一种新的多变量自校正解耦控制器的研究

在解决不相同时间延时的多变量自校正控制问题中,任意交互阵起了重要的作用,但在实际中,交互阵是不容易求得的。本文提出一种当交互阵为对角时的多变量自校正解耦控制器的设计方法。本文把Koivo(1980)推广到了不同时间延迟的系统,并且对加权阵进行了合理的选择。从仿真图形来看,本方法具有良好的解耦特性。     

多变量GPP自校正解耦控制器全局收敛性分析

对多变量广义预测极点配置自校正解耦控制算法,进行了稳定性和全局收敛性分析。     

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。     

带有噪声解耦的自校正解耦控制器

提出了一种不仅能够进行动静态解耦而且能够进行噪声解耦的自校正解耦控制器。在一定的条件下给出了稳定性和收敛性分析。通过仿真结果证明了给出算法的有效性。     

带有参数自调整机构的多变量系统模糊神经网络解耦控制

在文献[1]的基础上,引入模糊神经网络和参数自调整算法,改善系统的智能,使系统具有自学习和自调整模糊规则的能力.仿真结果表明,该方法能实现静态解耦,并提高了系统的抗干扰能力和鲁棒性,改善了系统的性能.     

一种新的隐式多变量组合自校正动态解耦控制器

本文提出一种新的多变量组合自校正动态解耦控制器.该控制器采用在零极点配置基础上叠加最小方差控制的算法,既能实现动态解耦,又改善了伺服跟踪性能.该控制器采用隐式递推算法,参数估计数目少,在线计算量小,仿真结果表明控制效果良好.     

一类多变量系统的解耦适应控制

本文提出了一种多变量系统的解耦适应控制算法,该算法简单、灵活并且容易实现.系统各通道的控制器可按不同的要求独立设计,控制器参数可以在线计算。仿真结果证明了该算法的适应能力.     

多变量非线性系统的逆系统解耦控制

本文对多变量非线性控制系统的一种新方法——逆系统解耦控制进行研究,给出状态反馈解耦条件,同时提出逆系统解耦镇定条件,最后以两自由度机械手进行仿真。     

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。     

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。     

多变量系统l~1最优反馈控制器的解耦设计方法

本文提出了一种多变量系统l~1最优反馈控制器设计方法。通过解耦灵敏度函数,使多变量系统的设计问题转化为若干个单变量系统设计问题。分别求解后,求出l~1优化控制器。文中还进一步讨论了在z平面单位圆内有重零、极点的单变量系统l~1优化控制器的求解问题,给出了这种情况下最优灵敏度函数次数的上界。     

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。     

非线性奇异控制系统的干扰解耦问题

基于非线性系统的微分几何理论,讨论了非线性奇异系统的干扰解耦问题及其可解条件·建立了系统的向量相对阶与系统可实现干扰解耦的联系·给出了非线性奇异系统干扰解耦问题可解的充分条件·并指出了这个条件也是非线性系统对应结果的直接推广·这里给出的结论与方法可用于进一步研究此类系统的输出跟踪及反馈稳定化问题·     

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。