高超声速飞行器非线性鲁棒控制律设计

高超声速飞行器具有模型非线性程度高、耦合程度强、参数不确定性大、抗干扰能力弱等特点,其自主控制具有较大的挑战.论文提出了一种基于鲁棒补偿技术和反馈线性化方法的非线性鲁棒控制方法.文中首先采用反馈线性化的方法对纵向模型进行输入输出线性化,实现速度和高度通道的解耦和非线性模型的线性化.针对得到的线性模型,设计包括标称控制器和鲁棒补偿器的线性控制器.基于极点配置原理,设计标称控制器使标称线性系统具有期望的输入输出特性,利用鲁棒补偿器来抑制参数不确定性和外界扰动对于闭环控制系统的影响.基于小增益定理,证明了闭环控制系统的鲁棒稳定性和鲁棒跟踪性能.相比于非线性回路成形控制方法,仿真结果表明了所设计非线性鲁棒控制算法的有效性和优越性.     

鲁棒极点约束的T-S系统状态反馈H∞控制方法

针对T-S模糊模型描述的非线性系统,提出一种基于线性矩阵不等式(LMI)具有闭环极点约束的状态反馈H∞控制设计方法,将闭环系统稳定性和性能指标归结为线性矩阵不等式(LMI)的凸规划问题,通过求解线性矩阵不等式得到满足要求的控制器参数。以倒立摆为例,对该方法进行了验证,结果表明该方法可行有效。     

一类时变系统中补偿器的功能和设计

PID控制器由于其结构简单和参数整定容易,具有良好的控制功能,被广泛应用在工程上的线性确定性系统中.但是,在非线性系统和不确定性系统中, PID控制器由于其固定的控制参数和结构限制,很难克服系统中内外干扰的影响,控制器鲁棒性能较差.本文按照被控对象中的标称模型设计常规PID控制器优化参数,对非线性系统中多个线性化模型和不确定性系统中的不同工作点模型,设计了一类补偿器,使得整个闭环系统具有与标称模型下相同的控制品质.工程应用例子论证了本文提出的补偿器能提高不确定与非线性系统的控制品质和鲁棒性能.     

参数不确定机器人分散鲁棒跟踪控制

提出了一种新的参数不确定机器人分散控制器设计方法．首先将关节子系统的动力学模型分解为人工标称模型和非线性时变不确定模型两部分；然后分别设计相应的标称控制器和鲁棒补偿器．标称控制器使得标称闭环系统具有理想的跟踪性能；鲁棒补偿器可以抑制参数不确定和关节间非线性耦合等因素的影响，实现鲁棒跟踪．所设计的控制器只需要局部关节的位置反馈，具有易于实现和可在线调整的优点．仿真结果说明了该方法的有效性．     

复杂执行器非线性的不确定机器人变参数滑模非脆弱控制

针对机器人面临参数不确定性、复杂执行器非线性及控制器脆弱性的问题,提出了一种基于多项式平方和(sum-of-squares,SOS)理论的变参数滑模非脆弱控制(parametervarying sliding non-fragile control,PSNC)策略。首先,建立了具有复杂执行器非线性的机器人数学模型;其次,设计了一种新型伪奇异非脆弱保性能滑模面(non-fragile guaranteed cost sliding surface,NGCSS),基于等效控制法推导了最优保性能滑模面存在的充分条件;最后,设计了非脆弱滑模自适应控制律,并基于Lyapunov方法对闭环系统的稳定性进行了分析。仿真结果表明,该控制器能够使机器人在复杂执行器非线性、控制器摄动和外部干扰作用下,快速、精确地跟踪期望轨迹,体现出了良好的鲁棒性和非脆弱性。     

方差约束了不确定线性离散时间系统的鲁棒H_∞控制(英文)

本文考虑具有H∞范数及方差约束的不确定线性离散时间系统的鲁棒控制器设计问题，即设计鲁律控制器，使闭环系统对所有可允的参数扰动保持渐近稳定，同时传递函数满足预先给定的H∞范数约束，且各状态的稳态方差值不大干预先给定值．结果表明，一种有效的代数方法可用来使不确定线性随机离散时间系统满足给定的H∞范数约束及方差约束．     

