一类不确定关联系统的分散保性能满意容错控制

针对一类具有参数不确定性和非线性关联方式的关联离散系统,研究了执行器发生故障时分散保性能状态反馈满意容错控制器的设计。在一个更一般和更实际的连续型执行器增益故障模型下,导出了分散控制器存在的条件,给出了一组分散保性能满意容错控制器的参数化表示。最后,通过建立和求解一个凸优化问题,给出了使得闭环性能指标上界最小化的最优分散保性能满意容错控制器的设计方法。仿真算例验证了方法的有效性。     

基于状态观测器的广义系统鲁棒容错控制

针对执行器失效情形,利用广义Riccati方程,给出了基于观测器的广义系统鲁棒容错控制器的设计方法,并根据广义Riccati方程的参数化解,给出基于观测器的鲁棒容错控制器的参数化解.利用该方法设计的动态控制器使所得闭环系统既使在执行器失效和有系统参数不确定的情况下也都是正则、无脉冲、稳定的.数值例子验证了该方法的有效性.     

相容指标约束下离散不确定系统的满意容错控制

针对一类线性离散不确定系统,研究了当执行器发生故障时,扇形区域极点指标、H∞指标和方差指标约束下的满意容错控制问题。在更一般、更实际的执行器故障模型下,利用线性矩阵不等式方法,建立了容错控制中三类指标的相容性理论,并在相容指标约束下给出了有效的控制器设计方法。数值算例验证了结果的有效性。     

基于事件触发的线性网络化控制系统主-被动混合容错控制设计

针对一类具有时变时延的线性网络化控制系统(NCS),在离散事件触发通信机制下,研究了执行器任意失效故障的主-被动混合容错控制问题.建立了基于事件触发机制的闭环故障系统模型,设计了能使系统在发生故障集以内的故障时稳定的被动容错控制器.同时,设计故障诊断观测器估计任意执行器失效故障的大小,一旦获得准确的故障信息,立即重构控制器以补偿故障的影响.所设计的主-被动混合容错控制器在执行器任意失效故障下,不但能使系统稳定而且具有良好的控制性能.仿真算例验证了本文方法可在确保故障系统稳定的前提下能有效地节约网络通信资源.     

传感器/执行器失效的电动汽车EPS鲁棒容错控制

针对电动汽车电动助力转向(EPS)系统同时存在参数不确定性、传感器故障和执行器故障的情况,建立了EPS系统的动力学模型。设计了系统的鲁棒容错控制器。设计的控制器既保证系统在传感器和执行器正常工作及发生故障时闭环系统的完整性,又保证系统在参数不确定性下的鲁棒稳定性。对EPS系统进行容错控制,针对传感器和执行器的不同故障隶属度情况进行了仿真比较。仿真结果表明了该方法的有效性,进一步完善了EPS系统的可靠性和鲁棒性。     

区域极点和H∞指标约束下的满意容错控制方法

对一类不确定性不满足匹配条件的线性系统,研究了区域极点和H∞指标约束下的满意容错控制器的设计问题.在连续型执行器故障的模式下,利用线性矩阵不等式技术,给出了2个指标约束下容错性能的相容性判别条件,分析了与区域极点指标相容的H∞指标的取值范围,并在相容指标约束下给出了满意容错控制器的设计方法.对歼击机纵向通道控制系统的仿真结果表明,所设计方法是有效的.     

多性能指标约束下动态输出反馈容错控制

针对一类具有范数有界不确定性的线性连续随机系统,研究了极点指标、H∞指标和方差指标约束下的动态输出反馈满意容错控制问题.在执行器连续增益故障模型下,分析了容错控制中3类期望指标的相容性,并给出了3类指标约束下具有最小能量的动态输出反馈满意容错控制器的设计方法.仿真算例验证了方法的有效性和对系统进行满意容错控制的必要性.     

两类故障的鲁棒容错控制

为提高系统可靠性,改善系统故障情况下的容错控制效果,推导出系统传感器和执行器两类故障的统一数学模型,同时考虑控制对象的不确定性,基于Lyapunov渐近稳定性理论和Riccati方程研究鲁棒容错控制器设计方法,设计基于状态观测器的船舶航向/横摇鲁棒容错控制器,并对其进行仿真检验.结果证实了该方法的有效性.     

多指标约束下的容错控制系统设计

对一类线性不确定系统,研究了区域极点指标、H∞指标和方差指标约束下的容错控制器的设计问题.在更一般、更实际的执行器故障模型下,利用线性矩阵不等式方法,建立了容错控制中三类指标的相容性理论.分析了与区域极点指标相容的H∞指标和方差指标的取值范围,并在相容指标约束下给出了有效的控制器设计方法.仿真实例验证了结果的有效性.     

