不确定参数网络控制系统鲁棒控制器设计

针对具有随机时延和丢包情况的网络控制系统,考虑被控对象存在建模误差和外界未知干扰,利用Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式方法(LMI),给出当网络传输中发生丢包时,网络闭环控制系统渐近稳定的充分条件,并通过求解LMI组的方式得到状态反馈控制器的设计结果.仿真结果验证了本文方法的有效性.     

生物流化床氨氮废水处理过程自抗扰控制系统研究

内循环三相生物流化床氨氮废水处理过程的时间常数长达1 800 s,并有不确定性,是一类生化机理复杂、难以取得好的控制效果的对象.以该过程的主导数学模型为基础,用仿真方法研究自抗扰控制,以达到在有外扰和内扰时,出水氨氮浓度稳定达标和节能的目的.对控制器进行限幅,并整定一阶自抗扰控制器的各参数,获得给定阶跃和扰动阶跃输入下稳态误差为零、无超调,调整时间小于等于2 000 s的性能,对内扰和外扰都有较强的鲁棒性.自抗扰控制器的这一特性能克服被控对象模型不精确或不确定问题,从而可工程应用于生物流化床氨氮废水处理过程.     

存在建模误差时的鲁棒自校正控制

研究了一类存在建模误差时的鲁棒自校正问题.在对象的模型误差是“相对小”的情况下,提出了具有辨识误差死区的辨识算法和相应的控制律;通过理论分析,给出厂辨识算法的收敛性;在给出的极点配置自校正定理中证明了对存在任意建模误差及任意有界初始状态的被控对象,整个自适应系统中所有的信号保持有界,因而也就表明所提出的控制算法对模型误差有很强的鲁棒性.     

基于Elman网络补偿模型的Smith预测控制

研究基于Elman网络补偿模型的Smith预测控制问题.采用互补建模方法对被控对象进行建模,其中机理模型反映被控对象的主要工作规律和运行趋势,但不可避免地存在一定的模型误差;通过Elman网络拟合机理模型的模拟误差,并对其进行补偿.实验结果表明,基于Elman网络补偿模型的Smith预测控制充分利用了神经网络的非线性拟合能力,只要对纯滞后环节精确建模,就可以完全抵消该环节对控制品质及系统稳定性的不利影响.该方法使得Smith预测控制可以用于模型不易精确确定的系统.     

非最小相位时滞系统新型Smith自抗扰控制及其鲁棒性

非最小相位对象是工业控制中的典型难题,尤其当不稳定极点或零点与时滞同时存在时,系统更难实现稳定控制.基于含不稳定极点的一阶时滞对象,通过引入两个比例反馈设计了新型Smith自抗扰控制器,分析了两个反馈的作用机理,并得到了系统模型误差的最大允许边界.当对象参数摄动时,运用仿真研究了系统的频域和时域特性,绘制了不同模型下的最大误差边界值与频率的关系.最后,通过蒙特卡罗试验验证了新型Smith自抗扰控制器的抗扰能力优于改进的Smith-PID控制器.     

存在建模误差时的鲁棒自校正控制

研究了一类存在建模误差时的鲁棒自校正问题。在对象的模型误差是“相对小”的情况下，提出了具有辨识差死区的辨识算法和相应的控制律；通过理论分析，给出了辨识算法的收敛性；在给出的极点配置自校正定理中证明了对存在任意建模误差及任意有界初始状态的被控对象，整个自适应系统中所有的信号保持有界，因而也就表明所提出的控制算法对模型误差有很强的鲁棒性。     

不确定时滞系统ADRC控制

针对不确定时滞系统,将输入时滞系统等价于高阶输入无时滞系统,利用自抗扰控制技术(ADRC),并在控制回路中串联一滤波器得到易于执行的控制量.自抗扰控制技术是由跟踪微分器(TD)、扩张状态观测器(ESO)、非线性PID(即NPID)等组成,根据对象的输入输出信息来估计扰动并补偿,从而自动实现抑制扰动,并将被控对象化成积分器串联型以便构造理想的控制器.仿真结果表明:自抗扰控制技术以一套不变的参数,当存在外干扰、模型不确定、状态时滞、输入时滞、甚至输入时滞增加几倍时,系统仍然能够保持理想的跟踪效果.     

挠性卫星姿态快速稳定智能控制

针对挠性卫星本身存在的参数不确定性和外部扰动的控制问题,设计了以径向基函数神经网络和小脑神经网络为基础的复合变结构智能控制器.该控制器利用变结构控制系统对被控对象的模型误差、参数变化及外扰等的不敏感性的优点,再结合神经网络能够迅速逼近未知函数、泛化能力强的特点,可以适应挠性卫星参数不确定性和抑制外加干扰,实现对挠性卫星的有效控制.仿真结果表明复合控制能够提高卫星姿态的稳态精度和快速性.     

基于RBF神经网络自适应整定燃烧串级控制系统

针对传统的锅炉燃烧串级控制系统采用固定的PID控制参数难以取得满意的控制效果的缺点,引入径向基(RBF)神经网络自适应整定燃烧串级控制系统外同路的PID参数.内回路仍然沿用原来的Pl控制方式及控制参数,由RBF网络辨识得到被控对象的Jacobian信息后,根据梯度下降法自适应调整系统外回路的PID控制参数.仿真研究结果表明:新控制算法能够消除控制系统的静态误差;即使被控对象的模型参数发生了很大变化,新控制算法仍然能快速响应蒸汽压力的阶跃扰动,迅速克服燃料量内扰,其控制效果明显优于常规PID串级控制.     

