Nonlineat observer-controller design for dynamic positioning of ships

The main focus is nonlinear model-based dynamic positioning (DP) control system design. A nonlinear uniform global exponential stability (UGES) observer produces noise-free estimates of the position, the slowly varying environmental disturbances and the velocity, which are used in a proportional-derivative (PD) + feedforward control law. The stability of this observer-controller system is proved by introducing a specific nonlinear cascaded system. The simulation results have successfully demonstrated the performance of designed DP control system.     

非线性系统基于HM模型的变结构控制

对非线性系统的稳定控制问题进行了研究，基于HM模型对非线性系统进行描述，并将全局HM模型表示成含不确定项的形式，在满足匹配条件下，采用稳定性理论设计出确保HM模型全局渐近稳定的滑模变结构控制器，用一级倒立摆进行仿真验证，控制器结构简单，只用较少的模糊规则，就能得到满意的控制效果，成功地将变结构控制应用于非线性系统，有推广应用价值。     

一类不确定离散非线性系统的边界层自适应模糊滑模控制

研究了一类不确定离散非线性系统的模糊滑模控制问题,提出了一种基于边界层模糊自适应的模糊滑模控制方法.首先,在系统非线性动态函数上界已知的条件下,给出了系统的准滑模控制律设计,证明了系统的闭环稳定性.引入一个滑模边界层可调参数,在边界层外施加准滑模控制律;在边界层内,去掉准滑模控制律,施加模糊逻辑控制.边界层参数用模糊逻辑系统进行在线自调节,消除了系统处于准滑动模态时的高频抖振.数值仿真结果证明了所设计控制律的优点和有效性.     

网络环境下的不确定非线性系统远程智能控制

针对一类网络环境下的不确定非线性动态系统,提出了一种基于神经网络非线性补偿和线性反馈控制相结合的智能远程控制方法。该方法通过构造神经网络在线估计器学习局部子系统的非线性特性,从而将局部子系统线性化,神经网络权重的在线学习没有持续激励的要求,且可保证闭环误差系统一致最终有界稳定。最后对线性化的闭环时延控制系统,远程控制器采用基于李亚普诺夫(Lyapunov)稳定性理论的线性状态反馈控制,从而保证了整个闭环网络控制系统的稳定性。     

Robust H∞ controller design for a class of nonlinear fuzzy time-delay systems

The problem of fuzzy modeling for state and input time-delays systems with a class of nonlinear uncertainties by fuzzy T-S model is addressed. By using the linear matrix inequality (LMI) method, the problem of fuzzy robust H∞ controller design for the system is studied. Assuming that the nonlinear uncertain functions in the model considered are gain-bounded, a sufficient condition for the robustly asymptotic stability of the closed-loop system is obtained via Lyapunov stability theory. By solving the LMI, a feedback control law which guarantees the robustly asymptotic stability of the closed-loop system is constructed and the effect of the disturbance input on the controlled output is ruduced to a prescribed level.     

基于T-S模型的非线性系统离散时间滑模控制

基于T-S模糊模型,讨论了一类非线性离散时间系统的控制问题。采用T-S模糊模型来描述非线性系统的动态模型,再将非线性系统的全局T-S模糊模型转化为线性不确定系统的模型。这样复杂的非线性系统的稳定问题就转化为线性不确定系统的鲁棒镇定问题。采用离散时间滑模控制方法实现线性不确定系统的鲁棒镇定。利用用线性矩阵不等式技术设计稳定的滑动模面,以降低非匹配不确定对系统的影响。给出了线性矩阵不等式形式的稳定滑动模面存在的充分条件。此外还给出了滑模控制律的设计方法。所给设计方法可保证系统鲁棒镇定,并且在滑动模面附近的抖振可明显减弱。最后,给出了truck-trailer的仿真算例,证明了所给方法的可行性和有效性。     

