基于动态反馈线性化的无漂移力学系统的控制

研究非完整无漂移力学系统的动态反馈线性化问题。基于非线性系统的动态扩展思想,提出了一种关于无漂移力学控制系统的动态扩展算法,以提高系统可部分线性化的阶次或使系统完全实现线性化;然后将该算法应用于一典型非完整移动机器人的输出跟踪控制问题,仿真结果表明了该方法的有效性。     

不确定时滞TCP/AQM系统的滑模控制

针对具有非匹配不确定项和输入时滞的TCP线性化动态系统进行特殊线性变换,将原不确定时滞系统转化为无时滞系统.在新坐标下,基于滑模控制(SMC)设计了一种主动队列管理(AQM)算法.根据滑模到达条件设计了一种控制策略,基于LMI技术给出线性滑动超平面的设计方法,通过Lyapunov函数证明了系统的稳定性.仿真结果表明,该算法可以使队列长度快速收敛到设定值,同时维持较小的队列振荡,尤其是在网络条件变化的情况下,该方法优于传统的滑模控制,能实现准确的跟踪,具有良好的鲁棒性.     

基于四元数EKF算法的小型无人机姿态估计

针对小型无人机设计的姿态测量系统,提出一种用于小型无人机姿态估计的四元数扩展Kalman滤波算法.该算法通过建立四元数姿态运动模型和航姿传感器测量模型,构建了以四元数和陀螺仪随机漂移为状态向量、以加速度计测量值和磁阻仪解算的航向角为观测向量的扩展Kalman滤波器,并设计了自适应测量噪声协方差矩阵修正法.实验结果表明,该算法不但解决了微机电系统惯性器件用于载体姿态测量时精度低、易发散、易被干扰的问题,而且显著减小了陀螺仪随机漂移对姿态估计的影响,有效提高了姿态估计的精度.     

分布式不敏卡尔曼滤波状态估计技术

在许多实际的分布式多传感器系统中,系统的动态或传感器的观测方程是非线性的.解决分布式多传感器非线性系统的状态估计问题,通常采用的一种方法是分布式扩展卡尔曼滤波.但由于模型的线性化误差,EKF的滤波效果在很多情况下并不能令人满意.另外,在许多实际应用中,模型的线性化过程比较繁杂,而且也不容易得到.为了有效解决分布式多传感器非线性系统的状态估计问题,提出了一种基于不敏卡尔曼滤波的状态估计技术.不敏卡尔曼滤波是最近提出的一种新的非线性滤波方法.由于不需要对非线性系统进行线性化,不敏卡尔曼滤波可以很容易地应用于非线性系统的状态估计,并且其性能也要优于扩展卡尔曼滤波.仿真结果说明分布式不敏卡尔曼滤波方法的性能要优于分布式扩展卡尔曼滤波方法.     

一类非线性广义系统的精确线性化和极点配置一步设计

针对非线性广义系统控制问题,将非线性系统的精确线性化、极点配置一步设计和Zubov＇s方法应用于非线性广义系统控制问题.首先给出非满秩阵化为满秩阵的方法,进而得到非线性广义系统的状态空间实现的算法,然后利用Zubov＇s方法,通过解一个拟线性偏微分方程,完成该状态空间实现的精确线性化、极点配置一步设计,从而得到非线性广义系统的精确线性化、极点配置的一步控制.该方法回避了苛刻的对合条件,使问题化繁为简,化难为易.将该方法应用于Logistic增长的SIS传染病数学模型的一步控制,其目的为控制消除该传染病.仿真数据表明：该方法行之有效.     

一种非最小相位系统的非线性控制器设计方法

为解决非线性系统状态反馈线性化过程中出现的非最小相位问题,设计了一种非线性控制器实现对非最小相位环节的有效控制;通过微分同胚映射将原非线性系统变换为线性化标准型形式,此标准型由线性子系统描述的外部动态和由非线性子系统描述的内部动态(即零动态)构成;基于极点配置和李雅普诺夫稳定性理论,给出了一种零动态不稳定系统(即非最小相位系统)非线性控制器设计方法。数值算例仿真结果表明,该方法所设计的控制器既能确保外部动态满足性能要求同时也能保证零动态稳定。     

基于反馈线性化的整车振动状态观测算法

针对整车振动状态观测器设计中的整车悬架系统高维非线性特性,提出了反馈线性化卡尔曼滤波算法.基于微分几何理论,通过求解坐标变换,将车辆非线性振动模型变换成一个可观测的标准型,实现系统的精确反馈线性化,进而采用线性卡尔曼滤波算法,针对变换后的线性系统设计观测器,最后通过坐标逆变换获得原非线性系统的状态观测值.仿真结果表明,相比扩展卡尔曼滤波算法,该算法能够提高车辆振动状态观测精度和运算效率.      

非完整网络移动机器人的一致性

针对多个非完整链式系统无领航者的一致性问题,首先通过链式变换将非完整机器人系统转换为四状态的非完整链式模型.然后设计了一种分布式协同控制器,该控制器允许多非完整系统的通信拓扑为一般的无向图,并利用Lyapunov稳定性定理和LaSalle不变原理对控制器的稳定性进行了证明.最后设计了数值仿真实验,证明了控制算法的有效性.     

