基于粒子群算法的H∞鲁棒控制器设计研究

H∞鲁棒控制器的设计通常依赖于设计人员反复试凑权函数,不但耗费大量时间,而且控制系统的性能好坏取决于设计人员的经验。针对权函数的选取问题,提出了一种采用粒子群算法(PSO)优化权函数,进而优化H∞鲁棒控制器的设计流程;不仅优化了H∞鲁棒控制器的性能指标,而且减少了设计人员的重复劳动,加快了设计工作的进程。最后,以某地空导弹俯仰通道为例,设计了H∞鲁棒控制器。仿真结果表明:所设计的H∞鲁棒控制系统时域和频域特性良好,并具有较强的鲁棒性,能够克服动力学系数的不确定性。     

基于DSP的交流伺服同步系统鲁棒H∞控制

针对两轴交流异步伺服电机精确同步的要求，分析了同步运动的误差状态方程，并在Ｈ∞次优控制理论基础上考虑了范数有界的时变非确定性对同步运动系统的影响，提出了一种鲁棒控制方案。仿真和在基于ＤＳＰ处理器的装置上获得的实验结果证明了方法的有效性与优越性。     

质量／弹簧系统的鲁棒H∞控制

对质量／弹簧Ｂｅｎｃｈｍａｒｋ问题的鲁棒性能进行了研究，给出了设计方法，设计过程和设计结果，并对其进行了分析。     

不确定分数阶非线性多智能体系统的鲁棒一致性

研究了具有分数阶动力学特性的不确定非线性多智能体系统的鲁棒一致性问题.利用分数阶系统的等价频率分布模型和李雅普诺夫稳定性理论,证明了在一致性控制协议的作用下,当反馈增益矩阵满足一定的线性矩阵不等式条件时,系统中的智能体最终趋于所给定的目标状态.运用分数阶微积分的预估—校正算法进行数值仿真,验证了理论分析的有效性和可行性.     

基于零和博弈方法的多智能体系统H∞一致性

针对存在外部扰动情形下离散多智能体系统的H_∞一致性问题,利用二人零和博弈方法,一致性协议和外部扰动分别被看作博弈双方参与者,通过寻找二人零和博弈的纳什均衡点,可以设计出针对最坏情形干扰时的最优一致性协议.而获得博弈问题的纳什均衡需要求解耦合Hamilton-Jacobi-Isaacs(HJI)方程,因此给出了解耦方法,并且使用强化学习中的双环策略迭代算法对解耦后的HJI方程进一步求解.最后给出的算例仿真结果验证了提出方法的有效性.     

机器人鲁棒神经网络轨迹跟踪控制

对于具有外界扰动和参数不确定性的机器人系统轨迹跟踪问题,给出了一个新的鲁棒神经网络控制算法．为了解决因神经网络隐层神经元输出持续激励（PE）性质的丢失而可能造成的参数飘移问题,与大量在文献中使用的神经网络权重调节法则σ-修正方法不同,给出了一个新的调节法则．基于此权重调节法则的鲁棒神经网络控制器既可保证网络权重有界从而克服了参数飘移问题,又能得到系统跟踪误差渐近收敛到零．数值试验表明,所提算法可行有效．     

一类非线性不确定系统鲁棒H~∞控制器的设计

利用微分对策方法 ,讨论了一类不确定性非线性控制系统的鲁棒H∞ 控制问题。给出了在所有允许的不确定范围内 ,使闭环系统具有鲁棒H∞ 控制特性的状态反馈鲁棒H∞ 控制器、输出反馈鲁棒H∞ 控制器以及基于观测器的鲁棒H∞ 控制的设计方法。指出了如果相应的一个或两个Hamilton -Jacobi不等式有非负解 ,则该不确定非线性系统的鲁棒H∞ 控制问题有解。     

具有短时延和丢包的网络控制系统鲁棒H∞控制

研究了一类具有网络诱导时延和数据包丢失的不确定网络控制系统的鲁棒H∞控制问题.通过增广系统状态,将反馈通道和前向通道均存在短时延和丢包的网络控制系统建模为包含4个子系统的切换系统,基于增广系统模型提出新形式的静态输出反馈控制律.结合时窗丢包率概念与平均驻留时间方法,得到保证闭环网络控制系统鲁棒渐近稳定且满足鲁棒加权H∞性能指标的充分条件.基于线性矩阵不等式处理技巧与锥补线性化算法,给出双通道丢包依赖的变增益输出反馈鲁棒H∞控制器设计步骤.设计实例验证了所提控制方法的有效性.     

多智能足球机器人系统的关键技术

以NEWNEU参加机器人足球世界杯赛(FIRARWC99)的基于视觉型微型足球机器人系统MIROSOT为背景,详细介绍了机器人足球的关键应用技术·采用模糊神经网络和自学习专家系统的分层智能控制系统是当前机器人足球系统的研究方向·具有人工智能的自主型步行足球机器人是足球机器人的长远发展目标·     

一种基于H∞技术的新型鲁棒励磁控制器

论述了微机励磁控制器硬件电路设计及控制规律,微机励磁控制器硬件采用模块化设计,四种控制规律：比例式、比例式＾＋电力系统稳定器、线性最优控制、基于Ｈ∞技术鲁棒性控制。通过对单机无穷在系统小干扰、大干扰仿真表明,线性最优控制和基于Ｈ∞技术鲁棒控制较前两种控制规律为优,它们不仅能有效的提高系统的静态性能,而且在大干扰情况下,也能够为系统提供阻尼,改善系统的动态品质。     

模型不确定多智能体系统的鲁棒一致性控制

针对模型不确定性多智能体系统的分布式鲁棒一致问题,提出了鲁棒部分变元稳定性方法,将连续时间多智能体不确定系统的状态一致性问题转化为相应线性系统的鲁棒部分变元渐近稳定性问题.首先根据有向图生成树建立关联矩阵,对原来的不确定系统进行线性变换,实现结构分解.其次根据得到的降阶系统设计鲁棒二次镇定控制器,推导出所有智能体状态达到渐近一致的充分条件,将控制协议的设计最终转化成求解线性矩阵不等式可行解的问题,使得所有的智能体能够在所设计的控制协议下不仅能保证不确定性闭环系统是渐进稳定的,而且实现了多智能体系统状态的一致性.最后通过数值仿真验证了所提出的一致性协议的可行性和有效性.     

