具有不确定性的轧机传动系统预测控制设计

针对轧机传动系统存在参数不确定性和负载扰动的特点,建立了轧机传动系统的状态空间模型,提出采用预测控制方法提高轧机传动系统的鲁棒性,构建了基于预测控制的轧机传动系统控制策略。利用Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式方法,给出了基于状态反馈的轧机传动系统预测控制器设计方法,并通过引入状态变量的衰减律来提高闭环系统的响应速度。仿真结果表明,该预测控制器不仅有效地抑制了负载扰动的影响,同时对轧机传动系统内部参数摄动也具有较强的鲁棒性。     

一种改进的鲁棒分散PID控制器的设计

针对复杂的多变量化工过程控制,通过对有效传递函数方法的改进,得到了一种鲁棒性较高的多变量分散PID控制器设计方法METF(改进的有效传递函数法).在有效传递函数方法的基础上,首先导出了多变量FOPFD(一阶加纯滞后)和SOPTD(二阶加纯滞后)对象的传递函数到状态空间表达式的-种转换通式:再由多变量PID控制系统的结构的统一性,推导出整个系统的闭环状态空间表达式,便于求职各种综合崜能指标,并在此基础上对PID整定公式中的幅值裕度进行多目标NLJ寻优:最后利用完整性判据鉴定参数整定结果.仿真实例证实了改进方法的有效性,鲁棒性和通用性.     

基于速度线性化的变体飞行器鲁棒LPV控制

针对大包线下变体飞行器在翼型快速变化过程中的姿态控制问题,提出了一种基于速度线性化的鲁棒线性变参数(linear parameter varying, LPV)控制方法。所提方法将状态量的微分增广至状态方程,得到系统任意状态下的线性化模型,解除了传统小扰动线性化方法要求系统处于平衡点邻域的限制。建立了具有凸多胞形式的变体飞行器LPV模型,给出了参数依赖鲁棒H∞状态反馈控制器存在的充分条件,依据顶点控制器和变参数进行凸插值得到鲁棒LPV控制器。仿真结果表明,设计的控制器在飞行器快速变形和参数大范围快速变化的情况下仍具有良好的控制性能和鲁棒性。     

再入轨迹跟踪控制的非线性方法研究

针对高度变化大,速度变化快的可重复使用飞行器的再入轨迹跟踪问题,选用名为状态相关Riccati方程的一种新型非线性控制方法进行再入轨迹跟踪控制器设计.同时在几乎所有涉及Riccati方程的控制器设计问题中,合适的加权矩阵的选择通常是比较棘手的.针对这个问题,提出了一种有效的权阵选择方法,避免了试凑等传统方法带来的误差和工作量.随后给出了最优再入轨迹跟踪控制器的详细设计过程,并在一定的气动摄动条件下进行飞行仿真.仿真结果表明了这种方案的可行性,实用性和鲁棒性.     

Buck型交流斩波电压调节器的建模与控制

通过分析Buck型交流斩波电压调节器的工作原理和电路结构,建立了该电压调节器状态空间平均模型和小信号动态模型。在此基础上,利用输入电压前馈比例控制结合输出电压反馈控制的方法设计了系统控制器。仿真实验表明,所设计的交流斩波电压调节器与传统晶闸管相控调压器相比具有响应速度快,谐波含量小的显著优点;同时在输入电压波动时,输出电压稳定鲁棒性强。仿真实验结果验证了前馈-反馈控制器的有效性。     

基于鲁棒模型预测的智能汽车轨迹跟踪控制研究

针对传统的基于跟踪误差模型轨迹跟踪控制器在复杂行驶环境下控制精度不高,鲁棒性差等问题,设计一种鲁棒模型预测轨迹跟踪控制策略。采用车辆凸多胞体动力学模型显式描述车辆动态特性,结合轨迹跟踪多目标约束设计鲁棒性目标函数,通过线性矩阵不等式优化方式求解状态反馈控制律;引入前馈控制消除稳态误差,提高跟踪精度。结果表明:在不同行驶工况下,该控制器在保证车辆跟踪精度基础上可有效提高行驶稳定性,具有较强的鲁棒性。     

