一类随机非线性时变滞系统的输出反馈自适应控制

针对随机噪声具有未知协方差的一类随机非线性时变滞系统,研究了输出反馈自适应控制问题.利用反推设计技术,构造性的给出了一个基于观测器的控制器和仅与输出相关的自适应律,保证了闭环系统是概率意义下全局渐近稳定的,所设计的观测器和自适应控制器是不依赖于时滞的.仿真例子验证了该控制方案的有效性.     

一类随机非线性时变滞系统的输出反馈自适应控制

针对随机噪声具有未知协方差的一类随机非线性时变滞系统，研究了输出反馈自适应控制问题．利用反推设计技术，构造性的给出了一个基于观测器的控制器和仅与输出相关的自适应律，保证了闭环系统是概率意义下全局渐近稳定的．所设计的观测器和自适应控制器是不依赖于时滞的．仿真例子验证了该控制方案的有效性．     

改进的变步长自适应滤波及Eckart加权抑噪算法

针对已有的变步长自适应滤波算法对噪声干扰敏感的问题,提出改进的变步长最小均方误差自适应算法,该算法对误差的自相关时间均值估计做遗忘加权补偿,并改步长因子固定范围约束为动态变化约束,一方面克服了单纯采用自相关时间均值估计调整步长所导致的步长因子快速衰减,获得了较快的收敛速度;另一方面相比基于Sigmoid函数的变步长算法,具有更平滑的步长变化和更低的稳态失调噪声.在改进算法中引入Eckart加权进一步抑制了自适应滤波器权系数伪峰,采用滑动窗遗忘加权降低了计算复杂度.将新算法及其Eckart加权应用于自适应时延估计仿真实验,结果表明：相比于已有的2种参数固定条件下的变步长自适应滤波算法,改进算法获得了更好的高斯噪声和突变噪声干扰下的时变时延跟踪性能.     

基于模型集描述的鲁棒自适应控制

对于模型阶次及系统滞后时间未知或时变系统（即结构不确定系统），建立了动力学系统的输入－输出完备描述；并以模型阶次和系统时滞为结构参数，建立了不确定系统的模型集描述。在此基础上，构造了一种带有相对死区和正则化因子的鲁棒自适应控制的显式算法，给出了全局收敛性和稳定性分析结果。     

基于模型集描述的鲁棒自适应控制

对于模型阶次及系统滞后时间未知或时变系统（即结构不确定系统），建立了动力学系统的输入－输出完备描述；并以模型阶次和系统时滞为结构参数，建立了不确定系统的模型集描述。在此基础上，构造了一种带有相对死区和正则化因子的鲁棒自适应控制的显式算法，给出了全局收敛性和稳定性分析结果。     

控制回路性能评价方法及在PTA生产装置的应用

针对工业现场扰动具有噪声大、易频发、时变的特点,将遗忘因子引入到控制回路性能评价的辨识过程中,提出一种改进的基于最小方差准则的性能评价方法.与传统的方法相比,带遗忘因子的辨识方法不仅能够考虑历史数据的影响,而且能够突出新数据提供的信息量.通过引入遗忘因子参数,能够防止数据饱和,并提高在工业过程时变扰动下控制性能评估的准确性和稳定性.该方法在仿真实验和工业PTA生产应用中得到了论证,结果表明,该方法能够为工业控制回路提供一个准确的性能评价指标,有效指导操作人员对潜在的问题回路进行优化调整,实现生产的平稳运行.     

