一类具有参数慢变的非线性振动系统

对具有慢变参数的非线性振动系统进行了分析研究 ,这类系统在振动工程中有着广泛的实际背景。系统中质量、刚度和干扰力等参数是随时间缓慢变化的 ,与一般的参变系统有着本质的不同。讨论了慢变系统的分析方法 ,结合转子系统的慢变刚度对其振动特性进行了研究 ,提出了控制系统通过共振区时的振幅的具体措施。

线性时变参数系统的混合鲁棒H_2/H_∞控制

研究具有模型参数不确定性和外部扰动的一类系统,即线性变参数系统(LPV)。考虑参数在多胞内变化,系统状态方程可以由多胞矩阵描述,利用H2/H∞范数条件与系统状态空间实现的线性矩阵不等式(LMI)之间的等价性,来求出H2/H∞设计问题的解,同时设计含有极点配置的多胞状态反馈控制器,使闭环系统具有所期望的混合H2/H∞性能和动态特性。给出一个弹簧阻尼器算例进行分析求解,仿真说明了系统的鲁棒稳定性和对脉冲干扰的抑制作用,验证了设计方案的有效性。

线性参数变化系统建模与控制研究进展

在描述实际系统的非线性和时变特性方面,线性参数变化(Linear parameter varying,LPV)模型有着巨大的优越性,对于使用一些成熟的线性系统控制理论来解决非线性系统的控制问题,提供了良好的手段.文章对LPV系统的模型结构和建模方法,模型参数辨识方法,控制方法以及应用领域等方面的近几年的研究成果,做了比较全面的总结和概括,最后对LPV系统建模和控制的未来研究方向进行了展望.

非线性、变参数系统的求解、分析与综合方法

介绍求解、分析、综合非线性、变参数系统的新方法为多级线性化-高阶微分方程法，它还具有补偿效。应多级线性化高阶微分方程法的主要特点：是对非线性、变参数系统原始方程，进行必需阶次的微分，以便获得相应的高阶微分方程，它反应了系统的主要特性，包含了原始系统的更多信息，此方程的基本解组可确定非线性、变参数系统的参数，从而起到综合作用。而且多级线性化-高阶微方程的解，特别是它的带补偿效应的解，可较精确地反映非线性、变参数原始系统的特性。

广义线性变参数系统输出反馈鲁棒控制

广义线性变参数系统能更准确描述物理系统且是完成增益调节控制的关键.本文研究广义线性变参数系统的鲁棒性能分析和输出反馈鲁棒控制问题.首先采用广义Lyapunov不等式方法分析了系统的容许性和H∞范数,给出了基于线性矩阵不等式的容许和鲁棒性能条件;然后讨论了广义线性变参数系统H∞鲁棒控制器的存在性,通过求解代数Riccati方程给出了输出反馈鲁棒控制器构造方法.

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。

含慢变参数的非线性振动系统的振动特性

慢变参数的振动系统一类典型的非线性系统，工程上的许多振动都于这一类，由于慢变系统的质量、刚度、干扰力等参数是随机时间缓慢的，另一般的参变系统有本质的不同，因此需根据咖以研究。本文讨论了慢变系统的分析方法。同时结合提升机罐笼与钢丝强组成的系统和慢变刚度的转子系统对自汉的和非自治的慢变系统的的夺动特性进行了研究，提出育夺区时的振幅的具体方法。

线性变参数随机服务系统近似最优设计

利用排队理论,建立了一个顾客到达率线性增长、顾客服务率和服务台数量不变的变参数随机服务系统近似最优设计模型.给出了满足投资有限,在一定时期内设备使用率和用户服务质量满足给定的要求,使用寿命达到设计的服务系统近似最优设计方案.

一类线性变参数时滞系统的故障诊断

研究了线性变参数时滞系统的故障诊断问题.在参数的凸条件约束和系统参数矩阵的仿射依赖条件假设下,利用线性分式变换,将故障滤波器设计问题转化为H∞鲁棒控制器设计问题,给出了该变参数控制器的存在条件和增益求解方法.最后通过仿真算例验证了方法的有效性和可行性.

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。

基于点映射胞轨迹法的强非线性系统混沌演化与激变研究

针对强非线性系统混沌演化与激变难以掌握,阻碍线谱混沌化技术工程化应用的问题,采用点映射胞轨迹法对强非线性系统的全局性态进行了研究;研究结果表明:随着激励力幅值的增加,系统经历了不止一次的对称破缺分岔,逆对称破缺分岔过程,系统通过不同形式由周期状态转变为混沌运动状态。

带有慢变参数的非线性系统的渐近方法

本文把新的渐近方法,推广到带有慢变参数的非线性系统.