基于事件触发策略的连续多智能体系统一致性综述

多智能体系统信息量庞大,对多智能体系统事件触发一致性的研究有利于降低资源的消耗,减少智能体之间的信息交互.本文综述了基于不同事件触发策略的连续多智能体系统一致性的研究现状.首先,简单阐述了多智能体系统的研究历史,并探讨了基于事件触发策略的多智能体一致性研究的意义.随后,从动力学行为、控制协议以及事件触发条件等角度出发,概述现阶段连续多智能体系统的事件触发一致性研究进展.最后,给出了尚未解决的问题和未来值得关注的研究方向,如优化问题、输出反馈等,为下一步研究奠定基础.     

机器人的鲁棒轨迹跟踪控制系统

用拉格朗日运动学建立机器人的动态模型.采用鲁棒控制法对两关节机械手的轨迹跟踪进行控制,仿真实验结果证明,鲁棒控制法对模型不精确或外部干扰对机器人产生的影响有很好的抑制作用,对机器人轨迹跟踪控制是有效的.     

一类非线性切换系统的非脆弱鲁棒H_∞控制

针对一类不确定非线性切换系统,在控制器存在摄动的情况下,给出了非脆弱状态反馈控制器和切换律的设计方案.利用多Lyapunov函数方法,通过子系统之间的切换,使系统对所有允许的不确定性渐近稳定且具有H∞性能界.该问题可解的充分条件不依赖于Hamilton-Jacobi不等式,所提出的方法不要求任何一个子系统渐近稳定.作为应用,当单一的连续控制器难以实现时,借助混杂状态反馈策略,讨论了非切换不确定非线性的非脆弱鲁棒H∞控制问题.最后用一个例子验证了结论的有效性.     

磁悬浮球的鲁棒控制器设计

为了掌握磁浮支承的设计和控制原理,设计一种新型的磁悬浮球实验装置,建立其动力学模型。应用H∞混合灵敏度控制理论,通过合理选取加权函数,设计该实验装置的H∞鲁棒控制器,并采用数字控制方法,对其离散化后用DSP系统实现了其稳定控制。仿真和实验结果表明:与传统的PID控制方法相比,基于H∞控制理论设计的磁悬浮球控制器具有更好的动态性能,如系统起浮时的超调量从0.8 mm降低到0.4 mm,稳态偏差从原来的0.35 mm降低到0.10 mm,且具有更快的响应速度和更强的鲁棒性。     

具有噪声与时延的多个体系统的鲁棒一致性

针对一般的有向非平衡网络,研究了当测量噪声与通信时延共存时的单积分多个体系统的鲁棒一致性问题。通过在随机逼近一致性协议中引入时变控制增益来抑制测量噪声,并利用不等式放缩和数学归纳法证明了只要网络中通信时延有上界,多个体系统能够实现均方一致性,最终的一致性值收敛到一个随机变量。最后通过仿真算例验证了所得的结论。     

TCSC的自适应鲁棒H∞控制

研究了含有参数不确定性及外部扰动的TCSC(thyristor controlled series compensation)单机无穷大母线系统的鲁棒H∞控制问题,使用自适应backstepping方法及Lyapunov方法构造出系统的存贮函数,同时设计出鲁棒H∞控制器及参数替换律.在内部扰动中同时考虑了阻尼系数不易精确测量和发电机电势不可直接测量的影响.该控制器不仅保留系统的非线性特性和对未知参数的实时在线估计,而且能够有效抑制干扰对系统输出的影响.仿真结果表明,所设计的控制器能够快速抑制振荡,保证单机无穷大系统的暂态稳定.     

并联机器人的一种鲁棒最优控制结构

为消除负载变化及耦合干扰对系统响应特性的影响，对并联机器人控制系统提出一种鲁棒最优控制器，理论分析和实验结果表明，采用该鲁棒最优控制器并结合力补偿器，可明显改善机器人的操作精度。     

采用多项式结构的机器人鲁棒自适应控制

提出了一种新颖的鲁棒自适应控制策略,采用简单的多项式结构,不需传统的回归矩阵计算,而唯一需要了解的只是系统的阶数和输出的位置及速度状态,能够有效地克服通常难于建模的摩擦力和外部扰动影响,最后保证全局的指数稳定或全局一致最后有界．二自由度机器人的仿真证明了该法的有效性．     

基于反步法的机器人鲁棒跟踪控制

针对不确定性机器人的跟踪控制问题,设计出了基于反步法的控制器。该方法首先将机器人动力学模型通过线性反馈得到了两个子系统,然后对每个子系统分别构造李雅普诺夫函数来保证渐近稳定,从而达到了对机器人系统跟踪误差渐近稳定控制的目的.最后以两关节机器人为例进行仿真,仿真结果表明基于反步法的控制器是有效的.