基于Hopfield网络的自适应观测器设计

针对一类线性连续时间单输入单输出系统提出了一种新的基于Hopfield网络的自适应观测器设计方法，利用Hopfield网络辨识未知系统的参数，大大提高了系统参数辨识速度，在确定性等价基础上设计状态观测器，并证明了参数辨识算法和状态估计的收敛性，数字仿真例子结果表明了该方法的有效性。     

利用NARMA模型辨识非线性时变结构系统

为了有效地进行非线性时变结构系统的辨识,提出了一种基于Kalman滤波算法的利用时变非线性自回归滑动平均模型的用于非线性时变结构系统辨识的新方法.首先,利用线性变换将非线性时不变结构系统的动力学模型转化为非线性自回归滑动平均模型,然后,将非线性项展开为系统输出数据的多项式的形式.利用短时时不变假设,通过改变模型参数跟踪系统参数的变化,将非线性时变系统的辨识问题转化为线性时变系统的辨识问题.建立系统参数的随机游动模型,引入Kalman滤波算法估计系统的参数,实现对非线性时变结构系统的辨识.最后对一个具有非线性时变刚度的三自由度结构系统进行了仿真,结果表明:该方法可以有效地跟踪非线性时变结构系统的参数变化.遗忘因子的对比试验表明只有选择合适的遗忘因子才能得到合理的结果.     

带有未知系数的非线性系统的自适应模糊控制

针对具有未知虚拟控制增益的严格反馈系统的输出反馈控制问题,本文首次给出这类单输入单输出严格反馈系统鲁棒观测器的设计方法,进而提出一种基于观测器的自适应模糊输出反馈控制设计方案。利用凸组合方法建立系统的鲁棒观测器,进而结合模糊自适应控制方法和Backstepping技术构造出理想的控制器,同时基于李亚普诺夫稳定性理论证明了在所提出的输出反馈控制器作用下,闭环系统的所有信号是半全局一致最终有界的,并用实际例子进行验证。验证结果表明,本文设计的观测器能很好的估计系统的状态,表明闭环系统最终是有界的。该研究易于在实际工程中实施。     

导弹自适应自动驾驶仪的设计

本文对基于辨识和波波夫超稳定性理论的自适应自动驾驶仪设计进行了研究。这里研究的对象是导弹横滚回路,可用二阶时变微分方程近似描述。由于弹体参数在大范围内激烈时变,我们选择了具有遗忘因子的递推最小二乘法,实现实时地辨识对象参数,并且采用了比例加积分型模型参考自适应规律,使对象输出较好地跟踪参考模型输出。计算机仿真的研究给出了两种不同输入信号时的参数辨识的结果,仿真还表明了采用估计的参数进行自适应调参与采用真值实现自适应调参,其响应是一致的。     

MIMO-OFDM系统中改进的RLS信道估计方法

MIMO-OFDM系统中一种改进的递归最小二乘(RLS)信道估计方法可以在不需要任何信道统计信息的前提下,利用前导训练序列和自适应遗忘因子对信道状态参数进行估计。仿真结果表明基于自适应遗忘因子改进的RLS信道估计方法(RLS-A),在估计精度和鲁棒性上的性能均优于基于常规遗忘因子的RLS信道估计方法(RLS-C)和两步遗忘因子的RLS信道估计方法(RLS-T)。因此,改进的RLS-A信道估计方法能很好地满足MIMO-OFDM系统中接收机的要求。     

一种新的基于导频的MIMO-OFDM信道估计方法

提出了一种适用于时变衰落信道的MIMO-OFDM系统的组合信道估计方法。该方法利用优化导频和基于梯度的可变遗忘因子的改进RLS算法进行信道估计。此外,采用基于MMSE(minimum mean square error)的合并器对改进RLS算法的估计结果做了进一步修正。仿真结果表明,这种改进的RLS算法较传统的RLS算法能够更有效地跟踪时变衰落信道的变化;在相同条件下,该组合算法能够提高系统性能,获得更小的BER(bit error rate)。     

基于虚拟试验的路面附着系数估计

将滑模观测器和卡尔曼滤波器相结合对汽车轮胎纵向力进行了估计,在此基础上采用带遗忘因子的递推最小二乘算法和CUSUM变化检测算法对路面附着系数进行了估计.通过在ADAMS/Car中的路面编辑器构造具有不同附着系数的路面测试环境,不仅验证了提出的方法对不同附着条件下的路面进行附着系数估计的可靠性和有效性,而且还表明slip...     