低阶时滞过程的伪预测PI／PID控制

基于单位反馈控制结构,根据期望的闭环传递函数设计得到了一种伪预测PI/PID(ADQPI/ADQPID)控制器。这种控制器只有一个可调参数,可调参数与系统动态响应性能和鲁棒稳定性之间存在直接关系,只需单调的调节控制器参数,便可实现系统的动态响应性能与鲁棒稳定性之间的最佳折衷。仿真实例表明,这种控制器在扰动和模型失配的情况下仍然具有良好的控制性能和鲁棒稳定性,是一种值得在实际工程中推广运用的新型控制器。     

基于状态变换的非线性鲁棒控制器设计

本文对具有特定结构的非线性系统,介绍了一种非线性变换使之线性化,并利用线性鲁棒 控制器的设计方法设计非线性鲁棒控制器,从而提高了闭环系统对参数变动的鲁棒性.文中 还通过一个CSTR反应器模型的仿真说明该方法的有效性.     

连续搅拌反应釜过程的闭环增益成形PID控制器设计

针对连续搅拌反应釜（CSTR）系统控制问题,设计了一种基于闭环增益成形算法的PID控制器,以提高PID控制器设计的简洁性和鲁棒性。首先假设期望闭环回路传递函数有一阶形式,同时将受控对象的一阶传递函数和PID控制器构成实际闭环回路传递函数。然后,比较期望闭环回路传递函数和实际闭环回路传递函数,即可确定PID参数。最后,以某CSTR系统为例,利用该方法设计了PID控制器,并通过仿真结果比较,检验了该方法所得PID控制器的良好鲁棒稳定性和动态品质。     

轧辊偏心的H∞输出反馈鲁棒重复控制

针对轧辊偏心问题,用线性矩阵不等式(LMI)方法设计了用于轧辊偏心补偿控制的H∞输出反馈鲁棒重复控制器,首先引入动态输出反馈来保证闭环系统的鲁棒稳定性,把重复控制器设计问题转化为H∞动态反馈控制器的设计问题,采用变量替换法将非线性矩阵不等式转化为线性矩阵不等式并对其求解进而得到控制器参数.另外在采用上述控制器保证系统鲁棒稳定性的同时,通过在重复控制器中引入一个前向系数进一步改善和提高系统的动态性能与稳态控制精度.理论证明与仿真研究表明当系统对象参数存在摄动时,这种控制器仍能有效地补偿轧辊偏心对产品质量的影响.     

混合系统的广义预测控制(GPC)及稳定性分析

被控对象为连续系统，控制器采用离散的广义预测控制器(GPC)。从而构成一个混合系统，给出此系统的传递函数计算公式，从而推导出幅值域度和相角域度，并且应用线性矩阵不等式(LMI)方法，分析整个闭环系统的稳定性。从而得出闭环系统具较强的鲁捧性。     

非线性系统有输入饱和时基于平方和的鲁棒模型预测控制器

本文针对带有参数不确定和输入饱和的单输入单输出(SISO)仿射非线性系统,利用反馈线性化,将非线性系统转化为带有扰动和状态依赖输入饱和的多胞线性参变(LPV)模型,进而提出一种基于平方和(SOS)的鲁棒模型预测控制器(RMPC)设计方法.基于多胞RMPC控制器,设计加权状态反馈控制律,通过引入范数有界定理,确保扰动下预测状态收敛到不变集内,并利用勒让德多项式近似和SOS技术,将状态依赖输入饱和约束转化为多项式凸优化问题,以获得实际和辅助状态反馈律,所设计的SOS-RMPC控制器能够保证闭环系统的稳定性.通过与常规多胞RMPC控制器的仿真比较,验证了本方法的有效性,并进一步仿真分析了勒让德多项式阶次对控制器性能的影响.     

方差约束下不确定性离散时间系统的鲁棒性H控制

本文考虑具有Ｈ∞范数及方差约束的不确定线性离散时间系统的鲁棒控制设计问题，即设计鲁棒控制器，使闭环系统对所有可允的参数扰动保持渐近稳定，同时传递函数满足邓布告我给定的Ｈ∞范数约束，且各状态的稳态方差值不大于预先给定值。     

独轮自平衡机器人双闭环非线性PID 控制

针对竖直飞轮独轮自平衡机器人系统,提出一种用于独轮自平衡机器人的平衡及运动控制的双闭环非线性PID控制方法(DLNPID),并给出了该控制方法稳定性的证明.该控制方法是具有横滚倾角内环、俯仰倾角内环和前向位移外环的双闭环控制,其中每个控制环均由非线性PID控制器(NPID)构成.实验结果表明,所提出的基于非线性PID的双闭环独轮自平衡机器人控制方法具有比线性方法更好的鲁棒性能.     

