本体柱状的线形嵌段共聚物在受限状态下的自组装结构

综述了使用计算机模拟方法研究在本体状态下形成柱状结构的线形二嵌段和三嵌段共聚物在平行板间和纳米圆孔内的自组装结构.研究发现,嵌段共聚物体系在受限状态下自组装可以得到与本体状态下不同的纳米结构,调整受限状态的物理化学性质可以调控受限体系的相行为,从而诱导体系形成特定的结构.模拟研究还发现不同相分离强度和链结构的体系,在相同的受限状态下表现出不同的相行为.因此在制备纳米结构材料的研究中,人们要根据嵌段共聚物体系的特定性质,选择相应的受限环境,才能够实现有效的控制.

受限状态聚合物熔体的分子动力学模拟

用粗粒化的分子动力学(MD)模拟方法从分子层次研究了受限于粗糙壁内的聚合物熔体的动力学性质.结果表明,对于链长较短的受限聚合物熔体体系,随着膜厚的增加,体系内部高分子链的松弛时间逐渐减少;然而对于链长较长的受限体系,聚合物链的松弛时间随着膜厚的增加先减少后增加.推测这种由于链长的变化所引起的动力学性质的差异源自受限熔体内聚合物链聚集状态的改变,并且通过考察交叠参数对这种改变进行了分析.结果表明,在膜厚增加的过程中,决定受限状态高分子长链松弛机理的因素逐渐从受限效应转变成为链间的缠结效应.

受限状态下的高速列车迭代学习控制方法研究

针对受限状态下的高速列车自动驾驶系统的跟踪控制问题,基于列车动力学模型,提出一种带饱和函数的迭代学习控制算法。根据Lyapunov稳定性原理,利用列车运行过程中的状态偏差,推导出基于迭代学习控制的列车自动运行控制律。建立类Lyapunov的复合能量函数,通过在迭代域的差分,证明了其差分负定性和有界性,所设计的算法能够控制列车在迭代域对期望运行轨迹达到渐近收敛。采用本文提出的迭代学习控制算法对列车的跟踪性能进行验证,并与PID控制和D型迭代学习控制算法进行比较,结果表明:相较于其他两种算法,本文提出的算法在第3次迭代中就能控制列车精确跟踪期望轨迹,说明算法具有较快的收敛速度和较高的跟踪精度,且能够将控制输入约束在允许范围内。

基于数字图像相关技术的非均匀受限状态下土遗址的锚固性能

为研究锚固工程中处于非均匀受限状态锚杆的锚固特性,利用数字图像技术建立室内缩尺半锚模型.基于拉拔试验,研究锚固系统的荷载位移关系及破坏模式,在观察面上布设横向、纵向测线,分析夯土的位移情况.结果表明,锚固系统的极限锚固力为1.3 kN/m,锚固系统表现为弹脆性破坏;横向测线各点的位移呈现围绕锚杆轴线对称的分布特征;脱黏前,距锚杆较近的纵向测线位移自上而下递减,此后呈单峰形分布,随着荷载增加峰值下移.在此特殊受限状态下,锚杆的锚固性能主要取决于锚固系统的弹性变形,锚杆变径特征对锚固性能的增强作用不明显.

状态受限的小小型型无人直升机轨迹跟踪控制

无人直升机模型阶数比较高,设计常规反步控制器面临繁琐的对虚拟控制输入信号求导过程.针对此问题,设计了一种基于滤波器的反步控制方法.该方法通过滤波器而非直接解析地对虚拟控制量进行求导,从而显著简化了反步控制律的计算过程.在滤波器设计过程中,通过限制中间虚拟控制信号的幅值,变化速率以及带宽,以满足系统对状态变量及控制输入信号的约束要求.李雅普诺夫稳定性分析证明了直升机补偿跟踪误差全局指数稳定.仿真研究验证了该方法的有效性.

