线性不确定系统的自适应近似变结构控制

讨论一类具有不确定性未知范数上界的线性系统 ,设计一种自适应近似变结构控制方案 ,对不确定性的未知范数上界进行实时在线估计 ,使所得系统在有限时间内到达滑模带 ,利用 Lyapunov直接方法证明系统是一致最终有界 ,同时设计的控制器是连续的。仿真结果说明了算法的有效性     

基于多模型切换的智能控制研究

针对实际对象在不同工况下的模型参数突变，提出了基于多模型切换的智能控制方法．应用自适应模型库算法来建立多个模型而无需被控对象的先验知识．在系统运行过程中，由常规自适应模型和重新赋初值自适应模型在线自动地建立多个模型及相应的控制器．在每个采样时刻根据性能评价函数来选择最佳控制器．证明了该算法能够保证闭环系统的稳定性和跟踪误差的渐近收敛性．仿真结果表明，本所提出的方法使系统的动态响应品质得到了明显的改善．     

基于多模型切换的智能控制研究

针对实际对象在不同工况下的模型参数突变 ,提出了基于多模型切换的智能控制方法 .应用自适应模型库算法来建立多个模型而无需被控对象的先验知识 .在系统运行过程中 ,由常规自适应模型和重新赋初值自适应模型在线自动地建立多个模型及相应的控制器 .在每个采样时刻根据性能评价函数来选择最佳控制器 .证明了该算法能够保证闭环系统的稳定性和跟踪误差的渐近收敛性 .仿真结果表明 ,本文所提出的方法使系统的动态响应品质得到了明显的改善 .     

多项式族D-稳定性的频域分析

在频域中通过多项式的相角和相角速度的研究，给出了判断多项式凸多面体的D-稳定性的一种简单算法，得出了稳定的多项式的凸组合保持D-稳定的一些充分条件及充分必要条件．这些条件对于寻找判别系统鲁棒稳定性的顶点型判据有一定的指导意义．     

基于主元分析的RBF神经网络多模型切换控制

针对传统多模型自适应控制中子模型数量过多、学习和自适应能力的局限性等问题,将神经网络的学习能力和非线性逼近能力与多模型切换的思想相结合,提出基于主元分析的径向基(RBF)神经网络多模型切换控制算法。首先,基于主元分析法进行工况区域识别。其次,在不同的工况区域内采用RBF神经网络建立多个子模型并设计相应的控制器。最后,根据性能指标函数选择相应的控制器以得到最佳的控制效果。仿真结果表明,该算法大大减少了子模型数量,并改善了系统的动态性能。     

基于线性耦合的变形蔡氏电路异结构混沌同步

分析了2种变形蔡氏电路的特性,表明了它们是具有拓扑相似性的异结构混沌系统.采用单变量线性耦合的方法,实现了2系统之间的混沌同步和反相同步;根据Hurwitz稳定性判据,得到了耦合系数δ的取值范围;设计了实现两拓扑相似异结构系统混沌同步和反相同步的实验电路,实验结果表明,与同结构混沌同步相比,拓扑相似异结构系统混沌同步具有更多的优点.     

磁流变阻尼结构模糊控制器的设计与分析

对3种采用不同隶属函数和模糊规则的模糊控制器进行了比较分析,即分别比较分析了采用相同模糊规则和不同隶属函数时隶属函数设计对动力反应的影响,及采用相同隶属函数和不同模糊规则时模糊规则设计对动力反应的影响.并对一装有磁流变阻尼器的5层结构分别采用不同模糊控制器进行了实例分析,结果表明:磁流变阻尼器输出大控制力并不能同时有效减小系统的位移和加速度反应,因此在模糊控制器隶属函数和模糊规则的设计中必须权衡系统的位移和加速度反应,以达到最佳减震控制效果.     

基于差空间和最大散度差鉴别分析的人脸识别方法

为了提高最大散度差鉴别分析方法在人脸识别中的识别率,提出了一种改进的基于差空间的最大散度差鉴别分析人脸识别算法.该方法把类内平均脸方法应用到2DPCA算法中,并基于改进的2DPCA方法分别建立训练样本和测试样本的差空间,然后用类内中间值代替类内均值修改了最大散度差鉴别算法中类内散布矩阵的定义.用改进后的最大散度差鉴别法对得到的差空间进行鉴别分析,分别提取训练样本和测试样本的鉴别特征,用最近邻分类器分类.在ORL人脸数据库上的实验结果表明,该方法可以有效地改善识别率.     

一类不确定非线性系统的模型偏差补偿跟踪控制算法

针对一类带有系统未建模动态和干扰的不确定仿射非线性系统,基于滑模变结构控制和模型偏差补偿控制的思想,给出一种轨迹跟踪数字控制器的实现方法.在采样周期足够小的情况下,利用连续时间系统的前向Euler近似离散模型,首先推导出等价控制项作为前馈控制.然后将导出的状态误差修正项和模型偏差补偿项代替滑模控制中的切换函数,其中状态误差修正项用来保证状态误差趋于零,模型偏差补偿项用来补偿系统的未建模动态和干扰的不确定性,从而既保证了控制系统的鲁棒性,又消除了抖动现象.最后通过构造Lyapunov函数,证明了该控制算法的稳定性,同时以两连杆机械臂的轨迹跟踪为目标的仿真实验也说明了此数字控制器的有效性.