同步励磁发电机鲁棒自适应控制

利用backstepping和扰动抑制 (disturbanceattenuation)方法对同步发电机设计了一种非线性自适应鲁棒励磁控制器 .控制设计方法基于同步发电机的三阶非线性模型 ,对于系统中可能出现的各种不确定参数和有界扰动 ,给出了参数自适应律和控制律 ,保证了闭环系统在各种扰动情况下的稳定性 .最后做了系统从初始进入稳态和系统在三相短路及外部常值扰动情况下的仿真 ,并讨论了该方案扩展到多机系统的可能性 .     

含TCSC装置的单机无穷大电力系统的非线性自适应动态面鲁棒控制

针对含晶闸管控制串联电容器装置的单机无穷大电力系统,考虑摩擦阻尼系数不确定及受外部未知干扰的情况,基于非线性自适应动态面控制方法,设计了鲁棒控制器,同时得到了系统不确定参数的自适应更新律以及系统稳定运行的充分条件.采用该方法避免了传统自适应backstepping法中对虚拟控制输入的反复求导,克服了计算量过大的缺点.数值仿真结果表明,所设计TCSC非线性自适应动态面鲁棒控制器在系统动态响应和不确定参数的估计性能方面优于传统的自适应backstepping鲁棒控制器,提高了电力系统的动态稳定性.     

催化裂化装置的非线性预测控制

基于反馈线性化方法,提出了一种有输入、输出约束条件的多入多出非线性系统的预测控制方法。催化裂化装置(FCCU)的反应再生部分是一个典型的非线性系统,基于FCCU的机理模型,采用该控制方法设计了非线性预测控制器,并对其跟踪能力和稳定性进行了仿真分析。仿真结果表明,所设计的控制器具有良好的跟踪性能和稳定性。     

催化裂化装置的非线性预测控制

基于反馈线性化方法,提出了一种有输入、输出约束条件的多入多出非线性系统的预测控制方法。催化裂化装置(FCCU)的反应再生部分是一个典型的非线性系统,基于FCCU的机理模型,采用该控制方法设计了非线性预测控制器,并对其跟踪能力和稳定性进行了仿真分析。仿真结果表明,所设计的控制器具有良好的跟踪性能和稳定性。     

一类自适应神经网络控制器的设计

针对一类具有下三角形式的多重时滞非线性系统,研究了基于小波神经网络的自适应控制器设计方案.应用后推(backstepping)设计方法在递推的每一步设计一个Lyapunov-Krasovskii泛函并在最后一步得出控制u.应用Lyapunov-Krasovskii泛函稳定性定理证明了该控制器能保证闭环系统是半全局最终一致有界的(SGUUB).仿真实例验证了该控制器的有效性.     

一类自适应神经网络控制器的设计

针对一类具有下三角形式的多重时滞非线性系统,研究了基于小波神经网络的自适应控制器设计方案.应用后推(backstepping)设计方法在递推的每一步设计一个Lyapunov-Krasovskii泛函并在最后一步得出控制u.应用Lyapunov-Krasovskii泛函稳定性定理证明了该控制器能保证闭环系统是半全局最终一致有界的(SGUUB).仿真实例验证了该控制器的有效性.     

基于线性矩阵不等式的线性/非线性切换自抗扰控制系统的稳定性分析

针对一类连续线性标称多输入多输出(MIMO)系统,设计基于线性/非线性切换自抗扰控制(SADRC)的解耦控制器.介绍系统模型,并针对设计的SADRC解耦控制器提出一种基于线性矩阵不等式(LMI)技术的绝对稳定性分析方法,最后通过数值仿真验证了该方法的有效性.     

