多变量网络控制系统建模与稳定性分析

研究了一类多变量网络控制系统的建模和稳定性问题,基于线性时不变对象,推导了该类网络控制系统的时滞连续时间数学模型,并利用李雅普诺夫第二法,分析了系统的渐近稳定性,得到了系统稳定运行的最大允许时延和全时滞稳定的条件。最后,通过实例仿真分析证实了本文所提理论的有效性,以及稳定判据的可行性。     

无人旋翼飞机鲁棒姿态控制律设计

介绍了小型无人旋翼飞机飞行控制系统的鲁棒姿态控制内回路控制律设计.以直升机为裁机平台,利用的试验数据通过PEM方法可以辨识出飞机模型.基于H∞理论设计了内回路鲁棒姿态控制律.仿真结果表明,在存在传感器噪声和模型误差的情况下,所设计的控制律满足了设计要求,针对建模不确定性具有一定的鲁棒性.     

一类模型模糊系统的模型参考自适应控制

针对一类模型可用一组模糊规则来描述的系统,提出了一种模型参考自适应控制律。根据 Ｌｙａｐｕｎｏｖ理论证明了闭环系统是稳定收敛的。仿真例子证实了该方法的有效性。     

一种用于加速器腔设计的自适应遗传算法

提出一种用于加速器腔设计的遗传算法,该算法具有自适应性,即能根据基因的约束条件自动调整演化过程中的染色体,使染色体仍属于同一类型的腔结构。     

滞后广义系统的渐近稳定与镇定

广义系统的渐近稳定与镇定问题是广义系统理论的基本问题之一,在许多领域均有应用,时滞广义系统的研究与无时滞广义系统相比要困难得多。利用广义Lyapunov泛函方法研究了具滞后的广义系统的渐近稳定性和镇定问题,给出了渐近稳定判定定理,设计了适当的反馈律,以实现滞后广义系统的镇定,方法简单,直观,易于理解,给出的例子说明了该定理的可行性。     

有约束多目标系统的模糊匈牙利决策及其应用

首先将指标值矩阵转化为模糊关系合成矩阵,再将模糊关系合成矩阵与解决指派问题的匈牙利方法结合起来,提出了有约束多目标系统的一种新决策方法——模糊匈牙利法,并建立其模型,该模型可用著名的匈牙利算法来求解。最后应用该法于文献［1～3］中的实例,通过比较,方法简便,效果很好     

基于遗传算法的模糊延迟反馈控制混沌方法

将模糊控制、遗传算法与专用于混沌的延迟反馈控制相结合,提出了适合于控制混沌的模糊延迟反馈控制方法。它以延迟反馈的思想设计模糊控制器,并利用搜索能力强的遗传算法优化延迟时间和模糊控制器的参数,从而克服了确定控制刚度和延迟时间的困难,使混沌系统控制具有更好的快速性和鲁棒性。并控制了Rssler和Logistic混沌。仿真结果证实了该方法的有效性、快速性和鲁棒性。     

一种新的模糊自校正控制学习算法

提出一种基于模糊竞争学习的模糊自校正控制方法.通过基于模糊竞争学习确定一种在线模糊辨识算法,在采用此模糊辨识方法对对象进行在线估计的基础上,用调节器实现参数的自动整定.为了验证所提方法的有效性,给出了非线性系统的控制结果.     

线性矩阵不等式及其在控制系统中的应用

详细综述了LMI在控制系统中的发展现状和应用,主要涉及了不确定系统的鲁棒性能和鲁棒稳定性、不确定系统的鲁棒控制器设计、LMI在时滞系统中的应用及存在的问题、不确定系统的鲁棒滤波应用状况、不确定系统的模型验证应用等,并分析了基于LMI方法的变结构控制、极点配置、模糊控制等其它相关内容.给出了上述控制问题的LMI描述及相关求解方法,最后并指出了LMI进一步的应用研究方向.     

电梯上高峰模式下动态分区算法的研究

研究了电梯群控系统(EGCS)上行高峰时期的动态分区群控方法.动态分区是根据大楼乘客流量的大小和分布情况动态地调整楼层区域的划分;同时提出了一致的UPPINT的目标函数,将动态分区问题归结为一个最优化问题,用直接搜索法对其进行求解;并对群控的几种算法进行了仿真比较,验证了动态分区算法的良好效果.