同步发电机励磁的自适应 PID 控制

采用带可变遗忘因子的最小二乘参数辨识算法和带可变移动因子的极点移动技术,推导出一种新的自适应ＰＩＤ励磁控制算法,实现了同步发电机励磁的非线性调节。文中介绍了调节器的设计原理,给出了动模试验结果。结果表明,该励磁调节器具有很好的调节特性,不仅优于常规的ＰＩＤ控制器,而且比其它控制规律的励磁调节器更简单、更适合工程应用。     

基于可变遗忘因子的改进RPCA方法及其在自适应故障监测中的应用

针对现有监测方法对时变过程易产生误警且对微弱故障的检测能力不足等问题,提出一种基于可变遗忘因子的改进递归主元分析(recursive principal component analysis,RPCA)方法用于自适应故障监测。在主元模型的在线更新中引入一种可变遗忘因子,并为不同的模型参数设置不同的遗忘因子;在相关矩阵的递归分解中引入部分奇异值分解的思想,递归计算负荷矩阵和特征值对角矩阵;提出一种控制限递归更新方法,实现控制限的自适应更新。对某型雷达发射机工作过程的监测结果表明,改进的RPCA方法能自适应地跟踪过程的时变,有效地减少了对正常工况调整的误警和对微弱故障的漏报。     

基于自适应神经网络滑模观测器的容错控制

针对机电伺服系统可能发生的故障,提出基于自适应神经网络滑模观测器的快速终端滑模容错控制策略. 在自适应滑模观测器中引入神经网络估计故障,以提高故障发生时观测器的状态估计精度和故障检测准确性. 利用观测器的状态估计值进行状态重构,结合参数自适应技术和快速终端滑模控制方法设计主动容错控制器. 针对参数不确定性设计参数自适应率进行估计,并利用前馈补偿技术补偿故障和参数不确定性. 针对未知上界的扰动设计具有自适应增益的鲁棒项. 利用Lyapunov定理证明所提出的控制方法可以实现系统有界稳定,大量仿真和实验结果验证了控制器在系统发生故障时具有良好的容错能力、控制精度和响应速度.     

A new extended H∞ filter for discrete nonlinear systems

Nonlinear estimation problem is investigated in this paper. By extension of a linear H∞ estimation with corrector-predictor form to nonlinear cases, a new extended H∞ filter is proposed for time-varying discretetime nonlinear systems. The new filter has a simple observer structure based on a local linearization model, and can be viewed as a general case of the extended Kalman filter (EKF). An example demonstrates that the new filter with a suitable-chosen prescribed H∞ bound performs better than the EKF.     

带有充放电不确定性的鲁棒自适应电池电荷观测器

为了在充电或放电电流带有非线性不确定性的情况下准确估计电池的电荷状态,提出一种基于自适应非线性阻尼的电荷观测器.该观测器引进一个自适应参数,可同时估计电池电荷状态和电流中的不确定性,能很好地抑制如电压波动、执行器故障和传感器测量噪声等带来的不确定性电流对电池电荷估计的影响.理论证明,该观测器能确保电池电荷估计误差有界,并且选择适当的设计参数可使电荷估计误差能收敛到任意小.仿真结果表明了该方法的有效性.     

基于自适应观测器的飞行器抗干扰控制

针对近空间飞行器(NSV)在高超音速飞行时气动参数变化剧烈且容易受到外界干扰的特点,提出快速自适应干扰观测器抗干扰方法.建立近空间飞行器的数学模型,进行抗干扰自适应观测器的设计.通过调整自适应参数和设计补偿项的自适应律,在自适应律中增加非线性指数项,提高了干扰观测系统对复合干扰的逼近速度,使其能够在有限时间内将系统误差收敛为零.对闭环系统性能进行严格的理论分析.在高超声速条件下对NSV进行仿真验证,结果表明,设计的控制方案具有更好的快速性和收敛性.