基于扩张状态观测器的一类未知非线性不确定系统滑模控制

研究了基于扩张状态观测器的一类n阶未知非线性不确定系统的滑模控制问题.在系统状态已知的前提下,利用滑模控制思想将一个n阶未知非线性不确定系统方程转化为一个关于切换曲面函数的一阶非线性方程,然后利用二阶扩张状态观测器来估计转化后的一阶非线性方程的非线性函数和扰动.为了消除滑模控制项所带来的抖振,引入边界层.利用Lyapunov函数证明了系统的稳定性,完成了系统输出跟随系统输入的目的.由于系统中存在扩张状态观测器,本文的控制方法不依赖于被控对象的数学模型,具有很强的鲁棒性.仿真的结果表明了本文方法的可行性.     

一类切换非线性系统的自适应反步滑模控制

针对一类系统状态不可测且存在未知非线性项和扰动的切换非线性系统,结合自适应反步设计和滑模控制方法并引入模糊逻辑系统(FLS)以及高阶滑模微分器,设计一类新的自适应反步滑模控制方法,对控制方法进行算例仿真。结果表明,该方法能够对被控系统的状态信号和未知扰动进行有效的观测逼近,实现了系统输出信号对参考信号的快速跟踪,被控系统的稳定性、所有信号的有界性以及控制方法的有效性均得到验证。     

电子膨胀阀的滑模变结构控制

针对电子膨胀阀的调节对象—空调制冷系统的工况时变性及非线性等特点,利用滑模变结构控制对被控对象的模型误差、对象参数的变化及外部干扰有极佳的不敏感性等优点,将滑模变结构控制方法引入电子膨胀阀控制系统中,并进行了滑模变结构控制器的设计与仿真,在仿真时还加入了系统的不确定性.结果表明该控制方案有效,而且系统具有很好鲁棒性.     

伺服系统中滑模变结构控制器的设计

针对伺服系统中包含非线性和参数不确定性问题,依据滑模变结构控制理论,提出了基于指数趋近率的滑模位置控制器设计方法,建立了被控系统的数学模型。最后给出了采用极点配置方法确定切换函数。     

六自由度机械臂无模型自适应滑模控制

针对强耦合、非线性的六自由度机械臂系统难以建立精确数学模型的问题,提出了一种无模型自适应滑模控制方案。以无模型自适应方法与滑模变结构控制相结合,利用全格式动态线性化方法,将机械臂非线性模型转换为离散的动态线性时变模型,采用各关节的输入力矩和输出角速度来设计控制器,并引入滑模控制保证其收敛性。通过六自由度机械臂的Sim Mechanics模型进行了仿真实验,结果表明,相比于现有的无模型自适应方案,即使在没有建立六自由度机械臂精确数学模型的情况下,所设计的控制方案能实现各关节对理想速度更加迅速的响应和更加精准的跟踪,从而验证了所提出的无模型自适应滑模控制方案的可行性和有效性。     

不确定时滞系统的自适应支持向量机Smith预估控制

针对不确定时滞系统提出了一种自适应支持向量机Smith预估控制新方法．首先采用支持向量机对被控对象进行建模,然后设计了一个自适应支持向量机Smith智能预估器,解决了传统Smith预估控制需要预先知道被控对象精确数学模型的问题,克服了基于神经网络的Smith预估控制的不足．仿真实验结果表明,自适应支持向量机Smith预估控制方法充分利用了支持向量机的非线性映射能力,在被控对象数学模型未知的情况下对不确定时滞对象进行控制,具有良好的控制品质,特别是当对象特性发生变化时,还具有良好的适应性。     

一种全局稳定的非线性神经网络系统自适应调节器

对于一类连续时间的非线性动态系统x=f(x)+Bu+d,当系统中的非线性函数f(x)满足线性增长条件时,首先证明了f(x)中的x落入一紧集中,然后根据神经网络的逼近性质,给出了自适应调节器的设计方法.利用Lyapunov稳定性理论,证明了控制算法是全局稳定的,闭环系统状态是一致最终有界的.     

具有未知控制方向的自适应神经网络控制

讨论了一类具有未知死区模型和未知函数控制增益的SISO非线性系统的自适应神经网络控制问题.根据滑模控制原理,并利用Nussbaum函数的性质,提出了一种自适应神经网络控制器的设计方案.该方案取消了函数控制增益符号已知和死区模型参数上界、下界已知的条件.通过引入逼近误差的自适应补偿项来消除建模误差和参数估计误差的影响.理论分析证明了闭环系统是半全局一致终结有界,且跟踪误差收敛到零.     

方向未知的非仿射非线性系统的模糊滑模控制

为解决一类控制方向未知的非仿射非线性系统的控制问题, 提出一种新的自适应模糊滑模控制方法, 无需系统控制方向和不确定项的上界的先验知识。采用模糊逻辑系统直接逼近控制器中的未知部分, 在参数自适应律中引入Nussbaum函数处理控制方向未知问题。用一类光滑非线性饱和函数改进传统的积分滑模面, 能使控制器在保证传统积分滑模控制跟踪精度的同时获得更好的动态性能。利用李雅普诺夫方法证明了闭环系统的稳定性。数值仿真验证了算法的有效性。     

新型跟踪误差下的H∞自适应模糊控制系统

对一类非线性不确定系统,给出了一种设计具有H∞跟踪性能的自适应模糊控制系统的方法.为避免出现较大的控制力,引入了一种新型跟踪误差;然后用模糊系统来逼近被控对象数学模型中未知的函数,并用自适应控制理论得到了参数的自适应律.用LMI方法获取了辅助控制的增益.为验证本方法的有效性,给出了控制倒立摆的仿真实验例子.     

