分数阶PID控制运用于励磁控制系统

针对传统的PID(proportion integration differentiation)控制器已难以满足励磁控制系统动态、静态性能以及遏制干扰能力的要求,采用比传统的PID控制器多了两个参数的分数阶PID(FOPID)控制器.该控制器调节的范围更加广泛,能够很好的适应当前励磁控制系统的需要.对其控制器与PID控制器做了对比仿真,结果表明:分数阶PID控制器具有优于传统PID控制器的性能.     

TCP网络的非线性自适应滑模控制

针对TCP网络存在网络参数高度变化和UDP流的情况,提出了两种非线性自适应滑模控制算法.考虑到系统不确定的上界很难获得,针对系统不确定的上界设计了一种自适应滑模控制器.由于使用了符号函数,该算法不能有效地抑制抖振.为此,设计了一种直接对不确定进行自适应的滑模控制器.仿真结果表明,对不确定的上界自适应的滑模控制器优于对上界自适应的滑模控制器,对上界自适应的滑模控制器优于PI控制器.     

AQM中基于神经网络自适应的PID控制器

将神经网络和PID控制器有机结合,形成一种基于RBF网络在线辨识、单神经元网络在线整定的自适应PID控制器,用于对主动队列管理（AQM）的拥塞控制.仿真结果表明,该控制器对负载队列的控制效果明显优于传统PID控制器.     

H_∞算法在液压系统振动控制中的应用

对一个实际的液压系统振动控制问题 ,分别采用 H∞ ,L QR与极点配置控制算法设计控制器 ,并进行仿真对比实验 .结果说明 H∞ 控制方法所得控制器优于其他两种算法所得的控制器 .     

无人直升机自抗扰自适应轨迹跟踪混合控制

为满足无人直升机高精度轨迹跟踪的控制需求,并降低直升机动力学模型误差对飞行控制器飞行控制效果产生的影响,提出自抗扰自适应直升机混合控制.该控制器的内环控制采用模型跟随自适应控制,通过使用动量反向传播算法(MOBP)对该内环控制参数进行实时优化.通过使用自抗扰控制(ADRC)对直升机的水平速度进行控制.仿真结果表明,该混合控制器能够实现直升机对预定轨迹的跟踪.相对PID和级联ADRC控制,该控制器具有更好的抗扰性和鲁棒性.通过在200 kg级的专业植保无人直升机XV-2上搭载所提出的控制器,使其自主飞行轨迹跟踪控制的均方根误差在0.6 m以内.     

一类时变参数的Sontag型控制器设计

采用弱控制Lyapunov函数方法,对非线性仿射系统进行了时变Sontag型控制器设计.通过聚点条件保证了此控制器的全局连续性,并利用LaSalle不变集原理证明了该控制的全局镇定性以及对一定范围的输入不确定性具有鲁棒性.此外,调节时变参数减弱了控制器性能对控制Lyapunov函数选择的依赖,并使控制器对可调整的系统控制指标具有最优性.最后通过对一开环不稳定系统的仿真研究,说明了本文控制器的有效性和实用性.     

一类不确定时滞混沌系统的自适应控制

对一类不确定时滞混沌系统,讨论了自适应控制问题.基于Lyapunov泛函方法,构造出了新的自适应控制器.该控制器构造简单有效,并能控制着混沌系统的状态全局渐近跟踪预先给定的任何有界光滑轨道,数值模拟验证了该控制器的有效性.     

基于组态王的遗传算法控制器设计

滞后大的系统在常规PID控制器的控制下存在过度调节的问题.遗传算法控制器充分利用自学习功能,对PID控制器参数进行在线修正,提高控制系统性能.基于组态王的遗传算法控制器应用于双容水箱液位控制系统,其实验结果表明,该控制器能有效地提高系统的响应速度和抑制过度超调,系统的性能得到有效提升.     

滑翔高速飞行器自适应滑模控制器设计

滑翔高速飞行器飞行速率高、飞行环境特殊,具有强耦合、强非线性和强时变的特点. 针对这些特点带来的控制问题,首先对滑翔高速飞行器模型进行了线性化处理;其次利用滑模变结构控制理论设计了滑模控制器;最后将滑模控制器与在线参数估计器组合,设计了滑翔高速飞行器自适应滑模控制器. 仿真结果表明,设计的自适应滑模控制器能够满足滑翔高速飞行器的动态性能指标要求,具有较强的可靠性、适应性和鲁棒性.     

制导弹箭分数阶控制系统

针对制导弹箭控制系统中系统参数出现较大的非线性和时变性等问题,整数阶PID控制难以获得满意的控制效果.根据分数阶微积分的定义和性质,构造了分数阶控制器的结构,分析了其控制器参数对系统性能的影响,将分数阶控制器应用到制导弹箭的控制系统设计中,并对制导弹箭的分数阶控制系统进行了研究.结果表明,分数阶控制器较PID控制器有更强的鲁棒性和抗干扰能力,可以应用于制导弹箭的控制系统中,设计的分数阶控制器的频域和时域响应特性较PID控制器要好.研究结果为分数阶控制器在制导弹箭控制系统中的应用提供了理论基础.     

