基于递归神经网络的伺服系统自适应反步控制

针对伺服系统的系统参数摄动和非线性动态摩擦补偿问题,提出基于递归神经网络(RNN)的自适应反步控制(RNABC)系统设计方法.RNABC系统由反步控制器和鲁棒控制器组成,反步控制器包含RNN不确定观测器,鲁棒控制器则用来消除由于引入不确定观测器而带来的逼近误差.由于自适应反步控制的自适应律源于Lyapunoy函数的,因此系统的稳定性得到了保证.仿真结果表明,对于系统参数摄动和非线性摩擦干扰RNABC能使伺服系统具有很好的跟踪性能.     

液压Stewart平台的鲁棒抑振控制

针对液压Stewart平台伺服系统干扰和参数时变的问题,提出了负载力前馈和摩擦力反馈补偿的H∞鲁棒抑振控制方法。在建立液压对称阀控非对称缸标称模型的基础上,设计出Lugre摩擦力观测器,将得到的摩擦力和由Stewart平台动力学反解计算的理想负载力同时进行动态力补偿,并根据混合灵敏度理论设计了液压非对称缸系统的H∞鲁棒控制器。仿真结果表明：该方法有效抑制了参数摄动以及换向运动过程中非线性摩擦引起的系统振动,提高了系统的运动精度。     

基于T-S模糊模型的混沌系统鲁棒控制器设计

研究具有参数不确定混沌系统基于T S(Takagi Sugeno)模糊模型的鲁棒控制器设计。首先利用IF THEN模糊规则把不确定非线性系统的状态空间分成不同的区域,构建具有参数不确定性的T S模糊模型;然后提出使得系统在平衡点渐近稳定的鲁棒模糊控制器设计。该方法通过解一组线性矩阵不等式分别设计局部控制器,通过并行分布补偿的方法设计T S模糊系统的鲁棒控制器,渐近稳定性的条件更为宽松,能够有效降低鲁棒控制器设计的保守性。最后以Lorenz混沌系统为例,研究混沌系统的鲁棒控制器设计,仿真研究结果表明所设计的鲁棒控制器对参数不确定Lorenz混沌系统具有良好的控制效果。     

一种不确定条件下批处理过程的鲁棒调度模型

批处理过程中存在大量的不确定因素,通常表现在参数的变化上,这使得确定性的生产调度模型难以得到令决策者满意的调度结果.为了解决这一问题,文章从鲁棒优化的角度出发,给出了鲁棒调度的新定义,其核心是在调度的可行性与最优性之间寻求均衡.介绍并提出了相关的鲁棒性指标来衡量调度的鲁棒性.并依据这种思想,针对不确定需求建立了一种新的鲁棒调度模型,该模型允许在一定程度上违背某些约束,但要求对这种违背进行补偿,规定补偿行为,并将补偿成本记入优化目标,从而实现鲁棒优化.仿真结果表明,利用该模型可以得到鲁棒性更强的调度方案,并且满足一定的最优性.     

T-S模糊时滞系统的鲁棒无源控制

基于Lyapunov稳定性理论,时具有参数不确定性的T-S模糊时滞系统的鲁棒稳定性和无源性进行了研究.具有参数不确定性的T-S模糊模型可以任意精度近似连续非线性不确定系统.假设系统中的参数不确定性是范数有界的.运用Lyapunov稳定性理论给出了鲁棒无源控制器存在的充分条件.通过解一组线性矩阵不等式(LMIs),可直接获得鲁棒无源控制器.所设计的鲁棒无源控制器能够保证对于T-S模糊时滞系统中所有的参数不确定性,闭环系统都是鲁棒稳定的并且是严格无源的.并且,通过求解带有约束条件的线性矩阵不等式问题,可以设计出具有最大耗散率的鲁棒无源控制器.数值例子验证了所提出设计方法的有效性.     

基于支持向量机元模型的随机鲁棒设计

随机鲁棒设计是一种基于蒙特卡洛仿真的优化设计方法.通常情况下,对于复杂仿真模型的随机鲁棒设计时间开销很大.为减小随机鲁棒设计过程中的时间开销,使用参数最优的最小二乘支持向量机替代仿真模型进行随机鲁棒设计.使用标准粒子群优化算法搜索支持向量机参擞和控制器参数的寻优.通过一个基准测试问题证明了该方法的可行性.     

