一、具有区域极点约束的不确定系统输出反馈控制（论文文献综述）
刘凯悦[1]（2021）在《复杂系统的解耦内模与事件触发故障补偿控制》文中进行了进一步梳理随着社会的发展以及科学技术的进步,过程工业领域中对于控制品质的要求越来越高。同时,由于设备元器件数量以及系统复杂度的增加,使具有高品质性能的控制器设计愈发具有挑战性。本文针对过程工业被控对象具有多变量、强耦合、时滞、右半平面（Right Half Plane,RHP）零点、未知非线性、系统资源有限以及执行器易发生故障的特点,当存在外界干扰以及模型参数不确定时,开展倒置解耦（Inverted Decoupling）内模控制（Internal Model Control,IMC）方法以及事件触发（Event-triggered）控制方法的研究。本文主要工作如下:1、将倒置解耦方法推广到带有多时滞、多RHP零点的多维复杂系统中,首次对解耦器存在的必要条件进行了理论分析与推导,在满足该条件前提下讨论了解耦矩阵元素的设计步骤以及可实现性问题,并提出了针对右半平面零点的近似补偿方法;所提出的方法不受系统形式的限制,同时适用于方形系统以及非方形系统,且解耦器具有计算简单、形式灵活的优点;2、将传统的巴特沃斯（Butterworth）滤波器进行改进,设计改进型巴特沃斯滤波器,并将改进前与改进后滤波器的特性进行对比分析,表明了改进型滤波器具有更好的调节性能,可以实现闭环系统跟踪性能与鲁棒性的良好折衷,并分析滤波器设计参数变化对系统性能的影响;随后利用内模控制的经典结构,将改进型巴特沃斯滤波器作为内模滤波器,进行内模控制器的设计,并基于闭环系统性能研究控制参数选取方法;3、将分数阶理论引入到内模滤波器的设计中,设计了分数阶改进型巴特沃斯滤波器;进而考虑实际计算机控制系统的需要,对滤波器离散化方法进行研究,得到了离散分数阶改进型巴特沃斯滤波器;之后基于被控过程离散传递函数矩阵模型,利用内模控制结构对控制器进行设计,提出了基于分数阶改进型巴特沃斯滤波器的离散内模控制器。分数阶滤波器的引入更加精确地满足了内模滤波器阶次的要求;4、考虑过程工业系统中的非线性特性,利用径向基函数（Radial Basis Function,RBF）神经网络实现对未知非线性函数的逼近,并通过预设性能指标误差变换将误差始终约束在预设的性能指标函数边界内。结合切换阈值事件触发机制（Switching Threshold Event-triggering Mechanism,SWT-ETM）设计自适应神经网络事件触发控制器（Event-triggered Controller,ETC）,使系统误差能够始终按预设性能指标收敛的同时可以降低系统通信压力,减小执行器负担;5、对于系统执行器可能发生的未知故障,利用自适应方法对故障参数加权求和的上界进行估计,能够避免直接对故障参数估计所造成的系统震荡;在设置执行器冗余的条件下,结合切换阈值事件触发机制设计自适应神经网络事件触发故障补偿控制器。由于事件触发机制的引入可以降低系统通信负担,减少执行器不必要的操纵,从而所提出的控制方法对执行器故障成功补偿的同时也尽量降低潜在执行器故障的发生率,提高执行器工作的可靠性。
张彬文[2]（2021）在《线性自抗扰控制分析、设计及整定》文中研究指明自抗扰控制（Active disturbance rejection control,ADRC）因其对系统“总扰动”的自发估计和抑制能力使其逐渐受到越来越多研究者的关注,同时由于其在工业领域的成功应用展现了其广泛的应用前景,但其理论研究还有待进一步加强。本文从线性自抗扰控制（Linear ADRC,LADRC）设计、分析及参数整定这一课题出发,主要对二阶自抗扰控制参数整定、针对延迟系统改进自抗扰控制参数整定、基于内模控制的改进自抗扰控制分析及基于估计状态的F-ADRC（基于微分平坦的自抗扰控制）的电力系统负荷频率控制问题进行研究,主要研究成果总结如下:1)对于LADRC,可以通过调整扩张状态观测器（Extended state observer,ESO）和反馈控制带宽来整定控制器参数,因此,和PID控制器类似,LADRC可以被视为具有多个整定参数的固定结构控制器。针对二阶LADRC提出了参数整定公式,该公式通过对一阶惯性时延对象在指定鲁棒性约束下,最小化负荷扰动衰减性能的时间乘误差平方积分来获得。通过对各类基准模型和重力排水水箱系统进行测试,验证了所提整定公式的有效性。2)针对两种延迟系统改进自抗扰控制方法,分别为延迟设计的ADRC（DD-ADRC）和基于史密斯预估器的ADRC（SP-ADRC）,提出了基于一阶惯性时延对象通过最优化具有鲁棒性约束的积分时间绝对误差获得参数整定公式。所提整定公式旨在提供统一的参数调整方法以提高控制器性能并扩展其应用范围。3)自抗扰控制设计时可以考虑将模型信息引入,得到模型辅助的自抗扰控制算法（Model-assisted ADRC,MADRC）。采用两自由度内模控制结构（TDF-IMC）对两种模型辅助的改进自抗扰控制控制方法——SP-MADRC和基于预测观测器的MADRC（PO-MADRC）进行分析。通过分析可得,在内模控制中分别取标称模型为时延对象无延迟部分和时延对象本身,同时分别取自抗扰控制的控制带宽和观测器带宽为内模控制的跟踪滤波器时间参数和抗扰滤波器时间参数的倒数,则两种控制器不仅可以实现在结构上等效,同时可以实现在控制性能保持一致。因此,可以通过内模控制来实现自抗扰控制的参数整定。4)针对电力系统负荷频率控制（Load frequency control,LFC）问题提出了一种基于估计状态的F-ADRC控制方法（基于微分平坦的自抗扰控制）。与传统的ADRC设计不同,F-ADRC控制器的阶数和增益的选择依赖于系统平坦输出,即系统状态的线性组合,而不是原有的系统串联积分模型。此外,在单区域再热汽轮机和水轮机的系统中通过附加额外的ESO来估计系统状态和未知的外部干扰。前者用于替换平坦输出中的实际系统状态,而后者用于平坦输出的轨迹规划以实现无偏跟踪。将该方法扩展应用于四区域互联LFC系统,仿真结果表明该方法可以取得满意的性能。所提方法为平坦输出不可测系统提供了一种通用的解决方法。
汪磊[3]（2021）在《基于二维模型的迭代学习控制算法研究》文中研究说明迭代学习控制作为智能控制领域的一个重要组成部分,广泛存在于工业过程中,它通过反复学习和纠错改善系统的控制性能,完成轨迹跟踪任务。传统的迭代学习控制方法往往只考虑时域范围静态迭代学习控制器的相关性能,导致算法设计方面存在一定的不足。本文基于二维模型,考虑系统内部信号,构造和更新控制器,根据工程中被控对象具有明显频域特性的实际情况,在频域范围内设计迭代学习控制器,研究其收敛性能,以达到提高系统整体性能的目的,其中控制系统收敛的充分条件通过线性矩阵不等式求得。最后,论文通过一系列仿真试验验证了控制算法的有效性,并通过对比试验验证所提算法的优越性。论文的主要研究工作包括如下几个方面:1针对不同相对度的线性离散系统,研究了时域范围动态迭代学习控制问题。采用二维系统理论,建立二维离散Roesser模型,运用线性重复过程稳定性理论,分析了不同相对度情形下动态迭代学习控制系统的收敛条件,以线性矩阵不等式的形式给出了迭代学习控制器存在的充分条件,并将结果扩展到范数不确定性模型中。