飞行状态受限的多旋翼无人直升机姿态控制

为了更好地体现和满足多旋翼无人直升机的实际工作特点和飞行需求,在考虑不确定、外界干扰等因素的影响下,研究了该无人机飞行状态受限情况下的姿态控制问题。首先,给出了该无人机的数学模型,同时为重构出姿态系统中的未知复合干扰并用于设计补偿控制律,设计了一种SMDO干扰重构算法;随后,为解决状态受限以及避免回馈递推控制器设计过程中的微分膨胀问题,设计了基于SMDO干扰补偿和受限指令滤波的姿态控制器;最后,通过仿真试验验证了算法的正确性。

状态受限的非完整链式系统的实际镇定

考虑了状态受限的非完整单链式系统的实际镇定问题 .利用链式系统的特殊结构设计了两步控制算法 .该方法能够使闭环系统的状态最终收敛到原点的任意小邻域中 ,且若系统初值小于任意正数M ,那么除了一个收敛到零的状态变量外 ,其余状态变量在整个实际镇定过程中均小于正数 (1+ε)M ,其中ε可事先任意小 .最后对平面移动机器人进行了仿真 。

状态右端受限的滞后控制系统的最优控制

本文对非线性滞后控制系统就其状态右端x（t1）在的限制条件下，给出最大值原理．作为特例，还将给出在部分状态变量右端完全固定的情况下的最大值原理．最后举例说明主要结果的应用．

终端状态受限的广义系统奇异二次指标最优控制问题

研究了终端状态受限的广义系统的奇异二次指标最优控制问题 ,在一定条件下把此问题转化为终端状态受限的正常状态空间系统非奇异二次指标最优控制问题 。

状态受限的扩展非完整链式系统的镇定

对于扩展非完整链式系统,考虑了状态受限下的镇定问题,利用链式系统特殊的非线性结构设计了多步控制算法,该方法能够使闭环系统的状态最终收敛到原点的任意小的邻域,若系统初值位于某邻域中,那么系统的两个特殊状态变量在整个实际镇定过程中不会超出预先给定的界限,最后对平面移动机器人进行了仿真,验证了所给方法的有效性。

基于干扰观测器的状态受限多缸同步控制策略

针对液压支架群多缸同步拉架过程,提出了基于干扰观测器的状态受限同步控制策略。首先分析了多缸之间的关系,基于等同控制的思想为每个子系统设计了干扰观测器以估计和补偿系统的不确定性和外来干扰;利用障碍李雅普诺夫理论对系统位置和速度的最大误差进行限制;引入动态面理论避免反步设计过程中的微分爆炸现象,简化了控制器的设计过程;以ZY3200/08/18D型电液控制液压支架为模型在Simulink中进行了仿真分析,随后搭建模拟实验台进行了实验验证。仿真和实验结果表明,所设计的位置同步控制策略拥有较高的轨迹跟踪精度和同步精度。

状态与输入受限的二阶多输入多输出非线性系统自适应控制（英文）

针对含有状态和输入受限的二阶多输入多输出非线性系统的控制问题,提出了一种自适应控制策略.通过综合利用障碍Lyapunov函数和动态面控制方法的特性,使得系统的状态满足约束条件而且能够减少计算量.此外,为了处理输入约束和系统中的不确定性的影响,分别设计了辅助系统和自适应算法.通过理论分析表明,闭环系统的所有状态都是有界的,而且系统的状态和输入都满足约束条件.最后,通过一个数值仿真算例和一个实际的航天器姿态控制系统的仿真来验证所提出的自适应控制策略的有效性.

状态受限下四旋翼无人机自适应跟踪控制

针对位置状态有界约束、未知有界干扰以及模型不确定下四旋翼无人机轨迹跟踪问题,设计了位置姿态双闭环自适应控制方案。通过非线性变换将四旋翼无人机位置状态变换为新的状态量,进而将四旋翼无人机位置状态有界约束问题转化为新状态量的有界性问题。设计了自适应率对干扰以及模型不确定进行估计,并设计了自适应反步控制方案。为避免欧拉角的奇异问题,采用旋转矩阵描述四旋翼无人机的姿态运动,构建其误差动力学方程,并设计了姿态自适应控制率以实现姿态轨迹跟踪以及稳定控制。仿真结果表明了所提方案的有效性。

状态和输入受限的切换奇异布尔控制网络的最优控制（英文）

本文研究了状态和输入均受限的切换奇异布尔控制网络的最优控制问题.利用矩阵半张量积方法获得受限切换奇异布尔控制网络的等价代数形式.然后通过类似针变化得到了存在最优控制的必要条件,并且提出了一个算法设计切换序列和控制策略使收益函数最大化.最后给出例子验证所得结果的有效性.

