具有域极点配置的混合H2 /H∞ 滤波

解决了具有域极点配置的连续时不变系统的混合H₂ /H_∞ 滤波问题. 通过采用线性矩阵不等式 (LMI)方法描述域稳定性限制、H₂ 和H_∞ 优化, 以建立求解这个问题的总框架. 这个问题的可解性的充分必要条件由一组LMI给出. 最后用一个数字例子来说明所给出的设计方法.     

时延网络化控制系统的H2/H∞混合控制

针对存在多步随机传输时延的网络化控制系统模型 ,研究了其随机稳定性及H₂/H_∞混合控制问题 .在一定的系统通信控制模式下 ,网络传输时延可以建模为一个马尔可夫随机过程 ,通过增广系统状态的方法将原系统转化为一个具有随机跳变系数的离散系统 ,同时通过建立随机跳变Lyapunov函数 ,构建了满足系统随机稳定的H_∞次优和H₂/H_∞混合控制状态反馈控制器 .该控制器可通过求解一组耦合的矩阵不等式而得 .     

混合H2/H∞鲁棒控制器设计

在状态空间描述下,定义了混合H₂/H_∞控制的完整信息、完整控制、干扰顺馈、输出估计这4种典型情况.在二次稳定意义上,讨论了混合H₂/H_∞的性能指标,及这4种典型情况的混合H₂/H_∞线性反馈控制器设计,给出了充分必要条件.在典型情况分析的基础上,研究一般意义上的混合H₂/H_∞反馈控制器设计.H₂和H_∞的干扰输入阵及性能评价函数各不相同时的混合H₂/H_∞反馈控制器,与H₂和H_∞控制器设计相似,归结为解两个Riccati方程.但这两个Riccati方程含有参数,最优解要通过搜索这两个参数得到.结果包含了单纯的H₂和H_∞设计,可看作是H₂,H_∞和混合H₂/H_∞的统一设计方法.最后通过一个简单的例子,说明了控制器设计方法的可行性.     

H2/H∞保性能控制理论在静止无功发生器控制中的应用

利用H₂/H_∞保性能控制理论和直接反馈线性化, 给出了单机无穷大系统中, 具有参数摄动的静止无功发生器(STATCOM)的非线性控制模型. 使用MATLAB软件得出H₂/H_∞保性能控制律, 表示为线性矩阵不等式(LMI).在扰动及参数摄动的条件下进行了仿真. 结果表明这种控制方法同时具有鲁棒性和最优性能, 降低了单纯H_∞控制方法的保守性, 提高了电力系统的稳定性, 并满足电压精度的要求.     

模糊系统H∞控制器设计的LMI方法

应用LMI(线性矩阵不等式)方法,研究了T-S模糊系统H_∞控制器的设计问题.首先给出了T-S模糊系统基于状态反馈H_∞控制存在的两个新的充分条件.新条件不但简洁而且把模糊子系统间的相互作用表示为由子系统的系数矩阵构成的矩阵不等式.然后新条件被转化为可直接应用Matlab求解的线性矩阵不等式.最后应用线性矩阵不等式方法和Matlab,给出了T-S模糊系统H_∞控制器的设计方法.     

基于博弈论的H2/H∞混合控制及其在汽车主动悬架中的应用

文章提出把H₂/H_∞混合控制问题抽象为两个对局者信息不完全情况下的非零和博弈模型.在构造2×2非零和博弈模型中把反映系统鲁棒性能通道和动态性能通道作为参加博弈的两方,以H_∞和H₂控制方案作为两种纯策略,基于纳什谈判解原理设计出求解H₂/H_∞混合控制问题纳什均衡点的一般算法.把该算法应用于汽车主动悬架设计出基于纳什均衡点的H₂/H_∞输出反馈控制器.使用MATLAB进行仿真,仿真结果表明主动悬架系统在保持鲁棒稳定性与获得优化的动态性能指标之间取得平衡.     

混合H2/H∞参数辨识

研究了混合H₂/H_∞参数辨识问题.将混合H₂/H_∞估计方法应用到系统参数辨识中,给出了混合H₂/H_∞参数辨识算法.所得的算法不仅能满足规定的鲁棒性能,且为最小二乘(LS)参数估计误差判据提供了一个最优上界.结果表明:提高辨识的鲁棒性,需要牺牲辨识的精度作为代价.最后,仿真结果也验证了该方法的有效性.     