基于自抗扰控制器的异步电机鲁棒控制研究

提出采用自抗扰控制技术设计异步电机矢量控制系统,以克服负载扰动、被控电机参数变化、以及建模误差等“内扰”、“外扰”对系统控制性能的不利影响。在MATLAB环境下对提出的异步电机鲁棒矢量控制系统进行了仿真对比研究,结果表明其各方面性能均优于基于PI调节器的矢量控制系统;在TMS320F2812DSP开发环境中编写程序,进行了实验对比研究,结果表明提出的ADRC矢量控制系统的鲁棒性明显优于PI系统,方案可行、有效。     

自适应控制在有源消声中的应用

有源消声采用自适应控制技术已经成为发展趋势，但是由于自适应控制理论发展迅速，一些较为成熟的、新的设计方法尚未应用到有源消声中．为了将这两种技术更紧密地结合起来，本文首先介绍了自适应控制领域内得以公认的模型参考自适应系统（ＭＲＡＳ）的超稳定设计方法及其简化工程设计方法，其次总结了自适应有源消声的理论进展和应用成果，最终提出采用ＭＲＡＳ的设计方法实现有源消声的新方案，为自适应有源消声的应用开辟了新的途径．     

一种多变量离散MRAS递减自适应增益算法

本文将文献[2]中提出的递减自适应增益SISO离散MRAS自适应算法推广到多变量情况,在此基础上,提出了一种新的AMFC算法及MRAS辩识器,证明了在有量测噪声干扰时辩识器的参数估计是渐近无偏的。     

永磁直线电机的模型参考自适应控制

推导永磁直线电机的简化数学模型，运用Lyapunov稳定性理论设计一个模型参考自适应控制器，最后进行计算机仿真研究．结果表明，与传统PID调节器相比，该方法能使系统具有更好的动态性能及较高的稳态精度，并对电机参数和外界扰动具有很强的鲁棒性．     

基于MRAS变参数无速度传感器矢量控制系统的研究

利用电动机定子电压方程和电流方程得到电动机转速的模型参考自适应（MRAS）辨识算法，在此基础上建立了一个改进的变参数MRAS速度辨识数学模型，并在无速度传感器异步电动机矢量控制系统中对该速度辨识模型进行了研究，仿真结果验证了该变参数MRAS速度辨识模型具有满意的辨识精度和动态性能．     

空间声场的自适应有源噪声控制

自适应有源噪声控制技术（AANC）以其独特的优点,受到噪声控制界的高度重视,为低频噪声的控制开辟了一条崭新的途径．以此AANC技术为基础,结合模型参考自适应中的信号综合型MRAS超稳定设计方法及其简化工程设计方法,提出了一种自适应降噪装置的实施方案,并通过计算机仿真及硬件实验,取得了明显的消声效果．     

动力学容错控制系统的设计研究

本文提供一种信号综合自适应系统的鲁棒结构及其自适应算法，数学证明及计算机仿真结果表明，本设计方法是正确的、可行的。使用本文方法设计的模型参考自适应系统（ＭＲＡＳ）可用于动力学容错控制系统。当此类系统出现故障或其输入端出现未知扰动时，该系统的性能指标也不会下降。     

最小相位系统MRAS的工程设计法

本文给出适用于所有最小相位系统为被控对象的MRAS的简化工程设计方法,对于解决一般工程控制问题具有普遍意义.作为本方法的理论依据,文中给出一条定理及其数学证明.定理表明使用该方法设计的MRAS满足渐近超稳定性条件.文中还讨论了该方法的应用情况,从而论证了该方法的合理性和可行性.     

MRAS的工程设计方法及应用

本文提出一种结构简单、易于工程实现的信号综合自适应MRAS的超稳定性简化设计方法。文中从理论与实践两方面论证了该方法的正确性和可行性,给出该设计方法依据的引理、数学证明以及应用于小功率自适应调速系统的实验结果。使用本文引理设计的小功率自适应调速系统的动态、静态性能均获得满意结果。本文对于推广MRAS的工程应用具有重要参考价值。     

PMLSM控制系统的仿真研究

根据永磁直线同步电机数学模型理论,利用Matlab/Simulink软件搭建PMLSM的模型,并进行了基于传感器矢量控制的仿真和基于MRAS无位置传感器矢量控制的仿真。仿真结果表明,基于MRAS无位置传感器矢量控制系统解决了由传感器带来的问题,但其估计精度和动态性能相对基于传感器矢量控制的仿真有所下降。     

基于无功功率模型的异步电机矢量控制系统转子时间常数辨识

针对异步电机矢量控制系统受电机参数变化影响大的问题,采用模型参考自适应系统(MRAS)在线辨识电机转子时间常数.为了增强辨识方法对定子电阻的鲁棒性,提高辨识精度,根据转子磁链模型构造无功功率模型建立MRAS,采用Popov超稳定性理论设计自适应规律,得到基于无功功率模型的转子时间常数辨识方法,抑制定子电阻变化对辨识精度的影响,将该转子时间常数辨识方法应用于异步电机矢量控制系统.仿真结果证明:MRAS有效地提高了矢量控制系统性能,转子磁链轨迹趋于圆形,电流谐波分量明显减少;转子磁链观测误差明显降低,其平均绝对误差相对值为2.87%;转矩脉动大大降低,其平均绝对误差相对值为2.09%.