基于扩张观测器的反射镜平台自适应鲁棒控制

针对反射镜稳定平台视轴运动强耦合和非线性的特点,同时考虑外界干扰力矩和建模误差的不确定性,设计了一种基于扩张观测器的反射镜稳定平台自适应鲁棒控制器。首先,利用光学矢量理论和动量矩定理建立了某型反射镜稳定平台的动力学模型。然后,在此基础上,引入非线性自适应鲁棒控制器,对摩擦参数和转动惯量等系统参数进行在线调整,对摩擦力矩进行了有效补偿,并保证了自适应学习的稳定性。同时,采用扩张观测器准确的获取了未知外界干扰力矩。最后,仿真和实验结果表明了所设计的控制器在隔离外界扰动和提高跟踪精度方面的有效性和可行性。     

基于子系统重构的鲁棒滤波算法及其应用

复杂环境下航天器姿态确定系统存在系统参数不确定性,并且可能存在观测数据的间断丢失情况.对此,本文研究了一种新的鲁棒滤波算法.该算法采用线性预测子系统重构补偿丢失的观测信号,并利用其参与到测量更新阶段,采用极小极大理论推导出具有观测数据丢失的不确定性系统的鲁棒状态估计的递推形式.将该方法用于复杂环境下的航天器姿态确定系统中,通过仿真验证了算法的有效性.     

基于模糊Lyapunov-Krasovskii函数的模糊系统的鲁棒H∞控制

针对公共Lyapunov-krasovskii函数(LKF)方法判断离散时滞模糊系统鲁棒稳定性的保守性,构造了模糊LKF,并给出了系统鲁棒稳定的充分条件.应用并行分布补偿算法(PDC),设计了全局鲁棒稳定的模糊控制器.多个附加矩阵变量的引入,使控制器可以通过求解一系列线性矩阵不等式(LMI)获得.最后,通过一个仿真例子验证了方法的有效性.     

基于鲁棒离散优化方法的ATIS路径诱导

针对ATIS下的路径诱导中路段旅行时间不确定的问题,提出一种鲁棒优化方法.把旅行时间看作不确定参数,通过鲁棒对等式的转换建立鲁棒离散优化模型.把不确定的0-1整数规划问题转化为确定的0-1混合整数规划问题.对模型中数据的不确定性得到的鲁棒解有较高的概率保证它是可行的,且转化后的鲁棒对等式模型具有容易处理的线性优点.仿真结果表明,该方法更加符合实际的路径诱导问题.     

不确定非线性系统变结构模糊自适应鲁棒控制

考虑一类不确定非线性系统的鲁棒控制器设计问题,在假设系统不确定性函数结构未知的情况下,利用模糊系统对不确定性函数进行逼近,将获得的模糊系统函数作为系统不确定性界函数。在此基础上,提出了一种变结构模糊自适应鲁棒控制算法,该算法在确保系统的滑动模态超平面为渐近可达的前提下,在线对系统模型的控制增益参数和不确定性函数的界参数进行估计。最后以船舶减摇鳍非线性控制系统为例,进行了变结构鲁棒自适应模糊控制器的设计。仿真研究表明,所提出的算法是有效的。     

结构振动系统建模与控制的仿真研究

根据建筑结构的机械运动学原理,建立了其带有参数摄动的状态空间模型.在此基础上,给出了基于极点配置的鲁棒主动控制算法,它不仅可以满足结构控制系统的动态性能,而且对系统参数摄动具有较强的鲁棒性.在ElCentro地震波作用下,采用该控制方法对一个单自由度建筑结构进行仿真研究,证明了这种控制方法的有效性和较强的对参数摄动鲁棒性.     

Research of robust adaptive trajectory linearization control based on T-S fuzzy system

A robust adaptive trajectory linearization control （RATLC） algorithm for a class of nonlinear systems with uncertainty and disturbance based on the T-S fuzzy system is presented. The unknown disturbance and uncertainty are estimated by the T-S fuzzy system, and a robust adaptive control law is designed by the Lyapunov theory. Irrespective of whether the dimensions of the system and the rules of the fuzzy system are large or small, there is only one parameter adjusting on line. Uniformly ultimately boundedness of all signals of the composite closed-loop system are proved by theory analysis. Finally, a numerical example is studied based on the proposed method. The simulation results demonstrate the effectiveness and robustness of the control scheme.     