基于模糊模型的时滞不确定系统的模糊H∞鲁棒反馈控制

讨论了一类具有状态和控制时滞的不确定非线性系统的模糊H_∞ 状态反馈控制问题. 采用具有时滞的不确定Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型对非线性系统进行建模, 提出了一套基于LMI的模糊鲁棒控制器的系统设计方法, 给出了模糊H_∞状态反馈控制器存在的充分条件, 以保证闭环模糊系统渐近稳定并满足从干扰输入到控制输出的H_∞范数界约束. 示例仿真表明了该方法的有效性.     

基于混合灵敏度函数的H∞控制器参数模糊优化方法

给出了SISO系统H_∞控制器参数优化过程,提出了一种系统性能模糊评价优化设计方法,根据系统动态特性通过模糊优化控制策略动态校正控制器结构参数.结果表明,本方法对模型不确定性具有良好的鲁棒性适应性和动态特性,控制品质优于一般H_∞控制和常规PID,Smith预估器.     

基于LMI的约束系统H∞控制及其滚动优化实现

在LMI优化框架下,讨论有时域硬约束线性系统的H_∞控制问题.首先提出了一种基于LMI优化的状态反馈方法,并给出了闭环系统保证H_∞性能和满足时域硬约束的条件.在此基础上,融合预测控制的滚动优化原理讨论了一种滚动时域H_∞性能控制方法.通过对H_∞性能指标γ的在线最小化,闭环系统能实时协调控制性能要求和硬约束,并充分利用有限的控制能力提高控制性能.     

基于模糊树模型的自适应模糊滑模控制方法

本文针对单输入–单输出仿射非线性系统提出了一种基于模糊树模型的具有监督控制器的模糊滑模控制方法. 该方法用模糊树模型逼近非线性系统中的未知非线性函数, 得到初始的控制器, 然后在线调节模糊树模型中的线性参数, 改善控制器的性能, 实现对有界参考输入信号的跟踪控制. 模糊树辨识方法自适应划分输入空间, 大大减少模糊规则的数目, 在一定程度上可以缓解困扰模糊控制中的”规则爆炸”问题. 该方法通过监督控制器保证闭环系统所有信号有界. 通过理论分析, 证明了跟踪误差收敛到零. 用倒立摆进行仿真验证, 结果表明该方法用较少的模糊规则, 就能得到满意的控制效果, 有推广应用价值.     

一种PID模糊控制器(fuzzy PI+fuzzy ID型)

提出一种二维PID模糊控制器,其结构形式筒称为fuzzy PI+fuzzy ID型.根据fuzzy PI和fuzzy ID控制器的图解说明,确定该fuzzy PI和fuzzy ID控制器的模糊控制规则的相似性.理论分析表明,该PID模糊控制器除具有常规PID性能外,还具有非线性等特点.仿真结果表明,与常规PID和fuzzy PI控制相比性能更优.     

滑模模糊控制应用于自治水下机器人的实验研究

分析了自治水下机器人(AUV)的控制特点, 论述了滑模模糊控制(SMFC)的基本原理, 并在6 000 m自治水下机器人"CR-02"上进行了仿真和水池实验.结果表明,滑模模糊控制的性能明显优于PID控制,在强干扰时表现出良好的鲁棒性.     

Adaptive hierarchical tuning of fuzzy controllers

Fuzzy controller design includes both linear and non-linear dynamic analysis. The knowledge base parameters associated within the fuzzy rule base influence the non-linear control dynamics while the linear parameters associated within the fuzzy output signal influence the overall control dynamics. For distinct identification of tuning levels, an equivalent linear controller output and a normalized non-linear controller output are defined. A linear proportional-integral-derivative (PID) controller analogy is used for determining the linear tuning parameters. Non-linear tuning is derived from the locally defined control properties in the non-linear fuzzy output. The non-linearity in the fuzzy output is then represented in a graphical form for achieving the necessary non-linear tuning. Three different tuning strategies are evaluated. The first strategy uses a genetic algorithm to simultaneously tune both linear and non-linear parameters. In the second strategy the non-linear parameters are initially selected on the basis of some desired non-linear control characteristics and the linear tuning is then performed using a trial and error approach. In the third method the linear tuning is initially performed off-line using an existing linear PID law and an adaptive non-linear tuning is then performed online in a hierarchical fashion. The control performance of each design is compared against its corresponding linear PID system. The controllers based on the first two design methods show superior performance when they are implemented on the estimated process system. However, in the presence of process uncertainties and external disturbances these controllers fail to perform any better than linear controllers. In the hierarchical control architecture, the non-linear fuzzy control method adapts to process uncertainties and disturbances to produce superior performance.     

