随机多变量连续系统的辨识

本文讨论了由随机向量微分方程描述的多变量连续系统的辨识问题。虽然假定微分方程中的噪声项是白噪声,但是用方脉冲函数积分微分方程后,所得到的代数方程中的噪声项却是有色噪声。为了得到无偏的参数估计,本文提出一种预滤波方法。仿真例子表明这种方法是很有效的。     

卫星姿态跟踪系统的鲁棒控制器设计

研究了具有参数不确定性和外部干扰的卫星姿态跟踪控制问题。针对这一类多输入／多输出不确定非线性系统，提出了一个基于不确定项上界的鲁棒输出跟踪控制器设计方法。应用输入／输出反馈线性化法和李亚普诺夫方法，设计了一个控制律，它可确保系统输出按指数规律跟踪期望输出。该控制器计算简单，易于实现。仿真结果表明：即使系统存在不确定性，仍可在闭环系统中实现精确的姿态控制。     

强不确定系统“全系数之和等于1”的实现方法

摘要： 研究强不确定系统“全系数之和等于1”的实现方法，强不确定系统指的是系统的静态增益及其界不完全确知且范围较大.“全系数之和等于1”是吴宏鑫院士20世纪80年代发现的，该原理表明，对于未知连续系统，其离散化系统的系数的和在一定条件下是1.该原理的发现对于解决闭环辨识和自适应控制的瓶颈问题具有关键作用.“全系数之和等于1”是在一定条件下成立的.为了实现系统的“全系数之和等于1”，需要对系统进行一定的变换，以满足所需条件.其中，采用静态增益的标称值的倒数进行输入变换的方法在实际中得到了广泛应用.但是，当系统的不确定性较大时，该变换将带来较大偏差.针对该问题开展了深入研究，明确给出了系统静态增益的不确定性与标称值的比值的关系对于实现“全系数之和等于1”的影响.当不确定性与标称值的比值较小时，可以近似实现“全系数之和等于1”；当比值较大时，进一步给出了通过选取合适的采样周期，近似实现“全系数之和等于1”的方法.本文的研究对于特征模型理论在实际中的应用提供了一定的基础.     

精密转台系统非线性动态自适应控制器设计

提出了一种用于精密转台平滑鲁棒自适应控制器。通过基于σ改进方案的自适应律估计得到未知摩擦参数和非线性项的常值上界,并且利用一种平滑预测算法来改进用于估计不可测摩擦状态的双观测器。为了抑制不确定非线性项,加入了无抖振滑模控制项。通过Lyapunov方法证明了系统的位置跟踪误差是一致最终有界的。仿真研究表明了该控制方案的有效性。     

机场终端区容流调配鲁棒优化模型

为解决机场不确定容量条件下的航班进离场流量分配问题,以容流调配策略在各情景下的规划外延误损失或多余延误损失的均值与标准差之和最小为目标,建立了终端区容流调配鲁棒优化模型;采用捕食搜索算法求解模型,以国内某机场终端区运行数据为例进行仿真验证,并与经典终端区容流调配模型进行比较,结果表明,鲁棒优化模型较好地实现了容流调配的鲁棒性,有效减少了不同情景下进离场航班延误的扰动。     

具有不确定参数的机器人鲁棒轨迹跟踪控制

研究了具有不确定参数的机器人轨迹跟踪控制问题。提出了一种鲁棒控制方案,它由改进力矩发生器和鲁棒补偿器组成,理论分析及仿真实验表明,该控制方案具有较好的跟踪性能。     

基于神经网络的二维随机翼型优化设计方法(英文)

为避免翼型单点优化设计存在的非设计状态气动性能损失,改进对实际飞行环境中不确定性因素的适应能力,提出了基于神经网络的二维随机翼型优化设计方法。采用4个BP神经网络作为代理模型,用于预测翼型的气动系数与几何参数,以提供高效和可靠的分析。同时联合服从正态分布的概率密度函数和遗传算法构成了优化设计方法。采用该方法,对GA(W)-2翼型,在关于马赫数和迎角的二维飞行区域内进行了随机优化设计。通过与原始翼型和单点优化设计翼型的结果对比,表明该二维随机优化方法能够在指定飞行区域内改进翼型的整体性能,提高了翼型对多个飞行参数随机变化的适应能力。     

一类线性不确定大系统的分散变结构控制

研究了具有参数摄动、关联影响和外界干扰等不确定性因素影响的线性大系统的分散控制问题,在假设系统不确定性有界且满足一定匹配条件的前提下,提出了一种分散变结构滑模控制算法,并给出了消颤方案和控制受限的解决方法.该算法结构简单计算量小,同时闭环系统具有较好的动态特性和较强的鲁棒性,数字仿真表明了该算法的有效性.      

基于LMI的具有一类不确定性数据的参数估计

 对于系数矩阵 A和观测向量b 存在不确定性的情况,本文提出了一种基于线性矩阵不等式(LMI)的参数估计方法,这种方法适用于不确定性的先验界已知的情况.由此而得到的算法计算更为简单,实用并具有一般性.文中给出了计算公式的推导、解的分析,并针对几种特殊的情况进行了讨论.最后给出了仿真结果.     

带有附加扰动的系统族的鲁棒镇定

考虑线性不确定系统的鲁棒镇定问题,系统的不确定性由参数摄动和附加扰动组成。系统的参数摄动采用凸边界系统族的方法描述,给出了该系统可鲁棒δ－镇定的一个充分条件,基于这个结果将不确定系统的鲁棒δ－镇定问题转化为一个优化问题,并且进一步证明了该优化问题是凸的,因此其任何一个局部最优点也是全局最优点。算例说明了该方法的有效性。