基于时间窗的SVDBN近似推理算法研究

变结构动态贝叶斯网络(SVDBN)在处理非稳态过程的不确定问题具有其独特的优越性。为克服SVDBN推理算法不能实现在线推理的缺陷,在引入SVDBN的时间窗和时间窗宽度概念基础上,阐述了基于时间窗的SVDBN在线近似推理机制,提出了2种在线近似推理算法,即基于时间窗的变结构离散动态贝叶斯网络(SVDDBN)递推推理算法和基于时间窗的SVDDBN快速推理算法。通过仿真实验验证了这2种算法的有效性,并从复杂度、适用范围及更新时间等方面进行了比较。     

基于终端滑模控制的混沌系统的同步

应用驱动-响应同步方法,研究了一类二阶混沌系统的终端滑模控制.通过设计连续的终端滑模控制器实现混沌系统的有限时间同步.在控制器的设计过程中采用了一种改进的终端滑模面,有效克服了在常规终端滑模控制中由于参数选择不当而出现的奇异问题.仿真结果表明,改进的终端滑模控制器可有效降低变结构控制中所产生的抖振,并提高了系统的稳态精度,实现了混沌系统的有限时间同步.     

一种时变滑模平面的设计方法

在分析滑模平面设计的基础上,指出了按传统的方法设计的滑模平面的缺陷。为了克服此缺陷,根据矩阵分析理论提出了一种新的具有全局鲁棒性的时变滑模平面的设计方法,并给出了三种具体的滑模平面形式。通过理论分析和计算机仿真可以看出,基于该方法设计出滑模平面的变结构控制系统,能保证系统从任意的初始状态开始就处于设定的滑模平面上,对参数摄动和外部干扰具有很强的鲁棒性。用该方法设计出的时变滑模平面是传统的滑模平面的     

船舶航向非线性输出反馈控制

为解决船舶航向控制系统的模型不确定性、高度非线性以及状态变量与控制输入的约束问题,提出一种基于滑模控制的反馈控制算法.利用递归迭代设计法,将非线性滑动模态建立到扩展状态空间,并结合增量反馈控制,无须对不确定项进行估计.在系统输入增益符号已知条件下可自动寻找使系统稳定的控制量,避免变结构控制的抖振以及输出反馈控制的稳态误差及超调,并保证闭环系统的高阶状态变量严格有界.应用船舶非线性水动力模型进行航向控制仿真.结果表明,控制器对系统参数摄动及外界干扰不敏感,具有强鲁棒性.     

不确定时滞反应扩散系统的滑动模控制

借助不等式分析方法研究一类不确定时滞反应扩散系统的滑动模控制问题,设计了滑模控制器。分析了在滑动模切换面上滑动模控制系统关于不确定量的不变性特征,为研究在系统工作环境的变化、降阶近似、线性化近似、测量误差等因素干扰下所建立的实际控制系统的数学模型———不确定时滞分布参数控制系统的鲁棒性问题奠定了理论基础。     

卫星编队飞行的协同控制

为了实现卫星编队飞行任务,设计了卫星编队飞行队形协同控制。考虑控制精度以及小推力卫星变轨时间长等特点,采用了相对运动的非线性动力学方程进行数学建模,并采用精度较高的相对轨道根数法设计了目标队形。应用滑模控制理论,设计了跟踪控制器,并通过Lyapunov稳定性理论,证明了控制系统全局渐近稳定性。通过一个“1颗主星与3颗从星”编队的测量基线放大控制仿真,验证了该控制器的可行性。结果表明,该控制器具有控制精度高、实时性强等特点,可用于卫星编队飞行队形协同控制。     

基于滑模观测器的非线性系统迭代学习控制

针对相当广泛的一类非线性系统有限时间轨迹跟踪问题,提出了一种基于滑模观测器的迭代学习控制算法。根据系统的非线性特性,利用一种滑模观测器对系统的状态进行估计,根据估计信号设计了一种类D型开环迭代学习控制律。这种控制方法不需要对系统的跟踪误差信号进行微分,从而对系统的量测噪声不敏感。给出了控制算法的收敛性证明,通过仿真实验证明了这种算法的有效性。     

严格反馈型随机非线性系统输出反馈滑模控制

研究了一类带有不确定性参数的严格反馈型随机非线性系统的输出反馈镇定问题,主要是采用变结构滑模控制方法(SMC)来设计镇定控制器。首先根据系统的结构和输出状态构造了随机非线性状态观测器,并针对结构参数的不确定性,采用梯度自适应调节律,然后基于系统的观测状态选择滑动模切换流形,给出了不含噪声激励的变结构控制律,并证明滑动模的可达性和闭环系统滑模运动的稳定性,最后讨论了滑模控制的抖振抑制问题。通过系统仿真,与其它鲁棒控制方法进行比较,证明了本方法不仅能够有效地镇定该类随机非线性系统,并且具有一些更好的控制性能。     

基于网络远程控制滑模变结构控制策略

基于网络远程控制循环中存在随机通信延迟时间,影响控制循环的稳定性.提出采用滑模变结构控制来消除控制循环中随机通信延迟时间对稳定性的影响,研究了滑模变结构控制的实现方法、滑动平面求解、控制函数的实现等.滑模变结构控制的仿真结果与远程机器人直接控制结果的对比表明,前者能够保证在存在随机通信延迟时间时控制系统的稳定,证明了滑模变结构控制应用于机器人远程控制的合理性.     

基于变结构的移动机器人侧向控制器的设计

采用基于后推与模糊滑模控制相结合的方法设计了移动机器人的变结构状态反馈控制器,实现了对道路跟踪侧向误差的渐近镇定控制.应用Lyapunov定理推导了移动机器人满足非完整性约束的时变光滑状态反馈镇定控制律;将状态控制区域分为远离奇异点的稳定工作区域与含有奇异点的非稳定区域2部分.设计模糊控制嚣来控制移动机器人的状态从非稳定区域向稳定区域转变,并采用移动机器人Amigobot作为实验平台验证了控制器设计的有效性.研究结果表明:侧向误差较大时,模糊控制器确保移动机器人在稳定区域内沿着模态切换线减小误差;当侧向误差较小时,时变光滑状态反馈控制实现对移动机器人的平稳镇定.在控制器设计中,将移动机器人的平移速度视为渐变参数,根据侧向误差能量函数的变化进行模糊自适应调节.