时变离散系统的一种自适应算法及鲁棒性分析

针对时变离散系统,设计了一间接极点配置鲁棒自适应控制算法．用投影修正的最小二乘法辨识时变系统参数,并用极点配置法设计控制律．辨识机制的投影修正保证了闭环自适应控制系统的鲁棒稳定性．文中着重分析了自适应控制律的特性及闭环系统鲁棒稳定性,得到的结论是：如果未建模动态和平均时变充分小,则闭环系统有界输入、有界输出（ＢＩＢＯ）鲁棒稳定．文中的结果及其证明改进并发展了现有时变自适应控制理论．仿真例子验证了鲁棒性分析的正确性     

多变量间接自适应控制算法及全局收敛性分析

提出了可以控制具有任意交互矩阵的随机多变量系统的间接自适应控制算法并进行了稳定性和收敛性分析。首次表明:该算法无论用于开环不稳定或非最小相位系统,系统的输入输出以概率1采样均方有界,广义输出误差的条件均方取得整体最小值;参数估计强相容。     

非线性切换奇异系统的自适应状态反馈控制

研究了一类满足Lipschitz条件的非线性奇异切换系统的自适应状态反馈控制的设计问题.首先,研究单输入非线性奇异切换系统的基本自适应控制的设计,控制器旨在稳定系统;然后,以单输入非线性奇异切换系统所呈现的具有自适应增益和基于Lyapunov稳定性定理调整增益的机制为基础,将其扩展为多输入奇异切换系统的跟踪问题,设计了自适应控制方法;最后,采用Matlab方法做了数值仿真来说明所提出的控制方法的有效性.所提出的控制器具有非常简单的结构,并且在实践中很容易应用.     

去伪控制方法的研究与应用

针对多输入多输出(MIMO)系统设计了去伪控制器,通过理论证明给出了闭环系统有界输入有界输出(BIBO)的稳定条件.该方法只需利用采集的数据,不依赖于系统模型.所设计的控制器形式简单,适合实时在线应用.最后,仿真实验将该算法应用于旋转倒立摆系统,实验结果证明了所提算法的可行性与有效性.     

一类时变系统模型参考自适应迭代学习控制

针对一类有限时间区间上可重复运行的有界输入有界输出稳定的一阶线性时变系统,其高频增益和惯性参数均时变,为使之能够跟踪不同的参考轨迹,将模型参考自适应控制方法与迭代学习方法相结合,提出了模型参考自适应迭代学习控制算法.基于类李雅普诺夫(Lyapunov-like)函数证明了当迭代次数趋于无穷时,跟踪误差在有限时间区间上一致收敛到零,并证明了闭环系统中参数估计和控制信号有界.系统仿真验证了所提控制算法的有效性.     

一类非线性不确定系统的间接自适应模糊滑模控制设计

针对一类含非匹配不确定项的非线性系统提出一种间接自适应模糊滑模控制设计方法.构造了线性切换面确保滑动运动稳定,用监督控制确保系统状态有界,设计了自适应模糊控制器确保到达条件成立.该方法不仅确保系统稳定,而且抑制了抖振.仿真结果也证明了此方法的有效性.     

输入饱和约束下不确定切换系统状态反馈抗干扰控制

针对一类带有输入饱和约束的模型不确定切换系统研究了系统的抗干扰控制问题.基于系统模型不确定信息满足全局Lipschitz条件和干扰为输入匹配且范数有界的假设,利用变增益控制理论,构造了一类依赖干扰界值的复合控制器形式.结合最小状态依赖切换信号设计,利用多Lypunov函数理论,给出了系统局部鲁棒渐进可镇定条件及闭环系统稳定的吸引域估计.     

航空发动机鲁棒自适应反演控制

针对航空发动机非线性和不确定性的特点,提出了一种基于神经网络的多输入多输出反演控制方法。采用径向基神经网络逼近系统中的不确定性,在控制中引入自适应鲁棒项,以克服系统中不确定性的影响。在递推过程中,虚拟控制量和实际控制量的求取始终基于Lyapunov稳定性原理,从而保证了闭环系统的一致渐近有界。最后针对某型涡扇发动机非线性模型设计了转速控制器,仿真结果验证了该方法的有效性。     

三角形式非线性离散系统自适应神经网络控制

针对一类控制输入为三角形式的多输入多输出离散非线性系统,提出了基于反步法的自适应神经网络控制方法.由于该系统的控制输入为非仿射形式,不能采用反馈线性化的方法设计控制系统;因此,首先采用隐函数定理证实了能够使系统输出跟踪期望轨迹的理想控制输入的存在性,并构造了理想的控制输入.利用高阶神经网络估计这些控制输入,提出了基于反步法的自适应神经网络控制方法.证明了所提出的控制方法能够保证闭环系统的所有信号半全局一致最终有界,并通过仿真验证了该方法的有效性.     

