现代控制中动态系统的稳定性分析

本文主要介绍了李雅普诺夫稳定性定理,李雅普诺夫李雅普谱夫稳定性理论不仅可以研究古典控制理论所能研究的线性定常系统．还可以研究古典控掉理论所不能研究的线性时变以及非线性系统。     

一类离散时延线性切换系统的控制器设计

运用多李雅普诺夫函数方法研究了离散时延线性切换系统的镇定问题,给出了状态反馈控制器的设计方法;而后将该方法推广到基于状态观测器的离散时延切换系统控制器设计中。同时给出了求解文中双线性矩阵不等式（BMI）的巡回算法。最后通过一个仿真例子证明了设计方法的有效性。     

动态随机系统的实用稳定性

本文对由样本随机徽分方程描述的动态随机系统提出了在非李雅普诺夫意义下的随机实用稳定性概念,并利用李雅普诺夫型的函数和比较原理,建立了该类随机系统为随机实用稳定的若干判据。     

关于微分方程组的解对部分变元的渐近稳定性

本文给出了一个关于部分变元渐近稳定性的判定定理,推广了有关文献中的有关结果。     

关于部分变无一致渐近稳定性的判定定理

本文给出了一组关于部分变元一致渐近稳定性的判定定理,其中V函数可以为关于部分变元的变号函数。     

关于渐近稳定性的一个定理

本文运用多个V函数研究部分变元的方法,得到了一个关于非自治系统渐近稳定性的判定准则,推广了文献[1]—[5]中的有关结果。     

线性切换系统的稳定性分析

文章介绍了分析切换系统稳定性的统一李雅普诺夫函数法、多李雅普诺夫函数法,指出这些方法的各自特点。在此基础上提出一种新的切换系统稳定性分析方法,在各子系统是稳定的前提下,对于给定的切换序列,若切换至各子系统的时间大于子系统所对应的最小滞留时间时,则切换系统是稳定的,并举例说明该方法的应用。     

一类不确定时滞切换系统的H∞渐近稳定性

研究了一类不确定时滞切换系统的H∞意义下渐近稳定性问题．利用李雅普诺夫函数和凸组合技术及LMI方法，给出了这类系统切换策略的设计方案和在扰动输入ω(t)为零的前提下渐近稳定充分条件以及ω(t)为非零时具有H∞抗扰动衰减度γ．     

一类四阶非线性系统的稳定性

本文在四阶常系数线性系统李雅普诺夫函数的基础上,将四阶非线性系统化成它的等价系统,然后利用“类比法”构造了一类四阶非线性系统的李雅普诺夫函数,并给出该系统的零解稳定性条件。     

基于蚁群算法的智能人工腿最优PID控制器设计

以蚁群系统和蚁群算法为基础,提出了一种新的具有不完全微分的最优PID控制器的设计方法.该控制器以系统单位阶跃响应的超调量σ、上升时间tc以及调整时间ts为性能指标,针对给定的控制对象,利用所建立的蚁群算法搜索出一组最优PID参数K*p,*i及T*d,作为实时控制中PID控制器的参数.该控制器被用于控制智能仿生人工腿中的执行电机.计算机仿真结果表明,与传统的PID控制器相比,这种基于蚁群算法的最优PID控制器具有良好的动态和稳态性能,可用于控制多种不同的对象和过程.     

基于Ziegler-Nichols方法PID控制器的球杆系统

通过建立球杆系统机械模型、角度模型和电机模型,得到这个球杆系统的数学模型,设计PID控制器,通过在线整定控制器参数,提高球杆系统的控制性能.仿真实验结果证明:PID控制效果良好,适应能力较强,具有算法简单、参数整定容易等优点.     

智能PID控制器在船舶发电机电压控制中的应用

解决船舶发电机在负荷突变尤其是大负荷突变时能够稳定发电机端电压是控制系统需要解决的基本问题.为此提出和使用一种新型智能PID控制系统,其中PID控制器由三层前馈神经网络组成.利用神经网络的自学习能力,PID控制器的参数能够根据系统动态特性通过神经网络权系数进行自行调整,其特点是结构简单、工作稳定.仿真结果表明,该智能PID控制器比传统的PID控制器具有对扰动响应速度快和具有更好的控制效果和更好的鲁棒性,能更好地稳定船舶发电机端电压.该智能PID控制器已用于船舶发电机控制系统中,并取得满意的效果.     

云调节增益自适应单神经元PID的应用

提出了一种单神经元自适应PID控制器，并给出了控制结构模型。首先探讨了单神经元自适应PID控制学习算法，进而通过分析单神经元PID控制算法与系统动态响应及超调量的关系，利用云模型控制器修改神经元控制器的比例系数K，并根据系统误差在线实时修改控制系数，提高了系统响应性能。仿真结果表明，增益自适应单神经元PID控制器是一种具有自学习、自适应、鲁棒性强的控制器。     

云调节增益自适应单神经元PID的应用

提出了一种单神经元自适应PID控制器,并给出了控制结构模型。首先探讨了单神经元自适应PID控制学习算法,进而通过分析单神经元PID控制算法与系统动态响应及超调量的关系,利用云模型控制器修改神经元控制器的比例系数K,并根据系统误差在线实时修改控制系数,提高了系统响应性能。仿真结果表明,增益自适应单神经元PID控制器是一种具有自学习、自适应、鲁棒性强的控制器。     

基于改进遗传算法的控制器参数优化

针对标准遗传算法易发生成熟前收敛和收敛速度过慢的缺点,提出了保护优秀个体、引入外来移民以及采用自适应交叉和变异算子等改进策略.综合分析了它们对算法收敛性的影响.应用改进遗传算法对PID控制器参数进行优化设计,并与传统的ZN法、简单遗传算法进行比较,仿真结果表明控制系统的时域性能指标有极大改善.     

基于Android平台的智能监控风光互补控制器系统的设计与实现

设计了一种基于Android平台的智能监控风光互补控制器系统,由风光互补控制器和移动部分组成。利用Microchip PIC16F887采集风光互补控制器系统数据,通过蓝牙模块实现RS232数据转换为无线数据传输,移动部分监控软件可以实现无线监控和采集、控制风光互补控制器的相关数据、状态信息和性能。系统设计完全满足企业应用标准,性能稳定可靠。     

仿人智能控制器在热网控制中的应用

针对某热网控制系统，分析了采用智能控制技术代替传统PID控制的理由，设计了仿人智能控制器并说明其工作原理。     

基于模糊逻辑的PID控制器的设计

说明了模糊逻辑可以用来自动产生并且在线调整PID控制器的增益,提出了一种PID控制器增益设置的方法.仿真结果说明对于增益设置和调整模糊逻辑是一种有效的工具,同时用这种方法设计的控制器有较强的鲁棒性.     

一种基于增量式数字PID算法的智能温度控制器

阐述了一种基于增量式数字PID算法的智能温度控制器的实现,并对数字PID算法及硬件方案的实现进行了分析。通过软硬件的设计,完成了PID控制算法在温度控制系统中的应用。对温度控制进行了LabVIEW仿真测试,仿真结果表明,基于增量式数字PID算法的智能温度控制器具有较好的控制效果和较高的准确性。