考虑参数不确定性的主动悬架鲁棒H2/H∞混合控制

基于线性矩阵不等式方法,提出了一种新的考虑参数不确定性的鲁棒H2／H∞控制器设计方法,并用于车辆主动悬架设计．假定系统不确定参数是范数有界的,通过引入同一个Lyapunov矩阵来同时满足闭环系统的也和H∞性能条件,把鲁棒H2／H∞控制器设计转化为具有线性矩阵不等式约束的凸优化问题,进而应用内点法等凸优化技术进行求解．以四分之一车辆模型主动悬架设计为例,进行了数值仿真．结果表明,无论车辆簧上质量是否存在变异,鲁棒H2／H∞控制器均能给出很好的控制效果．     

基于H∞控制理论的2-DOF内模控制器设计及其在电力系统中的应用

给出一种基于H∞控制理论的二自由度内模控制器设计方法.考虑了标称模型与实际模型之间存在乘性摄动时的失配性,利用适当的状态变换,将跟踪问题的控制器设计转化成一个调节问题的标准H∞控制器设计问题,再利用H∞输出动态反馈完成了控制器设计.以电力系统模型为例设计了一个二自由度H∞励磁控制器,仿真结果表明了此控制器的有效性.     

基于观测器的一类非仿射非线性系统的自适应神经网络H∞跟踪控制

针对一类带有外部干扰、状态不可测的非仿射非线性系统,提出了基于观测器的自适应神经网络H∞跟踪控制结构.利用隐函数定理和泰勒公式及中值定理,将非仿射非线性系统转变为仿射型非线性系统.控制器由等效控制器和H∞控制器组成,H∞控制器用于减弱外部干扰及神经网络逼近误差对跟踪的影响.总体控制方案及基于李亚普诺荇夫稳定性理论的权值更新律保证了系统的稳定性及跟踪误差渐近收敛于零,并使干扰对系统的影响衰减到指定的性能指标.理论分析及仿真结果均证明了本文方法的有效性.     

再入机动飞行器的模糊自适应H2/H∞ 控制

针对再入机动飞行器(MRV)动态的非线性和不确定性,将模糊自适应理论与鲁棒H2/H∞控制理论相结合,提出一种MRV的模糊自适应H2/H∞控制方法。该方法利用模糊逻辑系统逼近导弹模型的非线性函数,补偿其建模的不确定性;并且基于H2/H∞混合优化控制与非零和博弈理论,设计了鲁棒H2/H∞控制器补偿模糊系统的逼近误差和外界干扰,进而改善控制性能,使得性能指标在达到最优化的同时满足H2/H∞性能指标。通过仿真分析,验证了所提出控制方法的有效性。     

具有时延的参数不确定主动悬架广义H2/H∞控制

提出了一种新的综合考虑系统的输入时延和参数不确定性的广义H2/H∞混合控制器设计方法,并将其用于车辆主动悬架设计.假定作动器时延是一个已知其边界但不确定的恒定的量,且系统的小确定参数是范数有界的.针对悬架设计需求,分别用H∞和广义H2性能评价指标反映车身加速度和机械结构设计约束.通过定义一个李亚普诺夫函数来同时满足闭环系统的两个性能指标,将广义H2/H∞混合控制器设计转化为线性矩阵不等式的求解.用两自由度1/4车悬架模型进行仿真,结果表明:不论是否存在有界时延和车身参数变异,控制器始终能给出很好的控制效果.     

分散混杂自适应模糊H∞控制器及其在自动化公路系统中的应用

本文针对一类SISO不确定非线性大系统,提出了一种混杂间接和直接自适应分散模糊H∞控制器.通过组合模糊系统和H∞跟踪技术开发的分散自适应模糊控制算法避免了控制设计中含有的符号函数.两种自适应模糊控制器的组合消除了它们各自均不能够同时融合被控对象知识与控制知识的局限.闭环大系统被证明是稳定的,且具有H∞跟踪性能.该算法应用于自动化公路系统中车辆的纵向跟随控制,仿真结果表明混杂自适应模糊H∞控制系统的跟踪性能更好而相应的控制幅值却更小.     

