一种确定性时变系统离散时间自适应控制算法

研究实时控制的自校正控制算法问题的运用是近年来人们很感兴趣的问题,在自适应控制中,特别在飞行器控制系统中,经常会遇到快速时变参数的辩识问题,然而现有的方法大都适用于参数缓慢时变的系统,本文提出一种新的方法,它能成功地控制快速时变参数的未知系统,同时给出了一些仿真计算,得到了令人满意的结果。     

非线性系统的鲁棒H∞输出反馈控制

研究了带有时变参数不确定的非线性系统的鲁棒 H∞ 输出反馈控制问题 ,此不确定性包含在所有系统矩阵中并受到某种积分函数限制。建立了非线性鲁棒 H∞ 控制问题与相应一般非线性系统的 H∞ 控制问题之间的等价关系 ,从而通过求解不包含参数不确定的辅助非线性系统的标度 H∞ 控制问题来获得非线性鲁棒 H∞ 控制问题的解。     

基于模糊时间序列的时变动态系统模糊建模

要想建立结构不确定、参数时变的动态系统的模型是很困难的。改进了Song Chisson的模糊时间序列方法,并成功应用于时变动态系统的辨识与建模和自适应控制。仿真结果表明该方法计算量小,实时性好,能很快地跟踪系统的变化。     

灰色预测智能PID控制在火箭炮伺服系统中的仿真

新型火箭炮武器系统具有大惯量、变负载的非线性时变特性,传统PID控制难以满足火箭炮快速高精度调炮的要求。在传统PID控制的基础上,结合智能控制理论,在火箭炮伺服系统中采用一种智能PID控制,并利用灰色预测控制的超前控制能力改善系统的时滞特性,通过MATLAB仿真实验表明,该控制方法在系统快速性、稳定性方面得到了改善,并减小了系统超调。     

基于灰色滑模控制的火箭炮伺服系统仿真

新型火箭炮伺服系统的控制过程具有明显的非线性和时变特性,传统的PID控制是基于精确数学模型的控制方法,难以获得满意的控制效果。为了提高控制精度,在伺服系统中采用滑模控制与灰色预测相结合的控制方法,以减少参数变化和外部干扰对伺服系统的影响。通过MATLAB仿真表明,该控制方法削弱了滑模控制抖动对伺服系统的影响,提高了系统的鲁棒性和抗干扰能力。     

线性时变系统的鲁棒 H~∞ 输出反馈控制

讨论了带有结构性不确定的线性时变系统二次稳定且具有Ｈ∞扰动衰减度的充要条件,建立了结构性不确定的线性时变系统的鲁棒Ｈ∞控制问题与确定性的辅助线性时变系统的Ｈ∞控制之间的等价关系。因此,对上述不确定系统设计具有Ｈ∞扰动衰减度的鲁棒动态补偿器问题都可以转化成相应的确定性辅助系统的Ｈ∞控制问题。     

变外形航弹离散滑模BTT自动驾驶仪设计*

为提高变外形航弹BTT控制系统对弹翼作动影响的鲁棒性能,提出了一种基于离散滑模控制原理的BTT自动驾驶仪设计方法。建立了航弹BTT控制仿射模型,针对该模型中存在的时变特性与耦合问题,通过反馈线性化方法对原系统进行解耦并离散化处理,将由后掠角采样值误差引起的各动力学系数偏差项作为模型不确定扰动,设计了变外形航弹的离散滑模BTT自动驾驶仪。仿真结果表明,所设计的离散BTT控制系统实现了各通道的解耦控制,对时变参数摄动具有良好的鲁棒性能,验证了对指令跟踪的动态延迟和误差与采样周期有关,实际选取时需综合考虑实际硬件性能与期望的指令跟踪精度要求。     

轮式移动机器人有限时间镇定控制器设计

主要研究了单链链式系统的有限时间镇定问题。通过探讨n维链式系统的潜在线性结构,将其分解成一个标量子系统和一个n-1维线性时变子系统,并证明了该时变子系统在具有时变函数系统矩阵时的能控性。在此基础上,采用分段控制策略,基于终端滑模控制理论设计了不连续反馈镇定控制律,实现了系统的有限时间镇定。最后将该结论应用到非完整轮式移动机器人,仿真结果验证了方法的正确性。     

变外形航弹离散滑模倾斜转弯自动驾驶仪设计

为提高变外形航弹倾斜转弯控制系统对弹翼作动影响的鲁棒性能,提出了一种基于离散滑模控制原理的倾斜转弯自动驾驶仪设计方法。建立了航弹倾斜转弯控制仿射模型,针对该模型中存在的时变特性与耦合问题,通过反馈线性化方法对原系统进行解耦并离散化处理,将由后掠角采样值误差引起的各动力学系数偏差项作为模型不确定扰动,设计了变外形航弹的离散滑模倾斜转弯自动驾驶仪。仿真结果表明,所设计的离散倾斜转弯控制系统实现了各通道的解耦控制,对时变参数摄动具有良好的鲁棒性能,验证了对指令跟踪的动态延迟和误差与采样周期有关,实际选取时需综合考虑实际硬件性能与期望的指令跟踪精度要求。     

模型参考自适应电传飞行控制系统纵向控制律设计

针对电传飞行控制系统中被控对象模型参数时变的特点,应用模型参考自适应控制方法设计纵向控制律。论述飞机纵向运动的动力学模型和参考模型的建立,以及基于此参考模型用超稳定性理论设计自适应控制律的方法,并且通过仿真试验进行控制性能验证。仿真结果表明,所设计的控制律可以根据飞行状态的不同自适应的调节控制律,控制性能指标满足飞行品质规范要求,设计方法可行。     

基于BP网络的管道自适应有源消声研究

由于管道有源消声系统的参数时变性和本质非线性,基于传统自适应算法的控制系统稳定性不够,容易产生振荡.文章采用神经网络BP算法,利用Matlab6.0建立了管道有源消声的仿真控制系统.通过与采用传统自适应算法的控制系统进行仿真研究对比,证明采用神经网络BP算法的控制系统消声效果更加明显.     

