基于LMI的一种统一的降阶控制器设计方法

在时域中研究线性对象的镇定控制，协方差上界控制，ＬＱＧ控制，Ｌ∞控制、Ｈ∞控制，正实控制及鲁棒Ｈ２、鲁棒Ｌ∞和鲁棒Ｈ∞等控制问题，把上述问题归纳到基于线性矩阵不等式的统一框架之中，得到了降阶控制器的存在准则，给出了满足设计要求的控制器阶次的一个上界，并提出了适用于上述所有问题的统一的降阶控制器设计方法，该方法仅涉及系统等价变换和降维的ＬＭＩ的有限维凸优化地，所有满足要求的降阶控制器可以由ＬＭＩ的解     

非线性H∞励磁控制器的递推设计

研讨非线性系统Ｌ２增益干扰抑制及电力系统非线性鲁棒控制问题,提出了一种利用递推设计方法以求解耗散不等式从而得到发电机励磁控制系统非线性Ｈ∞问题的存贮函数并以昆来构造电力系统励磁控制器,仿真结果表明了该方法的有效性。     

控制器参数的可区分性分析及其在双馈风力发电系统的应用

电力系统中许多控制器的参数众多,所提出的可区分性是指在参数的优化整定过程中,能否唯一确定某个参数,也即最优解的唯一性．由于在大多数情况下,无法获得优化目标与控制器参数之间的解析关系,这时要靠解析方法分析可区分性就非常困难．为此,提出一种基于轨迹灵敏度的可区分性数值分析方法,揭示了控制器参数的可区分性与轨迹灵敏度之间的内在联系．提出通过分析参数灵敏度的大小得到影响控制器性能的主导参数,通过分析灵敏度曲线的相位确定不可区分的控制器参数．以双馈异步风力发电机组控制器为背景进行应用研究,算例结果验证了上述方法的有效性．     

非线性常微分方程的计算不确定性原理--Ⅰ.数值结果

在大多数解初值问题的长时间数值积分计算中很少考虑由于机器的有限精度所导致的舍入误差，利用２９种标准的数值方法，通过大量的数值试验深入考察了舍入误差的影响，发现在有限的机器精度下数值求解非线性常微分方程初值问题存在对机器精度强的依赖性（是与对初值敏感依赖性不同的一种新的依赖性）提出一种计算有限精度下数值方法的最大有效计算时间和最优步长的最优搜索法，得到最大有效计算时间和最优步长与数值方法的阶数及机器     

采用伪梯形隶属函数的一类模糊控制器的结构分析

推导了采用伪梯形隶属函数的一类双输入单出模糊控制器的解析表达式。在此基础上对模糊控制器进行了结构分析,证明了这一类模糊控制器相当于一个全局二维多值继电器和局部线性或非线性的ＰＩ或ＰＤ控制器的合,并且这类模糊控制器的输出是输入的连续不减函数。     

让电话变成遥控器

法国eDevice公司新近推出一种交互式语音服务器技术，使原本没有通讯功能的设施，如环境温度控制器，自动设备控制器和报警等，现在都可以通过一台普通固定电话或移动电话进行遥控。     

机器人的鲁棒控制

主要研究了机器人系统的鲁棒控制。介绍了机器人的鲁棒控制模型后,利用最优控制问题求解鲁棒控制,这种方法降低的构造Liapunov函数的难度。只需要求解一个代数的黎卡提方程,便可得到最优控制器,而且证明了这个最优控制器也是鲁棒控制器。但又由于基于这种方法得到的控制器较复杂而难以实现,而且能得到渐近稳定的定性结果,而不能得到其平衡点的衰减速率以及平衡点的吸引域的估计。因此在本文的第三部分中应用了算子非线性测废理论。基于非线性测度方法求解的鲁棒控制器,不仅简单易求,而且克服了压缩映像原理估计压缩常数的困难,在得到系统渐近稳定性的同时得到了系统平衡点的衰减速度和吸引域的估计。最后给出了两关节机器人鲁棒控制的的实例。由于控制器设计与f（X）无关,相关结果会比较保守,可为相关设计研究提供一些参考。     

强干扰影响下基于干扰补偿的大飞机智能自适应控制

针对强干扰影响下的大飞机增稳控制问题,提出了一种基于干扰补偿机制的智能自适应控制策略.首先,针对强风扰影响下的大飞机面向控制模型,设计了一种耦合多变量干扰观测器,对大飞机模型中的综合不确定及干扰进行快速精确估计,并用于闭环系统的控制器补偿.在此基础上,通过结合快速超螺旋滑模控制算法与自适应动态规划策略,提出了一种新型的有限时间鲁棒自适应控制器.该控制策略在理论上能够实现强干扰影响下的大飞机有限时间精确稳定飞行控制,并通过对波音747型大飞机进行了仿真验证,可得本文提出的智能自适应控制策略能够有效地实现强风扰影响下的大飞机姿态快速稳定与快速机动.     