不确定离散时滞系统的鲁棒完整性设计

研究了离散时滞系统的完整性设计问题，提出了一种基于Lyapunov方程的对传感器失效故障具有完整性的容错控制器设计方法，进而讨论了参数不确定离散时滞系统的鲁棒容错控制问题，给出了鲁棒容错控制器的设计步骤，并讨论了执行器失效的情况，最后用一个设计示例及其仿真结果验证了这种方法的有效性。     

二级倒立摆的参数自整定模糊-PI控制

基本模糊控制器在面对复杂控制对象时,其稳态精度比较差。针对这一问题,文中以二级倒立摆系统为控制对象,提出了一种新的模糊控制器。该模糊控制器通过对基本模糊控制器中结构参数的寻优和调整,以及系统输出结构的完善,实现了二级倒立摆的稳定控制。仿真研究表明,提出的模糊控制算法无论是在动态指标还是在稳态精度方面与基本模糊控制器相比,都有了明显的改进。     

二级倒立摆的参数自整定模糊-PI控制

基本模糊控制器在面对复杂控制对象时，其稳态精度比较差。针对这一问题，文中以二级倒立摆系统为控制对象，提出了一种新的模糊控制器。该模糊控制器通过对基本模糊控制器中结构参数的寻优和调整，以及系统输出结构的完善，实现了二级倒立摆的稳定控制。仿真研究表明，提出的模糊控制算法无论是在动态指标还是在稳态精度方面与基本模糊控制器相比，都有了明显的改进。     

直流调速系统的模糊免疫PID控制器研究

为了增强直流调速系统的抗扰动能力和鲁棒性能,提出了一种基于生物体免疫反馈机理的模糊免疫PID控制器.该控制器由一个PID控制器和一个基本的免疫型比例控制器顺序串联而成,免疫型比例控制器中的非线性函数由模糊推理来实现.利用Matlab/Simulink对闭环调速系统进行仿真,结果表明,与常规的PID控制器相比,该系统具有调整时间短、抗扰动能力强、鲁棒性好等优点.     

Fuzzy-immune PID Control for AMB Systems

In order to improve the dynamic performance of active magnetic hearing systems with highly nonlinear and naturally unstable dynamics, a new nonlinear fuzzy-immune proportional integral-derivative （PID） controller is proposed by combining the immune feedback law with linear PID con trol. This controller consists of a PID controller and a basic immune proportional controller in cascaded connection, the nonlinear function of the immune proportional controller is realized by using fuzzy reasoning. Simulation results demon strate that the active magnetic bearing system with the proposed controller has better dynamic performance and disturbance rejection ability than using the linear PID controller.     

基于示例学习的模糊控制器原理

简要回顾了示例学习的基本知识 ,并在此基础上 ,针对基本模糊控制器依赖人为经验的局限性 ,提出了一种基于示例学习的模糊控制器并给出了其设计原理。这种设计方法明显提高了控制器的自学习能力 ,从而能够进一步改善控制器的性能     

动态解耦条件下异步电机的近似逆系统及应用

在动态解耦条件下 ,证明了异步电机非线性系统模型的解析性 ,并根据非线性系统理论求出了异步电机近似逆系统 .然后 ,以逆系统为前馈控制器 ,提供基本的控制信号 ,用 PID控制器为反馈控制器 ,产生补偿信号克服不完全逆系统误差和扰动 ,构成了异步电机复合速度控制系统 .仿真结果证明了该系统具有很好的速度跟踪性能和较强的鲁棒性能     

可编程序控制器软件开发环境研究

提出了开发ＰＣ用户界面的必要性．论述了用户界面的基本原则．给出了一个实用的ＰＣ界面开发工具的基本框架。     

基于自适应迭代学习算法的FNS肢体运动控制

首先介绍FNS系统的构成及工作原理,针对肢体肌肉的非线性时变性,建立了带反馈控制器的迭代学习控制算法,即复合控制器。曩后利用FNS肢体运动控制平台,采用复合控制算法,对人体曲肘和曲腕运动时的关节运动(角位移)轨迹进行了临床实验研究。结果表明,采用该算法,不仅改善了FNS系统的跟踪性能,而且肢体运动轨迹稳定、平滑,受试者无任何不良生理反应,具有较强的自适应性。     

非线性系统的2自由度VRFT控制器设计

针对非线性系统的复杂性,提出了由非线性前馈控制器与线性反馈控制器构成的2自由度控制器设计。通过设计虚拟参考信号,将非线性前馈控制器的设计转化为非线性函数在某类基函数展开式下的参数辨识;在此基础上,增加一线性控制器于反馈回路用以增强系统的跟踪性能,采用递推最小二乘法辨识线性控制器参数。对闭环系统的稳定性进行了理论分析,给出跟踪误差的上界;最后进行了仿真验证。     

基于神经网络模式识别的板形模糊控制器

提出一种基于CMAC(Cerebellar Model Articulation Controller)神经网络的板形缺陷模式识别方法,并基于模式识别结果设计了板形模糊控制器.将模式识别与控制器设计合二为一,利用CMAC神经网络识别出相对于6种常见板形缺陷基本模式的隶属度,直接作为板形模糊控制器的前件部,实现了隶属度的求取功能.通过对板形缺陷特征的分析,合理定义了模糊集合,大大地减少了模糊推理的计算量.仿真结果表明,该板形模式识别方法识别精度高,设计的板形模糊控制器可以快速将板形缺陷控制到期望目标,板形控制性能良好.