不确定大时延下遥操作对象模型的在线修正方法

基于预测模型的遥操作是消减通信大时延的有效方法,预测精度直接影响操作品质。分析了遥操作中的不确定大时延及有限带宽对模型修正的影响,针对模型参数的不确定性,提出了一种新的模型在线修正方法。该方法采用时标标识、同态模型、数据平滑等策略,有效克服了实测信息错配、反馈修正与实时预测过程异步以及变采样步长问题,实现了模型的精确在线修正,提高了预测精度和系统的鲁棒性。通过仿真实验验证了该方法的有效性。     

力觉临场感时延界限的分析

力觉临场感系统中存在较大的通信时延和力反馈,造成系统的不稳定.本文从建立力觉临场感系统的时延动力学方程出发,利用差分微分方程组,对一维力觉-临场感系统分析一种较简单的情况,即从机械手与环境中的一个弹性体作用,该物体不发生位移而仅产生弹性形变.对力觉临场感系统在弹性环境下的时延稳定性进行分析,讨论了模型中各参数的影响,确定了时延界限的正确性.     

网络控制系统的建模及控制律设计

为了解决网络控制系统中时延不确定而造成的系统控制的困难,提出了一个增广矩阵模型。在该模型的基础上把时延造成的系统的不确定性转化为系统矩阵的不确定项,然后在鲁棒镇定控制律设计方法的基础上,根据该不确定项结构的特殊性,提出比传统鲁棒控制律设计方法具有较小保守性的稳定控制律设计方法。仿真例子说明该控制律设计方法的有效性。     

基于Lag-SBP的Wiener型非线性系统的辨识方法

给出了Wiener型非线性系统的一种新的辨识方法，采用Laguerre函数与静态BP网络相结合构成Wiener型非线性系统的模型，并给出此模型参数递推辨识算法，这种模型参数辨识不需要实际系统的阶次和时延先验知识，对实际系统阶次和时延变化有较强的鲁棒性。数字仿真验证了该方法的有效性。     

军事通信网的启发式元模型研究

在分析了时延神经网络的基础上,利用军事通信网具有离散事件动态系统性质的先验知识,提出不确定时延神经网络.使用不确定时延神经网络建立了军事通信网的启发式元模型.实验结果证明,该启发式元模型相对简单、计算快速,对军事通信网的特征参数的逼近精度能满足C4ISR系统仿真的要求.该模型已成功应用于C4ISR系统的仿真与评估.     

基于不确定链路参数的卫星网络路由算法

对于卫星链路参数在复杂空间环境中存在不确定性的问题,研究了一种基于不确定链路参数的卫星网络路由算法。首先,采用三角模糊数描述链路参数的不确定性;在此基础上,建立卫星网络多约束路由模型;然后,设计保证路径有效性的遗传操作,通过遗传算法对路由模型进行求解;最后,通过仿真分析表明,该算法可以在复杂环境中实现高效路由,在平均时延、时延抖动和丢包率等方面有较好的效果。     

具有异步时延的网络化控制系统故障检测

针对具有异步信号时延的离散系统，研究了在异步时延下基于观测器的故障检测及其设计问题。首先提出了一个存在异步时延下系统的故障检测模型，该模型保持了系统的定常性和时不主特性。同时在此模型上构造了异步时延系统的状态观测器，并依据系统观测误差通过合理地选择湮灭加权矩阵的方法构建了频域内的故障检测残差发生器。最后通过一个摆式列车试验模型的仿真检验了设计方法的有效性。     

具有参数不确定性的长时延网络控制系统研究

针对具有参数不确定性的长时延网络控制系统,提出了系统的建模方法,并且分析和讨论了系统的稳定性和控制器设计方法.当假设网络控制系统的传感机构为时间驱动,执行机构与控制器为事件驱动,被控对象具有参数不确定性以及网络诱导时延具有时变、不确定和大于单位采样周期的特点时,运用矩阵分析理论,将广义网络被控对象建模为一类含有不确定项的线性离散系统.基于Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式方法,分析了闭环系统渐近稳定的充分条件,并推导出系统的控制器设计方案.仿真结果表明稳定判据的可行性与控制器设计的有效性.     

含时变时延的卫星编队姿态协同自适应滑模L2 增益控制

针对带有时变通信时延和输入时延的卫星编队飞行姿态协同控制问题,考虑卫星转动惯量参数不确 定性及干扰,提出了一种自适应滑模犔２ 增益控制算法。该方法首先利用自适应参数辨识技术对由转动惯量参数 不确定给系统带来的扰动上界进行估计,进而设计了含时变时延信息的滑模自适应控制器,构造Ｌｙａｐｕｎｏｖ Ｋｒａ ｓｏｖｓｋｉｉ函数,从理论上证明了闭环系统在该控制器作用下可以协同达到渐进稳定。在此基础上,进一步考虑存在 外部干扰的影响,定义包括外部干扰与自适应参数估计误差在内的广义干扰,设计了对广义干扰具有犔２ 增益抑 制作用且含时变时延信息的姿态协同控制器。最后,仿真结果表明了所提出的控制器的可行性、有效性。     