模糊控制器与PID调节器的关系

揭示模糊控制器与ＰＩＤ调节器之间的内在关系。首先指出，单输入单输出模糊控制器是个分段Ｐ调节器，然后证明了双输入单输出模糊控制器是具具有Ｐ与Ｄ交互影响的分片ＰＤ或（ＰＩ）调节器，最后证明，三输入单输出模糊控制器是个具有Ｐ，Ｉ，Ｄ之间交互影响的分片ＰＩＤ调节器。此外，还给出三输入单输出模糊控制器的差分格式。     

基于自适应有限时间干扰观测器的无人机集群编队控制方法

近年来,随着无人机技术的发展,其任务能力逐渐增强,成本优势逐步凸显,加之多无人机协同技术的不断进步,无人机集群受到科学界、工程界越来越多研究人员的关注,其应用领域也在不断拓展.本文对无人机集群受未知干扰影响下的编队问题进行了研究.首先,设计了基于自适应增益的有限时间干扰观测器,可在有限时间内对未知干扰进行精确估计.然后,将集群中的无人机分为可获知期望编队的绝对位置和不可获知期望编队的绝对位置两种类型,并基于此,设计了一种具有统一形式的包含绝对位置误差、相对位置误差、绝对速度误差、相对速度误差、干扰估计值等的编队控制器,并给出了控制器收敛的充分条件.最后,通过设计的4个数值仿真实验,对所提出方法的有效性进行了验证.     

一种新型统一潮流控制器

本文提出一种基于奇异值分解（SVD）的统一潮流控制器。该控制器通过解耦直轴与交轴控制变量的交互作用,可有效减小有功和无功之间的动态交互影响。故其性能与静态解耦（sD）控制器和比例积分（PI）控制器相比,具有明显优势。     

基于Kleinman控制器的广义预测控制稳定性分析

以Kleinman控制器及其扩展形式和Riccati迭代为分析工具, 讨论了广义预测控制(GPC)在各种参数情况下的稳定性, 得到了与Kleinman控制器等价的GPC闭环稳定性的完整结论, 覆盖了现有文献的一些结果, 并为预测控制系统的稳定设计提供了理论依据.     

时滞离散智能系统的动态输出反馈镇定控制器综合的统一方法

提出标准神经网络模型（SNNM）来描述包含神经网络或T—S模糊模型的时滞（或非时滞）离散智能系统．SNNM由离散线性动力学系统和有界静态非线性算子连接而成．利用SNNM的全局渐近稳定性分析的结果，分别设计线性或非线性动态输出反馈控制器，使得SNNM的闭环系统稳定．控制方程可以表示为线性矩阵不等式（LMI）形式，便于利用各种凸优化算法求解以获得控制规律．大部分基于神经网络（或模糊模型）的时滞（或非时滞）离散智能系统都可以转化为SNNM，以便采用统一的方法来综合这些智能系统的控制器．SNNM的3个应用例子表明：SNNM不仅使得大多数基于神经网络（或模糊模型）的离散智能系统镇定控制器的综合简单易行，而且为其他类型的非线性系统的控制器综合提供新的思路．     

ABS模糊自适应控制器的设计与仿真研究

基于最佳滑移率的ABS自适应控制器要解决的问题有：在制动过程中，滑移率被稳定的控制在目标滑移率附近；自动识别道路附着状况，调整目标滑移率值以达到利用最大道路附着系数的自适应效果.本文在建立车辆单轮防抱死仿真系统的基础上，使用模糊控制，设计了一个基于最佳滑移率的复合式模糊自适应控制器。经ABS系统仿真实验表明，该控制器的控制稳定性、鲁棒性和自适应性均取得了良好的效果。     

离散时滞标准神经网络模型及其应用

为了能够方便地分析离散递归神经网络（RNN）的稳定性，以及解决目前比较难的离散非线性系统的控制器的综合等问题，类似于鲁棒控制中的标准模型，提出一种新的神经网络模型——离散时滞标准神经网络模型（DDSNNM），它由离散线性动力学系统和有界静态时滞（或非时滞）非线性算子连接而成。利用不同的Lyapunov泛函和S方法推导出基于线性矩阵不等式（或非线性矩阵不等式）的DDSNNM全局渐近稳定性和全局指数稳定性的充分条件。大多数离散时滞（或非时滞）RNN稳定性分析或包含神经网络的非线性控制系统都可以转化为DDSNNM形式，从而进行稳定性分析或镇定控制。从DDSNNM应用于离散时滞细胞神经网络（CNN）的稳定性分析以及非线性控制系统的综合实例可以看出，DDSNNM不仅使得大多数RNN的稳定性判定简单易行，而且为非线性系统的控制器设计提供新的思路。     

