一种基于边界特征的简易非线性二阶离散跟踪微分器的设计

用等时区方法确定最速离散二阶系统的线性区域的边界,以开关曲线和边界线来界定控制量的线性变化,区分可达区和线性区,得到最速系统综合函数,并依此构造线性函数形式的跟踪微分器.仿真结果表明,所提出的跟踪微分器具有快速跟踪输入信号、无颤振、无超调的特点,能得到较好的微分信号,算法简洁实用.     

高精度快速非线性离散跟踪微分器

对二阶连续系统最速控制设计中采用的综合函数作了分析, 得到了一种新的高精度、快速离散非线性跟踪微分器, 并对其滤波特性、微分提取特性进行了初步分析. 分析表明, 这种跟踪微分器对输入信号具有很好的跟踪能力, 能够滤除噪声和提取微分信号. 相位延迟小, 幅值衰减小, 因而具有跟踪的快速性、准确性. 最后, 给出了数值仿真例子来验证该算法; 并给出了一个实验结果, 证实了算法的可行性.     

基于改进sigmoid函数的非线性跟踪微分器

本文受神经网络中常用的sigmoid激励函数特性的启发,提出了一种形式简单、调参相对容易的非线性跟踪微分器(STD).首先,在sigmoid函数的基础上引入指数和幅度因子,利用改进后的sigmoid函数构造加速度函数,接着,借助Lyapunov直接法证明了所设计的跟踪微分器的非摄动形式具有全局渐近稳定性,随后利用系统等价性给出了跟踪微分器的具体形式并通过扫频测试分析了其频域特性;最后,与线性微分器(LD)、全程快速跟踪微分器(HSTD)以及改进的跟踪微分器(ITD)、反正切形式的跟踪微分器(ATD)分别进行对比仿真分析.结果表明,基于sigmoid函数设计的跟踪微分器可以兼顾响应的快速性以及平稳性、全程无抖振,对信号的广义导数具有良好的逼近能力和滤波效果.     

一种基于跟踪微分器的简单自适应控制算法

应用跟踪微分器在处理信号时具有较强的误差衰减能力和抗扰动能力,针对传统的简单自适应控制算法中增益调节过于简单、收敛速度慢且适应性不强的缺点,对传统的简单自适应算法进行了改进,提高了收敛速度,减小了静差。描述了该算法的结构和原理,运用Lyapunov稳定性理论和LaSalle不变性原理证明了控制算法是稳定的,跟踪误差收敛到零。计算机仿真结果验证了算法的可行性和有效性,并给出了参数选择的一般法则。     

一种新型正弦跟踪微分器的研究与应用

过程信号的微分计算在控制工程领域有广泛的应用,但经典微分运算方法存在显著的噪声干扰放大效应.文中通过分析一种经典微分器的变形结构以及对象阶跃激励响应和斜坡激励响应的正弦滤波信号成分的构成,指出在较高的滤波频率下,可通过信号的正弦滤波或余弦滤波提取这些过程信号的微分信号.提出了一种由正弦滤波器和新型正弦跟踪器所构成的新型微分信号提取方法.该方法有效提高了提取微分信号的质量,与理想微分信号相比的近似度较高.文中提出的微分方法具有良好的抗噪声干扰特性,是线性滤波技术的发展与延伸,并具有良好的理论意义和实际应用前景,可作为经典控制理论的有益补充.数学分析、仿真实验和实际应用结果进一步证实了文中所述方法的正确性和有效性.     

基于跟踪微分器的离散滑模控制器

利用跟踪微分器设计了一种新的离散滑模控制器,可以从不连续的指令信号中合理提取连续信号及微分信号,且不需要利用线性外推的方法预测指令信号下一时刻的值及其微分．与基于趋近律的离散滑模控制器进行的对比仿真表明,所设计的控制器在保持传统滑模控制固有强鲁棒性的同时,控制器的输出几乎不存在抖振现象,而且在跟踪不连续的指令信号时,系统表现出良好的动态品质．     

非线性跟踪-微分器的分析与改进

本计非线性跟踪－微分器的工作机理和参数意义进行了深入分析，发现了超调产生的根源及参数相近制约的原因，通过对其开关平面函数的改进，改善了信号的品质，得到了灵活解耦的参数整定方法，使非线笥跟踪于微分器更具有工程实用意义。     

基于改进跟踪微分器的进气压力控制技术研究

高空台进气压力控制系统是高空模拟的关键部分,直接决定了模拟环境的可靠性。然而,其被控对象存在非线性与时滞特性,易导致反馈信号出现相位延迟和受噪声干扰。针对传统方法不能很好解决相位与滤波之间的矛盾,引入Fal函数滤波器,设计了一种改进的跟踪微分器实现对信号的相位补偿和滤波。数值仿真分析表明,改进跟踪微分器比传统相位补偿器具有更强的滤波和相位补偿能力。通过仿真试验证明了改进跟踪微分器在进气压力控制系统中的有效性。该方法可以提升进气压力控制系统的抗干扰能力。     

基于反双曲正弦函数的跟踪微分器

反双曲正弦函数是光滑连续函数,具有快速并消除速度高频震颤的作用.利用反双曲正弦函数构造加速度函数,设计二阶跟踪微分器,证明了跟踪微分器的收敛性,并分析了跟踪微分器频域特性.仿真实验表明,该跟踪微分器能对输入信号进行低通滤波,且跟踪精度高,响应速度快;同时,它较好地抑制了微分信号的噪声放大效应,可以得到输入函数理想的微分信号.     

