不确定二阶动力学系统的鲁棒特征结构配置设计

考虑了一类具有参数摄动的二阶动力学系统通过比例加微分反馈控制的鲁棒特征结构配置设计问题。首先利用定常二阶动力学系统的比例加微分反馈特征结构配置参数化方法提供的自由度,将鲁棒特征结构配置问题转化为具有约束条件的优化问题。在此基础上,给出了求解该优化问题的算法,即鲁棒特征结构配置算法。数值例子及仿真结果表明,该算法对参数摄动二阶动力学系统鲁棒性设计的简单及有效性。     

振动二阶线性系统的鲁棒特征结构配置设计及其仿真

考虑了振动二阶线性系统的鲁棒特征结构配置设计问题。基于振动矩阵方程的参数化解,提出了振动二阶线性系统的状态反馈特征结构配置设计参数化方法。该参数化方法给出了状态反馈控制律的参数化表达式,其所含参数向量为控制系统设计提供了全部自由度。利用该参数化法提供的自由度,给出了振动二阶线性系统鲁棒特征结构配置问题的优化求解方法,其中优化的是衡量系统鲁棒性的灵敏度指标。数值算例及其仿真结果表明,所提振动二阶线性系统的状态反馈特征结构配置算法和鲁棒特征结构配置算法简单且有效,便于工程应用。     

滞后广义系统的变结构控制

运用变结构控制方法,研究了控制具滞后和控制不具滞后的滞后广义系统,对这两类滞后广义系统,利用滞后积分来选取切换流形,设计变结构控制率.分析了切换流形上其滑动模态区的存在性.利用广义Lyapunov泛函分析了其闭环系统的稳定性,给出了其闭环系统渐近稳定的充分条件.为了说明文中定理的可行性,给出了一个数值实例.通过该例子,可看出其变结构控制器设计与无滞后的广义系统和古典系统的变结构控制器的设计不同.     

多输入离散不确定时滞系统变结构控制设计

研究了多输入离散不确定时滞系统的变结构控制问题。首先对原离散时滞不确定系统进行了化简,将其归结为一个无时滞的不确定离散系统形式;在此基础上提出了一种新的变结构控制设计方法和控制律算法,并给出了动态性能比较。对于不确定性为慢变的情况,该算法能使空间任意点出发的运动,都在有限时间内到达滑动模态的设定邻域,渐近稳定的到达到原点,且抖振以指数速率衰减到零。仿真结果表明了方法的有效性。     

结构振动系统建模与控制的仿真研究

根据建筑结构的机械运动学原理,建立了其带有参数摄动的状态空间模型.在此基础上,给出了基于极点配置的鲁棒主动控制算法,它不仅可以满足结构控制系统的动态性能,而且对系统参数摄动具有较强的鲁棒性.在ElCentro地震波作用下,采用该控制方法对一个单自由度建筑结构进行仿真研究,证明了这种控制方法的有效性和较强的对参数摄动鲁棒性.     

多输入离散时滞系统的保性能变结构控制

针对多输入离散时滞系统,给出了一个保性能滑模变结构控制设计方法.首先利用状态变换将离散时滞系统化成为无时滞的离散系统形式,然后用线性矩阵不等式和保性能控制求解出切换函数的设计参数.该方法不仅既保证了滑动模态渐近稳定,又使得给出的性能指标有界.另外给出了一个新的变结构控制律设计方法,可以有效的抑止了滑动模态的抖振,克服了常规方法系统状态不能渐近到达原点的缺点.仿真结果表明了方法的有效性.     

具有控制约束的不确定离散时滞系统最优保性能控制

对一类具有范数有界时变参数不确定性和控制输入约束的离散时滞系统,研究其最优保性能状态反馈控制律的设计问题.基于线性矩阵不等式处理方法,导出了保性能控制律存在的条件,并证明了该条件等价于一组线性矩阵不等式的可行性问题,并用这组线性矩阵不等式的可行解给出了保性能控制律的一个参数化表示.进而,通过建立并求解一个凸优化问题,给出了具有控制约束的最优保性能控制律设计方法.     

挠性结构振动控制中压电致动器/敏感器的优化配置

针对挠性结构的主动振动控制问题,给出了粘贴有若干压电片的挠性梁的数学模型。基于结构模态的可控可观性,提出一种压电致动器/敏感器同位位置的优化方法。该方法利用模态在可控可观性子空间上的正交投影来反映可控可观性的测度,并根据各阶模态在系统输出中的相对重要程度加权模态可控可观测性测度,由此得到致动器/敏感器的优化配置指标。通过数学仿证明了该优化方法的有效性。     

基于扰动补偿的无抖振不确定离散变结构控制系统

研究了单输入多变量不确定离散系统变结构控制的设计问题,针对同时具有参数摄动和外界扰动的单输入多变量系统的振荡问题利用最优估计原理对扰动进行了补偿,提出了一种新的变结构控制方案,消除了系统的抖振现象,并且改善了系统的瞬态性能和鲁棒性,仿真结构表明了该算法的有效性.     