基于模糊PID的数字控制在DC／DC变换器中的应用

针对DC／DC变换器这种非线性系统,提出了一种基于模糊PID的数字控制方法。该方法通过对输出电压的偏差及偏差变化率的识别,进行模糊推理,实现对PID控制器参数的在线调节。电流连续模式和断续模式下的Buck变换器仿真结果表明,该方法能有效减小系统的超调量,提高系统的响应速度,缩短系统的调节时间,增强控制系统的动态性能。     

基于随机时间自动机和统计模型检验技术的无线传感网络协议建模与分析

近年来,传感器技术得到了长足而有效的提升,无线传感网络（WSN）以其开放、动态的特征获得了极大的关注,并成为了互联网计算的一个重要组成．WSN系统行为复杂,经常面临信息丢失、节点动态变化等不确定因素,且网络中的节点一旦部署将很难更改、维护．因此,为了保证相关应用的正常工作,在系统设计阶段对WSN中的底层协议进行质量保障就成为了一项非常重要的研究问题．系统设计人员不仅需要保证协议功能上的正确性,还应该评估协议在目标工作环境下的性能,以保证其可以胜任相应的工作需求．针对以上问题,本文提出了一种基于随机时间自动机和统计模型检验技术的WSN协议建模、分析和评估途径．在建模阶段,首先将采用时间自动机对协议在理想环境下的基本业务流程进行建模．考虑到WSN系统实际工作中会遇到的各种不确定性因素,将用带权分枝来对模型进行扩展,生成协议的随机时间自动机．在验证阶段,首先采用经典模型检验技术,在理想时间自动机上检验相关功能性质,保证协议工作逻辑的正确性．为评估协议在不同条件下的具体性能,则在随机时间自动机上用统计模型检验技术对其进行数值分析,以进行参数配置、性能预测、协议比较等工作．为展示该途径的可用性及其技术细节,本文对两种著名的WSN时间同步协议,TPSN和FTSP分别进行了完整的建模与评估．     

黎卡提差分方程在电磁轴承最优控制中的应用

提出了一种电磁轴承模型预测最优控制方法.为了抑制陀螺效应引起的转子圆锥涡动,在传统二次型性能指标函数中引入同步误差项,基于离散状态方程有限步预估转子平动误差、同步误差以及控制器输出构造最优控制器优化目标函数.基于迭代黎卡提差分方程（Riccati Difference Equation）求解了最优控制器.用伪代数黎卡提方法（Fake Algebraic Riccati Technique）证明了所设计最优控制器的稳定性.通过数值仿真研究了控制器鲁棒性能与设计参数间的关系.针对某扁平型磁悬浮飞轮的仿真和实验结果均表明引入同步误差的最优控制器能有效的抑制圆锥涡动.     

基于Hamilton函数方法的非线性微分代数系统反馈控制

基于Hamilton函数方法研究了一类非线性微分代数系统的镇定和H∞控制问题. 首先结合非线性微分代数系统内在的广义能量平衡特性提出了一种新的耗散Hamilton实现结构. 基于该结构, 对不存在外部扰动的非线性微分代数系统设计了镇定控制器, 对存在外部扰动的非线性微分代数系统, 证明了其L2增益分析问题可以归结为广义Hamilton-Jacobi不等式的求解问题, 并给出了H∞控制器的构造方法. 所提出的非线性微分代数系统的镇定和鲁棒控制器设计方法能充分利用非线性微分代数系统的结构特点, 所设计的控制器形式简单, 易于实现.     

多机电力系统广域非线性鲁棒电压控制策略

本文针对多机电力系统提出一种广域非线性鲁棒电压控制策略.针对COI（center of inertia）坐标系下的系统数学模型,提出一种简单而巧妙的模型变换方法,将其转换为一个引入了发电机的机端电压偏差为新的状态变量的不确定线性系统,进而应用基于线性矩阵不等式（linear matrix inequality,LMI）的鲁棒控制理论设计出控制器.所提出的广域非线性鲁棒电压控制器不依赖于系统某个特定运行点,可适应系统网络参数以及运行方式的变化,保证机端电压调节精度.控制器不需要测量发电机转子角及任何变量的微分,仅需要测量发电机的机端电压、角速度、有功及无功功率.此外,控制器考虑了广域反馈信号的时滞以及部分机组未装设相量测量装置（phase measurement unit,PMU）的影响.应用PSCAD/EMTDC对某三机和四机系统进行了详细测试,仿真结果验证了控制器的良好性能.