基于干扰补偿的拦截弹新型反演姿态控制

针对同时具有未知干扰以及输入饱和与死区特性的大气层内拦截弹姿态控制系统,提出了一种基于干扰补偿的自适应动态面控制器设计方法。该方法通过设计改进的非线性干扰观测器(nonlinear disturbance observer, NDO)对未知干扰进行抑制,利用径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络逼近输入饱和引起的非线性项,通过设计参数自适应律在线估计未知死区边界。通过构造合适的Lyapunov函数,证明闭环系统状态一致终结有界。仿真结果表明,所提方法鲁棒性良好,在输入非线性和未知干扰作用下,依然能良好地跟踪指令信号。     

仿真转台控制系统中的动态鲁棒补偿方法

本文对高精度仿真转台控制系统问题进行研究和分析.文中着重介绍了一种能够克服干摩擦,死区,齿隙,负载变化,干扰力矩等对仿真转台的跟踪精度有影响的动态补偿方法.数字仿真表明,利用这种方法可取得很好的控制效果.     

基于桥臂电流控制的风力发电并网逆变器研究

在大功率风力发电系统中,并网逆变器控制是实现电能转换与传输的重要环节。针对采用T型滤波器结构的风力发电并网逆变器,提出基于桥臂电流闭环结合前馈补偿间接控制逆变器并网输出电流的控制策略,并根据三相电压源型并网逆变器开关函数的数学模型进行了控制系统仿真研究。仿真实验结果证明采用该控制策略提高了并网逆变器的稳定性和动态性能,同时可以有效抑制并网节点输出电流中的电流谐波。     

控制受限加权预报自校正系统的稳定性分析

针对控制幅值受限的、含稳定的未建模动态和有界干扰的对象 ,给出了一种鲁棒加权预报自校正控制算法。这种算法是在最小二乘型参数估计的基础上通过引入死区而得到的 ;通过引入一补偿函数f(t) ,并结合关键性技术引理便捷地对系统的鲁棒稳定性作了详细证明。结果表明 ,即使受控对象不稳定 (通常涉及控制幅值受限的控制系统稳定都需要对象稳定 ) ,所建立的系统也可以稳定。     

网络控制系统的时延补偿策略研究

网络控制系统中由于通讯网络的引入而导致的网络时延对控制系统的稳定性和性能带来很大负面影响。对具有随机时延和系统噪声的一类网络控制系统进行了分析,设计了一种可以对随机时延进行补偿的状态观测器,该状态观测器可同时实现对噪声的滤波处理。根据文中的延迟补偿方法,研究了闭环系统的稳定性。通过实验研究,证实了提出的利用状态观测器进行时延补偿策略的有效性。     

一类非线性系统的执行器偏差故障诊断

针对一类具有系统建模误差,以及含传感器模型不确定项的非线性控制系统,提出了一种用于执行器故障诊断的观测器方法。观测器中引入自适应补偿项,当出现偏差后将对故障及建模不确定项进行补偿。自适应算法中采用了死区算子,增强了算法的鲁棒性。同时利用自适应律进行偏差估计。理论分析证明观测器的观测误差收敛到零。仿真结果表明了方法的有效性。     

基于dSPACE的4WS车辆硬件在环控制仿真研究

基于Matlab/Simulink/dSPACE开发了四轮转向(4WS,Four-wheel Steering)车辆控制系统的硬件在环仿真(HILS,Hardware In the Loop Simulation)快速开发平台.在此平台的基础上,利用HILS技术实现了各控制算法鲁棒性能的评价和实际车辆执行电机死区的控制,结果表明基于μ综合鲁棒控制方法有较好的综合性能.因此设计开发的4WS硬件在环仿真开发平台为先进控制算法的分析与设计、开发和评价及ECU的开发提供理论指导和技术支持.     