T-S模糊系统的鲁棒耗散控制

通过应用Lyapunov稳定性理论,研究了具有参数不确定性的T-S模糊系统的鲁棒稳定性和耗散性。具有参数不确定性的T-S模糊模型可以以任意精度近似连续非线性不确定系统。假设系统中的参数不确定性是范数有界的。利用Lyapunov稳定性理论给出了鲁棒耗散控制器存在的充分条件。通过解一组线性矩阵不等式(LMIs),可获得鲁棒耗散控制器。设计的鲁棒耗散控制器能够保证对于T-S模糊系统中所有的参数不确定性,闭环系统都是稳定的,且满足给定的耗散性能指标。数值例子证明了方法的有效性。     

基于RNPI的动态时滞网络主动队列管理算法

针对网络存在较大时滞和网络参数动态变化等问题,提出了一种鲁棒非线性PI主动队列管理算法。由流体流模型将动态网络推导为参数区间不确定一阶时滞系统,在确定使闭环系统稳定的非线性PI控制参数集合基础上,利用遗传算法寻找基于改进ITAE指标最优的PI控制参数。基于扩展到时滞系统的棱边定理,给出了RNPI算法的设计方法。仿真结果表明了该方法具有良好的控制性能,对网络区间不确定参数有较好的鲁棒性。     

不确定条件下卫星鲁棒性调度问题

在对地观测卫星调度过程中，存在着很多不确定性因素，其中云层覆盖变化是主要的不确定性来源。本文针对考虑云层覆盖不确定性的卫星调度问题，借鉴了连续函数的鲁棒性优化思想，提出了一种基于邻域的鲁棒性指标，用于衡量卫星调度方案的鲁棒性。在此基础上，建立了卫星鲁棒性调度的CSP模型，设计了基于分级优化策略的随机变邻域禁忌搜索算法。实例研究表明，本文提出的模型和求解算法能够在保证调度方案性能的基础上，获得鲁棒性强的调度方案。     

Robust attitude control of a 3DOF helicopter with multi-operation points

A 3DOF (three degrees of freedom) helicopter attitude control system with multi-operation points is described as a MIMO time-varying uncertain nonlinear system with unknown constant parameters, bounded disturbance and nonlinear uncertainty, and a robust output feedback control method based on signal compensation is proposed. A controller designed by this method consists of a nominal controller and a robust compensator. The controller is linear time-invariant and can be realized easily. Robust attitude tracking property of closed-loop system is proven and experimental results show that the designed control system can guarantee high precision robust attitude control under multi-operation points. This research is supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant Nos. 60674017 and 60736024.     

直升机H∞鲁棒控制器的优化设计及仿真

为满足ADS-33E所规定的操纵品质要求,有效克服模型不确定性的影响,提出了一种基于遗传算法的直升机H∞鲁棒控制器设计方法。首先把ADS-33E频域操纵品质指标和时域指标的设计要求转换为不等式约束,在此基础上应用多目标遗传算法自动搜索满足指标要求的最优鲁棒加权函数阵,进而得到最优H∞鲁棒控制器。最后,应用上述方法设计了某型直升机横侧向H∞鲁棒控制器,仿真结果和性能分析表明,控制器具有良好的鲁棒性和操纵品质,表明了该方法的有效性。

Abstract：

A novel H∞ robust flight controller design method for a helicopter was proposed based on multiple objective genetic algorithm （MOGA）,in order to satisfy handling qualities requirements of ADS-33E and overcome inferior effect of model uncertainty. Requirements of time-domain and ADS-33E were described as inequality constraints,and MOGA was used to obtain optimal weighting functions matrices. Afterwards,optimal H∞ robust controller,which satisfied corresponding time-domain and frequency-domain requirements,was synthesized. Finally,H∞ robust controller for a certain helicopter＇s lateral motion was synthesized,and the simulation results and performance analysis show that the controller is of preferable robustness and handling quality.     

On parametric approach of aerial robots' visual navigation

In aerial robots＇ visual navigation, it is essential yet very difficult to detect the attitude and position of the robots operated in real time. By introducing a new parametric model, the problem can be reduced from almost unmanageable to be partly solved, though not fully, as per the requirement. In this parametric approach, a multi-scale least square method is formulated first. By propagating as well as improving the parameters down from layer to layer of the image pyramid, a new global feature line can then be detected to parameterize the attitude of the robots. Furthermore, this approach paves the way for segmenting the image into distinct parts, which can be realized by deploying a Bayesian classifier on the picture cell level. Comparison with the Hough transform based method in terms of robustness and precision shows that this multi-scale least square algorithm is considerably more robust to noises. Some discussions are also given.