基于新型滤波器的内模控制器设计

针对工业中普遍存在的高阶系统,提出一种基于Butterworth滤波器的内模控制方法.采用低阶系统来近似高阶系统会造成模型误差,同时,传统的PID控制方法及内模控制方法对高阶系统控制均不理想.利用Butter-worth滤波器的理想低通特性,通过将优化改进后的Butterworth滤波器代替传统的内模控制器中的低通滤波器,使得控制系统具有较好的动态特性和稳态特性.仿真研究表明,该方法对高阶系统具有良好的控制性能,当模型失配时具有较强的鲁棒性,适合于高阶系统的控制.     

一类新的可调幅高阶Jerk混沌系统

将新的非线性项引入到高阶Jerk系统中,提出了一种新的高阶Jerk混沌系统.通过对系统典型动力学行为的分析,以改变常数项的方式实现了对混沌信号的幅度控制.以模块化思想为指导,结合模拟电路的基本规律,提出了一种新的高阶Jerk混沌系统电路.本电路具有丰富的混沌吸引子,并通过实际电路实现了该混沌信号以及功率谱,实验结果表明:所设计电路的物理特性与数值仿真一致,验证了系统的典型混沌动力学行为特征.     

Leader-following多自主体系统时变编队跟踪控制

考虑时变时延,研究了高阶leader-following多自主体系统的分布式时变编队跟踪控制问题.针对连续高阶多自主体系统,设计了基于观测器的时变编队跟踪控制协议,通过状态变换,将系统的时变编队跟踪控制问题,转变为误差系统的稳定性问题.然后利用图论及李雅普诺夫稳定定理,研究了系统实现时变编队跟踪控制的充分条件,并且指出时变编队参考函数与时变时延无关.最后,数据仿真结果证明了所设计的协议能使follower自主体实现时变编队,并且跟踪leader自主体的轨迹.     

基于倒立摆系统的模糊仿人智能控制

倒立摆系统是一个绝对不稳定的系统,具有高阶次、非线性、强耦合等特性,很多控制方法的验证都是通过对倒立摆的控制来实现的.为了实现倒立摆系统的自摆起倒立平衡控制,提出了一种模糊仿人智能控制方法,在起摆控制阶段以仿人智能控制方法为主,平衡点附近切换至模糊控制方法,实现其稳定控制.仿真结果表明,模糊仿人智能控制对于典型非线性自不稳定系统有着很好的控制能力.     

高超声速飞行器自适应高阶终端滑模控制

针对高超声速飞行器的纵向运动模型,研究了飞行器输出跟踪控制问题,提出了一种将动态逆方法与高阶终端滑模控制相结合的鲁棒自适应控制方法.首先,利用反馈线性化方法对高超声速飞行器纵向模型输入输出线性化;通过设计具有全局鲁棒性的终端滑模面,提高系统的输出收敛速度;同时,采用自适应高阶滑模控制律,在不确定上界未知条件下对其进行自适应估计,从而实现控制器增益的实时在线调整,减少系统抖振;最后,基于Lyapunov理论证明了此控制策略可以保证闭环系统稳定.仿真结果表明,所设计的控制器能够实现高超声速飞行器纵向爬升机动中速度和高度的稳定跟踪控制.     

遥控制导系统的准连续高阶滑模控制器一体化设计

 针对三点法导引的遥控制导系统纵向通道进行准连续高阶滑模控制器一体化设计。采用理想准连续高阶滑模控制器,构造高阶微分器对滑模面的高阶微分进行估计,实现整个控制器设计。利用更高阶次的滑模控制来规避由于高频切换控制引起的振抖效应,将其隐藏于控制计算中,而不作用于执行机构。控制计算的过程中只需确认模型是有界的,利用该界限值即可进行其切换控制设计。该设计方法对不确定模型很有效,尤其是对于参数变化范围较大的非线性时变系统,有更好的鲁棒性能。     

直线二级倒立摆基于LMI算法的滑模鲁棒H∞控制

倒立摆系统的控制研究一直是控制领域里经久不衰的课题,倒立摆系统是高阶次、自然不稳定系统,容易受到外界干扰或者自身一些不确定性因素的影响而失去稳定。若用传统的滑模控制难以实现系统具有全程鲁棒抗干扰能力,同时存在控制输入抖振的现象。对此,提出了滑模鲁棒状态反馈 控制,即设计了带有滑模面参数和状态反馈增益的复合控制器,将问题转化为通过线性矩阵不等式求解优化值的优化问题,优化了状态反馈增益和滑模面,使得整个闭环控制系统具有全局强鲁棒性的特点,并实现了削弱抖振的目的。仿真结果表明了该控制方法的有效性和可行性,并且具有较强的鲁棒性和响应速度快的优越性,对高阶次不稳定系统具有很好的控制效果。     

基于FPGA的高阶FIR滤波器设计

以对激光陀螺的滤波为应用背景,利用FPGA内部RAM、ROM和乘法器IP核为核心,经过可靠的同步时序设计和稳定的逻辑控制设计,在低成本的情况下很好地实现了一种高阶滤波器的设计;并且具有良好的可移植性。使用该滤波器,极大地降低了系统成本和复杂度,可以使设计人员轻松地完成对激光陀螺的高阶滤波,而不需要提高系统硬件成本。     