最后,在数值仿真和注塑机注射速度的仿真模型中,分别与静态迭代学习控制算法进行比较,验证了设计方案的可行性和优越性。2针对不同相对度的线性离散系统,研究了频域范围动态迭代学习控制问题。对于零相对度和高相对度的控制对象,首先分别设计有限频域下的动态迭代学习控制器,再运用广义Kalman-Yakubovich-Popov（KYP）引理,以线性矩阵不等式的形式给出控制器存在的充分条件以及控制器的增益矩阵,并将结果扩展到范数不确定性模型中。最后,在弹簧阻尼系统和桁架机器人模型的仿真中,分别与静态迭代学习控制算法进行比较,验证了所提算法的可行性和优越性。3针对零相对度的线性连续系统,研究了频域范围内区域极点约束P型迭代学习控制问题。首先,在时域中建立迭代学习控制系统的二维连续Roesser模型。其次,基于广义KYP引理分析迭代学习控制系统的跟踪性能和区域极点约束问题,给出P型迭代学习控制器存在的充分条件,保证系统在批次方向和时间方向的控制性能,并将结果扩展到范数不确定性模型中。最后,通过典型的跟踪伺服系统执行机构的控制仿真验证了设计方案的有效性和可行性。4针对高相对度的线性连续系统,研究了频域范围内具有附加性能要求的D型迭代学习控制问题。在频域范围内利用线性矩阵不等式的形式给出D型迭代学习控制器存在的充分条件,设计一种新的迭代学习控制算法满足特定的附加性能要求,同时加入了附加决策变量,减少了算法的保守性,并且与现有的其他几种具有附加性能要求的迭代学习控制算法进行了比较。最后,在永磁直流电机的模型仿真和数值仿真中,验证本文所提算法的优越性。5针对线性离散系统,研究了频域范围PD型迭代学习控制问题。首先,在频域范围内提出一种集成式状态反馈PD型迭代学习控制策略,推导出迭代学习过程的状态空间模型,结合离散线性重复过程稳定性理论,得到控制系统在频域范围的动态性能条件。其次,进一步考虑了系统模型矩阵存在范数有界不确定性和凸多面体不确定性的鲁棒控制问题。最后,在注射机注射速度的仿真中,与状态反馈P型迭代学习控制算法进行比较,验证了所提出的设计方法的有效性和优越性。
王科祖[4]（2021）在《结构不确定情况下直流微电网分布式鲁棒自适应控制研究》文中研究指明近年来,直流微电网的规模越来越大,直流负荷占比也日益增加。直流微电网因能量变换环节少,使电能利用率得到提高,而且不存在无功功率和频率等控制问题,逐渐成为国内外研究热点。直流微电网在运行过程中,经常需要投/切分布式发电单元（Distributed Generation Unit,DGU）,导致系统结构发生变化,影响其电压稳定性。此外,受负荷变化、外部扰动等影响,直流微电网也会出现电压波动现象。因此,直流微电网的电压稳定控制研究具有重要意义。考虑多个DGU互联组成的直流微电网,基于基尔霍夫定律建立系统模型。为解决DGU即插即用产生的结构不确定性影响直流微电网电压稳定性的问题,采用分布式鲁棒H∞控制保证微电网的电压稳定。对单个DGU,通过Lyapunov稳定性分析设计H∞状态反馈控制器。为提高系统动态响应特性,采用区域极点配置约束控制器参数,将闭环系统的极点配置在区域D中。将控制器的设计问题转化为线性矩阵不等式（Linear Matrix Inequality,LMI）的鲁棒优化问题。给DGU分别配置鲁棒H∞控制器,可以实现直流微电网分布式控制。控制器的设计仅需DGU和与之连接的线路参数,不需要整个系统参数。在Matlab/Simulink中,分别搭建基于Buck变换器和Boost变换器的系统模型,仿真表明,相比PID控制,鲁棒H∞控制对DGU即插即用引起的结构变化及扰动有鲁棒性。为降低结构不确定性对直流微电网输出电压的影响,在H∞控制的基础上引入自适应控制,提出一种分布式鲁棒自适应控制方法。根据控制对象和参考模型的状态误差设计参数自适应律,在保证控制系统稳定性的前提下,实时调节H∞控制器参数,使控制器参数随着微电网运行条件的变化而变化。通过LMI优化求解,得到带有自适应律的鲁棒H∞控制器。所提控制方法不仅能有效实现各DGU子系统稳定,而且可以实现DGU的互联稳定运行。通过Lyapunov稳定性分析,证明了直流微电网的分布式鲁棒自适应控制系统的稳定性。基于Matlab/Simulink平台,搭建基于不同变换器的直流微电网鲁棒自适应控制仿真模型,仿真结果表明所提控制方法能够提高结构不确定情况下直流微电网的鲁棒性。
赵靖洲[5]（2020）在《不确定参数结构的极点配置研究》文中指出含有不确定参数的结构会因为结构物理参数的不确定性而相互转化,且更多的是在密频系统之间相互转化。在转化中主振型矢量因为结构物理参数的不确定性可能会产生跳跃现象,也可能使主振型矢量由线性无关变为线性相关。产生这种现象的原因是,在重特征值和密集特征值的情况下,重频系统和密频系统的主振型矢量的选取有一定的随意性。重特征值和密集特征值对应的任意一个主振型矢量,与重特征值和密集特征值以外的的非密集孤立特征值对应的主振型矢量之间有正交性。但是重特征值和密集特征值对应的无穷多个主振型矢量中的任意两个之间并不一定存在正交性。正好像在平面几何中,一个单位圆有无穷多半径。任意选的两个半径不一定相互垂直一样。而且两个相互垂直的半径,也会因为不确定性发生弱耦合,使线性无关变为线性相关。而且即使对于非密集孤立特征值的不确定系统,当不确定动态系统的表示和实际模型有较大误差时,也会使模态控制器具有较差的鲁棒性。不确定性的定量化表示是结构模态控制器设计的关键。本文主要考虑从结构的物理参数和控制矩阵得到的不确定性,且所有的不确定性的值包含在某个有界凸集内。对于外部作用的不确定,例如干扰或测量噪声,因牵涉太多信号处理方面的知识,暂不考虑,主要还是研究模型的不确定性对特征值和响应的影响。处理不确定问题的数学模型主要有概率模型、模糊模型、凸模型和区间模型。选择何种模型分析不确定问题,取决于所知道的不确定信息的有效值的大小。当随机方法因为有效数据太少,概率密度函数构造困难,计算精度不高时。区间表示不确定性可做为随机方法的有益补充,区间表示只需要知道不确定参数的上下界即可。不确定参数结构动态系统的有效表示是非概率凸集合模型鲁棒控制理论的核心。实践证明,根据区间摄动法和有限元法结合表示的不确定动态系统设计的模态控制器具有较好的鲁棒性。通过大量不确定参数结构振动控制问题研究,提炼出了需要解决的若干共性问题,这些问题的解决具有重大工程应用价值和理论意义,会产生很好的经济效益。本文主要以不确定参数结构局部振动控制为目标,振动控制有两种方法:被动修改和主动控制,被动修改主要按设计要求改变结构的固有特性,避免共振发生,而主动控制可控制任何结构振动,但结构振动可控制的条件是结构必须可控,所以首先探寻含有不确定参数的结构的可控性,理论上,对于非密集孤立频率结构,当控制矩阵与所有特征向量不垂直时,一个控制力便可以使结构完全可控,但由于受各种因素影响,执行器的执行力范围不能任意大,常发生控制力远远大于执行器执行力范围的问题,本文综合运用控制力最优位置的配置方法,基于动柔度法的反馈增益矩阵计算和模态控制器的递推设计方法,得到了使结构完全可控需要的最小执行器数量及其最优位置。并根据区间动柔度方法对闭环控制系统的特征值进行了区间估计。在控制可实施条件下,研究了含有不确定参数的重频和密频结构可控性条件及通过主动控制使不确定参数结构类型相互转化的条件,并得到了如下的结论:第一,通过速度反馈控制和位移反馈控制,当控制力等效为循环力时,可使孤立频率系统失稳,发生线性颤振;第二,当控制力提供的主动阻尼是非比例阻尼时,可使孤立频率结构转换为重频亏损结构。第三,主动控制可使结构在孤立频率结构之间,重频结构之间,孤立频率和重频之间相互转换。密频结构和接近亏损系统的模态控制方程,可分别看做是重频完备系统和重频亏损系统的摄动,通过物理的方法把密频问题的反馈控制转换为重频问题的反馈控制。由于亏损系统不可相似对角化,常通过jordan标准型法进行模态控制器的设计,经研究得出,单输入系统可能使亏损系统的部分重频模态不可控和控制力远远大于执行器执行力范围的问题,为了解决这两个问题,本文引入了多输入控制。最后,总结了全文的研究内容并对未来研究方向进行了展望。