一类不确定时延网络控制系统的模糊控制

针对网络控制系统(NCS)同时存在网络诱导时延和数据包丢失的情况,讨论了如何设计控制器的问题。首先,给出了一种新的闭环网络控制系统的建模方法——模糊T-S方法,利用这种模糊模型去逼近非线性网络控制系统,使之局部线性化,并在此模型的基础上应用平行分布补偿原理设计了网络控制系统模糊控制器。进而,应用Lyapunov理论和LMI方法,研究了模糊NCS的稳定性问题,同时基于线性矩阵不等式给出依赖状态时滞和网络诱导时延的状态反馈模糊控制器的设计方法,并获得使模糊NCS稳定的充分条件。通过两个仿真实例验证了该控制方法的有效性。     

高超声速飞行器自抗扰姿态控制器设计

针对高超声速飞行器无动力再入过程中具有强耦合、气动参数摄动及不确定性的非线性姿态模型,结合自抗扰控制中的扩张状态观测器(extended state observer, ESO)及非线性状态误差反馈律(nonlinear law state error feedback, NLSEF),分别设计了高超声速飞行器内环和外环自抗扰姿态控制器。将不确定性、耦合及参数摄动等干扰作为“总和干扰”利用扩张状态观测器进行估计并动态反馈补偿,再利用NLSEF抑制补偿残差。自抗扰控制器(active disturbance rejection control, ADRC)设计无需精确的飞行器被控模型,也无需精确的气动参数及摄动界限。仿真结果表明,控制系统能够克服干扰及气动参数大范围摄动的影响,在获取良好的动态品质和跟踪性能的同时,具有较强的鲁棒性。     

三电平无速度传感器发电状态下稳定性的改进

在分析无速度传感器自适应观测器原理的基础上,指出了常规自适应观测器构造中存在的问题,对低速发电工况下不稳定问题进行了分析,提出了一种改进的自适应观测器,结合三电平逆变器直接转矩控制系统进行仿真研究.仿真结果表明,所提出的自适应观测器在全速范围内具有良好的稳态和动态性能,改善了低速发电状态下的稳定性.     

大滞后过程对象自适应鲁棒PI控制器

针对较难控制的大滞后过程对象,提出了一种基于幅值裕度和相位裕度的自适应鲁棒PI控制器.该控制器利用闭环控制回路正常运行中产生的过程对象输入和输出信号,通过信号分解和傅立叶分析运算在线辨识过程对象在重要频率点上的频率响应特性,从而获得一个可以很好的描述大滞后对象的一阶加纯滞后模型.然后基于该模型计算出同时满足幅值裕度和相位裕度的鲁棒PI控制器参数,实现了大滞后过程对象的自适应鲁棒PI控制.提出的PI控制器的自适应过程不需要过程对象的任何先验知识,也不需要中断控制回路的正常运行.仿真实验表明了自适应鲁棒PI控制器的有效性和可行性.     

PI tuning for large dead-time processes with a new robustness specification

A simple PI controller tuning method for large dead-time processes is presented. First, a first-order plus dead-time model is identified on the basis of relay feedback experiments, which Nyquist curve is very close to that of large dead-time processes over a wide frequency range. With the model available, PI controller is designed with a new robust specification. Simulation examples show the effectiveness and feasibility of the presented PI tuning method for large dead-time processes.     

具有可测扰动典型过程的预测函数控制

针对具有时滞可测扰动的一阶惯性纯滞后对象,考虑扰动通道和控制通道纯滞后时间相对大小,基于Smith预估补偿思想,提出了一种改进的可测扰动前馈补偿预测函数控制算法。仿真结果表明,该算法对可测扰动引起被调量的变化有很好的补偿效果,同时给出了补偿效果与预测函数控制器设计参数选择之间的规律。该算法计算量少,易于工程实现,具有很高的实际应用价值。     

空调房间温度预估模糊PID控制器的研究

针对中央空调房间温度被控对象的大滞后大惯性,设计了具有Smith预估的模糊自整定PID控制器。建立中央空调房间温度控制系统的数学模型,介绍预估模糊PID控制器结构,以及模糊控制规则的生成方法,并且对该控制方案进行了数字仿真。仿真结果表明:该方法调节精度较高,调节迅速,超调小,具有一定的可行性。     