具有不可微输入信号的改进型重复变结构控制

针对一类具有结构不确定性和周期性外部扰动的非线性系统,提出了一种改进型重复变结构控制（modified repetitive variable structure control, MRVSC）算法。在传统积分滑模面的基础上构造了改进型积分滑模面（modified integral sliding mode surface, MISMS）。基于MISMS,采用Lyapunov方法设计的MRVSC算法保证了非线性系统的运动轨迹在有限时间内到达MISMS并保持在MISMS上,并且使得滑模动力学系统变为重复控制系统。根据重复控制系统的稳定性条件及灵敏度函数选择MISMS的参数。仿真结果显示,与传统积分滑模控制算法进行比较,MRVSC算法使得非线性系统具有更好的跟踪性能。     

Impulsive controller design for nonlinear networked control systems with time delay and packet dropouts

The globally exponential stability of nonlinear impulsive networked control systems(NINCS) with time delay and packet dropouts is investigated.By applying Lyapunov function theory,sufficient conditions on the global exponential stability are derived by introducing a comparison system and estimating the corresponding Cauchy matrix.An impulsive controller is explicitly designed to achieve exponential stability and ensure state converge with a given decay rate for the system.The Lorenz oscillator system is presented as a numerical example to illustrate the theoretical results and effectiveness of the proposed controller design procedure.     

Constrained predictive control of nonlinear stochastic systems

The receding horizon control (RHC) problem is considered for nonlinear Markov jump systems which can be represented by Takagi-Sugeno fuzzy models subject to constraints both on control inputs and on observe outputs. In the given receding horizon, for each mode sequence of the T-S modeled nonlinear system with Markov jump parameter, the cost function is optimized by constraints on state trajectories, so that the optimization control input sequences are obtained in order to make the state into a terminal invariant set. Out of the receding horizon, the stability is guaranteed by searching a state feedback control law. Based on such stability analysis, a linear matrix inequality approach for designing receding horizon predictive controller for nonlinear systems subject to constraints both on the inputs and on the outputs is developed. The simulation shows the validity of this method.         

航天器非线性鲁棒自适应姿态机动控制律

针对存在未知转动惯量和外部干扰力矩的敏捷航天器快速大角度姿态机动问题,结合非线性反步法和Lyapunovo稳定性分析方法设计控制力矩和转动惯量估计值的非线性鲁棒自适应控制律。在控制力矩控制律中,加入非线性阻尼项对外部干扰力矩进行补偿,证明了系统的全局一致最终有界稳定性。引入非线性动系数增加系统的动态性能,提高了姿态快速机动后的快速稳定能力。在Maltlab/Simulink环境下进行航天器姿态机动控制仿真研究,仿真结果验证了所设计控制器的有效性和可行性。     

无模型控制方法在直线电机控制中的仿真研究

将基于偏格式线性化的非线性系统无模型学习自适应控制方法应用在直线电机的速度和位置控制中．控制器的设计是直接基于称为伪偏导数的向量，伪偏导数是通过新型参数估计算法，根据给出的永磁直流直线电机非线性系统模型的输入输出信息在线导出的。利用Matlab软件进行仿真实验证明了该方法对电机这种具有不确知动态的非线性系统的有效性和稳定性。     

New robust fault-tolerant controller for self-repairing flight control systems

A new robust fault-tolerant controller scheme integrating a main controller and a compensator for the self-repairing flight control system is discussed. The main controller is designed for high performance of the original faultless system. The compensating controller can be seen as a standalone loop added to the system to compensate the effects of fault guaranteeing the stability of the system. A design method is proposed using nonlinear dynamic inverse control as the main controller and nonlinear extended state observer-based compensator. The stability of the whole closed-loop system is analyzed. Feasibility and validity of the new controller is demonstrated with an aircraft simulation example.     

一种有约束的神经网络预测控制方法

针对非线性系统的控制问题，提出了一种采用黄金分割法的神经网络预测控制算法。该算法以神经网络作为预测模型，以黄金分割法用于优化控制器，其中以系统输入的约束条件作为黄金分割法的动态搜索区间。该算法解决了控制量的范围和变化速度受约束的情况下，未知非线性系统的预测控制问题，通过仿真研究证明了该算法计算速度、稳定性和杭扰动能力。     