贾超[6]（2020）在《考虑安全约束的列车自动驾驶多质点非线性预测控制》文中研究表明随着列车速度的提高及运行密度的增大,对列车驾驶的自动化水平提出了更高的要求,列车自动驾驶控制成为轨道交通领域的重点研究内容之一。目前,列车自动驾驶控制研究已经取得了显着进展,但现有成果未考虑列车牵引力与制动力产生的动态过程,不能准确的反映列车的动力学特性,而且,随着列车速度的大幅度提高,列车动力学模型的非线性特性更加明显,传统的线性模型已经不能满足高性能控制器的设计需求。此外,在现有列车自动驾驶控制器设计过程中,没有统筹考虑转矩环与速度位置环的控制问题,影响自动驾驶系统控制性能的进一步提升。本文研究了列车自动驾驶控制问题,首先,分析了列车牵引力与制动力产生的动态过程及空气动力学带来的非线性特性,在此基础上,针对列车模型中存在的不确定性及模型参数的未知和时变特性,建立了相应的列车非线性多质点动力学模型。然后,考虑轨道交通特有的安全约束,以速度-位移曲线跟踪性能、节能效果及乘客舒适度为控制目标,设计了列车自动驾驶速度环非线性预测控制器及转矩环模型预测直接转矩控制器,最后,给出了控制算法可行性与系统稳定性的理论证明。本文的主要研究内容及创新点如下:一、分析了列车牵引力和制动力产生的动态过程,并引入列车车厢类型及列车运行状态的整数变量,建立了列车非线性多质点动力学模型。然后,以目标电磁转矩和定子磁链跟踪为性能指标,设计了具有一拍延时补偿的转矩环单步模型预测直接转矩控制器。在此基础上,考虑轨道交通特有的防止列车撞车、脱轨、断钩等安全约束,以速度-位移曲线跟踪性能、节能效果及乘客舒适度为控制目标,设计了速度环非线性预测控制器,并给出了控制算法的可行性及闭环系统稳定的理论证明。二、分析了列车模型中存在的不确定性,并针对无速度传感器工况,基于区域极点配置理论提出了列车速度估计算法,建立了具有有界扰动的列车非线性多质点动力学模型。然后,设计了具有一拍延时补偿的转矩环多步模型预测直接转矩控制器,利用“死锁”预测法保证了控制算法的可行性,并分析了转矩环系统的收敛性。在此基础上,针对不确定有界扰动可能导致列车超速而不满足安全约束,采用约束收紧策略,设计了速度环鲁棒非线性预测控制器,并给出了控制算法的可行性及闭环系统稳定的理论证明。三、分析了列车模型参数未知且时变特性及模型中存在的不确定性,并针对无速度传感器且电机参数时变工况,基于区域极点配置理论提出了具有一定自由度的列车速度估计算法,建立了具有未知参数和有界扰动的列车非线性多质点动力学模型,为了提高预测模型精度,提出了列车参数自适应估计算法。然后,针对牵引电机模型中存在的不确定性,设计了具有一拍延时补偿的转矩环多步鲁棒模型预测直接转矩控制器,并分析了控制算法的可行性及转矩环系统的鲁棒稳定性。在此基础上,采用tube模型预测控制方法,设计了速度环自适应鲁棒非线性预测控制器,并给出了控制算法的可行性及闭环系统输入状态稳定的理论证明。
魏一丹[7]（2020）在《执行器容忍区间的分析与算法》文中研究说明设计控制器时,人们通常会首先考虑系统的可能性故障。这样做的方法可以使系统可靠并满足某些性能指标。但由于故障的发生带有未知性,所以在设计前考虑的因素可能过多,从而增加了系统的保守性,如此设计构成也造成设计成本的大幅上涨。其实,在现实应用过程中,此类可靠控制器的设计方式,能够较为充分的满足系统所需要的所有条件。但若在正常情况且无外界干扰时,系统未出现问题,那么设计时所安置在系统上的有些硬件资源可能不会被利用,导致资源浪费,以及系统本身性能的消耗也将有一部分被无效浪费,同时也不符合节能的现实理念需求。为了避免上述情况的发生,硬件冗余度的理念就被逐渐提了出来,它采取增添故障部件数目的措施提高可靠性。实际生产应用中,人们选择利用硬件冗余的方式提高系统的可靠性时,往往在处理硬件个数和排序等问题时需要反复实践才能总结出经验,由于考虑到外界干扰等一些不确定因素,所以反复实践也可能会得到不确定的结论。因此,本文将研究故障组件对系统的影响,以便正常系统部件发生信号偏差也不影响其性能。将执行器被影响且不会被破坏的最大程度叫做容忍区间。通过将增益偏差加入到执行器的每个通道,并观察每个通道增益信号的变动范围,获得容忍区间算法。如果增益信号在容忍区间内波动,则系统性能稳定;若超出容忍区间,则系统性能被破坏。通过研究执行器各条通道容忍区间不仅可以降低系统被破坏的可能,避免了硬件冗余方式结论不确定和反复实践繁琐操作的同时,还减少了设计可靠控制器的能量浪费,帮助设计人员利用容忍区间的算法保证执行器的稳定,提高执行器的可靠性,节约设计资源成本减少不必要的浪费。本文第一章绪论,简要概述线性系统区域极点配置概念和输出反馈的形式以及容忍区间的研究现状。第二章写出了正文涉及的概念、引理和符号。第三章对于线性系统添加增益偏差,根据状态反馈闭环极点在梯形区域的分布情况,分析执行器不同通道容忍区间算法。根据单一增益偏差模型,利用,分析梯形极点约束下的执行器容忍区间的充要条件,给出各个通道容忍区间算法。第四章对线性系统添加增益偏差,根据静态输出反馈闭环极点在梯形约束下的分布情况,利用,分析执行器容忍区间的充要条件,给出容忍区间的算法。第五章对线性定常系统,借助∞范数定义某条通道的容忍区间,设计能够达到∞性能指标的次优控制器。给出容忍区间概念和算法是本文重要内容,利用（67）(6(7数值模拟验证结果是有效可行的,之后在文末对该研究的数值和过程进行总结和分析,得出普适性的相应规律。
谷美萱[8]（2020）在《基于扇形区域极点配置的H∞可靠控制》文中指出鲁棒控制往往要根据实际需要选取反馈手段,当系统的内部变量能够被全部测量,或不计测量手段带来的经济损失时,可以选择状态反馈方式来实现系统的控制问题,且状态反馈效果较输出反馈效果更优越。但有时实际情况会限制状态反馈的实现,便需要采取其他的反馈方式:输出反馈。而两种输出反馈方式也各有利弊:静态输出反馈的运作起来相对容易,但反馈的不是全局信号;动态输出反馈有补偿效果,适用于全局控制。由于系统故障不仅会损坏部件,还会涉及到安全问题,因此在医疗、航空、风电等诸多领域,对电机和仪器的精度和可靠度的要求非常高且严格。考虑可靠控制就能够减小工程损失,也能大大提高机器安全性,起到规避风险的作用。本文中的控制器均考虑了执行器某一通道出现故障的情况。本文以扇形极点要求和H∞控制指标为约束条件,分别针对三种反馈方式设计控制器和可靠控制器。第一章为绪论,介绍了区域极点配置、H∞控制、故障模型和故障处理方法、状态反馈和输出反馈的发展概况。第二章为数学基础知识,详细介绍了区域极点配置、H∞控制、故障模型和故障处理方法,以及文章涉及到的符号、引理。第三章给出扇形区域内抵御执行器故障的的H∞状态反馈可靠控制器。第四章以第三章为基础上设计了符合极点要求的H∞可靠控制器,使用的反馈方式为静态输出,分别给出了系统没出现故障和出现故障时的数值仿真。第五章选取动态输出反馈,设计了满足扇形极点要求的H∞可靠控制器,同样给出了系统没出现故障和出现故障时的数值仿真。
