基于T-S模型的非线性多变量系统快速GPC控制

把T-S模糊模型辨识非线性对象和预测控制技术相结合,提出一种基于T-S模型的非线性耦合多输入多输出系统快速广义预测控制(GPC)方法,并给出了简化的规则选择方法.该方法在线调节参数少、计算量小.仿真结果表明具有控制平稳、超调小、跟踪快的特点.能够对非线性耦合多变量系统进行良好控制,适合工业过程在线应用.     

非线性系统的高增益滑模输出跟踪

基于非线性系统线性化后得到外部动态与内模动态，设计一种线性化观测器，使得当摄动参数在有限范围内任意取值时，观测器误差渐近为零。并且利用在有限时间到达平衡点的连续滑动模态，设计一种连续形式的高增益滑模控制器，使得实际输出与参考输出的差渐近收敛到零。稳定性分析和仿真试验表明, 该控制系统具有较强的鲁棒性和快速收敛性。     

基于频域的多变量广义预测控制（MIMO-GPC）稳定性分析

提出了基于频域的多变量广义预测控制（MIMO-GPC）稳定性分析方法，推导了MIMO-GPC的闭环反馈结构，给出了基于闭环特征多项式的MIMO-GPC的稳定性判据和奈奎斯特稳定性判据。这些判据可作为MIMO-GPC控制器参数设计的重要依据。     

基于Lyapunov能量函数的倒立摆稳定控制

倒立摆是一种复杂的非线性控制系统.通过对其进行控制能够检验控制器的鲁棒性.基于一个能量形式的Lyapunov函数设计了倒立摆稳定控制器使得摆趋于上平衡位置,并且使得小车位移和角度都收敛于零.该控制策略基于系统的总能量,利用其耗散特性设计了Lyapunov函数,并证明了控制系统的稳定性.理论分析及仿真试验表明该控制器对于倒立摆控制具有很强的鲁棒性.     

基于内模结构的GPC 鲁棒性改进与分析

在内模结构下，广义预测控制器和滤波器的定量表达是在优化过程中同时形成的，缺乏对未建模动态的主动抑制能力，对此引入新的失配滤波器以改进系统的鲁棒性，利用Roche定理，给出改进后系统鲁棒稳定的区域，仿真研究表明、引入失配滤波器后系统的鲁棒域得到了有效的改善。     

基于扩张观测器的非线性不确定系统输出跟踪

针对一类非线性不确定系统，设计出一种高增益扩张观测器，该观测器具有抗干扰性，可用于观测信号的n阶导数．在此基础上设计了一种控制器，使得跟踪误差及其各阶导数在不确定及扰动存在的情况下仍能迅速收敛．仿真结果表明，这种控制方法对于非线性不确定系统具有良好的控制效果．     

基于新的误差积分准则的PID控制器优化

用PID控制器控制有共轭极点和负实零点的二阶模型对象,当对象时滞比很小时，用现有准则如ITAE进行优化，很难保证幅值稳定裕度。在广义平方误差积分准则(GISE)的基础上,用对象响应特征时间来平衡准则中误差项与误差变化率项的数量级。并用一个恒大于1的时间函数作为误差项的权。从而提出了一种新的误差积分准则一改进的广义平方误差积分准则(RGISE)。仿真结果表明,新准则能够获得较大的幅值稳定裕度和较好的响应曲线。     

非线性系统智能状态估计研究进展与展望

综述了近年来基于智能方法的非线性系统滤波器和观测器的设计方法.关于滤波器,一方面介绍了基于智能方法辨识系统模型而设计的间接滤波器,分析了模型偏差修正的重要性;另一方面探讨了基于智能方法设计的直接滤波器的研究进展.关于观测器,重点介绍了基于神经网络的广义Luenberger观测器的设计方法,总结了该观测器稳定性和鲁棒性的理论分析结果,并进一步介绍了适用范围更广的智能自适应鲁棒观测器的设计方法.最后,对非线性估计问题的进一步研究提出了几点展望.     

利用Matlab优选PID参数及其在飞控系统设计中的应用

该文充分利用Matlab中的Simulink工具，对于飞行控制系统的PID参数进行优化，以达到同时保证良好的动态品质特性与充分的鲁棒稳定裕定，给出了完整的设计与分析过程，数字仿真则验证了该方法的有效性。     

遗传算法与蚂蚁算法的融合

遗传算法具有快速随机的全局搜索能力，但对于系统中的反馈信息利用却无能为力，当求解到一定范围时往往做大量无为的冗余迭代，求精确解效率低．蚂蚁算法是通过信息素的累积和更新收敛于最优路径上，具有分布式并行全局搜索能力，但初期信息素匮乏，求解速度慢，算法是将遗传算法与蚂蚁算法融合，采用遗传算法生成信息素分布，利用蚂蚁算法求精确解，优势互补，仿真表明取得了非常好的效果。