基于鲁棒稳定性的多速率采样控制系统设计

提出了基于鲁棒稳定性的多速率采样控制系统设计方法.对于具有给定补偿F的系统,首先拓展Lyapunov上限法得出鲁棒稳定性判定新条件.当系统具有边界不定的不确定性时,定义最大可承受边界为鲁棒稳定半径（Robust Stability Radius,RSR）.通过对鲁棒稳定判定条件的分析,可将求解RSR的问题归结为求解一个复杂非线性方程,并利用数值计算方法求解该方程得到解析解.作为F的函数,通过一般优化方法即可实现F优化设计,使得系统RSR最大,而且在保证鲁棒稳定的同时可以承受不确定参数的变化范围最大.最后给出实例,说明了所提方法的可行性和有效性.     

含风电场电力系统电压稳定裕度模型

大量风电并网运行将会影响电力系统电压稳定性,为准确评估风电对电力系统的影响,提出了一种求取含风电场系统电压稳定裕度概率分布的算法。该算法在计算电压稳定裕度与风速之间的灵敏度矩阵的基础上,求取各风电场风速分布的中心距以及各阶半不变量,利用G ram-Charlier级数反变换得到电压稳定裕度的概率分布。在IEEE 39节点标准测试系统中进行了测试,计算结果表明了该算法的正确性和实用性。     

具SCGMmv(1,1)灰色预测器的变增益模糊控制系统

预测控制技术有其突出的优越性。提出将具SCGMmv(1，1)灰色预测器的变增益模糊控制系统方案用于大滞后且没有精确数学模型的被控对象。     

基于改进自适应遗传算法的舵机系统辨识方法

为了更准确地测量舵机的性能指标,利用系统识别技术来建立其数学模型具有很关键的作用。首先分析并建立电动伺服系统各部分结构模型,然后应用改进的自适应遗传算法(improved adaptive genetic algorithm, IAGA)进行系统辨识,同时将标准测试函数用于改进算法和不同智能优化算法的性能测试。最后将建立的模型作为辨识系统模型进行参数辨识,并将具有不同信噪比(signal noise ratio,SNR)的噪声信号添加到电动舵机的输出端以验证算法的稳定性。舵机实际实验结果表明,该方法参数优化精度高,抗噪声能力强且具有重要的工程使用价值。     

挤压油膜柔性转子系统的优化设计

将优化设计方法应用于挤压油膜阻尼器－滑动轴承－柔性转子系统，从优化变量的选取、目标函数、约束条件等几方面来确定优化设计的数学模型，并将此模型应用于具体的实例中。计算表明，转子系统通过优化，能有效地改善系统运行的稳定性能。     

考虑滤波环节寄生电阻的三相电压型逆变器的数学模型分析

针对三相电压型逆变器这个时变的、耦合的、多输入、多输出的开关型非线性系统,应用开关函数建立了考虑滤波环节寄生电阻的系统数学模型,引入开关周期平均算子将时变的系统转化为连续系统,建立了系统的大信号动态数学模型,同时应用小信号扰动法建立了系统的小信号数学模型,得出从占空比输入到逆变器输出的传递函数。讨论了大小信号模型的适用范围,分析了小信号模型中寄生电阻对系统频率特性的影响。理论分析和仿真结果表明,不考虑寄生电阻理想情况下的逆变器稳定性能差于考虑寄生电阻的非理想逆变器。因此,在分析逆变器稳定性能和闭环设计过程中,可优先考虑理想情况下的逆变器数学模型。     

具有驾驶员行为滞后的汽车列车闭环系统模型的稳定性分析

建立了具有驾驶员行为滞后的半挂式汽车列车闭环系统数学模型,利用线性近似系统的理论和方法,定性分析了模型的动力学性态,研究结果表明驾驶员行为滞后是半挂式汽车列车操纵稳定性控制不可忽视的因素之一.可以通过提高驾驶员的技术水平、调整其心理因素等方式降低驾驶员行为滞后的时间,利用时滞反馈控制改善车辆的操纵稳定性.     

全充液卫星Lagrange情况的自旋稳定判据

首先分析了复杂力学系统的数学模型，然后用大系统加权Ｖ函数方法，求得对称全充液卫星Ｌａｇｒａｎｇｅ情况的自旋稳定条件。     

一类带有广义不确定性非线性系统的自适应模糊反演控制

本文结合自适应控制、模糊控制和反演控制方法,针对带有广义不确定性的严格块反馈型非线性系统,设计了一种自适应模糊反演控制律。对反演控制律设计的不足之处,采用自适应模糊控制去逼近非线性系统中带有广义不确定性的非线性函数,从而实现了无需精确数学模型的全新控制律,避免了因存在不确定性对系统带来的不良影响。在此基础上,利用李亚普诺夫方法分析了系统的稳定性和收敛性。仿真结果表明：本文所设计的控制律,对严格块反馈型非线性系统中存在的不确定因素具有较强的鲁棒性和自适应性。     

密集存储系统建模与仿真

研究堆垛机与穿梭车结合式密集存储系统调度问题,可提高系统运行效率、降低成本。为符合存储系统实际运作情况且获得较准确的调度作业时间,考虑堆垛机与穿梭车在加速、减速过程中存在的加速度,对密集存储系统作业流程进行分析;并以订单处理时间最小为目标函数,建立密集存储系统调度作业数学模型。采用改进遗传算法,对该模型进行MATLAB编程求解并仿真。分别根据算例中三种不同任务量的订单,将优化前后订单的处理时间进行对比分析。结果表明,考虑加速度的调度时间数学模型及改进遗传算法可行有效,在一定程度上能够提高仓储运行效率。