徐畅[9]（2020）在《涵道共轴双旋翼无人机飞控算法关键技术研究》文中提出旋翼无人机在智能化军事、农业机械化、环境监测、地质勘探和物流等领域具有巨大的应用平台潜力。同固定翼无人机相比,旋翼无人机的垂直起降、悬停低速飞行的能力使其在执行定点、精准和详查任务时独具优势。其中,涵道式共轴双旋翼无人机的独特布局形式与普通旋翼无人机相比,具有以下优点:结构更加紧凑,安全性更强,气动噪声更低,相同的功率与旋翼直径下,更大的拉力等等。因此,开展涵道共轴双旋翼无人机建模、飞控系统设计及控制算法研究是十分迫切与必要的。由于涵道共轴双旋翼无人机独特的气动外形特点,其建模和控制方法都面临着诸多挑战。本文针对涵道共轴双旋翼无人机动力学建模复杂,模型存在强非线性、耦合性和不确定性以及机体容易受到外界环境干扰等问题设计了控制器。本文研究的主要内容包括以下几个方面:（1）介绍了涵道共轴双旋翼无人机的总体构形与设计参数,综合国内外相关文献,采用模块化思想进行了系统化的样机建模,分别分析计算无人机子系统;结合滑流理论、叶素理论及动量理论对涵道及旋翼升力系统进行动力学分析;采用面元法分析了控制舵面的偏转角度与控制力矩之间的关系;运用刚体动力学相关知识对无人机整机进行建模,得到飞行器的非线性动力学方程和运动学方程。最后,运用工作点附近小扰动线性法对方程进行简化,得到线性化的飞行器模型。为了提高算法数字仿真验证的精度,并保证舵回路的带宽满足飞控系统的带宽及其他指标参数设计要求,需要对真实数字舵机进行正弦扫频实验,利用Matlab对数据进行处理,对舵机进行模型辨识;针对数学模型中相关气动参数未知的问题,进行涵道与旋翼升力系统的升力与扭矩实验,建立升力与转速关系,辨识模型相关参数,提高了数字仿真的精度。（2）针对涵道共轴双旋翼无人机强非线性,模型存在不确定性及容易受到外界干扰影响的特点,提出了一种状态反馈控制器,使飞控系统既能满足干扰抑制指标的约束条件,又能将闭环极点配置在期望的区域内,使闭环系统稳定且满足一定动态性能指标,并且,给出了线性矩阵不等式的形式,由推导的定理给出控制器设计要求满足的条件,数值仿真实验说明,闭环系统在一定不确定性与干扰因素下仍保证系统的鲁棒稳定性,同时获得令人满意的动态性能。（3）针对涵道共轴双旋翼无人机在复杂工作环境可能出现的有限频域传感器故障问题,本文提出了一种基于观测器的混合指标H-/H?鲁棒容错控制方法,使得飞行器在发生特定频域故障时保障飞行器的干扰抑制指标约束条件与故障敏感性约束条件,给出了控制器存在的线性矩阵不等式条件与证明过程。数值仿真实验说明,此控制方法可以在故障发生时快速检测,故障检测更具针对性,同时又能完成较好的飞行控制任务,满足相应的性能指标。（4）针对涵道共轴双旋翼无人机存在的非线性耦合、模型不确定性与阵风干扰,提出了一种将动态观测器与H?理论结合的控制方法,充分考虑了各子系统之间的耦合作用,利用动态观测器的实时过程状态变量,确定控制器与观测器存在条件,通过给出的线性矩阵不等式推导确定。数值仿真说明,控制算法的有效性,对阵风与耦合的抑制作用与姿态稳定。（5）半物理仿真实验设计验证飞控算法的正确性与有效性,将舵系统与传感器等实物加入到半物理仿真中,通过仿真细化控制器的控制参数,提供参数调整及改进依据。
朱建忠[10]（2019）在《热工过程的多变量扰动抑制控制方法研究》文中认为我国电力正经历着从传统能源向新能源的快速发展阶段,电力结构正不断优化。随着可再生能源不断接入电网,火电厂肩负起深度调峰的重担。而火电机组热工过程呈现出的非线性、控制约束、多变量强耦合等特性,使得传统控制系统在面对诸如燃料品质波动等不确定因素下难以获得满意效果。因而亟待设计出先进的扰动抑制控制策略,以提升火电机组的运行灵活性。本文的主要内容包括:1.针对热工过程存在的多变量耦合特性及非最小相位环节问题,设计出了能够补偿解耦的扰动抑制策略。在充分对模型分析的基础上,设计出了能够保留模型信息的解耦器,并通过泰勒公式将该解耦器展开,忽略高频成分,得到易于工程实施的比例-积分形式的补偿器。然后基于解耦模型的每一个通道提出了基于模型参考的自抗扰控制器,区别于传统自抗扰控制器,该控制器的设计充分考虑了解耦模型的信息以便获得更加优异的扰动抑制性能,并解决了输出跟踪问题。同时针对热工过程的输入约束,在该控制方案中设计了抗饱和补偿器。设计过程中,对解耦效果以及控制器的鲁棒性进行了分析。2.针对热工过程的多变量特性,引入多变量扰动观测器,实现了基于该观测器的多变量非解耦的设定值跟踪控制。面对系统的跟踪问题,在对系统进行二自由度分析的基础上,提出了可以实现零静差跟踪的设定值滤波器。通过对系统的数学变换,巧妙地处理了系统存在的非严格真问题,从而将输出扰动等效到输入扰动中。由于执行器约束的存在,引起输入饱和问题的积分作用从观测器中被揭示出来,从而为设计防饱和补偿器找到了理论根据。通过H∞理论设计了保证系统稳定的防饱和补偿器。3.基于机炉系统的非线性动力分析,提出了具有扰动抑制能力的预测控制系统。通过对机理建模获取的Bell-Astrom机炉协调模型的非线性动力学分析后,发现系统存在分叉和混沌现象,且该现象与扰动项的选择有关,因而,扰动模型的获取是建立在非线性动力学分析的基础上而不是通过事先假设的方式。当确定扰动模型后,在多模型策略的支撑下,基于input-to-state stability稳定理论设计出模糊鲁棒预测控制器,为了更进一步抑制系统出现的分叉和扰动,采用鲁棒不变集技术,将系统的稳定极限环约束在最小的扰动不变集中。为了减小计算量,采用双模式预测控制策略实现了对机炉协调系统的全局控制。4.为了提升火电机组的运行灵活性,热工过程需能承受未知强扰动的影响,同时为了应对大范围变工况运行下的非线性以及执行器约束,本文提出了具有增强鲁棒性能的模糊预测控制策略。设计中引入了多变量模糊扰动观测器以及辅助控制器,通过扰动观测器对系统的集总扰动进行估计并前馈补偿,产生的观测误差由辅助控制器进行反馈补偿,而系统的跟踪性能由则通过预测控制器来实现。通过将观测器和辅助控制融合设计,得到了具有约束力的扰动不变集以及用于预测控制的紧约束集。预测控制器的设计是在保证系统稳定及满足可回溯条件的前提下完成。在机炉协调系统上的仿真实验表明,该算法具有较强的扰动抑制能力,快速的跟踪能力。
二、具有区域极点约束的不确定系统输出反馈控制（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、具有区域极点约束的不确定系统输出反馈控制（论文提纲范文）
（1）复杂系统的解耦内模与事件触发故障补偿控制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 多变量系统解耦方法 |