一类饱和不确定非线性系统静态抗饱和控制设计

研究一类执行器幅值与速率饱和的不确定非线性系统静态抗饱和控制问题.采用线性微分包含的方法处理系统模型中的非线性项.给出了抗饱和补偿器设计方法,该方法能同时保证闭环鲁棒稳定及鲁棒性能.给出了此类非线性系统代数环良定的充要条件,从而将抗饱和补偿器设计问题转化为线性矩阵不等式约束的凸优化问题.最后通过仿真算例说明了所提出方法的有效性.     

机器人鲁棒控制器参数演化设计

论文将讨论具有控制输入幅值限制的机器人轨迹跟踪控制问题。将利用基于信号补偿的鲁棒控制方法设计机器人的子关节系统控制器。该控制器由标称控制器和鲁棒补偿器组成。标称控制器对于一标称受控对象实现所希望的轨迹跟踪特性,鲁棒补偿器则用于减小实际受控对象和标称受控对象之间的差异对跟踪特性的影响。当输入存在饱和约束的情况下,对鲁棒补偿器进行了修改,并且基于演化寻优的方法求取鲁棒补偿器参数。     

基于LMI和IMC的动态反馈抗饱和补偿设计

提出了一种基于线性矩阵不等式(LMI)和内模控制(IMC)的动态反馈抗饱和补偿器的设计方法,为此首先简要地介绍了基于统一框架的抗饱和补偿器设计方法,然后针对原框架计算量庞大的问题,利用模型精确的IMC结构中对象和控制器同时稳定就能保证系统闭环稳定的特性对框架进行改造,并进一步选取了具有(?)2范数形式的性能优化指标,通过整定控制器的方法来优化闭环系统的工作性能,给出了LMI形式的结果．最后给出了运用此方法设计补偿器的一个仿真实例．     

切换系统基于反演递推法的鲁棒自适应控制

切换系统的稳定控制问题是一个重要的研究问题。基于李雅普诺夫函数的方法是研究切换系统稳定性的重要手段,但是有约束非线性系统的李亚普诺夫函数构造仍是一个难题(特别是对带有不确定性的非线性系统)。针对一类带有不确定性的严格反馈型切换非线性系统,利用反演递推法(backstepping)设计了子系统的基于李亚普诺夫函数的鲁棒自适应控制器,并证明了子闭环系统的稳定性,同时设计适当的切换律保证了整个闭环系统的稳定性。其中系统的未知不确定性及外界干扰不要求线性增长速度,并由模糊系统在线逼近。结果表明所提出方法的有效性。     

基于T-S模型的轮式移动机器人轨迹跟踪控制

针对带有执行机构饱和约束与外部干扰的轮式移动机器人,提出了一种基于T-S模糊模型的轨迹跟踪方法.利用机器人运动特性和参考轨迹建立轨迹跟踪的误差系统并将其作T-S模型描述.通过求解具有LMI约束的半定规划问题,对每个线性子系统单独设计满足控制约束与H∞性能约束的状态反馈控制器,并在PDC(动态平行分配补偿)设计框架下构建全局控制器,最后证明闭环系统的李雅普诺夫稳定性.仿真结果验证了该方法的有效性和可行性.     

基于神经网络的非线性多模型自适应控制

针对一类非线性离散动态系统,设计了一个自适应控制方案。为了保证在任意时刻均能为被控的动态系统选择最好的控制器,方案基于输入输出数据为系统定义一个线性预测模型,并在此基础上设计能够保证闭环系统所有信号有界的线性鲁棒自适应控制器,同时定义一个非线性预测模型,再基于径向基神经网络设计一个旨在提高系统控制性能的非线性自适应控制器。通过比较2个控制器预测的系统输出性能,设计合理的开关切换规则。控制方案能将系统稳定性控制和性能优化的控制分离并单独实现,使得系统能在保证稳定性前提下,借助神经网络控制器良好的追踪能力有效提高自适应控制效果。最后通过仿真例子说明了系统稳定和提高输出追踪效果可以同时得到保证。