基于正则神经网络模型的时滞混沌系统预测控制

研究模型未知、不稳定的不动点位置及其局部性态未知情形下的时滞混沌系统的控制问题。提出了一种神经网络预测控制方法,将模型未知时的时滞混沌运动控制到不稳定的不动点处。分析了控制系统(包括观测器、正则神经网络预测器和在线训练的线性神经网络预测控制器)的稳定性,与现有同类方法比较,本方法收敛速度快,算法简便。仿真实验表明了本方法的有效性。     

多模型内模PID控制

对于参数时变的时滞过程,较大的模型失配会使系统的动态特性和控制质量变坏甚至造成系统失稳。针对这一问题,本文提出一种新的多个PID控制器协作的内模控制方法,每个模型将来时刻的输出量由以前对应时刻的输入和输出值预测得到,再通过每个预测误差计算出各个控制器输出量的权值,多个控制器输出量的加权和作为现在时刻的控制量。这种方法克服了参数摄动对系统性能的影响。仿真结果说明了这些方法的有效性。     

一类大时滞过程的预测PI控制器

针对较为常见的一类大时滞过程,提出了一种预测PI控制器.该控制器把PI控制器参数与Smith预估器参数有机结合起来,减少了控制器参数,从而避免了这些参数在整定时的相互影响,使得控制参数易于整定.仿真和应用结果均表明,该预测PI控制器在一类时滞过程控制中具有优良的性能.     

具记忆状态反馈的输入受限时滞系统模型预测控制器

针对一类具有输入约束的离散线性不确定时滞系统,提出了一种具有记忆状态反馈的模型预测控制器.首先,定义时滞系统的鲁棒性能指标,在考虑时滞状态影响的条件下设计了包含时滞状态的记忆状态反馈控制律,在线优化时将当前控制量作为独立优化变量,与其它作为反馈控制的时域控制序列分开处理,以降低算法保守性,提高可行性.然后,给出了基于线性矩阵不等式凸优化的控制策略以及系统稳定的充分条件.最后,通过仿真实验验证了该控制算法的有效性.     

积分时滞过程的非线性比例控制

对积分时滞过程提出一种非线性比例控制算法,该算法只有一个可调参数,简单且实现容易。仿真结果显示该控制结构具有良好的设定值跟踪特性,并且对时滞偏差具有很强的鲁棒性能。最后简要讨论了抗负载干扰的性能。     

基于大时滞特性预估补偿的模型辨识及模糊控制方法

对具有大迟延特性的对象采用径向基神经网络辨识其预测控制模型,在不需要知道被控对象的精确物理解析数学模型,也不需要知道对象的脉冲激励响应模型和阶跃激励响应模型的情况下,可以实现对系统响应特性的在线辨识.采用分级模糊建模的思想,设计一种分级模糊控制器,可以极大地减小模糊规则基的规模,在分级模糊控制器的设计中,采用共生进化遗传算法对参数寻优,提高了进化速度.仿真试验证明,该方法的效果很好.     

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．     

一类状态时滞系统的最优预见控制器设计

研究了一类状态时滞系统的最优预见控制器设计问题. 首先通过差分将所研究的时滞系统转化为形式上不含时滞的一般系统,然后根据已有的无时滞系统的预见控制理论设计出系统的控制器,并且给出了所设计的控制器存在的充分条件.仿真实验说明了预见前馈补偿的有效性.     

基于滞后时间削弱器的模糊PID控制系统设计与仿真

针对大滞后对象控制难以及其PID参数整定难的问题,提出一种有效控制大滞后对象的方法.首先利用滞后时间削弱器将大滞后对象演变成小滞后的等效对象,然后用模糊控制对PID参数进行在线自整定,即构成模糊PID控制器,进而对小滞后的等效对象进行自适应控制.仿真结果表明,该控制系统与常规PID控制系统相比,具有良好的动、稳态特性和较强的抗干扰性、鲁棒性.     

航空发动机模糊自适应广义预测解耦控制

为克服航空发动机控制回路间的耦合作用,针对具有不确定大时延的航空发动机分布式控制系统,提出了一类模糊自适应广义预测解耦控制算法.利用发动机非线性模型的输入输出数据对模糊自适应推理网络进行离线训练,网络的前提参数训练后固定,后件参数则可在线调整以使网络能更好地逼近实际系统.将模糊自适应推理网络作为广义预测控制器的预测模型,可以省去常规广义预测控制器的反馈校正机构.仿真表明:当参考轨迹为阶跃信号、斜坡信号时,所设计的控制器均具有良好的动态跟踪特性和解耦特性,当时延发生变化时,系统输出仍然能稳定地跟踪参考轨迹,说明该控制器对时延不敏感,鲁棒性强.