长时滞网络控制系统的随机稳定性研究

对网络控制系统中的短时滞、长时滞、均方指数稳定和随机稳定作了定义 ,完善了长时滞网络控制系统的数学模型 ,设计了长时滞网络控制系统在状态反馈下的随机最优控制器 ,并证明了该最优控制律可使网络控制系统均方指数稳定和随机稳定 .最后以不稳定的倒立摆为对象进行了仿真研究 。

网络控制系统的分析与建模

本文论述了网络控制系统的复杂性及当前网络控制系统建模中存在的主要缺点.在考虑系统噪声、控制器动态及输出反馈的情况下,提出了多包传输、单包传输有数据包丢失及多包传输有数据包丢失时网络控制系统的离散随机模型的统一的建模方法,并给出了网络诱导时延合并定理.

基于无传感器的PMSM电流控制策略的研究

提出一种新型的滑模观测器,并分别研究在4种不同的电流控制策略下,基于该新型滑模观测器的PMSM伺服系统的控制问题。该新型滑模观测器引进了Sigmoid函数作为控制函数用来抑制抖振,并根据PMSM的反电动势模型构建了反电势观测器来提取所需的连续信号,因此取消了传统的一阶低通滤波器和相角补偿环节。为了对电机的转子位置和转速进行更加精确的估算,引入了转子位置锁相环结构。在Matlab/Simulink平台基础上建立了4种不同的电流控制策略,基于新型滑模观测器PMSM无位置传感器三闭环控制系统仿真模型,分别对反电动势估算、速度估算、位置估算和突加负载扰动进行了仿真分析。仿真结果表明,该新型滑模观测器在4种不同的电流控制策略下,对电机转子位置和转速的估算、电磁转矩以及定子三相电流有着不同的影响,验证了该新型滑模观测器算法的可行性。

无限时间长时延网络控制系统的随机最优控制

考虑二次性能指标下线性网络控制系统的随机最优控制问题,建立了控制器为事件驱动时长时延线性网络控制系统的数学模型,证明了在无限时间情况下离散随机黎卡提代数方程解的存在性,设计出无限时间情况下线性网络控制系统的随机最优控制器,得到相应的最优性能指标的表达形式,并证明了相应的随机最优控制器可使网络控制系统均方指数稳定.最后以网络控制下的倒立摆为对象进行仿真研究,仿真结果表明该方法的正确性和有效性.

网络控制系统的能控性和能观性

给出了网络控制系统的定义,并基于线性时不变系统的被控对象,建立了传感器为时钟驱动,控制器和作动器为事件驱动时长时滞网络控制系统的数学模型,对网络控制系统的均值能控、均方能控、均值能观及均方能观作了定义,得到了网络控制系统能控的充分或必要条件及能观的充要条件.

长时延Markov网络控制系统的随机最优控制

分析了网络控制系统中的Markov特性,在系统具有完全状态信息时,设计了在Markov变量调节下的长时延网络控制系统的随机最优状态反馈控制器;在系统具有部分状态信息时,设计了系统状态的最佳估计器及随机最优输出反馈控制器,在Markov变量调节下的长时延网络控制系统中分离定理依然成立。

超声乳化人工晶状体植入治疗原发性闭角型青光眼

目的:探讨晶状体超声乳化吸出联合后房人工晶状体植入术,治疗原发性闭角型青光眼的疗效。方法:2001-10/2004-10收治原发性闭角型青光眼32例,术前控制眼压,经视力检查、前房角镜和裂隙灯等检查后,均单独采用晶状体超声乳化吸出联合后房人工晶状体植入。结果:术后随访3～12mo。视力均较术前提高,视力≥0.3者23例占72%;术后眼压<21mmHg(1mmHg=0.133kPa)者29例占91%。结论:超声乳化人工晶状体植入可有效地治疗原发性闭角型青光眼。

一种组合型中点SPWM采样方法的研究

提出一种组合型中点不对称规则采样法,只需在三角载波的波峰(或波谷)进行采样,利用数学中线性组合的原理构造出波谷(或波峰)的"采样点",再根据二分法的原理求得SPWM波开关点的时刻值。详细阐述了该方法的基本理论,并得出产生SPWM波开关点的运算方程。理论分析与仿真研究表明,与传统的规则采样法相比,该方法的SPWM算法更简单,采样点更少,开关点时刻值的误差和负载电流THD更小,且输出的基波幅值更大。所以,该方法对传统的规则采样法进行了优化,更加逼近了自然采样法的调制效果,易于在DSP上实现,并且运算速度快,具有良好的工程应用价值。

基于FPGA的双通道多对极旋转变压器的新型测角系统设计

在伺服系统中,为了尽可能提高测角精度,本文提出了＂双通道多对极旋转变压器＋轴角数字转换器AD2S1210＋FPGA＂测角编码控制方案。通过FPGA来控制AD2S1210的解码和同步问题,并采用串行通信实现绝对角位置的输出,该系统可适用于0~360°范围内的转角位置测量。并且针对系统的误差,对旋转变压器的双通道数据的组合纠错进行了深入的研究。整个测角系统电路在PADS2007的设计环境下设计实现,并基于Xilinx公司的FPGA芯片XC6SLX45,通过VHDL语言的软件编程方式对组合纠错功能进行了验证。仿真结果表明该测角系统可满足高速度、高精度的设计要求。