具有H_∞性能的机械手神经自适应跟踪控制

针对非线性不确定机械手系统的轨迹跟踪控制问题,提出一种具有H∞性能的神经自适应控制算法;该算法为机械手系统分别设计了主控制器和监督控制器;主控制器由神经网络控制为基础,基于滑模控制原理得到神经网络权值的自适应律;基于李亚普诺夫稳定性理论和鲁棒控制设计的监督控制器,补偿自适应神经网络对系统不确定项学习的误差,同时使系统具有H∞性能;通过二自由度机械手模型进行仿真实验,仿真结果验证了方法的有效性。     

提高车辆安全性的输出反馈自适应控制

研究含有时变参数的车辆动力学模型的输出跟踪控制问题.控制目标是使车辆的横摆角速度和质心侧偏角分别跟踪理想的设定值,通过反推方法设计输出反馈自适应控制器.控制器的输出为主动横摆力矩,通过控制主动横摆力矩来控制车辆的输出响应跟踪理想的输出信号,从而提高车辆的安全性.仿真结果表明,该控制器能更好地适应车速和路况的变化,鲁棒性强.     

一类机械臂系统自适应有限时间有界H∞跟踪控制

考虑一种电机驱动的单连杆机械臂系统在受到输出约束时的自适应有限时间H∞跟踪控制问题.一个有限时间有界H∞性能的新概念被提出,并结合障碍Lyapunov函数(BLF)、神经网络自适应技术、有限时间控制理论和H_∞控制理论,提出了一种该系统在输出受限条件下的自适应神经有限时间有界H_∞跟踪控制器设计方法,避免了许多有限时间控制文献中控制器设计时出现的奇点问题,实现了该机械臂系统的有限时间有界H_∞轨迹跟踪控制.所设计的控制器保证了系统跟踪误差能够被约束在预先给定的范围内,并且所有状态能在有限时间内收敛到平衡状态的邻域内,同时对外部扰动具有H_∞性能.仿真结果验证了所设计控制器的有效性和优越性.     

风力发电系统的恒功率非线性H∞鲁棒控制

风力发电系统传统控制器的缺点在于, 基于某一工况点的局部线性化方法无法实现全局范围的精确控制, 且传统的控制理论无法应对内外干扰. 本文将精确反馈线性化方法与线性H∞理论相结合设计非线性H∞控制器. 首先用微分几何精确线性化方法将非线性风电模型全局线性化, 然后运用线性H∞控制理论对此线性系统设计控制器, 将两者结合有原风电系统的非线性H∞变桨距控制器. 最后对12 m/s至24 m/s阶跃风, 12 m/至22 m/s骤变风, 18 m/s至20 m/s随机风, 以及风力机转动惯量下降10%的情况进行仿真, 能实现风机转速及输出功率的恒定. 验证了该控制器在全风速段的精确控制, 并且具有良好鲁棒性.     

基于混合灵敏度算法的电动转向控制系统研究*

建立电动助力转向系统的动力学模型并设计出EPS控制框图。根据该系统特性,选择基于H∞混合灵敏度的控制方法。在对S/T奇异值曲线的深入观察和研究的基础上,提出一种根据系统频域关键参数先构造闭环函数然后反推出系统控制器的方法。EPS系统频谱分析及路面干扰仿真结果表明,该方法设计的控制器简单有效,具有很好的鲁棒性能和鲁棒稳定性。     

Active steering control strategy for articulated vehicles

To improve maneuverability and stability of articulated vehicles, we design an active steering controller, including tractor and trailer controllers, based on linear quadratic regulator (LQR) theory. First, a three-degree-of-freedom (3-DOF) model of the tractor-trailer with steered trailer axles is built. The simulated annealing particle swarm optimization (SAPSO) algorithm is applied to identify the key parameters of the model under specified vehicle speed and steering wheel angle. Thus, the key parameters of the simplified model can be obtained according to the vehicle conditions using an online look-up table and interpolation. Simulation results show that vehicle parameter outputs of the simplified model and TruckSim agree well, thus providing the ideal reference yaw rate for the controller. Then the active steering controller of the tractor and trailer based on LQR is designed to follow the desired yaw rate and minimize their side-slip angle of the center of gravity (CG) at the same time. Finally, simulation tests at both low speed and high speed are conducted based on the TruckSim-Simulink program. The results show significant effects on the active steering controller on improving maneuverability at low speed and lateral stability at high speed for the articulated vehicle. The control strategy is applicable for steering not only along gentle curves but also along sharp curves.     

