和参数不确定性的不确定时滞组合系统基于状态观测器的鲁棒分散可靠控制问题，目的是设计分散状态观测器和线性无记忆观测状态反馈控制器，使得对于任意容许的不确定性以及在每一个子系统中预先指定的执行器子集合内执行器的失效，相应的闭环系统稳定，最后给出一个数值例子验证了本文所给结果的有效性。     

离散不确定时滞系统的鲁棒非易碎

本文基于线性矩阵不等式(LMI)方法,研究了离散不确定时滞系统的鲁棒非易碎H∞状态反馈控制器的设计问题.该控制器使得闭环系统稳定,且保证系统具有一定的H∞性能.实例表明了上述设计方法的有效性.     

不确定时变时滞线性系统的鲁棒采样控制

讨论了带有不确定参数的时变时滞线性系统的鲁棒采样控制问题,针对快时变时滞情形,以线性矩阵不等式的形式,给出了不确定线性时滞系统鲁棒镇定采样控制律的时滞相关设计方法.并通过仿真实例说明了所提方法的有效性.     

不确定中立随机分布时滞系统的鲁棒H∞控制

针对一类不确定中立随机分布时滞系统,研究了鲁棒H∞控制设计问题。首先,利用随机Lyapunov稳定性理论和Ito微分法则,推导出系统的随机鲁棒可镇定的充分条件。在此基础上,进一步给出了鲁棒H∞控制器存在的充分条件。本文的研究结果以线性矩阵不等式的形式给出,仿真结果表明了此控制器设计方法的有效性。     

多变量广义预测控制系统的鲁棒稳定性

根据非自适应下广义预测控制（ＧＰＣ）与线性二次型高斯（ＬＱＧ）最优控制间的一致关系,利用ＬＱＧ／ＬＴＲ技术对ＧＰＣ鲁棒稳定性作了分析,从而为ＧＰＣ中观测器矩阵的选取给出理论基础。     

一类具有时滞的不确定系统的鲁棒稳定性

利用Alekseev公式和Bellman-Gronuwall不等式,讨论了一类具有时滞的不确定中立型微分系统的鲁棒稳定性问题,给出了不确定系统在具有时滞的反馈控制下是渐近稳定的充分条件。     

基于多约束随机模型预测控制的无人车运动规划与控制

提出了一种基于随机模型预测控制的无人车运动规划方法。在道路坐标系下,采用质点运动模型和高斯分布对周围动态车辆的预测轨迹进行位置不确定性表征,并使用随机模型预测控制（SMPC）中的机会约束进行描述,以此建立车辆空间位置的约束。通过变步长求解方式获得基于运动学模型的初始控制序列。基于此初始解,考虑车辆动力学信息,引入基于横摆角速度和质心侧偏角关系的稳定性约束,求解最优控制量。在多种工况下,通过仿真试验验证了所提出方法的有效性和稳定性。     

车辆编队系统的分布式控制

基于关联系统模型研究智能车辆编队的分布式控制. 通过引入空间变量和空间移动算子,将车辆编队系统建模成多维的空间关联系统. 基于线性矩阵不等式的方法设计了与被控对象有着相同关联结构的分布式输出反馈H∞控制器,确保整个编队系统的适定性、稳定性及对外界干扰的鲁棒性. 在Matlab环境下编程验证控制器的性能,并通过3台移动机器人的模拟车辆编队仿真实验,说明模型的正确性和方法的有效性.     

基于阶梯化脉冲响应模型的鲁棒预测控制器

基于阶梯化脉冲响应模型，进行一种简单预测控制器的再设计，提出了一种鲁棒预测控制器，证明了建模误差在一定范围内，可保证预测控制器是鲁棒稳定的，并使得闭环系统在存在建模误差和未知常值扰动情况下无静态跟踪误差．最后用仿真研究验证此算法的鲁棒性．     

基于粒子群寻优的汽车自适应巡航预测控制

为进一步提升多目标自适应巡航系统预测控制精度,提出一种基于粒子群寻优的汽车自适应巡航预测控制算法.首先建立一种包含前车加速度扰动的自适应巡航系统车间纵向运动学模型,并对其线性离散化;其次综合车距误差、相对车速、自车加速度和冲击度,设计二次型多目标优化性能指标函数和多参数约束条件,构建自适应巡航预测控制优化命题;最后为便于问题求解,将目标函数和约束条件推导转化为以预测控制增量为优化变量的规范形式,并基于粒子群优化算法求解自适应巡航预测控制的最优控制律.通过Matlab/Simulink多工况仿真结果表明,粒子群算法求解的最优控制律能够控制自车保持更好的跟踪性和自适应性.      

车辆编队系统的多目标分布式控制

针对车辆编队系统,通过引入空间变量和空间移动算子,建立多维的空间关联系统模型.采用多目标分布式控制方式,同时考虑系统的动态过程和能量消耗,设计了与被控对象有着相同关联结构的分布式反馈H2/H∞控制器,在系统具有较好动态性能的同时使能量消耗尽可能地少.以弹簧质点模型来模拟车辆的编队模型,进行仿真实验,仿真结果说明方法的有效性和可行性.     

时变不确定系统的变时域鲁棒模型预测控制

针对多包描述的时变不确定系统, 通过分析该方法的可行性和闭环稳定性, 提出一种变时域鲁棒预测控制器的设计方法, 使得在与现有方法有相同初始可行域的前提下, 保证了只要问题初始可行就有闭环系统二次稳定. 仿真结果表明了算法的有效性.     

Lurie型不确定控制系统的鲁棒稳定性

利用Razumikhin技术与向量不等式的方法 ,研究具有多个状态和控制的时变时滞的Lurie型不确定控制系统的鲁棒稳定性问题 ,给出了系统鲁棒绝对稳定的时滞相关及时滞无关判据 .并通过优化参数得到具有较低保守性的时滞相关准则 .还给出一个例子 .     

输入受限网络控制系统的鲁棒模型预测控制

针对一类带有随机时延的输入受限多面体不确定网络控制系统,提出了一种鲁棒模型预测控制算法．假设随机网络时延为Markov链,并考虑Min-Max无穷时域性能指标,用线性矩阵不等式方法给出了依赖于模态的状态反馈控制器．基于Lyapunov方法,得到了保证可行性和鲁棒随机稳定性的条件．仿真结果验证了算法的有效性．     

Platoon车辆自动控制方法及性能分析

在车辆编队platoon的控制管理中领头车辆为跟随车辆周期性广播其运动参数及驾驶行为等信息是必要的.为了保证车队稳定性和鲁棒性,提出一种platoon车辆的自适应控制方法,该方法考虑领头车辆和相邻前车的动态信息,对包括车辆动力学和控制子系统的闭环线性系统,采用H_∞控制理论求解最优控制增益函数,并给出系统传递函数矩阵和间距误差函数所满足的队列稳定性条件.最后,用该方法得到platoon车辆运动参数及间距误差的变化轨迹,并对比仅考虑前车信息的控制方法.数值结果表明所提方法的控制效果更好,能实现车辆的渐进跟随,保证队列稳定性和驾驶安全性.