有界增益遗忘L1自适应控制算法的研究

针对单输入单输出非线性系统存在参数不确定性和干扰,结合L_1自适应方法和极点配置控制方法,提出一种有界遗忘增益L_1自适应控制方法,其中极点配置控制器主要用来保证线性部分闭环稳定,L_1自适应控制器则用于抵消系统的非线性特性、参数不确定性和干扰。在L_1自适应律中采用改进的有界增益遗忘(IBGF)方法计算自适应增益,将定常自适应增益换成时变的增益,由低到高的平缓时变增益可以有效地抑制由非零初始状态造成的扰动,该算法的稳定性得到了证明。仿真验证表明该方法具有很好的控制效果,验证了它的有效性和实用性。     

DSP混沌随机信号发生器构造算法研究

提出了用于产生混沌随机序列的ＤＳＰ（数字信号处理）混沌随机信号发生器构造算法。在吸引子转换技术的支持下，由该算法实现的混沌随机信号发生器之运转可避免伪周期及输出失谐的影响，因而其输出的混沌随机序列可用于计算机网络保密通信。     

多模型自适应PID解耦控制器

对于一类非线性、强耦合、离散时间系统,提出了基于多模型的多变量自适应PID解耦控制策略,取消了系统平衡点参数已知的条件.控制策略包括一个完全自适应PID解耦控制器,一个参数重赋值自适应PID解耦控制器,多个参数固定PID解耦控制器和一个切换机制.理论分析表明,通过合理地选择切换函数,自适应PID控制器保证系统BIBO稳定,参数重赋值自适应PID控制器和参数固定PID控制器改善系统性能.     

基于遗传算法的稳定自适应模糊控制器的优化

采用模糊动态模型,对连续时间的高阶非线性系统进行了模糊控制。通过模糊推理,选择起主导作用的局部子系统的状态反馈控制,并作用于整个系统。利用大系统分散控制关联稳定性的概念和方法,得到了闭环模糊系统稳定的充分条件,并在此基础上给出了对模糊控制器进行优化设计的一种遗传算法实现策略。同时,仿真例子也验证了该设计方法的正确性。     

基于切换方法的控制器故障下多时滞系统稳定性分析

研究了控制器故障下具有非线性干扰的多时变时滞不确定系统的鲁棒指数稳定性问题.利用不确定多时变时滞切换系统模型描述了所考虑的系统.提出了基于平均驻留时间的切换方法.在此方法下,以线性矩阵不等式(LMIs)形式得到了切换系统鲁棒指数稳定的充分条件,并从理论上证明了即使控制器失效所生成的闭环系统也是鲁棒指数稳定的.最后通过仿真算例验证了所提方法的有效性.

Abstract：

The issue of robustly exponential stability for a class of uncertain multiple time-varying delay systems with controller failures and nonlinear perturbations is considered.A switched uncertain multi-delay system model is utilized to describe the considered systems.A switching approach based on the average dwell time is employed for the switched system.A delay-dependent sufficient condition for robustly exponential stability of the switched system is established in terms of linear matrix inequalities by using the switching method.It is proved theoretically that the resulting closed-loop system is robustly exponentially stable even if controller failures are encountered.The effectiveness of the proposed method is also demonstrated by simulation example.     

单元机组协调系统的多模型自适应解耦控制

针对火电单元机组被控对象多变量、强耦合及模型参数随负荷显著变化的特点,提出一种基于多模型自适应解耦控制的协调控制策略.采用多个固定模型和2个自适应模型并行辨识机组对象的动态特性,在每个采样时刻基于切换性能指标选出最优的局部模型作为当前模型,并据此设计解耦控制器,从而实现全工况运行的自适应控制.同时对多模型控制系统的全局稳定性进行了证明.通过对300MW亚临界直流燃煤机组协调控制系统的仿真表明:该控制策略对负荷变化适应快,且可获得良好的动、静态解耦控制效果.     

耦合离散大系统分散自适应控制的稳定性

针对线性离散确定性耦合大系统，采用极点配置的方法给出一种分散的鲁棒间接自适应控制器，给出了详细完整的闭环系统全局渐近ＢＩＢＯ稳定性证明，同时可以看出该控制器对于各子系统间的弱耦合，未建模动态及有界常值扰动具有鲁棒性。     

具有降阶模型的多模型鲁棒自适应控制

针对传统鲁棒自适应控制器暂态性能差的缺点,提出了多模型鲁棒自适应控制方法.对于包含未建模动态的自适应控制系统,首先采用正则化技术把系统未建模动态转化为系统有界扰动,并利用系统低阶模型设计多模型鲁棒自适应控制器,最后证明了系统BIBO稳定以及跟踪误差有界.仿真实验说明所提出的方法能获得较好的控制效果.     

带马尔科夫调制的双线性随机时滞系统的均方渐近稳定性

利用线性矩阵不等式与Lyapunov直接法研究了一类带马尔科夫调制的双线性随机时滞系统的稳定性,这类系统的状态中包含范数有界的不确定参数以及未知的时滞,得到了该系统均方渐近稳定的充分条件．     

一个离散时间非线性系统的间接自适应模糊控制器

对于具有未知非线性函数的离散时间非线性系统。构造了一个间接自适应模糊控制器，并进行了稳定性分析，用模糊逻辑系统使系统参数化。如果参数化模型和真实系统是非常接近的，它们之间的差异是非常小的并且能假设为零，则能够构造一个简单的自适应模糊控制器，并且可以证明闭环控制系统在输入输出有界意义下的全局稳定性，且跟踪误差收敛到零，仿真实验证实了控制器的有效性。