动态时滞系统的最优控制

针对同时存在状态时滞和控制输入时滞的状态空间模型的线性系统和一个积分二次型成本函数,研究了其最优控制问题.采用Lyapunov稳定性定理,导出了闭环系统二次稳定和保证成本函数极小值的LQ(linearquadratic)控制器存在的一个充分条件.为该类系统的LQ控制器设计提供了一种理论方法.     

最小方差控制中的最优输入信号设计

为研究最小方差控制中的最优输入信号设计问题,推导了最小方差控制器与闭环反馈结构中对象模型、噪声模型之间的关系.基于闭环反馈系统中频响函数估计的渐近分析,考虑系统对象模型、噪声模型和控制器三者之间的摄动性.分别采用输出端误差平方的均值、输入端误差平方的均值和输出端估计值平方的均值作为评价性能指标函数,推导三种情况下最优输...     

约束广义预测在机车车辆半主动悬挂控制中的应用研究

半主动悬挂控制是机车车辆提速并改善其横向平稳性的有效方法，但其控制对象复杂且难以建立模型。广义预测控制具有模型精度要求低、鲁棒性好等特点。设计基于约束广义预测的带模型误差修正的控制器，有效解决了控制器复杂性与模型精度矛盾，并能适用于控制器及输出量有约束的情况。仿真表明该控制器能有效提高机车车辆的运行平稳性。     

神经元自适应PID控制

在神经非模型控制的基础上，结合PID控制的优点，提出了神经非模型自适应PID控制方法，确定了神经元网络的输入信号，并设计出自适应系数的在线修正算法，结合实例，给出了该控制器三个初始权系数的设定方法，仿真结果表明，该控制器不权算法非常简单，而且适应性和鲁棒性很强，控制系统具有良好的动态性和稳态性能。     

基于特征模型的高速列车自适应误差补偿控制

针对高速列车运行过程中因不确定运行阻力和模型误差等因素产生的系统误差，提出了新的基于特征模型的高速列车自适应误差补偿控制策略，实现了其对给定目标速度曲线的渐近跟踪。首先通过动力学分析，基于特征建模方法和参数辨识，建立了存在系统误差的高速列车特征模型；其次，利用扩张状态观测器对系统误差的估计能力，设计了基于特征模型的高速列车自适应误差补偿控制器，并结合广义最小方差方法对控制器参数进行了优化，使其在存在系统误差时仍能实现对给定速度曲线的渐近跟踪。该控制策略能够有效处理系统误差带来的不确定性，提高控制精度，从而保障高速列车的安全可靠运行。为了验证本文所提方法的有效性，以CRH380A型高速列车为被控对象进行仿真实验。仿真结果表明设计的补偿控制方法在列车存在未知系统误差的情况下仍能保证理想的控制性能。     

车辆模型不确定性的驾驶员转向内模控制

对车辆模型不确定性有较多解决方法,但与人类驾驶员控制行为相比有较大差异,体现在控制频率快,控制量变化大,控制不稳定.针对车辆模型不确定性问题,以车辆的线性动力学特性为参考,其逆模作为驾驶员转向控制内模,设计内模控制器,并应用H_∞理论,运用加权指标设计和优化内模控制器,并进行仿真分析.仿真结果表明,设计的内模控制器能更有效的抑制模型不确定性,获得较满意的控制效果.     