状态受限下四旋翼无人机预定性能控制

针对四旋翼无人飞行器在姿态控制中存在外界干扰、输入饱和和模型不确定性以及执行器故障问题,提出了一种将反步控制方法与Fuzzy-RBFNN相结合的控制策略。利用反步控制方法具有化整为零的思想,降低无人机系统在控制器设计过程中的难度;利用模糊径向基神经网络的逼近特性,消除模型不确定性以及模拟风场对系统造成的影响;考虑实际系统中执行器的工作效率,利用双曲正切函数代替饱和函数,消除输入饱和对系统造的影响;针对执行器故障问题,设计自适应律在线估计故障因子并且设计Lyapunov函数,从理论上证明了自适应反步Fuzzy-RBFNN控制器设计的稳定性,仿真验证了该控制策略的可行性。

时变状态约束下四旋翼无人机轨迹跟踪控制

针对外界扰动、模型不确定性以及时变状态约束情况下的四旋翼无人机轨迹跟踪控制问题,设计了基于神经网络的自适应动态面控制方案。首先通过非线性变换将四旋翼无人机位置约束问题转换为新状态量的有界问题,采用神经网络对系统中的不确定项进行估计,在此基础上分别设计了位置和姿态自适应动态面控制率,并给出了该控制系统稳定性证明。最后设计了仿真试验,分别采用PD控制方法以及动态面控制方法与所设计的自适应动态面控制方法进行对比,结果验证了所设计控制方案的有效性和优越性。仿真结果表明,所设计的控制方案能够保证四旋翼无人机对期望位姿的稳定跟踪,无人机位置状态始终处于期望的时变约束范围之内。且相较于动态面控制方法,该控制方案对外界扰动、模型不确定性具有更好的抑制效果。

使用自洽场理论研究嵌段共聚物受限在平行板间和球腔内的自组装行为

使用自洽场理论研究了二嵌段共聚物体系在一维平行板间和三维球腔内的自组装行为.研究表明,在三维球腔内受限状态下,体系可以形成多种介观结构,这些结构是在本体和一维或二维受限状态下不能观察到的.嵌段共聚物受限在球腔内自组装的相行为非常复杂,结构间的转变比一维平行板间受限状态下自组装结构的转变要复杂得多.

两嵌段共聚物在不同形状受限下的自组装行为

嵌段共聚物体系在受限情况下的自组装过程与受限结构的几何形状、界面性质密切相关,会表现出与本体不同的相行为特征,人们可以利用这些受限特征制备结构新颖的纳米材料.本文采用自洽场理论方法研究了两嵌段共聚物在不同形状受限情况下的自组装现象,发现受限形状不同,相行为也各不相同,在本体状态中人们难以观察到的相近体系间的相行为差异,在受限状态下也可以清晰的展现出来.由于受限的原因体系出现了层状相弯曲、柱状相和层状相兼并存在等结构,计算结果与现有实验结果吻合,并预测了部分自组装结构.

基于状态约束的永磁同步电机的优化控制算法

针对永磁同步电机位置伺服控制采用的基本反推法存在状态量与控制量无法同时满足饱和约束的问题展开研究。基于永磁同步电机的非线性模型的相关度为三,且可描述成级联形式,研究人员提出运用基本反推法进行基本控制律的设计,但是基本反推法仅考虑控制量饱和约束条件而无法保证状态量在期望的范围内,且其引入的虚拟控制律的微分会导致计算量膨胀。针对这两个问题,首次提出在非线性控制模型中引入命令滤波器的算法,对算法进行数学推导,并通过虚拟仿真验证了算法的有效性。仿真结果表明,与基本反推法相比,提出的控制方案有较优的位置收敛速度和平稳性,能够保证控制量和状态量均在合理的区间内,而且显著地减少运算时间。

受限迭代学习入口匝道控制收敛性分析

在实际的快速路交通流系统中,入口匝道的流量和快速路主路的速度都是受限的,因此在对快速路交通流进行控制时考虑这些限制十分必要.基于迭代学习控制的快速路入口匝道控制是近年来快速路控制领域的一个研究热点,然而,至今为止还没有在输入和状态同时受限情况下的相关收敛性分析.本文首先介绍了快速路交通流模型,并将交通密度控制转化为输出跟踪问题;然后通过严格的数学分析证明了在入口匝道流量受限和主路速度受限的情况下,基于迭代学习控制的入口匝道控制仍然能保证交通流密度收敛于期望密度;最后通过仿真研究验证了该方法在受限情况下能达到很好的控制效果.