| 1.3 内模控制 |
| 1.4 事件触发控制 |
| 1.5 故障诊断与故障补偿控制 |
| 1.5.1 故障诊断 |
| 1.5.2 故障补偿控制 |
| 1.6 本文主要研究工作 |
| 第二章 复杂多变量系统的倒置解耦方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 经典解耦方法 |
| 2.2.1 理想解耦 |
| 2.2.2 简单解耦 |
| 2.2.3 倒置解耦 |
| 2.3 倒置解耦器的设计 |
| 2.3.1 倒置解耦器的设计流程 |
| 2.3.2 倒置解耦器的可实现性问题 |
| 2.3.3 RHP零点的近似与补偿 |
| 2.4 举例说明 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 基于改进型巴特沃斯滤波器的多变量系统倒置解耦内模控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 内模控制的基本原理 |
| 3.2.1 内模控制的基本结构 |
| 3.2.2 内模控制的基本性质 |
| 3.2.3 内模控制器的设计 |
| 3.3 改进型巴特沃斯滤波器的设计 |
| 3.3.1 标准型巴特沃斯滤波器的基本原理 |
| 3.3.2 改进型巴特沃斯滤波器的基本原理 |
| 3.3.3 改进型巴特沃斯滤波器的参数整定 |
| 3.4 基于改进型巴特沃斯滤波器的多变量系统倒置解耦内模控制器设计 |
| 3.5 鲁棒性分析 |
| 3.6 仿真验证 |
| 3.7 小结 |
| 第四章 基于分数阶改进型巴特沃斯滤波器的多变量系统离散倒置解耦内模控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 分数阶改进型巴特沃斯滤波器的设计 |
| 4.2.1 分数阶微分的基本理论 |
| 4.2.2 分数阶改进型巴特沃斯滤波器的设计流程 |
| 4.2.3 分数阶改进型巴特沃斯滤波器的稳定性分析 |
| 4.3 基于分数阶改进型巴特沃斯滤波器的多变量系统离散倒置解耦内模控制器设计 |
| 4.3.1 Z变换的定义 |
| 4.3.2 离散倒置解耦内模控制器的设计 |
| 4.3.3 离散倒置解耦器的可实现性问题 |
| 4.3.4 离散滤波器的设计 |
| 4.4 仿真验证 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 具有预设性能指标的非线性化工过程自适应神经网络事件触发控制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 非线性CSTR建模及预备知识 |
| 5.2.1 连续搅拌反应釜的结构及工作原理 |
| 5.2.2 CSTR模型建立 |
| 5.3 具有预设性能指标的自适应神经网络事件触发控制器设计 |
| 5.3.1 RBF神经网络原理与预备知识 |
| 5.3.2 具有预设性能指标的误差变换 |
| 5.3.3 自适应神经网络事件触发控制器设计 |
| 5.4 稳定性与可实现性分析 |
| 5.4.1 稳定性分析 |
| 5.4.2 可实现性分析 |
| 5.5 仿真验证 |
| 5.6 小结 |
| 第六章 执行器故障时非线性化工过程自适应神经网络事件触发故障补偿控制 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 执行器故障模型 |
| 6.3 自适应神经网络事件触发故障补偿控制 |
| 6.3.1 切换阈值事件触发机制设计 |
| 6.3.2 自适应神经网络事件触发故障补偿控制器设计 |
| 6.4 稳定性与可实现性分析 |
| 6.4.1 稳定性分析 |
| 6.4.2 可实现性分析 |
| 6.5 仿真验证 |
| 6.6 小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 研究成果及发表的学术论文 |
| 作者和导师简介 |
| 附件 |
（2）线性自抗扰控制分析、设计及整定（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 |
| 1.2 自抗扰控制理论的发展概况 |
| 1.2.1 发展历程 |
| 1.2.2 研究成果 |
| 1.3 目前存在的问题 |
| 1.4 本文主要研究内容及结构 |
| 第2章 线性自抗扰控制 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 线性自抗扰控制器 |
| 2.3 基于微分平坦的线性自抗扰控制 |
| 2.3.1 微分平坦 |
| 2.3.2 基于微分平坦的线性自抗扰控制 |
| 2.4 模型辅助的线性自抗扰控制 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于鲁棒度的自抗扰控制参数整定 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 二阶LADRC |
| 3.3 参数整定准则 |
| 3.3.1 系统性能指标 |
| 3.3.2 鲁棒性指标 |
| 3.3.3 PID整定公式 |
| 3.4 二阶LADRC参数整定公式 |
| 3.5 基准模型仿真 |
| 3.5.1 模型简化 |
| 3.5.2 仿真结果 |
| 3.6 重力排水水箱仿真实验 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 延迟系统改进线性自抗扰参数整定 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 延迟系统LADRC控制的局限性 |
| 4.3 改进自抗扰控制设计 |
| 4.3.1 DD-ADRC控制器 |
| 4.3.2 SP-ADRC控制器 |
| 4.4 改进自抗扰控制器参数整定公式 |
| 4.4.1 参数整定准则 |
| 4.4.2 参数优化指标 |
| 4.4.3 标称FOPDT模型改进自抗扰控制器参数整定公式 |
| 4.4.4 FOPDT模型改进自抗扰控制参数整定公式 |
| 4.5 基准对象仿真研究 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于内模控制的改进自抗扰控制分析及整定 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 TDF-IMC控制结构 |
| 5.3 SP-MADRC控制器分析及参数整定 |
| 5.3.1 基于TDF-IMC的SP-MADRC控制器分析 |
| 5.3.2 基于TDF-IMC的SP-MADRC参数整定 |
| 5.3.3 仿真研究 |
| 5.4 PO-MADRC控制器分析及参数整定 |
| 5.4.1 基于TDF-IMC的PO-MADRC控制器分析 |
| 5.4.2 基于TDF-IMC的PO-MADRC参数整定 |
