基于极端学习机逆模方法的非线性内模控制

在基于输入输出数据的基础上,针对纯时滞系统,由极端学习机建立被控系统的最小相位系统的逆模,串接于被控系统前,实现基于极端学习机逆模方法的非线性内模控制。同时,推导出时滞内模控制系统的稳态误差,来评估内模控制系统的性能。将所提出的内模控制策略分别应用于时滞系统与连续搅拌釜反应器系统进行控制仿真,仿真实验说明基于极端学习机的逆模方法的内模控制系统是可行的,具有系统稳态误差小、鲁棒性强等特点。     

高次非线性系统自适应动态面输出调节方法

针对一类在线性外系统驱动下的不确定三角结构高次非线性系统的输出调节问题,提出了一种自适应动态面鲁棒输出调节方法。根据输出调节问题的可解条件,将该问题转化为三角结构高次非线性系统的镇定问题。在此基础上,前n-1步采用自适应增加幂次积分方法设计期望虚拟控制律;第n步引入具有误差的内模方程,通过有效地结合自适应增加幂次积分方法和内模控制,设计出鲁棒输出调节控制器。在每一步递推中,通过采用动态面控制思想引入一个低通滤波器,克服了对期望虚拟控制律的微分。最后,通过数值仿真实例验证了所提控制方案的有效性。     

模型参考自适应内模控制及其仿真研究

本文提出了一种模型参考自适应内模控制方法。采用内模控制器作调节器，模糊逻辑作自适应机构，综合了模糊控制，内模控制和自适应控制的优点。仿真研究结果表明，这一方法是可行的，并能适应对象特性的大范围变化     

改进的逆解耦自抗扰内模控制在磨矿中的应用

针对磨矿分级系统的多变量、强耦合、大时滞等特性,提出改进的逆解耦自抗扰内模控制方法。利用逆解耦方法实现磨矿分级系统的解耦,对解耦后的子系统采用改进的内模控制和线性自抗扰控制。通过引入内模补偿器和增益对时滞进行补偿,减小了系统对模型的依赖度,通过调节线性自抗扰控制器参数、内模补偿器参数和增益来抑制模型失配、外部干扰及不确定性因素对系统带来的不利影响。仿真结果表明,改进的逆解耦自抗扰内模控制方法有较好的解耦性能、跟踪性能和鲁棒性能,验证了此方法是有效的。     

基于神经网络的非线性动态系统的多内模控制研究

由于非线性动态系统的复杂性,目前还没有统一的控制器设计方法,用传统的线性系统理论来设计,当工作点大范围变化时,很难保证其性能及稳定性.在人工神经网络内模控制系统中建立了神经网络内部模型和神经网络内模控制器,提出了基于多模型的内模控制方法,它对非线性动态过程的控制具有良好的性能.在此基出上,给出了方便易行控制算法,仿真分析结果验证了控制算法的有效性.     

基于逆系统方法与内模原理的航天器姿态控制

提出将逆系统方法与内模原理相结合的复合控制器应用于航天器姿态控制。采用基于状态反馈的逆系统方法实现航天器姿态模型的解耦,为了弥补解耦的非理想性,采用内模原理设计闭环控制器,并在改变航天器惯量与加入干扰和噪声的情况下,分析了复合控制的鲁棒性,仿真试验验证了方法的有效性。     

采用Adaline神经网络实现增益自适应内模控制

引入1／1Pade逼近处理纯滞后环节，利用二步法设计内模控制器，运用单层Adaline神经网络参数辨识算法得到被控对象的稳态增益，并用于内模控制算法中，以此来自动调整被控对象模型增益，实现增益自适应控制。大量仿真实验表明此控制方法能克服系统增益变化对控制品质的影响，具有鲁棒性好，抗干扰能力强，控制精度高等特点。     

宏观经济与有关社会发展开放复杂巨系统及其综合集成研究

首先提出了异质复杂性的概念与定义，讨论了宏观经济系统的异质复杂性及带不确定性变组元变结构系统模型与其复杂性，然后讨论了从定性到定量的综合集成问题及实现途径之一的综合集成系统重构分析，最后介绍了这一方法在宏观经济研究中的应用及计算结果。     

基于干扰观测器的高性能转台伺服系统内模控制方法研究

针对转台伺服控制系统,提出了一种基于干扰观测器的改进内模控制方法（DIMC）。内模控制是一种新型的先进控制方法,设计思路是将对象模型与实际对象的输出差值作为反馈,控制器逼近模型的逆,从而达到控制效果。考虑到传统的内模控制器设计方法跟踪精度不足,引入微分器构造改进的控制器,提高系统的跟踪精度。在此基础上引入干扰观测器,对摩擦进行补偿,进一步提高系统的跟踪精度。仿真研究和实验结果表明,该控制方法可以有效地提高系统的跟踪精度,并对系统参数变化和力矩扰动具有更强的鲁棒性。     