面向并行安全网关流水线模型的无锁队列算法

提出一种适用于并行安全网关流水线模型中共享数据缓冲区操作的无锁队列算法.与其他类似算法比较,该算法采用链表结构组织队列数据,避免了采用循环数组结构引起的缓冲区长度限制和内存浪费的问题;与通用的链表队列无锁算法比较,算法实现更为简洁,执行效率更高.证明了算法具有线性化和非阻塞特性.通过模拟试验,验证了算法在理想环境和各种实际应用环境中都具有较好的性能指标.     

一种改进的分布式存储系统节点动态扩展策略

分布式存储系统经常面临数据的均衡分布和扩容问题,针对现有一致性哈希动态扩展算法的不足,提出一种基于访问概率的动态扩展策略.该策略基于热点数据访问概率大的思想改进原算法虚拟节点的分配方法,能够有效改善扩容后造成请求命中率下降和负载均衡的问题.实验结果表明,在系统添加新存储节点时,改进策略有效地优化了系统的性能,缩短了系统到达新的负载平衡状态的时间.     

一类非线性比式和问题的全局优化算法

针对广泛应用于工程设计、非线性系统稳定性分析等实际问题中的一类非线性比式和问题(P)给出了一全局优化算法.利用问题(P)的等价问题(Q)和线性化技术,建立了问题(Q)的松弛线性规划(RLP),通过对(RLP)可行域的细分以及一系列(RLP)的求解过程,从理论上证明了算法收敛到问题(P)的全局最优解.最后数值例子表明了本文算法的可行性.     

基于动态面控制的MIMO自适应神经网络控制

针对一类具有未知函数控制增益的多输入多输出(M IM O)非线性系统,基于后推设计方法和动态面控制技术,提出一种间接自适应神经网络控制方案.该方案通过引入1阶滤波器,消除了后推设计中由于反复对虚拟控制的求导而导致的复杂性问题,并避免了反馈线性化方法可能出现的控制器奇异性问题,参数估计无需使用投影算法.利用李亚普诺夫方法,证明了闭环系统半全局一致终结有界,通过适当选取设计常数,跟踪误差可收敛到原点的一个小邻域内.仿真结果表明了该方法的有效性.     

一类线性比式和问题的全局优化算法

对应用于工程设计和非线性稳定性分析中的一类线性比式和问题(P1)给出了一全局优化算法.通过利用对数的性质和线性化技术,建立了问题(P1)的松弛线性规划(LRP).通过对可行域线性松弛的逐次细分以及求解一系列的线性规划(LRP)的过程,提出的算法收敛到问题(P1)的全局最优解.最终数值实验结果表明了提出方法的可行性.     

双电机传动定速比控制的反馈线性化方法

针对三相异步电动机系统这一非线性、多变量、强耦合的控制对象，利用非线性几何理论中的反馈线性化方法，实现系统的精确解耦和全局线性化，从而可以利用线性控制理论对分解出来的线性化的转速子系统和转子磁链子系统进行控制，因而比较容易实现定速比控制．利用数字仿真可以证明这一方案是可行的，且系统具有良好的静、动态性能．     

一个确定性的全局优化算法

对广泛应用于工程中一类比式规划问题(P1)给出了一个确定性全局优化算法.通过利用线性化技术,建立了问题(P1)的等价问题(P2)的松弛线性规划(RLP),通过对(RLP)可行域的细分以及一系列(RLP)的求解过程,提出的算法收敛到问题(P1)的全局最优解.最终数值实验表明了提出方法的可行性.     

汽车电控离合器的反馈线性化控制

以汽车机械式自动变速系统（ＡＭＴ）的离合器结合过程为研究对象,建立起以输入非线性动力传动系统数学模型。进一步主基于微分几何的反馈线性化方法,将原非线性系统等价为完全可控型线性模型。对该系统实施ＰＩＤ控制,跟踪理想整车加速度,并作了计算机仿真,仿真及分析结果表明,系统稳定、跟踪性态良好。     

一类优化问题的确定性算法

对广泛应用于工程设计中的一类线性比式和问题(P)提出了一确定性全局优化算法,利用等价问题和新的线性化技术给出了问题(P)的松弛线性规划(RLP,)通过对(RLP)可行域的细分以及一系列(RLP)的求解过程,提出分枝定界算法收敛到问题(P)的全局最优解,最终数值实验表明所提方法的可行性.     

求广义几何规划全局解的近似算法

对广泛应用于工程设计、非线性系统鲁棒稳定性分析中的广义几何规划问题(GGP)提出一线性化求解方法.使用指数变换并利用分段线性化技术转变指数项为一些带绝对值项的和,再将绝对值项线性化,最终将原问题转化为一个容易求解的线性规划问题.数值实验表明本文方法是可行的,能近似地求得(GGP)的全局最优解.     

带系数线性比式和问题的全局优化方法(英文)

对带系数的线性比式和问题(P)提出一确定性全局优化算法.利用等价问题和线性化技术给出了问题(P)的松弛线性规划(RLP),通过对(RLP)可行域的细分以及一系列(RLP)的求解过程,提出的分枝定界算法收敛问题(P)全局最优解.最终数值实验表明了提出方法的可行性.     

一类线性比式和问题的全局优化算法

对许多工程设计中常用的一类带常系数线性比式和问题(P)提出一确定性全局优化算法.该算法利用等价问题和线性化技术,建立了问题(P)的松弛线性规划(RLP),从而将原非凸问题(P)的求解过程转化为求解一系列线性规划问题(RLP),通过可行域的连续细分以及求解一系列线性规划,提出的分枝定界算法收敛到问题(P)的全局最优解,且数值实验表明了算法的可行性.