SISO高阶非线性系统的模糊滑模控制方法

为了解决基于TS(T akag i-Sugeno)模型的模糊控制方法在高阶单输入单输出(S ISO)非线性系统模糊控制中出现的“维数灾”问题,采用由作者研究组提出的多输入单输出(M ISO)典型模糊控制器,提出了模糊滑模控制方法,并且证明了闭环非线性系统的全局渐近稳定性。另外,当非线性系统存在模型不确定性时,只要将控制式略加修改,仍能保证闭环非线性系统的全局渐进鲁棒稳定性。仿真试验表明,该模糊滑模控制方法不仅设计参数少,设计步骤简单,具有良好的控制性能,并且可以有效地避免了维数灾问题。     

反步法及其在自适应控制中的应用

本文针对一类严参数反馈系统或经过变换可化为该种类型的非线性系统,基于反步(backstepping)递推设计方法,进行了自适应控制的设计。在此过程中,我们获得了对参数进行修正的规则。应用Lyapunov稳定性理论证明,该自适应控制器可保证整个非线性系统的鲁棒稳定性。和有关文献中提出的设计自适应控制器所应用的方法相比,反步法引进了虚拟控制的概念,通过适当的引入虚拟控制,使得系统误差具有期望的渐近形态,从而实现整个系统的渐近镇定。     

SFCMAC及其在仿人手臂控制中的应用

将滑模控制(SMC)引入模糊小脑模型关节控制器(FCMAC),提出了一种多变量滑模FCMAC(SFCMAC).该控制器采用滑模函数转换输入信号,减小输入空间以降低网络存储空间,分粗调和微调两阶段训练网络参数,以保证控制系统的稳定性.将所提出的SFCMAC用于仿人手臂的轨迹跟踪控制,并与SMC,MLP和FCMAC比较,仿真结果表明该控制器能克服系统非线性和不确定因素的影响,控制效果良好.     

连续工况下基于PID+LQR算法的自动驾驶车辆横纵向耦合控制

为提高自动驾驶车辆的路径跟踪精度,针对自动驾驶车辆横纵向耦合控制问题,提出了带有前馈控制的PID+LQR联合控制策略。首先,利用二自由度车辆动力学构建路径跟踪误差数学模型,制定横纵向控制流程。随后,设计了用于横向控制的LQR控制器和用于纵向控制的PID控制器,将横纵向控制器进行整合,使得车辆在接收到决策规划系统给出的期望指令后可以进行跟踪行驶。借助CarSim和MATLAB/Simulink联合仿真平台,在连续工况下对该控制策略进行测试。结果表明,提出的横纵向耦合运动控制策略可以控制车辆沿着规划的轨迹行驶,且可将跟踪误差控制在较小的范围内。     

一种新型的鲁棒非线性励磁控制器

综合运用控制领域的新成果：反馈线性化方法和线性Ｈ∞控制原理，本文提出了一种鲁棒非线性控制器设计的新方法，并把这种设计方法用于电力系统鲁棒非线性励磁控制器的设计中。由于既考虑了电力系统的非线性特性又顾及了干扰的影响，所构造的励磁控制器不仅具有较好的内部稳定性而且对扰动和不确定因素有很强的适应能力。计算机仿真研究结果表明，与以往的励磁控制器相比，这种鲁棒非线性励磁控制器可以更好地提高系统的稳定性，并改善系统的动态特性。     

基于Hamilton理论的无人车路径跟踪控制

针对当前车辆路径跟踪控制存在精度低、可靠性差的问题,基于Hamilton理论提出一种四轮驱动四轮转向无人车路径跟踪分层控制方法.通过集成车辆动力学模型和路径跟踪模型,建立了路径跟踪误差模型,结合系统控制目标,提出采用Hamilton理论设计车辆上层控制器,用于实现路径跟踪误差模型的镇定,从而提高车辆路径跟踪的精度与鲁棒性.同时,在下层控制器中,设计4个车轮纵向轮胎力分配算法,通过轮胎力的动态分配满足车辆上层控制需求.利用CarSim和Simulink搭建车辆路径跟踪联合仿真模型并进行仿真实验,仿真结果表明,提出的无人车路径跟踪分层控制策略能够通过前后轮转角以及4个轮胎力的实时控制与分配,抑制路径跟踪过程中的横向误差和航向误差,提高路径跟踪精度并确保控制系统的可靠性.      

