有界噪声下具有一步时延和丢包的网络化估计

针对一类噪声统计特性未知情况下具有一步时延和数据丢包的网络化系统状态估计问题进行研究。首先,引入满足伯努利分布的随机变量描述一步时延和数据丢包现象,并基于此随机变量构建量测补偿模型。其次,通过量测补偿数据设计依概率信息的状态估计器,并借助于有界递归优化算法构造估计器均方误差上界,将求解估计器增益问题转化为求解凸优化问题,同时给出使估计器均方误差在每一时刻都有界的稳定性条件。最后,通过数值仿真对所提方法进行验证,仿真结果证明了所提方法的有效性。

具有一步时延的直线电机迭代学习控制

将网络化控制引入传统的直线电机控制系统,充分发挥网络化控制的共享信息资源、减少系统布线、增加系统的灵活性和可靠性等优势,发展一种新型的网络化直线电机迭代学习控制模式。由于通信网络的限制,信息在网络通道中出现传输时延在所难免。针对测量信号在网络通信中存在随机一步时延的直线电机迭代学习控制系统,分析研究了P型迭代学习控制算法的收敛性问题。在采用Bernoulli随机序列描述一步时延,并假设其属于某个给定的数值区间的基础上,利用压缩映射方法和λ范数理论给出了P型迭代算法的收敛条件,从理论上证明了算法的收敛性并进行了仿真验证。理论分析和仿真验证结果表明,尽管系统存在随机一步时延,所运用的迭代学习控制算法仍能保证跟踪误差的收敛性。

基于一步延时的航迹起始改进算法

针对现有多目标航迹起始算法工程实践性不强的特点,研究了一种基于一步延时的航迹起始算法,并在分析该算法的基础上,针对该算法计算量随目标数目增加而成指数增长的不足,对其算法进行了改进,提出了一种双重滤波的一步延时的航迹起始算法。仿真结果表明,该算法提高了航迹的正确起始概率,减少了计算量,具有较好的工程应用前景。

具有时延和数据丢失的直线电机迭代学习控制

针对网络环境下同时存在一步时延和数据丢失的直线电机系统,本文研究了其P型迭代学习控制方法.将一步时延描述为概率已知的随机Bernoulli过程,而将数据丢失描述为概率未知的随机Bernoulli过程,且丢失概率属于一个已知的数值区间.然后,利用λ范数理论给出了P型迭代学习控制算法的收敛条件,通过适当选取学习增益因子,可使得直线电机控制系统的输出渐近收敛于期望输出.最后通过仿真验证了本文所提控制方法的有效性。

永磁同步电动机调速系统的离散滑模控制

提出了一种基于一步延时干扰估计和幂次函数的离散滑模控制方法,并将研究结果用于设计永磁同步电动机调速系统。通过引入一步延时干扰估计来估计当前时刻的干扰,实现对干扰的实时补偿,引入幂次函数消除了系统的抖振。理论分析表明,所设计的控制器消除了系统抖振,并使调速系统具有良好的跟踪能力和强鲁棒性.仿真和实验结果验证了该方法的有效性。

无刷直流电动机调速系统的离散滑模控制

提出了一种基于一步延时干扰估计和饱和函数的离散滑模控制方法,并将研究结果用于设计无刷直流电机调速系统。通过引入一步延时干扰估计来估计当前时刻的干扰,实现对干扰的实时补偿,引入饱和函数消除了系统的抖振。理论分析表明,所设计的控制器消除了系统抖振,并使调速系统具有良好的跟踪能力和强鲁棒性。仿真和实验结果验证了该方法的有效性。

一类不确定离散时间系统的积分滑模控制

针对一类同时存在匹配和非匹配不确定性的离散时间系统,提出一种基于幂次函数的离散积分滑模控制方法,理论分析表明,所提出的方法可以消除离散积分滑模控制系统的抖振,而且能够保证对系统的匹配和非匹配不确定性具有强鲁棒性,在系统不确定性的界未知的情况下,通过引入一步延时干扰估计完成了控制器的设计,并给出了闭环系统稳定性证明,仿真结果验证了所提出方法的有效性。