关联大系统的中性化分散控制与稳定性

本文提出了一种新的关联大系统中性化分散控制方法,可以使大系统处于非中性关联时的性能等同于子系统全解耦时的性能,确保各子系统有完全的自主性,避免了大系统的参数阵出现摄动,从而改进了关联大系统的整体性能。文中根据向量李亚普诺夫函数,在解耦分散控制子系统渐近稳定的条件下,提出了一种根据中性化关联矩阵判断关联大系统稳定性的方法。     

卫星轨道保持的分散容错控制

本文基于Ｈ＾∝最估理论和矩阵奇异值分解技术，对卫星轨道保持系统进行了分攻容错控制，提出了容许执行机构故障和传感器故障的两种分散控制律设计方法，可使卫星控制系统具有明显的容错能力。     

基于径向基函数神经网络的模型跟随自修复控制

提出一种基于径向基函数神经网络的模型跟随非线性自修复控制方法。该方法可不必精确已知故障的位置及程度，即可重构控制律使系统在故障情况下的输出精确跟踪期望参考模型的输出，并采用神经网络控制器以补偿邦联引起的非线性因素的影响。     

连续最小阶奇异滤波器

 本文讨论了当动态噪声统计特性未知时,奇异线性定常连续随机系统最小阶滤波器的设计问题。在系统部分观测量能精确测量的情况下,利用广义逆阵方法选择L矩阵,以消除动态噪声对降阶系统的影响,从而推导出缺动态噪声统计特性时的降阶奇异最优滤波器,其阶数为n-m+r。当量测方程奇异假设条件成立及引理有解时,本文证明了最小阶奇异滤波器必定存在。文中举例说明了这一降阶滤波方法的可行性。     

关联大系统的鲁棒稳定性

 综述了近十几年来关联大系统鲁棒稳定性的研究情况。主要包括常用的研究方法、观测器理论的发展、大系统的故障检测、定常及时变不确定大系统的稳定性和鲁棒性等。这些方面的研究都是围绕状态反馈基本控制结构形式展开的。最后探讨了鲁棒稳定性研究中存在的问题和发展趋势。     

最优调节器的一个逆问题

 最优调节器的逆问题,是指已知某个具有未知定常扰动的线性定常系统和相对稳定性要求,寻求某个二次型性能指标,使得由相对稳定性要求确定的控制律对所构造的性能指标是最优的。1984年,Juang J C和Lee TT提出在规定域内进行极点最优配置的方法;1986年,Lee TT和Liaw G T在此基础上提出了一种不唱求解Riccati方程就能确定逆调节器权阵Q和R的新方法。     

非线性大系统直接自适应分散控制的神经网络逆系统方法

针对一类带有不确知关联的非线性大系统,提出了一种新型分散控制方案:以隔离子系统取代原子系统并求其逆系统,从而产生原子系统控制量的一部分;控制量的另一部分由用于补偿误差的在线神经网络形成。此方案的收敛性得到了论证,并在双倒立摆所形成的大系统中得到成功应用。     

飞机的模型参考容错控制

 本文针对飞机内部元件或控制元件的故障,用检测滤波器理论设计了相应的故障检测器和故障参数估计器,并用Lyapunov稳定性理论设计了模型参考自适应容错控制律,从而保证了在内部故障情况下飞行控制系统的稳定性。     

基于模糊模型的鲁棒自适应重构飞行控制

提出了一种基于模糊模型的歼击机鲁棒自适应重构控制方案。整个控制方案基于T S模糊模型,将歼击机各飞行状态的局部线性调节器与鲁棒自适应神经网络重构控制器相结合,避免了传统的增益预置方法中控制律在不同工作点之间切换造成的参数突变对系统性能的影响,可以保证系统在全局上拥有局部工作点具有的期望性能,证明了重构系统的全局闭环渐近稳定性。所提出的带有补偿项的完全自适应RBF神经网络,通过在线自适应调整RBF神经网络的权重、函数中心和宽度,提高了神经网络的学习能力,同时通过自适应补偿项来在线估计神经网络的近似误差边界,可以有效地在线修正建模误差、外扰及操纵面故障等因素的影响,保证系统的操纵品质。仿真结果表明了所提出方法的有效性。