具有马尔科夫分布时延网络控制系统的保性能控制器设计

针对一类具有马尔科夫时延的网络控制系统,讨论了其保性能控制器的设计问题,并提出了一种通过切换反馈增益来维持网络控制系统性能的设计方法。首先把网络控制系统建模为一类具有不确定性参数的离散系统,利用Lyapunov稳定性理论,讨论了系统的稳定性,结合一个最优二次型性能指标,推导出该类系统保性能控制器的存在性。最后通过仿真算例验证了此控制方法的有效性和可行性。

网络控制系统的随机状态反馈控制

通过网络形成闭环的反馈控制系统称为网络控制系统 ,其特征是系统各组件之间可以通过网络交换信息。基于线性时不变被控对象的网络控制系统的离散随机模型 ,讨论了网络控制系统在两种离散性能指标下系统的随机最优状态反馈控制器的设计 ,定义了网络控制系统的随机稳定性、均方稳定性和均方指数稳定性 ,并证明了这两种最优控制器均可使网络控制系统均方指数稳定。最后 ,以网络控制下的釜式反应器为对象进行了仿真研究 。

网络控制系统的随机输出反馈控制

给出了网络控制系统在不完全状态信息时系统状态的线性最优估计器;讨论了网络控制系统在输出反馈情况下随机最优控制器的设计;并证明了该最优输出反馈控制律可使网络控制系统均方指数稳定.最后以网络控制下的釜式反应器为对象进行了仿真研究,仿真结果表明了该法的正确性和有效性.

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。

网络控制系统的可镇定性和可检测性

基于线性时不变系统的被控对象,建立了控制器为事件驱动时长时延网络控制系统的数学模型,对网络控制系统的均值可镇定性、均方可镇定性、均值可检测性和均方可检测性作了定义,得到了网络控制系统可镇定、可检测的充要条件,最后以不稳定的倒立摆为对象进行了仿真研究.

面向水下环境的图像对比度增强算法研究

在采集水下图像时,由于水面对光的反射和散射会导致水下图像对比度下降。针对这一情况,提出了一种基于离散平稳小波变换的算法,对图像进行去噪和对比度增强的处理。实验表明:新算法能够有效地增强水下图像的对比度,同时还能够很好地抑制图像中的白噪声。

网络控制系统中的基本问题与时延分析

介绍了网络控制系统的概念 ,论述了网络控制系统中的基本问题 :时变传输周期、网络诱导时延、数据包丢失、单包传输和多包传输、数据包的时序错乱、网络调度、节点的驱动方式及时钟同步等。

确定性网络控制系统的多步预测控制器设计

由于网络诱地时延的随机性,所以网络控制系统是一随机系统。对这样的随机系统,在网络诱导时延服从某一确定分布且其统计特性已知的情况下可以设计其随机控制器,否则只能设计其确定性控制器。在一定的假设条件下,通过在网络控制系统的源节点和目标节点分别设置一定长度的缓冲器的方法将网络控制系统中的随机时延转化为确定性时延,从而将原随机的网络控制系统转化为确定性的网络控制系统。基于线性时不变的被控对象,设计了确定性网络控制系统的多步预测控制器,所得到的闭环系统是可镇定的,并且其控制器和观测器满足分离原理。以不稳定的倒立摆为对象进行了仿真研究,仿真结果表明本文方法的有效性。

多速率无时延网络控制系统的鲁棒状态反馈控制

节点的采样频率多于一个的网络控制系统称为多速率网络控制系统。在无网络诱导时延多速率网络控制系统的离散数学模型的基础上,利用Lyapunov和线性矩阵不等式理论设计了多速率网络控制系统的鲁棒状态反馈控制器,该控制器可以保证相应的闭环系统渐进稳定。最后通过一个例子验证了文中的理论结果。

伺服系统复合自适应控制研究综述

传统的自适应控制存在调节参数多、依赖精确数学模型、收敛速度慢、易受未知干扰影响等问题,因此通过结合更多控制方法改进自适应控制是十分必要的。以伺服系统为对象,分析了自适应控制与神经网络、滑模控制、模糊控制等多种控制方法相结合之后的复合自适应控制算法的基本原理,以及各种算法在伺服系统中的应用。最后总结了现阶段伺服系统复合自适应控制存在的主要不足以及未来改进和发展的方向。

伺服系统的迭代学习控制

建立了伺服系统的数学模型,分析了伺服系统在理想情况及有干扰情况下的位置环跟踪性能。根据伺服系统运行的重复性特点,将迭代学习控制理论应用于伺服系统。设计中在伺服系统位置环采用PID控制的基础上加入开环PD型迭代学习控制器,传统PID控制可保证系统的稳定运行,迭代学习控制器通过迭代学习减小系统的位置误差。最后在simulink软件中进行了仿真,仿真结果表明迭代学习控制能够提高伺服系统的跟踪性能。