时滞系统的滤波器时间常数自调整内模控制

对于工业控制过程中的大时滞和时变系统,利用Smith内模控制原理设计方法,建立了滤波器时间常数λ的自整定方法,并建立了滤波器时间常数λ的模糊整定规则;通过在线调整滤波器时间常数λ来改善其闭环特性。仿真结果表明,对于在控制过程中过程对象与过程模型失配时,通过内模控制器的滤波器时间常数λ自整定;既改善了系统的控制品质又能提高控制系统的鲁棒性。且易于工程实现。     

非线性双容水箱建模与预测控制

应用流体力学理论对双容水箱液位系统进行力学分析，采用机理建模方法，建立非线性数学模型。应用实测数据拟合模型参数，采用三组仿真，实测阶跃响应曲线，验证了机理模型．采用有约束一步非线性预测控制算法，并考虑了控制工程中多种实际约束问题，对双容水箱液位系统进行了实际控制。实验结果初步验证了控制算法，并进一步验证了模型的有效性。     

小型直升机航向模型的增广递推最小二乘辨识

分析确定了模型直升机航向通道结构,考虑了噪声模型的存在,采用增广最小二乘法进行了参数辨识,从而避免了一般最小二乘法把误差模型隐含在系统模型中所造成的辨识精度不高的缺点。结果表明,虽然采用增广最小二乘法要考虑噪声模型,但是它具有速度快、辨识结果准确的特点,所得模型直升机的航向模型很好的表示了其系统特性,可以用来进行控制系统的设计和直升机的分析理解。     

模糊多参考模型自适应控制及仿真研究

将模糊理论应用于参考模型的选择，提出一种将模糊选择和自适应控制相结合的模糊多参考模型自适应控制算法。此方法通过模糊规则选取合适的参考模型，能克服传统自适应算法中由于系统参数跳变而带来的控制困难，并且具有较好的鲁棒性能。在无刷直流电机调速系统模型中的仿真表明，此方法控制的无刷直流电机在电机参考转速和负载转矩变化的情况下仍具有良好的动态性能和控制精度。     

RBF网络模型参考自适应控制在温度控制中的仿真研究

减压塔侧线温度系统是一个时变非线性复杂系统,采用常规的PID控制回路难以达到较好的控制品质。针对克拉玛依石化厂原油蒸馏装置中的减压塔,根据实际控制要求,提出了RBF神经网络模型参考自适应控制策略,设计了减压塔减三线温度控制系统,给出了RBF神经网络控制器和模型辨识网络参数的学习算法。仿真结果表明,采用提出的控制策略,控制效果非常好,完全达到控制要求。     

试验温室温度系统建模与仿真

温室小气候具有强非线性、大时滞、强耦合、强干扰、时变等特点.为更好地设计温室小气候计算机监控系统,需要对其建模和仿真,以便比较控制方案、检验控制算法.在分析温室温度系统机理模型的基础上,选择MISO的ARIMAX模型描述温度系统,根据试验温室实测数据,采用"统计假设检验"和"模型拟合度检验"相结合的方法确定模型结构,通过递推增广最小二乘法估计模型参数,并进行了仿真研究.     

导弹追逃博弈微分对策建模与求解

针对导弹攻防对抗过程中拦截器追击具备较强机动能力弹头的追逃问题,建立了双方追逃微分对策模型并给出求解方法.一是给出导弹追逃质点动力学模型;二是基于微分对策理论,建立了导弹攻防对抗微分对策模型,模型以推力角为控制变量,高度,速度和经度角为状态变量,并考虑了地球重力和自转的影响;三是针对模型获得解析解的困难,给出高精度四阶Gauss-Lobatto多项式配点法来逼近非线性方程,通过离散化节点和配点上的状态量和控制量将微分方程组转换为代数约束;四是为采用配点法求解模型,给出了将双边最优对策问题转化为单边最优对策问题的具体方法.最后实例分析对本文研究进行了仿真验证.     

目标模拟器的控制误差研究

对耦合效应及重力负载影响目标模拟器控制误差的规律进行了对比研究。首先利用多体理论及有关电机理论建立了目标模拟器的机电系统动力学模型,并提出了一种改进的计算力矩解耦控制方法,然后利用MATLAB中的Simulink对两种控制方法进行了数字仿真,最后通过对仿真结果的比较得出了耦合效应及重力负载对目标模拟器控制误差影响规律的有关结论。     

仿人形机器人两眼的运动模型和控制方法研究

以人的视觉生理学和解剖学的研究成果为基础，对人类两眼的协调运动、辐辏运动、前庭动眼反射、视机性反射和滑动性眼球运动等视觉机能进行研究，以简化人类复杂的视觉神经网络及其反馈控制系统，并建立起仿人形机器人两眼的运动模型和控制方法。仿真实验结果表明提出的仿人形机器人两眼的运动模型和控制方法是有效的。     

基于自适应逆控制的离散MRAC设计

在模型参考自适应控制中,以往消除扰动的方法是将系统输出和干扰同时反馈来提高系统性能和消除干扰,两者只能折中实现。针对此问题,结合自适应逆控制理论和超稳定理论,提出了一种克服随机扰动的离散MRAC设计方法。本方法引入自适应逆模型来消除系统扰动,将对象性能和扰动控制分开单独进行处理,可分别提高各自的性能。仿真实验证实了方法的可行性。