船舶航迹迭代非线性滑模增量反馈控制算法

分析了带有状态变量及控制输入约束条件的欠驱动船舶航迹控制问题,结合增量反馈技术,对控制系统输出进行动态非线性滑动模态分解迭代设计,提出了一种基于分解迭代非线性滑模的船舶航迹增量反馈控制方法,以避免定常干扰引起的稳态误差及变结构控制的抖振问题,无需对不确定风、流干扰以及模型参数进行估计,能够同时稳定船舶的航向和航迹。应用“育龙”轮的系统模型进行了仿真,结果表明,控制器对系统参数摄动及外界干扰不敏感,具有强的鲁棒性,且其设计参数物理意义明显,易于调节。

基于逆推方法的非线性船舶航迹跟踪控制

基于包括科氏向心矩阵和非线性阻尼项的、带恒值扰动的非线性船舶水面运动数学模型,采用带积分器的逆推(Backstepping)设计工具,设计船舶航迹跟踪控制律;并借助Lyapunov函数、应用相关引理证明了所设计的船舶航迹跟踪控制律使得最终的闭环航迹跟踪控制系统一致全局渐近稳定,达到航迹跟踪控制的目的.仿真研究表明,所设计的控制律使船舶能够克服恒值扰动跟踪期望航迹,且控制量合理,从而验证了所设计控制律的有效性.

欠驱动水面船舶非线性信息融合航迹跟踪控制

针对欠驱动水面船舶的航迹跟踪控制问题,提出了一种非线性信息融合控制算法。将连续的船舶模型转化为非线性离散状态方程,利用信息融合估计定理融合软约束信息、硬约束信息,具体为二次型性能指标函数中包含的期望航迹和控制能量的软约束信息,以及船舶状态方程和输出方程的硬约束信息,获得控制量的最优估计。与传统的最优控制方法不同,信息融合控制方法无需求解非线性黎卡提方程。仿真结果表明该算法具有良好控制效果,且对外界环境干扰具有一定的鲁棒性能。

三维非线性比例微分与小脑模型神经网络复合控制的变柔性负载电液力控制系统

分析电液力控制系统的数学模型,提出新的三维非线性比例微分(Proportional differential,PD)与小脑模型神经网络(Cerebellar model articulation controller,CMAC)复合控制的方法用于变柔性负载电液力控制系统。三维非线性PD对系统参数变化不敏感,使系统在负载刚度大范围变化时保持稳定;CMAC前馈控制的加入,利用其非线性逼近能力,减小了系统的跟踪相位差。对三维非线性PD与CMAC复合控制的电液力控制系统的仿真和试验结果表明,将二者结合,可有效用于时变柔性负载电液力的控制,同时该方法具有运算量小、便于在工程实践中应用的优点。

基于输入输出线性化的船舶全局直线航迹控制

针对水面船舶直线航迹控制系统的非线性数学模型,基于输入输出线性化技术,给出了一类重定义输出变量和采用该输出变量的状态反馈控制律,并得到了保证系统全局渐近稳定的充分条件．数值仿真和模拟试验结果表明,所提出的充分条件能够保证船舶航迹控制全局渐近稳定,设计的控制律具有比较理想的控制效果．

船舶混沌运动的比例-积分-微分控制

针对采用比例-积分-微分控制混沌系统时参数不易确定的问题,为克服基本粒子群优化算法的不足,对PSO算法惯性权重系数进行了改进,并将目标混沌系统引入PSO算法,提出了改进动态混沌粒子群优化算法。将改进算法应用于船舶混沌运动比例-积分-微分控制器的参数整定优化并对混沌运动的比例-积分-微分控制进行了仿真研究,仿真结果表明,改进算法得到的控制参数能将受控船舶混沌系统迅速稳定到不动点上,控制效果明显。

