一类非线性参数化系统的鲁棒自适应H_∞控制

针对一类带有未知虚拟控制系数的非线性参数化系统,利用参数分离技术和Backstepp ing设计方法构造自适应H?控制器,使闭环系统的干扰输入在L2增益下对系统输出的影响任意小,且无外扰时,系统内稳.仿真例子验证了主要结论.     

一类不确定网络控制系统的滑模变结构控制

研究了一类同时具有输入时延和外部干扰的网络控制系统滑模变结构控制问题。首先,通过引入特殊变换将原不确定时延系统转化为无时延系统;然后,在新坐标下,通过模型降阶,结合线性矩阵不等式方法设计滑动模面,并选择控制律保证闭环系统在有限的时间内到达滑模面;最后,对其稳定性进行了分析,给出并证明了原系统渐近稳定的充分条件,并通过数值例子说明了设计方法的有效性。     

网络控制系统的有限时间镇定

研究了一类带有网络诱导时延的网络控制系统有限时间控制问题.首先通过引入特殊线性变换将原时延系统转化为无时延系统.然后在新坐标下,基于有限时间稳定理论与线性矩阵不等式,系统地给出原系统有限时间稳定的一个充分条件,并通过数值例子说明了该设计方法的可行性.     

一类具有非线性参数非完整系统的鲁棒适应控制

研究了一类具有非线性参数的不确定非完整系统的鲁棒自适应控制问题.基于参数分离技术,state一scaling变换技巧以及后推设计方法,提出了一种新的自适应控制策略.该控制策略保证闭环系统稳定,并且系统状态全局渐近调节.     

一类不确定高阶非线性系统的有限时间镇定

研究一类具有未知虚拟控制系数的不确定高阶非线性系统的有限时间镇定问题.基于有限时间稳定的Lyapunov理论和"加幂积分器"技术,显式设计非李普希兹状态反馈控制律,使闭环系统的所有状态全局有限时间收敛到零点.仿真例子验证了论文的主要结论.     

综合卡尔曼滤波的多传感器协同室外定位研究

为了拓展移动机器人应用场景、满足室外定位的高精度需求,提出一种基于综合卡尔曼滤波的协同室外定位算法,可解决室外复杂环境下独立传感器失灵、机器人实时定位漂移的问题.首先构建GPS和超宽频非线性定位系统模型,测试不同滤波算法对该模型的预测效果,分析对比解算速度和均方根误差,从而确定适合定位系统的最优算法;然后针对GPS信号受环境遮挡导致丢失或失准的情况,构建超宽频和惯性测量单元非线性定位补偿系统,利用基于误差的卡尔曼滤波算法预测机器人位置姿态;通过融合两种非线性系统下估计得到的不同状态向量,确定机器人室外真实位置姿态,进一步提高机器人室外定位精度,保证定位系统的稳定性.试验验证表明,本文算法室外定位误差小于10 cm,在GPS信号微弱的环境下能实时估计目标位置姿态,大幅度降低障碍物干扰的影响,准确预测机器人位置.