| 5.4.3 仿真研究 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 应用: 电力系统负荷频率控制 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 负荷频率控制系统(LFC) |
| 6.2.1 单区域负荷频率控制系统 |
| 6.2.2 多区域互联负荷频率控制系统 |
| 6.3 基于估计状态的F-ADRC控制(EF-ADRC) |
| 6.4 单区域LFC系统EF-ADRC控制 |
| 6.4.1 再热机组系统 |
| 6.4.2 水轮机机组系统 |
| 6.5 四区域互联LFC系统EF-ADRC控制 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 论文主要成果及创新点 |
| 7.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（3）基于二维模型的迭代学习控制算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 二维模型的研究 |
| 1.2.1 二维模型的分类 |
| 1.2.2 迭代学习控制的二维本质特性 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 控制律 |
| 1.3.2 稳定性与收敛性 |
| 1.3.3 分析方法 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 第二章 时域动态迭代学习控制 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 问题描述 |
| 2.3 时域动态控制律的设计 |
| 2.4 重复过程的时域稳定性 |
| 2.5 时域收敛性分析 |
| 2.5.1 零相对度情形 |
| 2.5.2 高相对度情形 |
| 2.6 仿真实例 |
| 2.7 小结 |
| 第三章 频域动态迭代学习控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题描述 |
| 3.3 频域动态控制律的设计 |
| 3.4 重复过程的频域稳定性 |
| 3.5 频域收敛性分析 |
| 3.5.1 零相对度情形 |
| 3.5.2 高相对度情形 |
| 3.6 仿真实例 |
| 3.7 小结 |
| 第四章 频域区域极点约束P型迭代学习控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题描述 |
| 4.3 P型控制律的设计 |
| 4.4 区域极点配置 |
| 4.5 收敛性分析 |
| 4.5.1 标称系统 |
| 4.5.2 范数有界不确定性系统 |
| 4.6 仿真实例 |
| 4.7 小结 |
| 第五章 频域附加性能要求D型迭代学习控制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 问题描述 |
| 5.3 D型控制律的设计 |
| 5.4 附加性能要求 |
| 5.5 收敛性分析 |
| 5.5.1 标称系统 |
| 5.5.2 范数有界不确定性系统 |
| 5.6 仿真实例 |
| 5.7 小结 |
| 第六章 频域PD型迭代学习控制 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 问题描述 |
| 6.3 PD型控制律的设计 |
| 6.4 收敛性分析 |
| 6.4.1 标称系统 |
| 6.4.2 范数有界不确定性系统 |
| 6.4.3 凸多面体不确定性系统 |
| 6.5 仿真实例 |
| 6.6 小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录:攻读博士学位期间发表的论文 |
（4）结构不确定情况下直流微电网分布式鲁棒自适应控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 直流微电网发展及其控制方法研究现状 |
| 1.2.1 直流微电网发展现状 |
| 1.2.2 直流微电网控制方法研究现状 |
| 1.2.3 直流微电网鲁棒自适应控制研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容及章节安排 |
| 第2章 鲁棒自适应控制及线性矩阵不等式方法基础 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 鲁棒自适应控制的基本思想 |
| 2.3 不确定性系统的描述 |
| 2.3.1 动态不确定性 |
| 2.3.2 参数不确定性 |
| 2.4 标准鲁棒控制问题及稳定性分析 |
| 2.4.1 H_∞鲁棒控制问题 |
| 2.4.2 控制系统的稳定性分析 |
| 2.5 鲁棒控制的线性矩阵不等式方法 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 直流微电网系统特性分析与建模 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 直流微电网的结构特征 |
| 3.3 直流微电网的结构不确定性分析 |
| 3.4 两个分布式发电单元互联的直流微电网模型 |
| 3.4.1 基于Buck变换器的分布式发电单元互联模型 |
| 3.4.2 基于Boost变换器的分布式发电单元互联模型 |
| 3.5 含多个分布式发电单元的直流微电网状态空间模型 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 直流微电网的分布式鲁棒H_∞控制研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 直流微电网分布式鲁棒控制器的设计 |
| 4.2.1 分布式发电单元的积分控制方案 |
| 4.2.2 分布式发电单元的H_∞控制器设计 |
| 4.3 具有区域极点约束的鲁棒控制器 |
| 4.3.1 区域极点配置 |
| 4.3.2 具有闭环区域极点约束的鲁棒控制 |
| 4.4 直流微电网分布式鲁棒控制系统结构 |
| 4.5 直流微电网分布式鲁棒H_∞控制系统的稳定性分析 |
| 4.6 结构不确定情况下直流微电网的分布式鲁棒H_∞控制性能仿真研究 |
| 4.6.1 分布式发电单元互联时电压跟踪性能研究 |
| 4.6.2 分布式发电单元即插即用性能研究 |
| 4.6.3 微电网负载突变情况下的动态性能研究 |
| 4.6.4 微电网在外部扰动情况下的动态性能研究 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 直流微电网的分布式鲁棒自适应控制研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 直流微电网分布式鲁棒自适应控制器的设计 |