基于非线性比例微分的移动网络可靠性控制数学模型

当前移动网络的发展存在通信不稳定、数据延时长、丢包率高、可靠性低的问题,据此,提出基于非线性比例微分的移动网络可靠性控制数学模型。构建移动网络中节点更新状态、节点状态、信道状态与传输性能状态模型,在此基础上建立移动网络控制系统,依据非线性比例微分理论和IF-THEN规则运算,构建移动网络控制系统的被控对象非线性模型,获取移动网络的全局非线性比例控制数学模型。实验结果表明,本文模型控制下的移动网络有效吞吐率高达98%,节点通信平均延时为12 ms,信道冲撞概率为4%,在10次仿真实验中,平均数据延时均值为10.5 ms,平均丢包率仅为0.92%,说明本文模型控制下的移动网络通信稳定、数据延时短、丢包率较低、可靠性高、控制效果较好。

基于最优控制的船舶航迹全局NPD控制算法

针对如何设计船舶航迹控制参数达到期望控制性能的问题,围绕给出的船舶航迹控制目标,首先求解了船舶航迹零平衡点局部最优控制的解析解,然后根据船舶航迹控制全局渐近稳定的条件和航迹非线性比例微分(nonlinear proportion derivative,NPD)控制的物理意义,设计了船舶直线航迹全局NPD控制算法的解析式,该解析式描述了船舶航迹控制性能与船舶运动参数之间的解析关系,并且保证了船舶航迹闭环控制系统全局渐近稳定。数字仿真验证了航迹NPD控制算法的有效性;进一步的实船试验结果表明,根据航迹NPD控制解析式设计的航迹控制器达到了期望的控制精度和性能。

基于微分平滑的欠驱动船舶航迹控制

对于欠驱动船舶水平面运动的直接航迹控制问题,由于其具有欠驱动和非线性的特点,不能采用静态反馈线性化的方法来处理.首先证明了欠驱动船舶航迹控制系统属于微分平滑系统,基于微分平滑系统中所有状态量均可表示为平滑输出及其导数的函数这一特点,在进行船舶航迹控制器设计时,采用直接动态反馈线性化的方法,建立模型的等价表达式,并将其解耦成为2个可控的线性系统,设计反馈控制律,使欠驱动水面船舶在外界干扰的情况下相对于预先设定的航迹,跟踪误差全局渐近镇定.该方法解除了以往轨迹跟踪控制律中要求角速度持续激励的假设条件.通过仿真试验验证了该方法的有效性.

高度非线性比例型混杂随机微分方程的时滞反馈镇定

利用Lyapunov泛函法讨论高度非线性比例型混杂随机微分方程在时滞反馈控制下稳定所需满足的条件。当系数满足局部Lipschitz条件和Khasminskii型条件时,通过设计满足一定条件的时滞反馈控制器构造出适当的时滞量,验证受控后系统存在唯一解且稳定。通过一个算例验证了结论的有效性。

基于输入状态线性化的船舶航迹系统鲁棒控制及仿真

本文将H∞闭环增益成形鲁棒控制与输入状态精确反馈线性化结合,针对船舶航迹控制系统的非线性数学模型,采用Nomoto船舶模型,给出了一种鲁棒控制器的设计方法。这种算法是对船舶航迹非线性系统进行输入—状态线性化的基础上,然后与闭环增益成形算法相结合而设计出来的控制律。以某船为对象,利用Matlab/Simulink工具箱对新的控制器进行数值仿真,结果表明该控制规律有比较理想的控制效果,在加入扰动后,该控制器能使船舶行驶在预设航迹上,对外界风浪干扰有较强的鲁棒性。

船舶航迹控制鲁棒自适应模糊设计

研究了船舶直线航迹控制问题.基于Lyapunov稳定性理论,将Nussbaum增益技术融入Backstepping设计方法之中,利用模糊系统逼近系统中的未知非线性,提出一种鲁棒自适应模糊控制算法.该算法保证了闭环系统的信号是一致最终有界的,使得系统输出收敛到零的一个较小邻域,从而能够实现船舶的直线航迹控制;而且,该算法不需要高频增益符号的任何信息,还解决了可能存在的控制器奇异值问题.计算机仿真结果验证了控制器的有效性.

用比例微分控制器实现混沌控制

采用比例微分控制器 (PDC)实现自治和非自治动力学系统中的混沌控制 ,给出了三个典型混沌系统的控制结果 .理论分析和系统仿真结果表明 :这种控制方法可以实现混沌控制的两个目标 ,即稳定混沌系统中的不稳定周期轨道和产生新的稳定动力学行为 .

