非线性分布参数切换系统事件触发采样迭代学习控制

本文研究了一类非线性分布参数切换系统事件触发采样迭代学习控制问题。基于系统的输入和系统的输出数据采样,利用Lyapunov函数的方法得出事件触发条件,使得控制器只在事件触发条件被满足时才更新,有效地减少了迭代学习过程中控制器的更新。通过严格的数学推导证明了事件触发采样迭代学习控制的收敛性。最后,通过数值仿真实验验证了算法的有效性。

高阶时滞系统的改进线性自抗扰控制及参数整定方法

针对高阶时滞系统采用传统线性自抗扰控制调节效果不佳、参数整定困难的问题,提出一种高阶时滞线性自抗扰控制。在一阶线性自抗扰控制的基础上,串联高阶前馈补偿器,从而解决了线性扩张状态观测器前馈信号和反馈信号不同步的问题,提高了系统的状态观测精度;在此基础上,采用目标逼近法定量化参数整定公式,并推导出参数可调节区间,实现利用单参数λ调节控制器参数,简化参数整定;进一步采用频域分析法验证该整定方法的有效性,并确定参数和系统鲁棒性的关系。最后,在选择性催化还原(SCR)脱硝控制系统的仿真实验中将所提出的控制器与其他类型控制器进行了对比,验证了该控制器的优越性。结果表明:所提出的高阶时滞线性自抗扰控制在定值跟随、抗扰动和鲁棒性上均具有明显优势,具有很大的工程应用潜力。

电磁阀半主动悬架线性变参数μ综合鲁棒控制

针对电磁阀半主动悬架系统中的非线性和不确定性问题以及多个性能目标之间的矛盾,设计了一种线性变参数(linear parameter varying,LPV)μ综合鲁棒控制器。建立电磁阀非线性阻尼力力学模型并开展台架试验验证模型的准确性,构建了七自由度悬架系统的非线性LPV模型;对悬架参数不确定性和系统建模误差进行分析,并考虑传感器测量噪声的影响,设计了一种基于非线性和混合不确定性的LPV-μ综合鲁棒控制器;最后进行整车电磁阀悬架系统仿真和实车试验。仿真结果表明:在随机扰动下该控制器使车身垂向加速度均方根值降低46.47%,俯仰角加速度降低46.47%,侧倾角加速度降低50.68%,具有良好的抗干扰能力和可控性。试验结果表明:LPV-μ综合控制下车身垂向加速度、俯仰角加速度和侧倾角加速度均方根值分别降低36.6%、30.14%和39.47%,并且保证悬架动挠度小于0.06 m,验证了该控制策略的有效性。

非线性广义半马尔可夫跳跃系统的H∞控制

探讨一类非线性广义半Markov跳跃系统的随机稳定性和H∞控制问题。设计新型的Lyapunov-Krasovkii泛函(LKF),用于减少冗余决策变量。同时,引入参数依赖的互凸矩阵不等式(PDRCMI)来降低保守性,保证了非线性广义Markov跳跃系统渐进稳定并满足性能,最后,通过数值算例验证了所得方法的有效性。

风浪联合作用下分布式调谐质量阻尼器对海上半潜漂浮式风机的减振控制

海上半潜漂浮式风机在复杂深海环境下产生有害振动会威胁风机的安全性和耐久性,针对该问题并结合美国NREL的5 MW样机的漂浮平台几何结构构造,提出利用分布式调谐质量阻尼器(Tuned Mass Dampers,TMDs),即分别在漂浮平台的3根浮筒中布置TMD,形成等边三角形布置,对随机风浪联合作用下海上半潜漂浮式风机的平台纵摇振动进行控制。为了更好地描述分布式TMDs对海上半潜漂浮式风机的减振效果,基于拉格朗日方程和模态叠加法,对海上半潜漂浮式风机-TMDs耦合系统提出并建立了9自由度多体动力学模型。基于H_(∞)算法,即以平台纵摇频响函数的峰值为优化目标,对分布式TMDs的参数进行优化设计,优化设计中考虑了3个TMDs之间的耦合关系。对风机-TMDs耦合系统开展了风浪联合作用下的数值模拟,分析了分布式TMDs对平台纵摇响应的减振效果。结果表明:最优设计下的分布式TMDs对海上半潜漂浮式风机平台纵摇振动具有良好的减振性能;在三种不同工况的随机风浪荷载作用下,分布式TMDs对平台纵摇固有频率附近的功率谱密度曲线峰值减振率和标准差减振率能分别达到39%和52%以上。