求解二层线性规划问题的混合粒子群算法

结合粒子群优化方法和单纯形法为二层线性规划构造了一个混合粒子群优化算法.算法具有两层结构,其中粒子群算法用以求解上层规划问题,单纯形法用以求解下层规划问题.设计的粒子群在上层决策变量的可行城内搜索最优解,同时通过单纯形法求解下层规划问题得到每个粒子相应的下层规划问题的解.算法通过初始种群可行化,以及步长控制、不可行粒子淘汰等技巧避免了使用罚函数处理约束带来的困难,提高了粒子群优化算法的计算性能.最后,我们给出算法的数值例子并对该算法的计算性能加以分析.     

Analysis and optimization of delays in networked control systems

1 .INTRODUCTIONFeedback control systems wherein the control loopsare closed through networks are called networkedcontrol systems ( NCSs) . (See Fig.1) . Differenttypes of network systems are promoted in terms ofvarious network architectures embedded in controlsystems . There are approxi mately two kinds of NC-Ss :specific NCSs and generalized NCSs . The formerare based on common bus technology (e .g. De-viceNet ,ControlNet and LonWorks[1]) and the laterare constructed through comm…     

Disturbance observer based time-varying sliding mode control for uncertain mechanical system

It is now well known that the time-varying sliding mode control (TVSMC) is characterized by its global robustness against matched model uncertainties and disturbances. The accurate tracking problem of the mechanical system in the presence of the parametric uncertainty and external disturbance is addressed in the TVSMC framework. Firstly, an exponential TVSMC algorithm is designed and the main features are analyzed. Especially, the control parameter is obtained by solving an optimal problem. Subsequently, the global chattering problem in TVSMC is considered. To reduce the static error resulting from the continuous TVSMC algorithm, a disturbance observer based time-varying sliding mode control (DOTVSMC) algorithm is presented. The detailed design principle and the stability of the closed-loop system under the composite controller are provided. Simulation results verify the effectiveness of the proposed algorithm.     

一种最优控制问题的直接参数化描述解法

本文采用亏数为2的分段三次样条函数描述最优控制函数,使塔式起重机定位这个奇异最优控制问题转化为多变量参数极小问题。文中讨论了控制约束的加入,使用了直接搜索算法。给出了使用共轭梯度直接最优控制解法与本文方法的结果比较,表明本文方法是解决该类问题的一种直观有效的途径。本文叙述的方法容易被面向实际的工程应用人员所接受。     

Sliding mode H∞ control for a class of uncertain nonlinear state-delayed systems

A new proportional-integral (PI) sliding surface is designed for a class of uncertain nonlinear state-delayed systems. Based on this, an adaptive sliding mode controller (ASMC) is synthesized, which guarantees the occurrence of sliding mode even when the system is undergoing parameter uncertainties and external disturbance. The resulting sliding mode has the same order as the original system, so that it becomes easy to solve the H∞ control problem by designing a memoryless H∞ state feedback controller. A delay-dependent sufficient condition is proposed in terms of linear matrix inequalities (LMIs), which guarantees the sliding mode robust asymptotically stable and has a noise attenuation level γ in an H∞ sense. The admissible state feedback controller can be found by solving a sequential minimization problem subject to LMI constraints by applying the cone complementary linearization method. This design scheme combines the strong robustness of the sliding mode control with the H∞ norm performance. A numerical example is given to illustrate the effectiveness of the proposed scheme.     

基于遗传算法的模糊免疫控制器设计

运用模糊李亚普诺夫综合法设计模糊控制器来模拟免疫系统中的反馈机理,应用遗传算法对控制系统响应的快速性及稳定性的参数进行了优化,实现了免疫控制器的合理设计。采用此方法设计平衡梁系统控制器,仿真结果表明,控制器性能优于常规控制器,且系统具有良好的鲁棒性。     

基于SVPWM的直接转矩控制新方案

针对传统的直接转矩控制(DTC)转矩脉动大、开关频率不恒定等问题,提出了一种基于空间电压矢量脉宽调制(SVPWM)技术的直接转矩控制系统新方案.该系统采用经遗传算法优化后的模糊控制器代替常规的磁链和转矩控制器,以获得任意相位的空间电压矢量,然后利用SVPWM技术来合成该矢量.仿真结果表明该方案能有效减小磁链和转矩脉动,改善系统的性能.     

二阶动力学系统模型的跟踪设计

考虑了基于分散状态反馈控制律的二阶动力学系统输出渐近跟踪设计,该控制律包括被控对象状态和参考模型状态两部分。给出了问题解的存在条件:两个矩阵方程,其中一个为二阶Sylvester矩阵方程。给出了所有控制器增益阵的完全参数化表达式。归纳出了二阶动力学系统模型参考输出跟踪控制律的设计算法。该算法直接基于原系统的参数矩阵,无须对系统增广或变换,仅涉及自由参数的选取和一些简单的代数运算,便于工程应用。仿真结果说明所给出的算法是有效的。     

Receding horizon H∞ control for constrained time-delay systems

A receding horizon H∞ control algorithm is presented for linear discrete time-delay system in the presence of constrained input and disturbances. Disturbance attenuation level is optimized at each time instant, and the receding optimization problem includes several linear matrix inequality constraints. When the convex hull is applied to denote the saturating input, the algorithm has better performance. The numerical example can verify this result.