离散时间线性参数变化系统稳定性分析

考虑离散时间时变线性系统稳定性,其时变的系统矩阵在一个由已知顶点矩阵所构成的多胞体中。通过应用参数依赖Lyapunov函数(涉及参数增量上界),给出一个由线性矩阵不等式(LMI)表述的判据,以判别系统的鲁棒稳定性,用到参数依赖Lyapunov函数及参数增量上界。与二次稳定性及定常参数依赖的Lyapunov函数方法相比较,所得结果不仅把保守性降到一个更低水平,而且作为推论导出文献已有结果。对算例所做的比较计算证实了新方法的优越性。

子空间预测控制方法在线性变参数系统中的应用

提出了一种针对线性变参数系统的新型子空间预测控制方法。该方法首先通过子空间辨识算法获得线性变参数系统的子空间预测输出。然后,对构造的输入输出矩阵进行QR分解得到子空间预估器,将子空间预估器用于设计模型预测控制器。该控制器包含了积分作用,可消除稳态误差。最后,通过风机扑翼动力学系统的仿真实验,证明了该方法的有效性。

一种新型非线性时变模型:模糊变参数系统

为了研究非线性时变模型,提出了模糊变参数系统。它是一种集T-S模糊系统和线性变参数系统诸多优点为一体的新型非线性时变模型,它继承了T-S模糊模型能有效处理非线性系统的优点,又保持了线性变参数模型处理时变系统的优势。模糊变参数系统不仅克服了传统T-S模糊模型在处理时变系统时模糊规则剧增的弱点,也扩展了线性变参数系统理论的适用范围,为解决非线性时变系统的控制问题提供了新思路。在以上模型的基础上,给出了零平衡点全局渐进稳定的一个充分条件以及设计一种T-S全状态反馈控制律的充分条件,数值仿真验证了结果的有效性。

非线性变参数系统的混合H2/H∞控制

本文研究了一类非线性变参数系统的混合H2/H∞保性能控制问题.基于Lyapunov稳定性理论,建立了状态反馈混合H2/H∞保性能控制的可解性条件.该条件是依赖于状态和参数的线性矩阵不等式,显式地体现了系统的时变和非线性特性,通过多项式平方和方法,可以转化为优化问题.特别地,本文构造一种新颖的控制器和Lyapunov范数.在此基础上,研究了基于多项式平方技术的不确定非线性变参数系统混合H2/H∞保性能控制问题.最后,通过倾转旋翼飞行器实例和数值仿真均验证本文方法的可行性和有效性.

无稳态非线性系统线性变参数模型辨识

针对无稳态非线性系统,提出2种线性变参数(linear parameter varying,LPV)模型辨识方法.对于线性权重LPV模型,结合高斯牛顿法和最小二乘法对局部线性模型的参数寻优;对于高斯权重LPV模型,采用Narendra-Gallman算法并根据参数与优化目标之间的关系,将参数分为线性部分和非线性部分并进行交替迭代.通过对循环流化床锅炉实际工业系统的建模结果和实测结果对比验证了所提算法的有效性.与带稳态LPV模型相比,3个主要输出蒸汽压力、蒸汽温度和炉膛温度均获得较好的输出拟合效果,最优匹配率分别提高52.8%,21.1%和32.2%以上.验证了所提算法在复杂工业非线性对象建模上的有效性和实用性.

线性变参数系统算法在船舶运动与参数控制的应用

船舶的运动控制包括航向、航速和航迹控制等,在船舶大型化和高速化发展的今天,船舶运动控制水平与船舶航行安全性、航行效率息息相关。船舶的运动控制参数主要包括柴油发动机的参数、船舵参数、螺旋桨参数以及船舶吃水与形状参数,本文在进行船舶运动控制器的设计时,采用了一种基于线性变参数(LPV)系统的控制算法,从系统稳定性、船舶运动参数数学建模、控制系统建模以及系统的性能仿真等方面进行深入研究,有助于提升船舶的运动与参数控制精度。

基于变分贝叶斯算法的线性变参数系统辨识

线性变参数系统(LPV)将多阶段、非线性的过程建模转化为线性多模型的辨识问题,是解决非线性过程建模的一个有效手段。由于实际工业过程存在各种干扰因素,导致被建模系统呈现随机性及模型参数的不确定性。针对这一问题,考虑采用变分贝叶斯(VB)算法对LPV模型进行辨识。该算法首先给定参数相应的先验分布,通过最大化目标函数的下界,从而估计得到参数的后验分布。不仅可实现对参数的点估计,同时量化了估计值的不确定性。针对典型二阶过程和连续搅拌反应釜(CSTR),运用提出的算法进行仿真实验,表明了该贝叶斯估计方法的优越性。

一种基于离散变分原理的非线性动力系统参数识别方法

提出了一种辨识非线性动力系统模型参数的方法。首先将待辨识参数的导数引入到系统输出误差代价函数中;然后利用离散变分原理导出关于待辨识参数的差分方程,并与系统方程一同求解;最后通过迭代运算使待辨识参数从给定的初值收敛到稳定真值。利用本方法对非线性振动系统的模型参数分别进行了参数识别仿真,数值计算结果证明了方法的有效性。