大系统分散鲁棒容错控制的进展及主要成果

综述了近２０年来关联大系统分散鲁棒容错控制的研究动态及取得的主要成果。说明了统一地研究分散鲁棒容错控制的必要性。在分散控制、鲁棒控制和容错控制研究领域内，分析了各种设计方法的主导思想及实质；指出了这些研究成果的意义与存在的问题。文中着重论述了分散、鲁棒、容错控制研究方法的发展途径。     

最优线性滤波中相关协方差矩阵的影响分析

本文给出了当系统白噪声与量洲有色噪声相关时的最优线性滤波方程,指出相关协方差矩阵影响连续线性最优滤波器的存在性,但对于离散线性最优滤波器则只影响其滤波结果。     

竞争型小波神经网络在零件分类中的应用

文章将小波分析与竞争型神经网络相结合,构造了适应于零件分类的竞争型小波神经网络(CWN)。首先对零件先进行小波多尺度边缘检测,然后采用不变矩方法提取零件的特征,最后送入CWN加以分类。分类结果表明,CWN对相似零件能够有效分类,并且有一定的鲁棒性。     

基于SOPC的三相信号发生器设计

产品的品质分析和检验中广泛使用相移信号,对信号源数字化、可靠性、精度和波形带宽等要求越来越高.采用SOPC和直接数字合成技术,在EP2C8T144C8上实现最高频率为100MHz正弦波、方波、三角波和锯齿波信号,方波占空比可调,并利用SOPC设计的NiosⅡ嵌入式处理器控制波形频率及相位差,通过DAC0832控制12位高速DAC902的参考电压实现波形幅度的改变,最小步进0.01V,波形经放大滤波后输出.测试结果显示该系统具有较高的精度,实现了三路任意相位差的相移信号输出并可程控;使信号源在频率范围上拓展到10MHz以上;信号产生及控制等主要电路在一片FPGA内部完成,缩减复杂的外部电路,可靠性强;系统还具有易于修改和升级等特点.     

变时滞T-S模糊系统的L∞静态输出反馈控制

针对一类具有状态变时滞的 T-S 模糊非线性系统, 通过定义一类时滞相关 Lyapunov 函数, 引入基于 L∞ 范数理论的鲁棒性能指标, 并利用线性矩阵不等式(LMI), 给出了模糊鲁棒输出反馈控制器的设计方法和存在的充分条件, 保证整个闭环系统的渐近稳定性. 最后, 倒车控制系统的仿真表明了本方法的有效性.     

具有饱和死区非线性输入的自适应滑模跟踪控制

针对一类具有非对称饱和死区的扇区非线性输入系统,研究了自适应滑模输出反馈跟踪控制问题．在假设系统数学模型已知或未知的情形下,分别基于自适应观测器和模糊观测器,提出了滑模控制器的综合设计方案,并通过定义一类李亚普诺夫函数给出了自适应控制器和模糊逻辑系统的参数调整律．所提方法不仅具有对系统模型依赖性小的优点,而且增强了对扰动的鲁棒性,并保证了整个闭环跟踪误差系统的稳定性．最后,仿真结果验证了本方法的有效性．     

量化因子对二级倒立摆模糊控制器性能的影响

本文研究了模糊控制器量化因子对二级倒立摆模糊控制器性能的影响,提出了选择量化因子的一些基本方法、准则.通过比较、分析,以及对二级倒立摆系统的成功控制,可知本文提出的方法、准则是合理的.本文最后给出了在本文方法确定的量化因子作用下的模糊控制器与某文献模糊控制算法控制效果的比较,仿真结果显示了本文方法的有效性.     

多维逆M序列及其在多变量系统辨识中的应用

基于Ｍ序列和逆Ｍ序列,提出了多维逆Ｍ序列发生器的结构形式。多维逆Ｍ序列近似周期白噪声,无直流分量,各维序列之间互不相关。言语中研究了多维逆Ｍ序列的性质,给出了自相关函数的计算公式。通过使用多维逆Ｍ序列,将多变量系统参数辨识简化为各通道对应的单变量系统参数辨识。多维逆Ｍ序列具有很好的推广应用价值。     

降维观测器状态反馈系统的鲁棒容错控制

该文研究一类不确定参数的状态反馈系统的鲁棒容错控制问题，即设计反馈控制器，使闭环系统对可允的参数摄动具有鲁棒性，同时对传感器失效具有完整性。采用Luenberger降维观测器实现了系统状态估计，解决了系统状态不易直接测得的问题。基于Riccati方程和Lyapunov渐近稳定性理论讨论了线性不确定系统在故障情况下的鲁棒镇定问题，给出了传感器失效情况下，系统仍能保持稳定的充分条件，并在此基础上给出了鲁棒容错控制器的设计方法，以设计实例说明了文中设计方法的有效性。     

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.