| 5.2.1 控制问题描述 |
| 5.2.2 基于Lyapunov稳定性的控制器设计 |
| 5.3 直流微电网分布式鲁棒自适应控制系统结构 |
| 5.4 直流微电网分布式鲁棒自适应控制算法 |
| 5.5 直流微电网分布式鲁棒自适应控制系统的稳定性分析 |
| 5.6 结构不确定情况下直流微电网的分布式鲁棒自适应控制性能仿真研究 |
| 5.6.1 互联情况下分布式发电单元的输出响应性能 |
| 5.6.2 分布式发电单元即插即用性能研究 |
| 5.6.3 负载变化情况下直流微电网的电压性能 |
| 5.6.4 微电网在外部扰动情况下的动态性能研究 |
| 5.7 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 结论 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 |
（5）不确定参数结构的极点配置研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 工程中的不确定性问题 |
| 1.1.2 不确定性的测试方法 |
| 1.1.3 不确定性对振动噪声的影响 |
| 1.1.4 消除不确定性的被动修改法 |
| 1.1.5 不确定参数结构被动修改的局限性 |
| 1.1.6 不确定参数结构主动控制的意义 |
| 1.2 线性系统的主要类型 |
| 1.2.1 孤立特征值系统 |
| 1.2.2 密频和重频系统 |
| 1.2.3 接近亏损和亏损系统 |
| 1.3 不确定参数对重频完备系统和重频亏损系统的影响 |
| 1.3.1 不确定参数使重频结构主振型矢量发生跳跃现象 |
| 1.3.2 不确定参数使亏损系统的主振型矢量的线性相关性发生变化 |
| 1.4 不确定参数结构极点配置的国内外研究概况 |
| 1.4.1 不确定参数结构的可控性 |
| 1.4.2 不确定参数结构鲁棒控制的研究现状 |
| 1.5 本文研究目标与主要研究内容 |
| 第2章 闭环控制系统估计区间特征值上下界的区间摄动法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 结构区间分析的基本方程 |
| 2.2.1 不确定参数结构的有限元方程和状态方程 |
| 2.2.2 基于区间分析方法的区间总刚度矩阵组装 |
| 2.2.3 区间有限元方程和区间开闭环控制系统方程 |
| 2.3 反馈增益矩阵的计算方法 |
| 2.3.1 最优控制时 |
| 2.3.2 状态反馈控制时 |
| 2.4 闭环控制系统估计区间特征值上下界的区间摄动法 |
| 2.5 数值算例 |
| 2.5.1 数值算例1 |
| 2.5.2 数值算例2 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 含有不确定参数的孤立特征值系统的极点配置研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 结构的模态控制方程 |
| 3.3 多输入模态控制器的递推设计方法 |
| 3.3.1 基于动柔度法的控制力计算 |
| 3.3.2 控制力和执行器执行能力的大小比较 |
| 3.4 孤立频率结构极点配置的稳定性 |
| 3.5 数值算例 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 含有不确定参数的重频和密频结构的极点配置研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 模态控制方程 |
| 4.2.1 密频和重频完备系统的模态控制方程 |
| 4.3 模态控制中控制力的最优位置 |
| 4.3.1 模态可控性的量度 |
| 4.3.2 不同位置上的控制力对控制效果的灵敏度计算 |
| 4.3.3 控制r个振型μ个控制力的最优位置 |
| 4.4 多输入模态控制器的递推设计方法 |
| 4.4.1 基于动柔度法的控制力计算 |
| 4.4.2 控制力和执行器执行能力的大小比较 |
| 4.5 数值算例 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 含有不确定参数的亏损和接近亏损系统的极点配置研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 两自由度孤立特征值系统转换为重频亏损系统的条件 |
| 5.2.1 孤立特征值系统转换成为重频系统的条件 |
| 5.2.2 重频系统成为亏损系统的条件 |
| 5.3 接近亏损和亏损系统的模态控制方程 |
| 5.4 多输入模态控制器的递推设计 |
| 5.5 数值算例 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 作者简介 |
| 发表的学术论文(按作者及出版时间时间排序) |
| 致谢 |
（6）考虑安全约束的列车自动驾驶多质点非线性预测控制（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 主要符号对照表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 列车动力学模型研究现状 |
| 1.2.2 列车自动驾驶控制研究现状 |
| 1.2.3 非线性模型预测控制研究现状 |
| 1.3 论文的主要内容及章节安排 |
| 2 列车自动驾驶非线性预测控制 |
| 2.1 列车非线性多质点动力学模型 |
| 2.1.1 牵引力与制动力产生的动态过程分析 |
| 2.1.2 非线性多质点动力学模型 |
| 2.2 列车安全约束 |
| 2.3 列车自动驾驶非线性预测控制器设计 |
| 2.3.1 转矩环单步模型预测直接转矩控制器设计 |
| 2.3.2 速度环非线性预测控制器设计 |
| 2.4 可行性与稳定性理论证明 |
| 2.5 数值仿真 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 列车自动驾驶无速度传感器鲁棒非线性预测控制 |
| 3.1 具有有界扰动的列车非线性多质点动力学模型 |
| 3.1.1 基于时不变电机参数和区域极点配置的列车速度估计 |
| 3.1.2 具有有界扰动的非线性多质点动力学模型 |
| 3.2 列车自动驾驶鲁棒非线性预测控制器设计 |
| 3.2.1 转矩环多步模型预测直接转矩控制器设计 |
| 3.2.2 速度环鲁棒非线性预测控制器设计 |
| 3.3 可行性与稳定性理论证明 |
| 3.4 数值仿真 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 列车自动驾驶无速度传感器自适应鲁棒非线性预测控制 |
| 4.1 具有未知时变参数和有界扰动的列车非线性多质点动力学模型 |
| 4.1.1 基于时变电机参数和区域极点配置的列车速度估计 |
| 4.1.2 具有未知时变参数和有界扰动的非线性多质点动力学模型 |
| 4.2 列车参数自适应估计 |