在线优化参数的多变量无模型预测线性自抗扰控制

针对时变参数的多变量线性模型上叠加非线性的系统,采用具有辅助向量的多变量偏格式动态线性化方法逼近该系统,在多变量线性状态观测器中加入辨识的线性模型,提高状态观测精度。在多变量线性跟踪微分器和状态观测器分别引入超前参考输入与输出预测值,使多变量线性自抗扰控制器具有预测控制性能。运用非线性递推最小二乘法在线优化多变量线性自抗扰控制器的参数,给出在线优化参数的多变量无模型预测线性自抗扰控制算法。结果表明:无参数优化时的响应曲线,超调大,调节时间约1 s,无稳偏;有参数优化时的响应曲线,超调较小,调节时间约0.65 s,无稳偏,控制算法的响应优良。

基于等值单机非线性模型的多换流器并联直流系统暂态稳定性分析及控制参数整定方法

针对“状态变量多、阶数高”给多换流器并联直流系统暂态稳定性分析带来的困难,提出计及多换流器动态交互的等值单机非线性模型,简化大扰动稳定性分析及控制参数设计复杂度。首先,对每台换流器下垂双环控制中的所有状态变量做等效变换,建立直流系统的等值单机非线性模型;其次,基于等值单机的Takagi-Sugeno(TS)模糊模型刻画出最大估计吸引域,分析系统控制参数设计不合理导致的“小扰动稳定、大扰动失稳”问题;然后,提出基于等值单机的直流系统控制参数整定方法,通过等值单机设计推导系统中每台换流器的控制参数,降低了直流系统控制参数设计的难度,最后,RT-BOX硬件在环实验平台验证等值单机非线性模型及理论分析的准确性。

非线性分布参数系统跟踪控制的学习算法

尝试性地将学习控制方法用于一类非线性分布参数系统的跟踪控制上，分别获得了系统轨线于Ｌ２（Ω）空间，Ｗ １，２（Ω）空间中跟踪期望目标的结果．所给的学习算法避免了其收敛性要依赖于理想输入ｕｄ（ｘ，ｔ）这一不确定的条件，且对系统的非线性要求只是定性的而不是定量的，从而使得控制具有很强的鲁棒性能．

基于闭环P型学习控制的线性分布参数切换系统故障诊断

研究了一类具有切换模态的线性分布参数系统的故障诊断问题.在实际运行的动态线性分布参数切换系统的基础上,设计了与之对应的虚拟故障跟踪器,通过引入残差信号,建立了闭环P型迭代学习故障跟踪算法;给出了该算法的收敛性充分条件,并通过严格的理论分析,保证了残差信号和故障偏差的一致收敛性;最后通过数值仿真结果进一步验证了所提算法的有效性.

基于小波变换的线性定常分布参数系统最优逼近控制

借助于正交函数逼近方法研究了线性定常分布参数系统的最优控制问题 ,将Haar小波正交基应用于分布参数系统的最优控制 ,获得了性能较好的最优控制逼近算法 .

基于纳什均衡量子粒子群算法的分布式能源系统频率控制方法

含风能、太阳能等可再生能源的分布式能源系统存在频率波动过大和混合储能难以控制的问题。为此,文章提出了一种基于纳什均衡量子粒子群算法(NEQPSO)的分布式能源系统频率控制方法。首先,建立了一种含新能源和混合储能的分布式能源系统模型,并将滑模控制器(SMC)与LADRC观测器的输出共同作用于LADRC的PD控制器,实现滑模线性自抗扰控制器(SM-LADRC)的改进;接着,采用NEQPSO对控制器参数进行优化,以获取最优控制器参数;最后,设置不同情况下的对比验证实验。实验结果表明,优化控制器的控制效果明显优于常规PID和PI控制的;NEQPSO的寻优能力明显优于粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)的;同时,由负荷实验和灵敏度验证实验结果可知,基于NEQPSO滑模线性自抗扰控制的分布式能源系统响应快速、抗扰能力更强、频率效果更好且具有良好的稳态性能。

一类活动边界域上分布参数的非线性控制系统

本文导出一类活动边界域上分布参数的非线性控制系统，其背景是热防护中的发汗冷却系统．这类系统有第三类边界条件；有活动的外边界，在域内还可以有活动的弱间断面；控制变量一般出现在边界条件中，在特殊条件下还同时出现在方程中．本文从理论上分析了系统的基本特征，提出系统控制的两类模式，研究其数值模拟方法，讨论了系统的开环控制和闭环反馈控制，给出数值结果，并从计算机仿真证明了一维系统的适定性、稳定性、可测性和可控性．

基于小波变换的二阶线性分布参数系统预测控制

分布参数系统由于其复杂性,控制系统设计一直是控制理论的难点.寻求解决分布参数系统控制的新思路,本文提出了基于正交小波变换的线性离散时间分布参数系统预测控制概念,应用正交小波变换将二阶线性分布参数系统预测控制命题变换为集总参数系统预测控制问题,并设计预测控制器,将控制律进行反演获得原系统的具有分布特性的控制律.仿真研究表明,本文提出的分布参数系统预测控制算法取得了理想的控制效果,对系统模型失配和扰动具有较好的鲁棒性,验证了算法的有效性.

