催化裂化装置的非线性预测控制

基于反馈线性化方法,提出了一种有输入、输出约束条件的多入多出非线性系统的预测控制方法。催化裂化装置(FCCU)的反应再生部分是一个典型的非线性系统,基于FCCU的机理模型,采用该控制方法设计了非线性预测控制器,并对其跟踪能力和稳定性进行了仿真分析。仿真结果表明,所设计的控制器具有良好的跟踪性能和稳定性。     

非线性切换奇异系统的自适应状态反馈控制

研究了一类满足Lipschitz条件的非线性奇异切换系统的自适应状态反馈控制的设计问题.首先,研究单输入非线性奇异切换系统的基本自适应控制的设计,控制器旨在稳定系统;然后,以单输入非线性奇异切换系统所呈现的具有自适应增益和基于Lyapunov稳定性定理调整增益的机制为基础,将其扩展为多输入奇异切换系统的跟踪问题,设计了自适应控制方法;最后,采用Matlab方法做了数值仿真来说明所提出的控制方法的有效性.所提出的控制器具有非常简单的结构,并且在实践中很容易应用.     

基于CRAIMA模型的核反应堆功率广义预测控制

为控制反应堆功率负荷跟踪变化,基于预测控制的原理设计了一种适用于核反应堆功率非线性过程的预测控制方法.以点堆动力学方程为基础建立了核反应堆功率数学模型,为方便广义预测控制器的设计,将此数学模型转换成受控自回归积分滑动平均模型(CARIMA).采用广义预测控制方法设计了反应堆功率控制器,对所设计的控制器性能进行了仿真验证.仿真结果表明,在功率观测期间存在1%额定功率的观测噪声的情况下,功率输出能够快速跟踪期望功率,并且功率观测带来的扰动对于功率实际运行影响较小,说明此控制器能够消除不确定干扰和非线性因素对系统的影响,保证反应堆功率系统的稳态精度和动态品质,能够应用于核反应堆功率控制系统中,并且具有优良的控制效果.     

定位平台非线性摩擦的神经网络补偿

提出了一种基于BP神经网络的机械伺服系统非线性摩擦的补偿方法，根据方法设计出一种将经典的PD控制与神经网络控制相结合的控制器，该控制器既有PD控制的优点，又能神经网络逼近非线性函数的能力，较好地补偿了系统中的非线性摩擦和外部扰动，应用Lyapunov稳定性定理，证明了系统的稳定性，并得到系统跟踪差的边界值，采用刚毛摩擦动力学模型，对X－Y定位平台进行仿真和实验，结果表明该控制器能够补偿系统的非线性因素，保证了系统的稳定，减少了跟踪误差，该方案控制效果明显优于PD控制，可用于工业设备的控制中。     

基于广义 Gronwall-Bellman 引理的小型涡扇发动机过渡态控制

针对航空发动机强非线性的特点,将非线性控制理论应用于小型涡扇发动机过渡态控制。基于非线性模型,应用广义Gronwall-Bellman引理设计给定转速跟踪器,该过渡态控制器可在一定范围的转速切换指令下,通过对控制器参数的选取来调节跟踪误差范数边界,使得闭环系统以指数收敛到新平衡状态。应用Lyapunov稳定性定理对该控制器的性能进行验证,在理论上证明了该非线性设计方法的有效性;并以DGEN380发动机为仿真研究对象,对上述控制器进行数值仿真。仿真结果表明设计的发动机过渡态转速跟踪器能满足航空发动机控制系统的动态性能指标,实现了基于非线性模型的简单加速控制,仿真结果验证了该设计方法的有效性。     

基于非线性干扰观测器的直升机滑模反演控制

针对3自由度直升机俯仰控制系统,提出一种基于非线性干扰观测器的滑模反演控制方法. 用一种非线性干扰观测器观测系统的不确定性和外界干扰,通过选择设计参数,可以使观测误差指数收敛. 对引入非线性干扰观测器后的系统采用滑模反演法设计控制器,控制律的设计保证了闭环系统的稳定性,从而达到对直升机俯仰系统跟踪控制的目的. 仿真结果表明,该方法能够较理想地观测干扰,减小控制器的输出,改善系统的控制性能.     

基于低通滤波器的机械手滑模控制

机械手是典型的多输入多输出非线性系统,具有时变、强耦合、非线性、快速高精度跟踪等特点.滑模控制是机械手控制的一种重要方法,但基于一般滑模控制方法设计的控制器,其输出存在高频抖动,给被控对象带来不利影响.采用滑模结合低通滤波器的控制策略,定义滑模面,利用趋近律方法设计滑模控制律,基于李亚普诺夫(Lyapunov)函数证明系统的渐近稳定性.以双关节刚性机械手为例,MATLAB仿真结果表明,该控制策略能减小抖动、实现高精度跟踪.     

分频输电系统的稳定控制研究

针对分频输电系统非线性的特点，基于非线性微分几何控制理论，提出了分频输电系统的非线性励磁控制器的设计方法，应用该方法设计的非线性励磁控制器不仅可以提高分频输电系统的稳定性，而且减小了发电机端电压的波动。计算机仿真表明，该种控制器与仅考虑稳定性而设计的非线性励磁控制器相比较，不仅有效地提高了分频输电系统的稳定性，而且提高了发电机电压的调节精度。     

控制方向未知的非线性系统自适应模糊滑模控制

针对一类带有未知外部扰动及控制方向的不确定非线性系统设计自适应模糊滑模控制器,利用Nussbaum函数估计系统未知的控制方向.模糊系统的输入为跟踪误差而不是系统状态向量,这样能提升控制器对误差变化的灵敏度.基于Lyapunov稳定性理论设计系统可调参数的自适应规则,该控制器能保证闭环系统稳定性并且跟踪误差及其各阶导数渐近趋于原点.数值仿真的结果也验证了该方法的有效性.     

自适应反演控制在一类非线性系统中的应用

针对一类不确定性上界未知的非线性系统,提出一种自适应反演控制方法.建立了一类带有外界扰动的不确定非线性系统的数学模型.将复杂的非线性系统分解成不超过系统阶数的子系统,采用反演思想,并用自适应更新律对非线性系统不确定性上界进行估计,设计了自适应反演控制器并证明了李亚普诺夫稳定性.采用所设计的控制律使非线性系统的输出能跟踪期望的轨迹,具有一定的鲁棒性.用数值仿真验证了所设计控制器的良好跟踪性能.