直线二级倒立摆基于线性矩阵不等式算法的滑模鲁棒H_∞控制

倒立摆系统是高阶次、自然不稳定系统,容易受到外界干扰或者自身一些不确定性因素的影响而失去稳定。若用传统的滑模控制难以实现系统具有全程鲁棒抗干扰能力,同时存在控制输入抖振的现象。对此,提出了滑模鲁棒状态反馈H∞控制,即设计了带有滑模面参数和状态反馈增益的复合控制器。将问题转化为通过线性矩阵不等式求解优化值的优化问题,优化了状态反馈增益和滑模面,使得整个闭环控制系统具有全局强鲁棒性的特点;并实现了削弱抖振的目的。仿真结果表明了该控制方法的有效性和可行性,并且具有较强的鲁棒性和响应速度快的优越性,对高阶次不稳定系统具有很好的控制效果。     

模糊神经网络控制器的设计与仿真

提出了一种复杂系统模糊建模及控制的神经网络方法,通过ＢＰ神经网络,对模糊规则的结论参数和隶属函数进行在线修正,实现模糊规则的自组织,这种控制方法可用地对受控对象缺乏精确的数学模型或具有时滞,高阶,非线性等难以用现有的控制理论分析方法和控制的复杂系统,仿真结果证明了这种方法的有效性。     

Adaptive terminal sliding mode control for high-order nonlinear dynamic systems

An adaptive terminal sliding mode control (SMC) technique is proposed to deal with the tracking problem for a class of high-order nonlinear dynamic systems. It is shown that a function augmented sliding hyperplane can be used to develop a new terminal sliding mode for high-order nonlinear systems. A terminal SMC controller based on Lyapunov theory is designed to force the state variables of the closed-loop system to reach and remain on the terminal sliding mode, so that the output tracking error then converges to zero in finite time which can be set arbitrarily. An adaptive mechanism is introduced to estimate the unknown parameters of the upper bounds of system uncertainties. The estimates are then used as controller parameters so that the effects of uncertain dynamics can be eliminated. It is also shown that the stability of the closed-loop system can be guaranteed with the proposed control strategy. The simulation of a numerical example is provided to show the effectiveness of the new method.     

一种分数阶线性系统求解方法

针对在实际情况中应用越来越广泛的分数阶微积分系统,首先介绍了分数阶微积分定义及其基本性质.由于分数阶系统的特征方程一般说来不是真正的多项式,它是一个具有复变量的分数阶指数的伪多项式,可以将其近似化成高阶的整数阶系统,然后运用整数阶系统的控制方法去研究、分析.最后提出了一种基于分数阶微积分定义分析分数阶线性系统的方法,并用具体实例验证了该方法的有效性.     

高阶滑模控制小型同步发电机系统

滑模变结构控制理论在电力系统控制中获得了广泛应用，但其在实际应用中存在抖振，无法满足系统要求，将高阶滑模控制应用于同步发电机励磁系统解决了抖振问题．首先将同步发电机的数学模型变为奇异摄动非线性系统，然后分别对快变和慢变子系统进行滑模控制设计．由于系统状态的不可测性，利用次最优算法保证滑模的存在，使系统渐近稳定．仿真结果证明该算法的有效性．     

高阶作用对集团内捕食系统物种共存的影响

建立了常微分方程组模型，在集团内捕食系统中，分别考察种内高阶相互作用、种间高阶相互作用、密度调节及三者融合作用对种群密度产生的影响.MATLAB数值模拟结果表明，种内高阶相互作用、种间高阶相互作用均能够促进食饵和捕食者之间的共存，影响强度与密度调节相似，但是作用机制不同.     

谐波混叠引起的电压伪振荡分析

测控装置测量的数据是电网状态估计、潮流分析、自动电压控制等应用的数据来源，保证数据正确至关重要。针对某电厂测控装置量测数据异常波动事件展开研究，指出电网中存在35、37次高次谐波，在特定情况下混叠到基波附近，干扰测控装置的测量功能，造成数据异常波动。分析了混叠干扰量测功能的机理，并通过仿真及宽频测量数据验证了结论的正确性；针对改进措施进行了探讨，从采样频率选择、抗混叠滤波器设计、测量装置检测规范及谐波监测手段等方面给出了解决措施，加强了对高次谐波的监测能力，为分析和抑制此类振荡提供参考。     

非熟练读者阅读过程中注意力的配置与协调

非熟练读者阅读过程中注意力的分布是不科学的，低端层面过多占用，高端层面严重不足，阻碍了读者对篇章宏观意义的理解。所以，培养读者低端层面处理信息能力的自动性，以保证注意力资源最大程度地配置给高端处理，从而使读者达到对篇章的完全理解。     

基于参数稳定空间的PID控制器设计

一阶加纯延时模型难以精确描述被控对象,因此传统的PID控制器不能取得满意的控制效果。基于精确的高阶模型提出了一种最优PID控制器的设计方法。利用广义Hermite-Biehler定理获得使闭环系统稳定的PID控制器集合。在该PID控制器集合中,运用遗传算法寻找基于ITAE指标最优的PID控制器参数。利用广义Kharitonov定理及Monte-Carlo随机试验方法对PID控制器鲁棒性和性能鲁棒性进行评价。仿真结果表明:该文算法对高阶对象具有良好的控制性能,对模型的不确定因素具有较好的适应性和鲁棒性。从而证实了该文算法的有效性,可以应用于高阶系统的控制。     

RBF网络干扰补偿的跷跷板系统解耦滑模控制研究

针对典型的不稳定、高阶次、多变量、强耦合、非线性的跷跷板系统,考虑环境对跷跷板的作用,提出了一种RBF网络干扰补偿解耦滑模控制(RBF-SMC)算法.通过解耦算法对模型进行解耦,并使用RBF神经网络对模型受到的干扰和不确定项自适应逼近补偿,使系统在较小的切换增益下实现较大干扰下的跷跷板平衡控制.在Matlab和Matl...