梯度学习的参数控制帮助线程预取模型

对于非规则访存的应用程序,当某个应用程序的访存开销大于计算开销时,传统帮助线程的访存开销会高于主线程的计算开销,从而导致帮助线程落后于主线程。于是提出一种改进的基于参数控制的帮助线程预取模型,该模型采用梯度下降算法对控制参数求解最优值,从而有效地控制帮助线程与主线程的访存任务量,使帮助线程领先于主线程。实验结果表明,基于参数选择的线程预取模型能获得1.1~1.5倍的系统性能加速比。     

自适应模糊PID控制在空气取水装置中的应用

传统PID控制应用在具有较大滞后性、时变性和非线性系统时,参数一旦整定就不能自动调节,因此,系统随条件变化自动调节的能力不强,控制效果不佳.针对这种情况,将模糊控制和常规PID控制相结合,提出一种基于模糊控制规则的自适应模糊PID控制方法,实现了PID参数在线实时整定,并将其应用于空气取水装置蒸发器过热度控制中.通过Matlab仿真,与常规PID控制仿真曲线比较表明,该控制方式具有动态响应快,超调量小,控制精度高等特点,在研制的空气取水装置中取得了较好的控制效果.     

状态—参数联合估计方法及其在液体火箭发动机健康监控中的应用

基于传统的扩展卡尔曼滤波器（ＥＫＦ）,本文提出了一种带次优渐消因子的ＥＫＦ用于非线性时变随机动态系统状态与参数的联合估计。应用于液体火箭发动机健康监控算法的仿真研究表明,本文所提出的联合估计器具有较好的收敛性、实时性和动态跟踪能力。此外,文中还讨论了联合估计器应用于实际系统的有关问题。     

一类具有变时滞系统的α稳定性

本文对线性变量滞系统进行讨论,通过利用Lyapunov函数的方法和线性矩阵不等式,给出了该系统的一个充分条件。并对线性控制系统稳定性的应用有一定的影响。     

基于非线性Kalman滤波的导航系统误差补偿技术

针对非线性非高斯导航系统信息处理问题,采用自组织算法、神经网络和遗传算法等改进传统非线性Kalman滤波算法,构建一种自适应的组合导航系统。应用具有冗余趋势项的自组织算法、Volterra神经网络和遗传算法,建立导航系统误差的非线性预测模型,进而计算得到其预测值;将该预测值与Kalman滤波算法求得的估计值进行比较得到差值,以此监测Kalman滤波算法的工作状态;采用自适应控制方法,在导航系统结构层面改进Kalman滤波算法,构建新型的导航系统误差补偿模型。开展基于导航系统KIND-34的半实物仿真研究,应用所提出的改进方法改善了导航系统误差的补偿效果,提高了组合导航系统的自适应能力和容错能力。     

Tree-search algorithms for quadratic assignment problems

Problems having the mathematical structure of a quadratic assignment problem are found in a diversity of contexts: by the economist in assigning a number of plants or indivisible operations to a number of different geographical locations; by the architect or indusatrial engineer in laying out activities, offices, or departments in a building; by the human engineer in arranging the indicators and controls in an operators control room; by the electronics engineer in laying out components on a backboard; by the computer systems engineer in arranging information in drum and disc storage; by the production scheduler in sequencing work through a production facility; and so on. In this paper we discuss several types of algorithms for solving such problems, presenting a unifying framework for some of the existing algorithms, and dcscribing some new algorithms. All of the algorithms discussed proceed first to a feasible solution and then to better and better feasible solutions, until ultimately one is discovered which is shown to be optimal.     

无人机时频二维信道估计研究

依据无人机信道快速时变的相关参数，设计了信道估计所需的时频二维插入导频图案，利用最小均方误差准则，采用维纳滤波器，实现了无人机时频二维信道估计。通过性能分析和数值仿真可以看出，基于Wiener滤波MMSE准则设计时频二维信道估计不仅可以提高无人机信道的精度，同时还可以保证信道的鲁棒性能。     

Chirp信号参数估计算法性能比较

通过数值仿真定量地比较了三种Chirp信号参数估计算法——解线调法、迭代估计法和局部搜索最大似然法的性能,并定性地比较了算法的运算量。仿真结果表明,在三种算法中,局部搜索最大似然法的估计性能最好,而运算量居中;解线调法运算量最大,但估计性能居中;迭代估计法的估计性能最差,但运算量最小。对于实际系统,应根据不同的估计精度和运算量要求,灵活选择不同的算法。综合考虑估计性能和运算量之间的折衷可以得到结论,在三种算法中局部搜索最大似然法是一种相对较好的选择。