一阶线性定常分布参数系统的小波预测控制

研究了离散时间分布参数系统的预测控制问题,对一阶线性分布参数系统用正交小波基进行了逼近,将Haar正交小波应用于一阶线性定常系统的预测控制研究,应用小波分析,在DPS预测控制方面找到了一条新途径。仿真实例说明了所提出的算法的有效性。

时变非线性分布参数控制系统的小波辨识算法

基于正交函数逼近理论,在Haar小波正交规范基的基础上,总结并推导出了其积分运算矩阵、微分运算矩阵、乘积运算矩阵及其运算性质,并应用于一类时变非线性分布参数系统的辨识。借助于正交小波函数逼近方法对分布参数系统进行辨识,经正交小波逼近变换转化为代数矩阵方程,因此该方法可以不考虑初始条件和边界条件,较其他辨识方法要简单得多。该算法简单、计算量小、简化了分布参数系统辨识的求解过程,应用在分布参数系统辨识中不失为一种有效的分析方法。

线性变参数系统抗扰动鲁棒模型预测控制

持续有界扰动影响线性变参数系统的稳定性控制,采用基于多面体集的线性变参数系统抗扰动鲁棒模型预测控制算法可扩大系统的控制可行域,实现系统的稳定控制,并减少在线运算量。考虑系统扰动影响和参数不确定性,离线算法得到一系列不变多面体集和对应的控制律。在线算法根据受扰动状态变量在多面体不变集中的位置,在相应离线控制律的凸包内优化出的实际控制律,得到系统的控制输入量。给出算法的详细实施步骤和算法稳定性的证明。通过仿真对比验证算法的有效性,所提出的算法可以实现有界干扰的线性变参数系统控制的快速性和稳定性。

基于小波变换的一阶线性变参数分布参数系统预测控制

介绍了小波及其乘积运算矩阵和离散时间分布参数系统的预测控制,对一阶线性变参数分布参数系统用Haar正交小波基进行了逼近。将Haar正交小波应用于一阶线性变参数分布参数系统的预测控制研究,仿真结果验证了算法的有效性。

具有非匹配扰动的非线性变参数系统模型参考跟踪控制

本文研究了一类含有非匹配扰动的非线性变参数系统的跟踪控制问题.首先,设计非线性扰动观测器用于估计系统所受到的未知扰动.其次,在前馈–反馈跟踪控制器中引入扰动补偿控制项,提出一种基于扰动观测器的跟踪控制策略.利用依赖于状态和时变参数的线性矩阵不等式,导出保证闭环系统输入–状态稳定的充分条件,进而运用平方和凸优化技术解析地构造出扰动观测器和跟踪控制器.通过理论证明,所设计的控制策略能够实现非线性变参数系统输出对参考模型输出的跟踪,消除输出通道中非匹配扰动的影响.最后,由数值仿真例子验证了所提方法的有效性.

变批次长度的非线性分布参数系统迭代学习控制

针对一类离散的非线性分布参数系统,提出了一种批次长度随机变化的迭代学习控制问题。该类系统由抛物型偏微分方程构成。该方法采用伯努利型随机变量来描述迭代长度随机变化的情况,并根据分布参数系统的性质以及P型分布更新控制算法设计了迭代学习控制器。基于压缩映射原理,给出了系统输出误差收敛的充分必要条件并加以证明。结果表明,所提出的控制方法在λ范数意义下跟踪误差是收敛,且相对经典迭代学习算法,所提控制算法的收敛速度更快。最后,通过数值仿真验证了所提算法的有效性。

一类非线性抛物型分布参数控制系统的研究

对一类有广泛应用的活动边界域上非线性抛物型分布参数系统进行建模· 采用将系统转化为固定域系统或转化为集中参数系统的方法 ,从理论上分析了系统的基本特征 ,得出控制变量存在两个临界值 ,大者区分边界活动与否 ,小者区分边界活动后会自动停止与否· 将平面、柱面和球面的一维系统表述成统一形式 ,通过计算机仿真研究了系统开环控制和闭环反馈控制的动态特性 ,数值结果与理论结果一致· 计算机仿真表明系统是适定的、稳定的 。