基于T-S模型的不确定NNCS鲁棒容错保性能设计

针对一类具有时变时延和丢包的不确定非线性网络化控制系统,基于T-S(Takagi-Sugeno)模糊模型,通过构造适当的Lyapunov-Krasovskii泛函,得出在执行器发生失效故障的情形下,系统基于线性矩阵不等式的渐近稳定且具有良好动态性能的时滞依赖充分条件,并给出了最优鲁棒容错保性能控制器的设计方法。由于证明中没有进行任何模型变换,并考虑了时延下界,使结果具有较少保守性。最后,仿真示例验证了本文所述方法的有效性和可行性。     

不确定时滞反应扩散系统的滑动模控制

借助不等式分析方法研究一类不确定时滞反应扩散系统的滑动模控制问题,设计了滑模控制器。分析了在滑动模切换面上滑动模控制系统关于不确定量的不变性特征,为研究在系统工作环境的变化、降阶近似、线性化近似、测量误差等因素干扰下所建立的实际控制系统的数学模型———不确定时滞分布参数控制系统的鲁棒性问题奠定了理论基础。     

多输入离散不确定时滞系统变结构控制设计

研究了多输入离散不确定时滞系统的变结构控制问题。首先对原离散时滞不确定系统进行了化简,将其归结为一个无时滞的不确定离散系统形式;在此基础上提出了一种新的变结构控制设计方法和控制律算法,并给出了动态性能比较。对于不确定性为慢变的情况,该算法能使空间任意点出发的运动,都在有限时间内到达滑动模态的设定邻域,渐近稳定的到达到原点,且抖振以指数速率衰减到零。仿真结果表明了方法的有效性。     

不确定滞后系统的灰色预测神经元控制

针对不确定滞后系统建模和控制方面的困难,提出了利用神经网络对不确定滞后系统的滞后时间进行辨识,并在此基础上采用变步长灰色预测方法对不确定滞后系统的行为进行预测,同时结合单神经元控制器克服辨识误差、预测误差、系统干扰等不确定因素带来的影响,从而提高系统的自适应性。仿真结果表明,控制系统运行平稳,受不确定因素的影响较小,说明这种方法对于不确定的时变滞后系统具有良好的控制效果。     

参数不确定Liu混沌系统的模糊反馈控制

研究了新近提出的Liu混沌系统的模糊控制方法。在用T-S模糊模型重构了系统结构的基础上,利用反馈控制思想,设计了Liu混沌系统的模糊控制方法,并通过Lyapunov函数的推导得到了系统以衰减率α全局渐近稳定的充分条件。该方法适用于参数确定的系统和含有不确定参数的系统。文章对两种情况均进行了仿真实验。所有的控制参数可以通过LMI方法得到,仿真结果验证了该控制方法的有效性。该模糊控制方法在连续混沌系统中具有通用性。     

火电厂锅炉主汽温模糊免疫PID-Smith预估控制

针对火电厂锅炉主汽温控制对象的大纯滞后、模型不确定等特性，设计了模糊免疫PID—Smith预估控制系统，并进行了仿真研究。仿真结果表明所设计的控制系统比常规Smith预估控制系统具有较强鲁棒性，系统具有良好的适应能力，适用于缺乏精确数学模型且参数变化的大纯滞后工业过程。     

滑翔制导炮弹自抗扰姿态解耦控制器设计

针对滑翔制导炮弹姿态控制系统设计时存在的交叉耦合、执行机构响应延迟、控制能力约束以及不确定内外扰动等问题,基于自抗扰控制技术,设计了自抗扰姿态解耦控制器。该控制器结构简单、计算量小、需调控制参数少且不依赖精确的数学模型。通过数值仿真验证了该控制器的可行性和有效性。结果表明设计的姿态控制器能有效地实现俯仰/偏航解耦,并具有快速精确的跟踪性能以及良好的抗干扰能力。此外,控制参数对较大范围内的模型参数摄动不敏感,具备较强的适应性和鲁棒性,可为该类制导炮弹的控制系统设计提供一定的参考依据。     

Robust control of uncertain time delay system:a novel sliding mode control design via LMI

1 .INTRODUCTIONTi me-delay commonly occurs in various industrialsystems ,such as turbojet engines , electrical net-works ,automotive systems ,and chemical process ,etc .Its existenceis usually a source of poor systemperformance ,or instability . Hence ,the control ofti me delay systems has received considerable atten-tion over the past two decades , and different de-sign approaches have been proposed[1]. We wouldlike to point out SMC is a reasonable method tostabilize the uncertain ti me…     

具有控制时滞的不确定分布参数系统迭代学习控制

研究了具有控制时滞的不确定线性分布参数系统的迭代学习控制问题,允许系统在迭代过程中初始状态值存在一定偏差。提出了基于时滞已知的P型迭代学习控制算法,给出了其L²范数收敛的充分条件,并利用Green公式、以及Gronwall-Bellman不等式等从理论上进行收敛性证明。数值例子验证了该算法的有效性。     

时滞大系统的模型参考鲁棒自适应分散控制

基于Lyapunov-Krasovskii (L-K) 泛函方法,结合线性矩阵不等式（linear matrix inequality, LMI）技术以及自适应控制方法,研究了一类不确定时变时滞大系统的模型参考跟踪控制问题,提出了一种鲁棒自适应分散控制器设计方法。时滞无关的控制器设计无需模型参考跟踪控制中苛刻的模型匹配条件且局部状态反馈增益以LMI 形式给出,便于计算机求解和参数优化。为避免控制过程中的自适应参数持续增长问题,提出了死区自适应算法。最后以仿真实例表明了所提方法的正确性与有效性。