基于鲁棒控制Lyapunov函数的非线性自适应跟踪

研究了一类带有未知参数以及扰动的多输入非线性系统的自适应跟踪问题，利用控制Lyapunov方法设计出一种自适应控制器。该控制器对系统的参数和状态的不确定性具有鲁棒性，并且能保证系统闭环全局稳定。仿真结果表明，该控制方案具有良好的跟踪性能、鲁棒性及参数辨识能力。     

基于卡尔曼滤波的高超声速飞行器控制器设计

针对纵向模态和横航向模态都不稳定的一种通用的高超声速飞行器,建立了三维紊流及紊流梯度下的高超声速飞行器全状态线性化的动力学模型。在考虑三维紊流和紊流梯度干扰和系统测量噪声条件下,提出了一种基于离散卡尔曼滤波的全状态H∞反馈增稳控制器。该方法通过卡尔曼滤波器将状态估计值作为反馈量传递给H∞控制器,能保证存在三维大气紊流干扰,系统测量噪声和飞行条件变化所引起的系统参数矩阵摄动时的鲁棒性。仿真结果表明,不管是针对标称模型还是参数摄动后的模型,基于卡尔曼滤波器的H∞反馈增稳控制器能有效抑制外界干扰和系统自身参数摄动,说明该方法具有较强的鲁棒性。     

人工免疫控制器在二元精馏塔控制中的仿真研究

生物免疫系统是一种在复杂干扰和不确定性的环境中具有很强的鲁棒性和自适应性的控制系统。依据生物多抗原多抗体协调免疫机理,以文献[11]中的双因子免疫控制器为基础,提出了抗体交叉免疫耦合控制策略,并以此为基础设计了MIMO人工免疫控制器。以典型的二元精馏塔为被控对象,给出了MIMO人工免疫控制器具体实现方法。用仿真方法研究了MIMO人工免疫控制器的控制效果,并与传统的优化PID控制器做了比较。结果表明这种MIMO人工免疫控制器较传统优化的PID控制器性能优越。     

高机动导弹非线性自动驾驶仪动态面控制

提出了高机动非线性导弹自动驾驶仪的动态面控制器设计方法,该方法基于光滑二阶动态滑模,所设计的虚拟控制足够光滑,在利用反步法设计内环控制器时不需要进行积分滤波,克服了反步法所带来的项数膨胀问题.二阶动态滑模控制器能够对非匹配不确定性或未建模动态进行补偿,并且比传统滑模有更高的跟踪精度.在考虑了系统不确定性和外部干扰的情况下,仿真结果显示所设计的控制器有较强的鲁棒性和控制精度.     

机动滑翔飞行器的自抗扰反步高精度姿态控制

从分析一种新型的临近空间机动滑翔飞行器的自身特点出发,将反步法和扩张状态观测器相结合,提出自抗扰反步姿态控制器的结构。通过改进的反步法设计标称模型的非线性控制,避免了内外环分离的假设,同时能够处理不匹配的不确定性。通过在反步法中引入指令滤波器和修正误差信号,使得伪控制量的导数可以轻易获得,简化了设计。利用非线性扩张状态观测器实时准确地估计大的快变的不确定性,并进行控制补偿,使控制器的鲁棒性和性能得到了很大提高。最后,对大飞行跨度的机动姿态控制进行了六自由度仿真验证,结果表明,自抗扰反步姿态控制器能够实现高精度指令跟踪。     

坦克稳定器状态补偿控制研究

基于状态观测、补偿理论，设计坦克稳定器控制系统。通过遗传算法优化控制器参数，结合Monte-Carlo随机试验方法，进行系统的性能鲁棒分析。动态仿真试验表明在考虑系统的本质非线性环节、高频低幅外扰的情况下，所设计的控制器比PI控制具有更高的精度，更小的超调量，比滑模控制具有更强的扰动抑制能力，并且克服了本质非线性环节的影响，具有快速随动、稳态无静差、扰动不敏感的性能。     

