减少辨识参数的多变量自校正控制器

采用具有定常增益的线性补偿器来限制输入个数从而获得减少辨识参数的新模型。以此模型为基础提出了多变量自校正控制器,并证明了该控制器具有全局收敛性,本文还给出了该控制器的仿真实验结果。     

全局收敛的多输入多输出最小方差自校正调节器

提出了可以控制具有不同传输延时的多输入多输出系统的自校正调节器。分析了该调节器的稳定性和收敛性。证明了该调节器具有全局收敛特性,即以概率1输入输出采样均方有界,条件均方输出取得极小值。     

全解耦的多变量自校正控制

本文在 Koivo 建立的多变量自校正控制基础上,给出了描述系统动态的CARMA 模型。并将它化为 V 规范多变量耦合系统,然后进行解耦,从而提出一种新的多变量全解耦自校正控制(MFDSTC)策略。仿真结果表明,本文提出的解耦策略是可行的。文章还指出,这种解耦策略也适应于非最小相位系统。     

一类多变量系统广义极点配置自校正控制器

本文针对一类所谓P规范型多变量系统提出了一种广义极点配置自校正控制器。该控制器可以处理系统中各通道之间延时不相等的情况。它可以跟踪系统的参考输入并且可以使系统有希望的闭环响应特性。同时还可以实现解耦自适应控制和消除静态误差。     

具有极点配置的多变量自校正前馈解耦控制器

提出了一种具有极点配置的多变量自校正解耦控制器。该控制器适用于具有任意未知或变延时结构的多变量随机系统。本文采用显式算法,避免了在线解多项式矩阵方程。在一定的假设条件下,证明了该算法即使在开环不稳定和非最小相位情况下仍具有稳定性和收敛性。     

多变量自校正控制器的确定收敛性分析

对多变量自校正控制器进行了确定收敛性分析。首次表明:即使自校正算法应用于非最小相位系统,只要合适地选择加权阵,则输入输出向量有界,广义输出跟踪误差向量趋于零。     

一类非线性系统的极点配置自校正鲁棒控制

本文在文献[1]和[2]的基础上,针对一类较广泛地存在于工业过程和电气传动控制之中的非线性未知系统,提出了一种快速辨识算法,证明和分析了该算法的收敛性,结合该算法设计了一种极点配置自校正鲁棒控制器。理论分析和数字仿真的结果表明:本文给出的方法为这类非线性未知系统的控制提供了一种途径。     

广义自校正前馈控制算法

本文基于带积分因子的ＣＡＲＩＭＡ模型，将自校正控制策略与极点配置策略有机结合起来，提出了能够在线选择加权项的广义自校正前馈控制算法．该算法由于引入了积分作用能够消除跟踪误差，具有较强的鲁棒性．在非最小相位系统给出了算法的全局收敛性证明．     

输出增量加权的多变量预测控制算法的状态空间描述

本文设计了一种新型的多变量预测控制器，该算法基于人间模型求解，并且在目标函数中考虑了输出增量的加权，因而极大地增加了其适用范围。     

多变量间接自适应控制算法及全局收敛性分析

提出了可以控制具有任意交互矩阵的随机多变量系统的间接自适应控制算法并进行了稳定性和收敛性分析。首次表明:该算法无论用于开环不稳定或非最小相位系统,系统的输入输出以概率1采样均方有界,广义输出误差的条件均方取得整体最小值;参数估计强相容。     

一种自校正前馈控制器及其全局收敛性分析——用于具有任意交互矩阵的随机多变量系统

使用系统的交互矩阵并将广义最小方差控制律和前馈控制结合起来提出自校正前馈控制器。该控制器采用轻微修改的最小二乘估计,不仅能控制具有任意交互矩阵的随机多变量系统而且可以对可测干扰实现动静态补偿。本文还证明了该算法具有全面收敛特性。     

一类多变量自校正控制器及其收敛性的研究

本文结合极点配置的基本设计思想,提出了一类具有输出跟踪的多变量自校正控制算法。该算法将工程应用中提出的要求与系统的性能指标联系起来,实现了闭环极点配置的广义最小方差控制,而性能指标中加权多项式矩阵R(z~(-1))的选取是根据使闭环系统输出对参考信号实现稳态无偏跟踪的原则进行的。进而运用Martingle收敛理论对算法进行了研究,导出了控制器的无偏收敛条件。数字仿真研究表明了该算法的可行性和有效性。     

一种新的多维级点配置自校正控制方法

本文将传统的闭环极点配置策略与随机最优控制策略相结合，提出一种多维极点配置自校正控制方法．该方法可以在线或离线计算加权阵，克服可测干扰，消除稳态误差     

多变量广义自校正解耦控制器及其应用

本文将自校正控制的最优控制策略同零极点配置的经典控制策略结合起来,提出了多变量广义自校正解耦控制器,实现了自适应解耦控制。提出了在线校正加权阵和不加积分作用消除稳态误差的新方法,并将该控制器应用于多变量电加热炉,实时控制结果表明本文提出的控制器的性能优于Koivo的自校正控制器的性能。