基于非线性自适应观测器的故障诊断

将自适应控制的思想和状态观测器方法相结合研究了一类非线性控制系统的故障诊断问题。针对一类满足Lipschitz条件的带有未知参数的非线性系统,提出了一种非线性自适应状态观测器的设计方法,并将其应用到控制系统的故障诊断中。通过设置未知故障向量的自适应调整律,保证了状态观测器的渐近稳定。数字仿真证明了该方法的有效性,系统渐近稳定,状态向量和故障向量的估计值均趋近于实际值。     

严格反馈型随机非线性系统输出反馈滑模控制

研究了一类带有不确定性参数的严格反馈型随机非线性系统的输出反馈镇定问题,主要是采用变结构滑模控制方法(SMC)来设计镇定控制器。首先根据系统的结构和输出状态构造了随机非线性状态观测器,并针对结构参数的不确定性,采用梯度自适应调节律,然后基于系统的观测状态选择滑动模切换流形,给出了不含噪声激励的变结构控制律,并证明滑动模的可达性和闭环系统滑模运动的稳定性,最后讨论了滑模控制的抖振抑制问题。通过系统仿真,与其它鲁棒控制方法进行比较,证明了本方法不仅能够有效地镇定该类随机非线性系统,并且具有一些更好的控制性能。     

高阶随机非线性系统状态反馈镇定

针对一类高阶下三角随机非线性系统,提出一种新的镇定方案,采用增加一个幂积分的工具构建了一个全局稳定的光滑状态反馈控制律。通过反馈占有设计方法和Young不等式处理随机系统的非线性项,取消了对随机非线性系统反馈线性化和控制输入呈线性的要求,基于Lyapunov方法,证明了闭环系统依概率全局渐近稳定。最后,仿真实例说明了算法的可行性。     

非线性中立型控制系统的鲁棒稳定与鲁棒镇定

研究了一类不确定性的非线性中立型动态系统,系统具有多重时不变状态时滞。其不确定性满足范数有界条件。采用LyapunovV泛函的方法。建立了一类Lyapunov泛函。通过对控制系统(B,D,C)的分析,得出只要矩阵对(B,D)是完全可控的,或者是可稳定的,则在相应的条件下便得出相应的非线性中立型动态控制系统及滞后型动态系统可镇定的充分条件。建立了非线性中立型微分系统的时滞无关的渐近稳定性判别条件,以及非线性中立型动态控制系统的时滞无关鲁棒镇定的判据。同时,给出了相应的非线性滞后微分系统的时滞无关鲁棒稳定性的判据,以及非线性滞后动态控制系统的时滞无关鲁棒镇定性的代数判据。     

一类载人潜水器的改进LQG控制研究

针对一类载人潜水器(MSV,MannedSubmersibleVehicle)在动力定位中多自由度之间存在的强耦合、非线性,以及系统参数的时变特性,文章采用带遗忘因子的递推最小二乘法和平方根法对系统参数进行辨识,然后在状态空间进行多输入多输出(MIMO)线性系统的最优控制研究。仿真结果表明,该两种改进LQG控制方法对于外界扰动以及系统的参数时变具有良好的控制效果,控制精度得到提高,为实际载人潜水器控制系统的多自由度动力定位控制提供了坚实的依据。     

基于聚类方法和神经网络的非线性系统多模型自适应控制

针对具有参数跳变的非线性系统,联合聚类算法和神经网络提出新的多模型自适应控制方法。首先对系统的输入输出数据进行模糊聚类,然后基于递推最小二乘法建立多个固定模型。为提高系统的暂态性能,同时建立两个自适应模型,并在此基础上设计鲁棒自适应控制器。此外,为了补偿系统的非线性部分,建立非线性预测模型,并设计非线性神经网络自适应控制器。所提方法可使控制切换系统具有稳定性保证。最后,通过性能指标对控制器进行平滑切换。仿真结果表明,所提方法能够保证系统具有良好的控制性能。     

单边Lipschitz非线性多智能体系统一致性追踪控制

针对单边Lipschitz非线性多智能体系统,提出了一种分布式一致性控制方法.首先,构建了领导-跟随者动力学结构,用于实现单边Lipschitz多智能体系统的追踪控制.然后,设计了单边Lipschitz非线性多智能体系统的一致性控制协议,可根据智能体之间局部交互信息构建分布式反馈控制,并将系统的一致性追踪问题转化为系统...