非线性系统基于T-S模型的H∞控制

将非线性系统用 T-S模糊动态模型描述 ,并将全局模糊系统模型表示成不确定系统形式 .采用鲁棒 H∞ 控制策略 ,设计出使全局模糊系统模型渐近稳定的控制器 ,并以一级倒立摆的模糊控制器设计实例 ,证明了方案的简洁有效     

非线性系统基于T-S模型的$H_\infty$控制

将非线性系统用 T-S模糊动态模型描述 ,并将全局模糊系统模型表示成不确定系统形式 .采用鲁棒 $H_\infty$ 控制策略 ,设计出使全局模糊系统模型渐近稳定的控制器 ,并以一级倒立摆的模糊控制器设计实例 ,证明了方案的简洁有效.     

三级倒立摆系统模糊控制器设计及仿真

提出了一种借助于系统的线性化模型设计三级倒立摆系统模糊控制器的方法。这种方法将线性系统理论与模糊控制技术相结合,将单一的复杂控制策略转化为多级控制策略嵌套,大大简化了三级倒立摆系统模糊控制器的设计步骤。仿真结果表明,该方法是可行性的。     

一种简单的模糊鲁棒二次稳定控制器设计

研究非线性系统的稳定控制问题，采用模糊动态模型方法，并将全局模糊系统模型表示成不确定系统形式。在满足匹配条件下，采用一种简单的鲁棒二次稳定控制器设计方法，设计出便模糊系统全局渐近稳定的控制器。避免了并行分配补偿法中求解公共矩阵P的困难。一级倒立摆的模糊控制器设计实例，证明了方案的简洁有效。     

非线性系统的两种H∞控制方案

研究非线性系统的H∞控制问题。用T S模糊动态模型描述非线性系统,首先将全局模糊系统表示成不确定系统形式。采用鲁棒H∞控制策略,设计出使全局模糊系统渐近稳定的控制器。然后采用并行分配补偿法设计出使模糊系统全局渐近稳定的H∞控制器。两种方案都是将模糊控制与现代鲁棒控制相结合来解决非线性问题,避免了偏微分方程的求解和一些假定条件。一级倒立摆的仿真实验,验证了两种方案的控制效果。     

磁悬浮系统的鲁棒切换控制方法

考虑磁悬浮非线性系统在质量变化和空气间隙大范围变化情况下的空气间隙控制问题。将空气间隙的变化区域分为若干小区域，再对每个小区域设计动态输出反馈鲁棒控制器，并将控制器设计问题转化为H∞控制器综合问题，控制器根据气隙所处的区域进行切换，使得系统在空气间隙大范围变化区域内保持稳定，并对质量和气隙变化具有鲁棒性。这种切换控制方法克服了采用非线性系统反馈线性化方法和滑模控制方法设计的控制器需要空气间隙变化速度信息的缺点及反馈线性化方法对参数变化鲁棒性差的不足，降低了系统复杂性，提高了系统的性能。     

Delta算子系统基于输出反馈的鲁棒协方差控制

研究Delta算子描述的线性不确定系统基于输出反馈的鲁棒协方差控制问题,即设计输出反馈控制器,使Delta算子不确定系统鲁棒稳定,且稳态输出协方差矩阵具有给定上界。利用线性矩阵不等式(LMI)方法,给出Delta算子不确定系统输出反馈鲁棒协方差控制器存在的充分条件,并在此基础上,提出Delta算子不确定系统输出反馈鲁棒协方差控制器设计算法。数值算例表明设计方法的可行性。     

一类不确定Markov跳跃系统的鲁棒跟踪与模型跟随

讨论了一类不确定Markov跳跃线性系统的鲁棒跟踪与模型跟随问题。通过构造一组非线性鲁棒状态反馈跟踪控制器来跟踪给定的动态信号,该控制器确保系统当T→∞时是以扰动衰减系数γ鲁棒随机稳定的,且跟踪误差有界。最后给出算例说明了所设计的鲁棒跟踪控制器的性能。     

基于LQG的弹性倒立摆动态稳定性控制

机械系统的轻量化,将使其材料弹性刚度减弱,从而导致系统振动加剧。为了实现对具有弹性的不稳定机械系统的控制,对弹性倒立摆的动态稳定性控制进行了研究。通过动力学分析,建立了车型弹性倒立摆系统的动力学控制模型,并对系统进行了线性化和可控、可观性分析。利用线性二次高斯(linear quadratic Gaussian,LQG)控制方法对其进行动态稳定性控制。相应的仿真研究和实时控制结果证明,该系统具有良好的控制效果和鲁棒稳定性。     

基于速度线性化的变体飞行器鲁棒LPV控制

针对大包线下变体飞行器在翼型快速变化过程中的姿态控制问题,提出了一种基于速度线性化的鲁棒线性变参数(linear parameter varying, LPV)控制方法。所提方法将状态量的微分增广至状态方程,得到系统任意状态下的线性化模型,解除了传统小扰动线性化方法要求系统处于平衡点邻域的限制。建立了具有凸多胞形式的变体飞行器LPV模型,给出了参数依赖鲁棒H∞状态反馈控制器存在的充分条件,依据顶点控制器和变参数进行凸插值得到鲁棒LPV控制器。仿真结果表明,设计的控制器在飞行器快速变形和参数大范围快速变化的情况下仍具有良好的控制性能和鲁棒性。     

网络控制系统结构下的非线性系统建模与仿真

针对非线性系统往往具有不确定性,结构复杂、建模困难和不适于网络条件下仿真研究的问题,提出了一种网络控制系统结构下非线性系统建模与仿真的方法.在对弹簧连接的双倒立摆耦合非线性系统模型及其通信网络进行Matlab/Simulink模块化建模的基础上,利用鲁棒控制器将对象模型的不确定性和网络时延的不确定性进行了综合处理.仿真结果表明,该方法不仅降低了非线性系统建模的复杂性,而且为研究网络控制系统结构下非线性系统的动态特性提供了条件.     