空间机器人的SVM非线性补偿滑模控制研究

为提高机械臂末端跟踪目标轨迹速度, 提出了一种基于SVM(Support Vector Machine)非线性模型估计的滑模控制方法。该方法通过SVM对参数不确定非线性项进行估计, 对空间机器人动力学模型进行补偿。这种从整个闭环系统稳定性出发设计的SVM非线性补偿滑模控制器, 不需要确切的数学模型, 从而提高了快速跟踪目标轨迹, 减小跟踪误差的动力学系统性能。仿真结果验证了该控制方法的有效性、可行性。     

粒子滤波在复杂工业过程中的应用

复杂工业过程往往具有不确定性、非线性、大滞后、强耦合等特点,难以建立在线控制模型.为了克服复杂工业过程中的非高斯、强非线性等因素对系统建模的影响,利用粒子滤波算法对非线性、非高斯系统进行全局优化的优势,对系统模型进行优化,使系统模型能够更加准确地反映系统的真实状态,提出一种基于粒子滤波的径向基函数(RBF)神经网络控制...     

基于预测--模糊联合控制的分布式驱动车辆路径跟踪方法

为研究分布式驱动车辆（4wid）路径跟踪中的跟踪精度和稳定性的问题,提出了模型预测-模糊(Mpc-Fuzzy)的联合控策略, 缓解了单一模型预测控制下车辆跟踪精度与控制器计算压力间的冲突。采用模型预测控制设计了上层路径跟踪控制器,旨在利用模型预测“滚动优化”的优点降低跟踪误差的同时保证车辆的稳定性。下层采用模糊控制,将转向过度和转向不足量化为“方向偏差”和“位置偏差”,利用四轮转矩独立控制的优点进一步优化转矩输出,旨在降低模型预测控制器对参考模型线性化后带来的跟踪误差。为验证控制策略的可靠性,基于Carsim和Simulink.、Driving Scenario搭建联合仿真模型,将联合控制器和单运动学模型预测控制器进行对比研究。仿真结果表明联合控制器可在完成对给定路径跟踪的基础上,减少转向不足和转向过度的发生,降低了方向误差和位置误差。     

基于状态反馈的四轮转向汽车LQR优化控制

为了提高汽车的操纵稳定性,以4轮转向(4WS)汽车为研究对象,建立了2自由度系统的数学模型和状态方程。并以横摆角速度和侧偏角为优化目标,设计了线性二次型调节器(LQR)。通过质心侧偏角和横摆角速度的共同反馈,控制汽车后轮转角,实现4WS控制。在MATLAB/Simulink环境下完成了传统前轮转向汽车、零侧偏角比例控制及LQR控制的4WS汽车仿真。结果表明,相对于其他控制策略,基于状态反馈的LQR优化控制能够改善汽车的操纵稳定性,但不能够既将汽车的质心侧偏角降到基本为零,同时又保证横摆角速度处于理想状态。因此,汽车动力学集成控制将是未来汽车发展的重要方向。     

基于计算力矩法的永磁球形电动机轨迹跟踪控制

永磁球形电动机动力学系统是一个多变量、非线性、强耦合系统.外部扰动、参数估计误差以及模型的近似均会影响系统的控制效果.为了获得良好的静态和动态性能,改善轨迹跟踪性能,提出了一种基于计算力矩法的永磁球形电动机轨迹跟踪控制策略.仿真结果表明,此方法可有效地削弱各轴向间非线性交叉耦合的影响,对外部扰动和模型误差具有良好的鲁棒性,可实现理想的轨迹跟踪控制效果.     

不同混沌系统的基于滑动模控制的混沌同步

本文就一种基于滑动模控制器的设计去同步两个不同的混沌系统（Lorenz-Liu）,并且假设系统的参数是已知的,而闭环的误差动力系统则依赖于响应系统的线性部分和控制器的控制参数选择,因此他们的同步速度可以通过这些参数来调整.同时我们可以用Lyapunov稳定性理论来分析他们的稳定性.最后给出了一些数值模拟.     

水下机器人改进S面控制及系统半实物仿真

针对S面控制器参数调整困难的问题,研究了改进的粒子群优化(MPSO)算法,自寻优确定S面控制器的控制参数,实现了S面控制器参数优化计算的快速收敛,避免了局部峰值的徘徊.同时,针对某水下航行器的运动控制系统,设计了控制半实物仿真系统,阐述了仿真系统的总体结构和水下机器人空间运动的非线性数学模型.仿真结果真实可靠地反映了水下机器人运动过程,验证了本文控制器对机器人的控制效果,对实际下水实验提供重要参考.