神经网络在车辆半主动控制中的应用

针对车辆半主动悬挂模型的非线性特性，研究了采用神经网络的自适应控制在车辆悬挂半主动控制中的应用，设计了采用前馈神经网络的辩识器和控制器，对控制器网络采用的学习规则进行了分析。仿真计算表明，采用神经网络自适应控制方法能有效改善车辆的平稳性，采用的神经网络辩识器和控制器的改进BP算法是有效的。     

交流传动系统中异步电动机均流控制领导具

建立了交流传动中双逆变器－异步电动机系统的Simulink模型，通过仿真观测了轮径差异和电动机参数（转子电阻）差异对电动机电流均衡性的影响，设计了一种均流控制器的仿真模型，仿真结果表明其控制效果良好。     

液压驱动关节的自适应鲁棒速度控制研究

在自动化、智能化发展趋势下,闭环运动控制成为液压机电装备重要的底层控制算法。以直线运动液压缸推动关节回转运动这一典型机构为研究对象,开展其速度跟踪控制研究：首先建立其非线性动力学模型,进而设计了基于该模型的自适应鲁棒速度控制器,对其中非线性和不确定性等进行了有效补偿,并在理论层面证明其跟踪性能。通过与常用控制方法的对比,验证了所提出控制方法在控制精度方面的提升成效。     

半主动悬架系统控制仿真

基于李雅普诺夫稳定性理论，设计了汽车半主动悬架的模型参考自适应控制器．自适应控制器包括可调前置控制器和状态反馈控制器．推导了自适应控制律与约束条件．结果表明：该控制器具有很好的鲁棒性和抗干扰性，对系统非线性和模型参数的不确定性具有广泛的适应性．仿真证实了控制器设计的有效性．     

保吸引子的鲁棒舵减横摇

为满足单舵或联动双舵结构设计舵减摇控制时的单输入要求,使控制器对海浪的扰动具有鲁棒性,针对一类受到持续扰动的系统,提出了保吸引子扰动抑制控制概念.结合反步设计方法、Barbalat引理和Lyapunov分析方法,通过求解代数Riccati方程,得到了该系统的标量自适应鲁棒控制器;将受控系统的状态抑制在一个有界的吸引子内,利用线性矩阵不等式给出吸引子最小化的判据,优化了扰动抑制控制.以渔政船1500HP在小风浪中的弱混沌横摇现象为例,用本文设计的扰动抑制控制器作为操舵力矩进行混沌横摇控制,通过数值仿真验证了保吸引子扰动抑制控制的效果.结果表明:保吸引子控制器使横摇系统的状态快速收敛,并将其抑制在预设的吸引子内,优化吸引子控制器能使吸引子进一步压缩.     

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。     

船舶进出港低速航向保持

为了在船舶进出港时,船舶处于浅水域并以低速航行,在风、浪等强扰动作用下,增强航向控制性能,减小能源损耗,选择三阶Nomoto模型,将航速和水深变化反映到模型参数的变化上,基于闭环增益成形算法设计出一种具有适应性的鲁棒PID控制器,建立基于风、浪干扰的非线性船舶运动数学模型,并用S函数来实现。用PID控制器对非线性船舶运动数学模型进行控制,在Simulink环境中对各种水深、船速及海况进行航向控制仿真。从仿真曲线可看出其航向跟踪效果良好,静差为0,且施舵合理,所设计的控制器对非线性船舶运动数学模型具有良好的控制性能。     

Robust intelligent control design for marine diesel engine

This work deals with the nonlinear control of a marine diesel engine by use of a robust intelligent control strategy based on cerebellar model articulation controller （CMAC）. A mathematical model of diesel engine propulsion system is presented. In order to increase the accuracy of dynamical speed, the mathematical model of engagement process based on the law of energy conservation is proposed. Then, a robust cerebellar model articulation controller is proposed for uncertain nonlinear systems. The concept of active disturbance rejection control （ADRC） is adopted so that the proposed controller has more robustness against uncertainties. Finally, the proposed controller is applied to engine speed control system. Both the model of the diesel engine propulsion system and of the control law are validated by a virtual detailed simulation environment. The prediction capability of the model and the control efficiency are clearly shown.     

基于修正因子的无速度传感器PMSM模糊控制器研究

针对基于矢量控制的无速度传感器永磁同步电机(PMSM)调速系统提出了一种智能型的模糊控制器,阐述了采用自调整修正因子的算法分析设计模糊控制器的方法,利用该控制器对无速度传感器PMSM进行控制,在simulink环境下进行了仿真.采用TMS320LF2407A实现算法并进行了实验验证,取得了良好的效果.     