分流模型PID与鲁棒补偿的复合控制策略

提出了一种基于分流模型PID与鲁棒补偿的复合控制策略，这种控制器具有非线性滤波、增益自调整、鲁棒性好等优良特性。由于分流模型的输出是稳定、光滑且有界，可以构造一类具有输出光滑、有界并且增益自调整的PID控制器，其可设计一类安全控制系统．将分流模型PID与鲁棒补偿控制相结合，有效地解决了参数不确定情况下的一类非线性系统的鲁棒控制问题。通过倒立摆控制系统的仿真研究，验证了控制策略的有效性。     

Stabilization of the quadruple inverted pendulum by variable universe adaptive fuzzy controller based on variable gain H ∞ regulator

In this paper,the variable universe adaptive fuzzy controller based on variable gain H_∞ regulator(VGH_∞ R.) is designed to stabilize a quadruple inverted pendulum.The VGH_∞ R is a novel robust gain-scheduling approach.By utilizing VGH_∞ R technique,a more precise real-time feedback gain matrix,which is changing with states,is obtained.Via the variable gain matrix 10 state variables of quadruple inverted pendulum are transformed into a kind of synthesis error(E) and synthesis rate of change of error(EC) at sampling time.Therefore,the dimension of the multivariable system is reduced and the variable Universe adaptive fuzzy controller is built.Experiments illustrate the effectiveness of the proposed control scheme.     

Design and implementation of 2DOF spherical inverted pendulum

1.INTRODUCTION Theinvertedpendulumsystemisaclassicalbench markfortheeducationandresearchintheautomation andmechanicalengineeringfield.Manyeducatorsfo cusontheinvertedpendulumcontrolsystembecause theexperimentsexhibittheadvantageandvalidityof moderncontroltheoryveryintuitively.Researchers alsohopetoverifynewalgorithmsonthesystem. Thebasicobjectiveoftheinverted pendulumsystem iskeepingthebalanceofthependulumatthe‘invert ed’status[1～3].Wehavecomparedtheperformance ofthreemoderncontrolm…     

积分补偿的滑模控制器设计方法

对于一类具有不确定性扰动的非线性系统,提出了一种积分补偿的滑模控制器设计方法。为消除抖动现象,在切换面的邻近设置一边界层,在边界层外部,采用滑模控制方法驱动系统状态进入边界层。在边界层内部,在传统连续控制的基础上,引入积分补偿作用,以改善系统的稳态性能。对控制系统的稳定性进行了分析,并以倒立摆为对象进行了仿真验证,结果表明该控制方法是有效的。     

基于LMI的非线性系统PDC控制器设计方法

针对T-S模糊模型描述的非线性系统，提出了一种PDC控制器的直接设计方法。将闭环控制系统的稳定要求、性能指标及控制量约束条件统一到线性矩阵不等式的框架内，通过求解线性矩阵不等式族获得控制器参数。以倒立摆系统为例，对提出的设计方法进行了验证，仿真结果表明设计方法是有效的。     

Ant colony optimization algorithm and its application to Neuro-Fuzzy controller design

An adaptive ant colony algorithm is proposed based on dynamically adjusting the strategy of updating trail information.The algorithm can keep good balance between accelerating convergence and averting precocity and stagnation.The results of function optimization show that the algorithm has good searching ability and high convergence speed.The algorithm is employed to design a neuro-fuzzy controller for real-time control of an inverted pendulum.In order to avoid the combinatorial explosion of fuzzy.rules due to multivariable inputs,a state variable synthesis scheme is emploved to reduce the number of fuzzy rules greatly.The simulation results show that the designed controller can control the inverted pendulum successfully.     

基于LMI的模糊控制器设计

对于许多实际的非线性系统,状态变量往往不能获取或难于测量。因此设计模糊状态观测器来估计状态变量是非常必要的。针对T-S模糊模型近似描述的非线性系统,提出了一种基于线性矩阵不等式(LMI)的具有区域极点配置功能的模糊控制器和模糊状态观测器的设计方法。首先利用并行分布补偿(PDC)设计思想和基于线性矩阵不等式(LMI)的极点配置理论,将闭环系统的全局渐进稳定性要求,性能指标及控制量约束条件统一到线性矩阵不等式框架内。然后求解线性矩阵不等式族获得控制器和观测器参数。最后将该设计方法应用于倒立摆的平衡控制中,通过仿真曲线可以看出该方法设计的控制器可使倒立摆稳定并满足指定的性能指标,因此该设计方法是有效的。     

基于强化学习的倒立摆起摆与平衡全过程控制

倒立摆的控制是一种典型的非线性控制问题。本文的目标是在假设不知道任何倒立摆模型的前提下,采用强化学习控制器实现倒立摆的起摆和平衡的全过程控制。为提高学习效率,采用了任务分解的方法,将整个控制任务分解为起摆和平衡两个子任务,对于不同的子任务根据其特点采用不同的强化学习算法。在Matlab/Simulink上进行仿真实验,结果证明,该方法在合理的时间内可以学习到成功的控制方法。