基于Carsim轻型货车EPS系统控制策略研究

汽车转向性能的优劣直接决定汽车驾驶的安全性,是影响汽车主动安全的重要因素。为了提高汽车在不同工况转向时的操纵动力学性能,以轻型货车为载体,利用模糊自适应PID控制策略参数自适应调整的优势,制定模糊自适应PID控制策略,在EPS系统基本的助力模式下展开研究,通过结合Carsim和Matlab/simulink建立的整车联合模型进行仿真,并和传统PID控制策略对比分析。结果表明:汽车行驶在不同的工况时,模糊自适应PID控制策略不仅能够满足在助力模式下转向的轻便性,还通过自身的参数自调整,比常规PID控制策略具有更快的响应速度和较小的超调量,系统的性能提高。研究的控制策略能够实现更好的控制效果,对轻型货车电动助力转向系统控制器的开发具有重要的意义。     

一类非线性欠驱动移动系统的加速度反馈增强的H∞扰支抑制控制

In this paper, a generalized acceleration feedback control (AFC) design method, named AFC enhanced H∞ controller, is proposed for both fnllactuated and underactuated nonlinear autonomous vehicle systems. The AFC is designed as a robust enhancement to the normal control based on known dynamics. First, in order to reject the uncertainties and external disturbances, a linear prefilter is used in the new AFC design method to replace the high gain in the normal AFC. Then, backstepping algorithm is applied to the AFC design of underactuated systems. The analysis of both the disturbance attenuation in frequency domain and input-output finite gain L2 stability shows the new controller design method is applicable. In the end, simulations are conducted with respect to the tracking control of unmanned model helicopter. The results are compared with those obtained by the tracking control without AFC to verify the feasibility of the new method.     

高超声速飞行器纵向通道分层模糊自适应H∞控制

针对具有参数不确定性特点的高超声速飞行器输出跟踪问题,提出了一种基于分层模糊系统的自适应H_∞控制器的设计方法。为了解决模糊控制器中规则数目随系统变量个数呈指数增长的问题,减少在线辨识参数的数量,增强控制系统的实时性,设计了一种基于分层模糊系统的间接自适应控制器;同时为了减少模糊系统逼近误差、参数不确定性和系统外部干扰对控制系统稳定性造成的影响,引入鲁棒补偿项,提高控制器的H_∞性能,并利用Lyapunov理论分析证明了整个系统的稳定性能。仿真结果表明,该方法不仅能够保证高超声速飞行器具有良好跟踪性能,而且具有很强的鲁棒性。     

基于整车动力学模型的EPS预测控制策略仿真研究

为了提高车辆的转向性能,基于整车动力学模型,研究电动助力转向系统(EPS)控制策略;针对PID控制参数固定不变,无法实时控制EPS动态响应的问题,提出了一种滚动优化的预测控制策略,并运用CarSim整车模型与Matlab软件相结合,实现了EPS控制仿真;通过对比仿真结果中横摆角速度和质心侧偏角等转向性能参数表明:用预测控制算法对EPS实施控制,比传统控制方法更精确,可有效提高车辆的转向性能和操纵稳定性,使EPS操控更加精准和轻捷。     

Adaptive steering control without using measurements of lateral velocity of vehicles

In this paper, we propose an adaptive steering controller without using measurements of lateral velocity of vehicles. At first, we show a new dynamic expression suitable for the design of a stable adaptive steering controller without using the lateral velocity. Next, we develop an ideal vehicle model. In the designed ideal vehicle model, a good steering performance can be achieved even if the drivers’ steering characteristics vary. Finally, an adaptive steering controller is developed, so that the actual vehicles can track ideal vehicle model and realize good steering performance.     

基于UIO的EPS系统状态反馈最优控制

准确地获知电动助力转向（Electric powering steering,EPS）系统阻力矩是提高行车安全的一个重要因素.针对车辆转向过程中,由不同附着路面上EPS 系统所需辅助力矩与转向路感之间的差别而可能导致的误操纵问题,本文基于2自由度整车动力学的EPS系统模型,结合轮胎特性,以轮胎侧偏角和理想路面附着系数为输入,通过设计非线性观测器估计当前路面的附着系数,以获取EPS系统阻力矩;进而,根据EPS 系统模型,运用未知输入观测器（Unknown input observer,UIO）估算方向盘输入转矩,并基于EPS系统状态反馈以实现对EPS系统的无传感器最优控制.最后,对基于永磁同步电机（Permanent magnet synchronous motor,PMSM）的EPS系统进行仿真实验分析.结果表明: 在以电机q轴电流闭环误差最小为指标函数情形下,本设计的方向盘回正残留角从25°降到0°,能有效抑制系统外界干扰,提高了转向时人-车系统的鲁棒性.     

拟人机器人关节空间自适应H_∞位置跟踪控制

拟人机器人的建模和控制一直是一种开放的、富于挑战性的问题,研究了一种正交轮式移动车为载体的拟人机器人控制问题。首先建立了系统模型,据此提出一种新的基于NN的自适应H∞位置跟踪控制器,将鲁棒非线性H$控制方法与模型的直接自适应神经网络技术作了自然集成。然后证明了其鲁棒稳定性,并进一步分析了控制器中的重要细节。最后仿真研究验证了该控制器的正确性和有效性。