一种新式三维模糊控制的设计方法

本文介绍设计三维模糊控制器的一种新方法，这种算法能很容易的解决三维模糊控制器在实际中遇到的难题。通过仿真实验可以看出三维模糊控制比二维模糊控制有更优良的控制品质，同时具有很强的适应性和鲁棒性。     

Cascade fuzzy variable structure control of induction motor based on the approach of fuzzy modelling of Ben-Ghalia

In this article, a control design concept using fuzzy sets for an induction motor is presented. The aim of the proposed modelling approach is to provide a fuzzy set-based representation of the cascade sliding mode control of an induction motor fed by PWM voltage source inverter, which operates in a fixed reference frame. For this purpose, a new decoupled and reduced model is first proposed. Then, a set of simple surfaces and associated control laws are synthesised. A piecewise smooth control function with a threshold is adopted. However, the magnitude of this function depends closely on the upper bound of uncertainties, which include parameter variations and external disturbances. This bound is difficult to obtain prior to motor operation. To solve this problem, a fuzzy modelling approach is presented to improve the design and tuning of a fuzzy logic controller using variable structure control theory. The robust fuzzy control design is made feasible without resorting to model simplification or imposing restrictive conditions on the system uncertainty. The fuzzy controller is designed in order to improve the control performances and to reduce the control energy and the chattering phenomenon. Simulation results reveal some very interesting features and show that the proposed fuzzy sliding mode controller could be considered as an alternative to the conventional sliding mode control of induction motors.     

具有未知非线性死区的自适应模糊控制

基于滑模控制原理，利用模糊系统的逼近能力，提出一种自适应模糊控制方法．该方法提出一种简化非线性死区输入模型，取消了非线性死区输入模型的倾斜度相等以及死区边界对称的条件，还取消了非线性死区输入模型各种参数已知的条件．该方法通过引入逼近误差的自适应补偿项来消除建模误差和参数估计误差的影响．理论分析证明了闭环系统是半全局一致终结有界，跟踪误差收敛到零．仿真结果表明了该方案的有效性．     

船舶航迹控制鲁棒自适应模糊设计

研究了船舶直线航迹控制问题.基于Lyapunov稳定性理论,将Nussbaum增益技术融入Backstepping设计方法之中,利用模糊系统逼近系统中的未知非线性,提出一种鲁棒自适应模糊控制算法.该算法保证了闭环系统的信号是一致最终有界的,使得系统输出收敛到零的一个较小邻域,从而能够实现船舶的直线航迹控制;而且,该算法不需要高频增益符号的任何信息,还解决了可能存在的控制器奇异值问题.计算机仿真结果验证了控制器的有效性.     

模糊控制的现状与发展

文章简要介绍了模糊控制的概念和特点，并对模糊控制的原理作了说明，较详细的介绍了模糊控制的现状，包括模糊PID控制、自适应模糊控制、神经模糊控制、遗传算法优化的模糊控制、专家模糊控制等，还介绍了一些模糊控制的软硬件产品，对模糊控制系统的稳定性作了简单介绍，最后对模糊控制的发展作了展望。     

模糊控制在张力辊双闭环系统中的应用

随着卷取机自动化技术的发展,描述卷取机运动的重要参数--速度控制显得越加重要.本文主要研究模糊控制理论在张力辊速度控制中的应用.介绍了两种模糊控制器的设计,并利用MATLAB(SIMULINK)进行了计算机仿真.仿真结果表明,该模糊控制系统具有较好的控制性能,对进一步应用研究具有较大的参考价值.