航天器姿态机动的自抗扰控制器设计

基于三阶扩张状态观测器、安排过渡过程和非线性反馈技术,设计了三通道耦合的航天器姿态机动自抗扰控制器,完成了自抗扰控制器的参数整定。从对模型的依赖程度、抗干扰性、鲁棒性和燃料消耗等四个方面对比了自抗扰控制器和PD控制器。仿真结果表明自抗扰控制器在解决存在非线性和耦合特性的航天器姿态控制问题上能够取得理想的控制效果,具有较高的控制精度和较快的系统响应。     

基于观测器的一类不确定非线性系统自适应输出反馈控制

针对一类不确定非线性系统,基于非线性状态观测器采用回馈递推(Backstepping)设计方法提出了一种鲁棒自适应L2增益控制方案。该控制方案首先对系统的不可观测状态设计非线性状态观测器,在此基础上通过多步递推得到系统的控制律并设计了未知干扰的参数自适应律,使系统具有L2增益性能。同时把采用常规设计方法需要对过多参数进行辨识问题简化为只需对与未知干扰个数相同的参数进行辨识的问题,简化了控制器结构。最后通过仿真算例验证了所设计控制方案的有效性。     

基于MPC的无人机航迹跟踪控制器设计

针对固定翼无人机航迹跟踪问题,采用基于状态扩展的双反馈模型预测控制理论对控制器进行设计。首先推导基于侧向偏差的无人机侧向航迹跟踪模型,采用动态逆方法对模型进行线性化处理,在此基础上设计基于状态扩展的双反馈模型预测控制器,并采用量子粒子群优化(quantum particle swarm optimization, QPSO)算法对控制器参数进行优化,考虑无人机飞行过程中受到的未知干扰,引入扩张状态观测器(extended states observer, ESO)对干扰进行观测,进一步提高系统的鲁棒性,并结合实际工程应用对系统进行数学仿真。仿真结果表明,基于状态扩展双反馈模型预测控制的无人机侧向航迹跟踪控制器,能够在系统存在模型不确定性与受到动态干扰时对期望航迹进行准确、稳定的跟踪。     

基于扩张状态观测器的导弹纵向控制系统设计

基于扩张状态观测器设计了导弹纵向通道控制系统。首先将弹体弹性、模型参数的不确定性和测量元件的动态特性视为复合干扰,并将其作为系统的一个扩张状态|然后利用扩张状态观测器对扩维后的系统状态进行估计,将估计值用于状态反馈和设计控制补偿项|最后给出了控制算法的稳定性证明。仿真结果表明,所设计的控制算法具有较好的指令跟踪性能和强鲁棒性。     

基于模糊空间矢量调制的直接转矩控制方案

提出了一种基于模糊空间矢量调制(SVM)技术的异步电机直接转矩控制(DTC)方案。传统SVM-DTC中使用两个PI控制器来产生参考电压矢量的两个分量。设计了转矩模糊控制器代替原有的转矩PI控制器,并给出了基于此模糊控制器的SVM-DTC系统。该转矩模糊控制器的输入是转矩误差与转矩误差变化率,输出为参考电压矢量的转矩分量。针对所提出的方案进行了仿真实验,并与传统SVM-DTC相比较。仿真结果表明该模糊SVM-DTC方案能够提高系统的鲁棒性。     

基于遗传算法的模糊免疫控制器设计

运用模糊李亚普诺夫综合法设计模糊控制器来模拟免疫系统中的反馈机理,应用遗传算法对控制系统响应的快速性及稳定性的参数进行了优化,实现了免疫控制器的合理设计。采用此方法设计平衡梁系统控制器,仿真结果表明,控制器性能优于常规控制器,且系统具有良好的鲁棒性。     

基于神经状态空间的非线性系统建模研究

提出了一种基于神经状态空间的非线性系统建模方法.神经状态空间(NNSP)具有系统的拟线性特性,许多线性系统控制器设计方法均可以扩展到NNSP模型.本文采用了增广卡尔曼滤波方法进行神经状态空间的参数辨识,高阶校验模型用于验证非线性系统神经状态空间的模型的有效性.将本法应用于典型的化学过程的建模,结果表明本方法正确有效.