基于SWT与等价空间的LDTV系统故障检测

为提高基于等价空间的线性离散时变（Linear discrete time-varying,LDTV）系统故障检测的检测性能,本文提出一种基于平稳小波变换（Stationary wavelet transform,SWT）与等价空间的LDTV系统故障检测方法.通过引入SWT对基于低阶等价关系构造的残差进行多尺度滤波,将残差产生器设计转化为不同尺度下的多目标最优化问题,保证了各尺度下残差对干扰鲁棒性和对故障灵敏性指标的最小化,同时利用SWT快速算法获得一组多尺度残差信号.进一步,对产生的多尺度残差信号进行多分辨率分析,从而实现较宽频率范围内故障信号的检测,有效降低了故障漏报率.最后,通过仿真实验验证了本文方法的有效性.     

离散变结构控制的新方法及其在液压伺服系统中的应用

本文对离散变结构控制进行了深入研究，针对伺服系统的特点，提出了一种新的变结构控制策略－ＩＶＳＣ。它由积分控制Ｉ和变结构控制ＶＳＣ复合而成，因此当系统存在外部干扰和参数变化时仍可获得准确的跟踪性和良好的鲁棒性。应用所提出的控制策略对泵控马达速度伺服系统进行控制的仿真结果表明控制效果是相当满意的。     

分层蜂窝网络中基于移动速度、方向的流量均衡

在异构无线网络中,使用有效的流量均衡可以服务更多的移动用户。文章为异构分层无线网络提出了一种基于移动速度、方向和位置的流量均衡算法,其原理是选择逗留时间较长的移动用户执行垂直切换,从负载较重的小区转移到负载较轻的重叠覆盖小区。同时,快速切换呼叫在一定条件下可以接入到微小区,慢速切换呼叫也可以切换进入宏小区。仿真实验结果表明,该算法改善了新呼叫阻塞率和切换呼叫掉线率等方面的性能。     

基于线性搜索的混沌优化及其在非线性约束优化问题中的应用

提出基于线性搜索的混沌优化方法,利用混沌变量的特定内在随机性和遍历性来跳出局部最优点,而线性搜索可以提高局部空间的搜索速度和精度。结合精确不可微罚函数求解非线性约束优化问题。仿真结果表明,该算法简单易行,求解精度、收敛速度和可靠性较高,是解决优化问题一种有效方法。     

Adaptive Observer‐Based Global Sliding Mode Control for Uncertain Discrete‐Time Nonlinear Systems with Time‐Delays and Input Nonlinearity

A new discrete‐time adaptive global sliding mode control (SMC) scheme combined with a state observer is proposed for the robust stabilization of uncertain nonlinear systems with mismatched time delays and input nonlinearity. A state observer is developed to estimate the unmeasured system states. By using Lyapunov stability theorem and linear matrix inequality (LMI), the condition for the existence of quasi‐sliding mode is derived and the stability of the overall closed‐loop system is guaranteed. Finally, simulation results are presented to demonstrate the validity of the proposed scheme.     

模糊自学习滑模变结构控制的研究及在直线AC伺服系统中的应用

滑模变结构控制（SMSVC）是一种特殊的非线性控制策略,它对参数变化,负载扰动以及系统的不确定性有强的鲁棒性。然而,系统的控制精度和稳定性受到由滑模开关控制所引起的抖振的影响,在本文给出的方法中,抖振可以通过在传统的滑模控制中引入模糊自学习加以有效的抑制,而对SMVSC的强鲁棒性不产生影响,对于直接驱动的AC直线伺服系统的仿真结果显示了这种方法是有效的。     

广义Mamdani模糊系统依K-积分模的泛逼近及其实现过程

首先,通过引入拟减法算子给出K-积分模定义,并针对广义Mamdani模糊系统实施等距剖分其输入空间. 其次,应用分片线性函数（Piecewise linear function,PLF）的性质构造性地证明了广义Mamdani模糊系统在K-积分模意义下具有泛逼近性,从而将该模糊系统对连续函数空间的逼近能力扩展到一类可积函数类空间上. 最后,通过模拟实例给出该广义Mamdani模糊系统对给定可积函数的泛逼近及实现过程.     

基于FBFN 的鲁棒仿生学习系统设计及在运动平衡控制中的应用

针对两轮直立式机器人的运动平衡控制问题,结合OCPA 仿生学习系统,基于模糊基函数,设计了一 种鲁棒仿生学习控制方案．它不需要动力学系统的先验知识,也不需要离线的学习阶段．鲁棒仿生学习控制器主要 包括仿生学习单元、增益控制单元和鲁棒自适应单元3 部分．仿生学习单元由模糊基函数网络（FBFN）实现,FBFN 不仅执行操作行为产生功能,逼近动力学系统的非线性部分,同时也执行操作行为评价功能,并利用性能测量机制 提供的误差测量信号,产生取向值信息,对操作行为产生网络进行调整．增益控制单元的作用是确保系统的稳定性 和性能,鲁棒自适应单元的作用是消除FBFN 的逼近误差及外部干扰．此外,由于FBFN 的参数是基于李亚普诺夫 稳定性理论在线调整的,因此进一步确保了系统的稳定性和学习的快速性．理论上证明了鲁棒仿生学习控制器的稳 定性,仿真实验结果验证了其可行性和有效性．     

基于奇异值分解的内模控制方法及在非方系统中的应用

针对复杂工业生产过程中常常出现的输入与输出变量数目不相等的非方系统, 首次提出一种基于奇异值分解(Singular value decomposition, SVD)的内模控制(Internal model control, IMC)新方法. 该方法通过添加补偿项实现对非方系统的解耦并消除不可实现因素, 并应用SVD矩阵理论设计一种非对角型滤波器, 使控制系统不仅具备良好的高维解耦能力和响应速度快的优点, 而且因设置新型滤波结构而具备极强的鲁棒性. 仿真结果表明了这种方法的有效性和可靠性.