四旋翼飞行器的非线性PID姿态控制

针对四旋翼飞行器的非线性姿态运动动力学模型,设计了一种新的几乎全局稳定的非线性PID(Proportional Integral Derivative)姿态控制器.该控制器由一个线性PID的控制部分和一个惯性力矩补偿部分组成,可以抑制常值干扰和幅值有界且能量有界的干扰.数字仿真验证了该控制器对干扰的抑制作用.在搭建的姿态控制实验平台上进行了定点姿态跟踪控制实验.实验结果显示俯仰角和滚转角的误差均小于1°,验证了该控制器对小角度控制的有效性和对未建模动态的鲁棒性.

矿用自卸车主动油气悬架非线性控制方法研究

为了对矿用自卸车主动油气悬架进行有效控制,分析了其油气弹簧的刚度力与阻尼力的非线性特性,进而建立了两自由度油气悬架的非线性力学模型。应用微分几何线性化理论,经过恰当的坐标变换和反馈控制,实现非线性系统的精确线性化,而后对其设计使用线性PID控制研究;根据选定的控制目标及输出变量,通过制定相应的模糊控制规则表,设计模糊PID控制器,对悬架系统使用模糊PID控制研究。仿真结果表明,与被动悬架相比,精确线性化后的PID控制悬架以及模糊PID控制悬架均能显著提高车辆的平顺性和操稳性,使悬架的动态性能趋于稳定;另外,与模糊PID控制相比,线性化PID控制对于改善车辆行驶平顺性优势更加明显。

一类船舶直线航迹控制系统全局渐近稳定的充分条件及推论

针对水面船舶直线航迹控制系统的非线性数学模型,给出了一种使系统关系度为零的特殊重定义输出变量,并得到了一类状态反馈控制律.文中引入一种新的Lyapunov预选函数,采用Lyapunov直接法研究系统的稳定性问题,得到了系统全局渐近稳定的充分条件及推论.数值仿真和模拟试验结果证明了该充分条件的正确性.

高斯基神经网络的非线性PID控制方法

针对二阶非线性系统,提出了一种用高斯基函数作为神经元激励函数的PID(Proportion-Integral-Derivative)控制方法。该方法用高斯基函数模拟PID参数随误差变化的曲线,用神经网络算法在线调整各模拟曲线的系数,从而构造出具有非线性特征的PID控制策略,实现了基于高斯基神经网络的非线性PID智能控制方法。计算机仿真结果表明,该方法具有良好的非线性控制效果,因此在工业领域具有广泛的应用前景。

基于Backstepping的欠驱动船舶神经滑模航迹控制

在外界干扰和参数不确定的情况下,设计一种基于Backstepping的自适应神经滑模控制器对欠驱动船舶神经滑模航迹进行控制。采用趋近律的滑模控制,抑制常规滑模的固定切换增益系数带来的抖振现象;利用神经网络辨识对象,减少趋近律滑模控制对对象模型参数的依赖。以某实习船为例进行仿真,结果表明:在标称参数下,所设计的控制器能够有效跟踪设定的航迹并抑制常规滑模控制器的抖振现象;在外部环境扰动以及参数摄动的情况下,仍然能够实现较好的控制,表现出强鲁棒性。

船舶直线航迹控制系统全局渐近稳定的充分条件

针对水面船舶直线航迹控制系统的非线性数学模型,文中基于输入输出线性化技术给出了一种重定义输出变量和采用该输出变量的状态反馈控制律,同时给出了保证系统全局渐近稳定的充分条件.数值仿真和模拟试验结果证明了所提出充分条件的正确性.

具有滞后非线性的汽车悬架系统中的混沌及控制

由于带有滞后非线性的汽车悬架系统中具有明显的非线性,这直接导致了系统存在分岔与混沌的可能性。为此分析了其在路面拟周期激励作用下发生受迫振动时的运动情况,揭示了该系统存在混沌现象,并利用比例微分控制器对其混沌行为进行了控制,数值模拟表明了该控制方法的有效性与可行性,可为汽车悬架系统的分析研究和优化设计提供理论依据。