航天器的自适应鲁棒姿态控制器设计

针对带有转动惯量不确定性和干扰的航天器姿态控制问题,提出了一种基于鲁棒自适应方法的解耦控制算法。首先,将航天器模型变换成3个子回路分别进行控制器综合,并利用自适应方法对模型中的不确定参数进行补偿。然后,将外干扰力矩和自适应补偿误差视为复合扰动,通过鲁棒控制算法对其进行抑制,保证了姿态跟踪误差在期望的范围内。最后,数字仿真结果表明了所设计的控制器在处理航天器姿态控制问题的正确性和有效性。     

基于Duffing方程不确定性模型的混沌控制

研究了基于Duffing方程不确定性模型的混沌控制 ,在Lyapunov控制律中引入控制补偿 ,能使控制稳定且具有一定的鲁棒性。仿真表明了算法的有效性     

混沌系统基于T-S模糊模型的控制方法

将模糊控制技术应用于混沌控制中，可以克服反馈线性化等传统方法对参数完全精确已知的限制；用T-S模糊系统来逼近非线性系统，它的IF-THEN规则后件由线性状态空间子系统构成，进而可以应用模糊系统的控制理论求得模糊控制器，用此非线性控制器来控制非线性系统，以求良好的控制效果；模糊规则后件部分以局部线性方程形式给出的T-S模糊模型可以通过调整相关参数很好地逼近混沌系统，基于该模型采用平行分散补偿技术设计出具有相同规则数目的模糊控制器，控制器所有参数可以通过求解一组线性矩阵不等式一次性得到。仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于Stretch处理的ISAR成像补偿新方法

针对Stretch体制的ISAR成像处理中本振信号延时误差的补偿问题,提出了基于延时量补偿的运动补偿方法。该算法先将每次回波的时间基准补偿到相同位置,用以消除时间量化误差的影响,再利用包络对齐和相位聚焦,用以补偿本振信号延时误差。同传统算法相比,该算法不受时间量化误差的影响,能够精确补偿本振信号延时误差。通过仿真实验证明了该算法的有效性。     

基于前馈及反馈补偿的高性能直线伺服系统

数控机床用直线电动机在工作过程中,推力波动、负载扰动和非线性摩擦等各种扰动因素降低了直线伺服的性能。为抑制扰动满足数控机床直线伺服系统速度跟踪性能的要求,在分析永磁直线同步电动机数学模型和各种扰动因素的基础上,引入具有动态递归特性的Elman神经网络,设计出具有前馈及反馈综合补偿效果的复合控制器,不仅可以对各种扰动进行反馈补偿,而且对速度给定信号进行预测前馈补偿控制,提高了直线伺服系统的跟踪精度和响应速度,仿真结果验证了Elman神经网络的动态性能及综合补偿的优点,表明了复合控制方案的有效性和可行性。

Abstract：

Disturbance variations,such as force ripple,load disturbance and nonlinear friction,directly impose on the motor shaft,leading to significant effect on the computer numerical control （CNC） machine tool servo system performance.In order to satisfy the requirements for speed command tracking performance and eliminate the influence of disturbance,on the bases of the analyzing the mathematics model of permanent magnet linear synchronous motor （PMLSM） and disturbance variation,Elman dynamic recurrent Neural Network was introduced and compound controller with feedforward and feedback comprehensive compensation was proposed.The disturbances were compensated by feedback component and reference speed input signal was preview controlled by feedforward component.The tracking performance and respect speed of linear server system were improved.The advantages of the comprehensive compensation and dynamic of Elman NN were proved.The simulation results show that this compound control scheme is feasible and effective.     

非线性系统自适应逆设计及应用

对于一类存在输入未建模动态的非线性系统,提出了一种基于RBF神经网络的自适应逆补偿器设计方法。首先应用两个神经网络设计了补偿器,一个用来估计输入未建模动态,另一个用来作为未建模动态的自适应逆补偿器。该设计放宽了对未建模动态的一些苛刻的要求,如相对度为零,满足小增益条件等。仅要求D(u)逆稳和连续光滑。然后应用反演设计技术设计了控制器,并应用Lyapunov稳定性理论推导出神经网络权重向量的调节律,同时证明了闭环系统的渐进稳定性。最后给出的BTT导弹纵向控制系统设计仿真实例证明了该设计方法的有效性。