Development of an Autonomous Flight Control System for Small Size Unmanned Helicopter Based on Dynamical Model

It is devoted to the development of an autonomous flight control system for small size unmanned helicopter based on dynamical model. At first, the mathematical model of a small size helicopter is described. After that simple but effective MTCV control algorithm was proposed. The whole flight control algorithm is composed of two parts: orientation controller based on the model for rotation dynamics and a robust position controller for a double integrator. The MTCV block is also used to achieve translation velocity control. To demonstrate the performance of the presented algorithm, simulation results and results achieved in real flight experiments were presented.     

分布式网络控制系统的输出反馈控制

建立了同时具有前向通道传输时延和反馈通道传输时延的线性分布式网络控制系统的数学模型.用该数学模型将系统变换为具有状态与控制时变时滞的线性时滞系统.基于代数Riccati方程方法,提出了H∞鲁棒输出反馈控制方法,以使系统闭环控制稳定.仿真算例结果表明,在t=2.5 s时,系统状态都达到了0,保证了系统具有较快的零状态响应速度.给出了这类系统的H∞鲁棒输出反馈控制器的综合设计示例.     

基于改进模糊PID-Smith控制器的高速动车组停车方法

为解决动车组制动过程中电制动与空气制动切换时控制模型参数变化和空气制动延时大的问题, 以提高动车组停车的精确性, 提出了一种改进模糊PID-Smith控制器; 通过分析动车组制动过程中单个车厢的力学模型, 考虑列车制动过程的特点, 建立了关于运行速度和制动力的二阶纯延时传递函数; 将离散化的二阶纯延时传递函数与单个车厢的力学模型结合, 建立了动车组多质点控制模型, 并分析了该控制模型的特点; 提出了一种改进的模糊PID-Smith控制器, 通过引入Smith预估控制器解决了动车组制动过程中空气制动系统延时大的问题, 使用递推最小二乘法在线辨识了模型参数, 以解决动车组制动过程中电制动切换到空气制动时的模型参数变化问题; 采用模糊PID控制器代替Smith预估控制器中的PID部分, 解决了PID参数整定难和鲁棒性差的问题; 采用MATLAB软件对CRH380A型高速动车组进行仿真, 在不同进站速度、不同减速度和不同程度干扰下, 使控制器控制动车组跟踪设定速度, 并与模糊PID控制器的结果进行对比。仿真结果表明: 改进模糊PID-Smith控制器得到的动力单元速度与其设定速度的误差在0.4 km·h-1以内, 而模糊PID控制器的误差在1.0 km·h-1以内; 采用提出控制器得到的停车误差在0.3 m以内, 而模糊PID控制器的停车误差在1.5 m以内; 提出的控制器满足高速动车组运行过程中停车误差小于0.3 m的要求。      

不同车辆工况对协同自适应巡航控制 车队行驶安全的影响

基于横向控制器和纵向控制器模型,包括校正的预瞄驾驶员模型、加速度控制模型、节气门控制模型和制动器控制模型,建立Matlab/Simulink 和CarSim 车辆联合仿真平台,并对其可行性进行分析与验证.利用平台分别仿真协同自适应巡航控制(Cooperative Adaptive Cruise Control, CACC)车队车辆紧急刹车,通信延时,起步加、减速工况和车队前方插入换道车辆4 种情况下CACC车辆的行驶状况.仿真发现：紧急刹车时车队能够实现较好的紧急避撞;在通信延时的情况下,车队仍能保证行车安全;车队起步、减速工况运行较平稳,但加速度并不平稳,不利于车队后方车辆的乘坐舒适性;车队对前方插入不同速度的车辆能够及时响应并最终恢复安全行车间距.