| 4.3 列车自动驾驶自适应鲁棒非线性预测控制器设计 |
| 4.3.1 转矩环多步鲁棒模型预测直接转矩控制器设计 |
| 4.3.2 速度环自适应鲁棒非线性预测控制器设计 |
| 4.4 可行性与稳定性理论证明 |
| 4.5 数值仿真 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（7）执行器容忍区间的分析与算法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 一、区域极点配置的发展 |
| 二、反馈控制与H_∞控制的研究现状 |
| 三、容忍区间的研究状况 |
| 四、本文研究主要内容 |
| 第二章 数学基础理论知识 |
| 一、区域极点配置简介 |
| 二、H_∞控制简介 |
| 三、本文所涉及的数学符号 |
| 四、本文中使用的主要引理 |
| 第三章 梯形区域极点配置状态反馈执行器的容忍区间 |
| 一、引言 |
| 二、问题描述 |
| 三、主要结果 |
| 四、数值仿真 |
| 五、结论 |
| 第四章 梯形区域极点配置静态输出执行器的容忍区间 |
| 一、引言 |
| 二、问题描述 |
| 三、主要结果 |
| 四、数值仿真 |
| 五、结论 |
| 第五章 基于H_∞控制执行器容忍区间 |
| 一、引言 |
| 二、问题描述 |
| 三、主要结论 |
| 四、数值仿真 |
| 五、结论 |
| 结束语 |
| 参考文献 |
| 个人简历 |
| 在校期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（8）基于扇形区域极点配置的H∞可靠控制（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 一、区域极点配置的发展概况 |
| 二、可靠控制的发展概况 |
| 三、H_∞控制的发展概况 |
| 四、状态反馈与输出反馈的研究意义 |
| 五、本文研究的主要内容 |
| 第二章 数学基础知识 |
| 一、区域极点配置的基本概念 |
| 二、故障模型与处理故障方法简介 |
| 三、H_∞控制的基本概念 |
| 四、本文中使用的主要数学符号 |
| 五、本文中使用的主要引理 |
| 第三章 扇形区域内具有执行器故障的H_∞状态反馈可靠控制 |
| 一、引言 |
| 二、问题描述 |
| 三、主要结果 |
| 四、数值仿真 |
| 五、结论 |
| 第四章 扇形区域内具有执行器故障的H_∞静态输出反馈可靠控制 |
| 一、引言 |
| 二、问题描述 |
| 三、主要结果 |
| 四、数值仿真 |
| 五、结论 |
| 第五章 扇形区域内具有执行器故障的H_∞动态输出反馈可靠控制 |
| 一、引言 |
| 二、问题描述 |
| 三、主要结果 |
| 四、数值仿真 |
| 五、结论 |
| 结束语 |
| 参考文献 |
| 个人简历 |
| 攻读硕士期间已发表论文 |
| 致谢 |
（9）涵道共轴双旋翼无人机飞控算法关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 |
| 1.2 国内外发展历史及现状分析 |
| 1.2.1 涵道共轴双旋翼无人机的国外现状 |
| 1.2.2 涵道共轴双旋翼无人机的国内现状 |
| 1.2.3 涵道共轴双旋翼无人机建模方法的研究现状 |
| 1.2.4 涵道共轴双旋翼无人机的控制技术研究现状 |
| 1.3 主要研究内容及章节安排 |
| 第2章 涵道共轴双旋翼无人机动力学分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 涵道共轴双旋翼无人机布局与设计 |
| 2.3 坐标系定义及相互转换 |
| 2.3.1 坐标系定义 |
| 2.3.2 坐标系转换 |
| 2.4 涵道共轴双旋翼无人机机体运动方程 |
| 2.5 涵道共轴双旋翼无人机各部件动力学分析 |
| 2.5.1 重力 |
| 2.5.2 机身受力分析 |
| 2.5.3 旋翼空气动力学分析 |
| 2.5.4 涵道升力动力学分析 |
| 2.5.5 舵面的空气动力学分析 |
| 2.5.6 陀螺力矩 |
| 2.6 非线性模型建立及其线性化 |
| 2.6.1 无人机非线性模型 |
| 2.6.2 小扰动线性化 |
| 2.7 相关辨识实验 |
| 2.7.1 舵机模型辨识实验 |
| 2.7.2 涵道旋翼升力系统辨识实验 |
| 2.8 本章小结 |
| 第3章 基于极点配置的不确定性涵道共轴双旋翼无人机鲁棒控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 理论基础 |
| 3.2.1 涵道共轴双旋翼无人机不确定性分析 |
| 3.2.2 区域极点配置 |
| 3.2.3 线性矩阵不等式理论 |
| 3.3 基于极点配置的不确定性无人机悬停鲁棒控制 |
| 3.3.1 问题描述 |
| 3.3.2 悬停状态的状态反馈H_∞-控制器设计 |
| 3.3.3 无人机姿态控制数值仿真研究 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于状态观测器的鲁棒容错控制研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题描述 |
| 4.3 有限频域内的基于状态观测器的多目标H./H_∞鲁棒容错控制 |
| 4.3.1 控制性能实现条件 |
| 4.3.2 有限频域传感器故障检测敏感性条件 |
| 4.3.3 闭环系统稳定性条件 |
| 4.3.4 基于状态观测器的多目标H./H_∞控制器与观测器求解 |
| 4.4 数值仿真研究 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于动态观测器的鲁棒控制研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于动态观测器的鲁棒控制 |
| 5.2.1 问题描述 |
| 5.2.2 动态观测器与控制器的参数化过程 |
| 5.2.3 基于动态观测器的H_∞控制器设计 |
| 5.3 数值仿真研究 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 半物理仿真实验 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 半物理仿真实验系统 |
| 6.2.1 半物理仿真实验系统概述 |
| 6.2.2 半物理仿真实验系统方案 |
| 6.3 实验结果与分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（10）热工过程的多变量扰动抑制控制方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文的研究背景及选题意义 |
| 1.2 扰动抑制控制研究现状 |
| 1.2.1 扰动抑制补偿方式 |
| 1.2.2 基于解耦的扰动抑制控制 |
| 1.2.3 基于非解耦的多变量扰动观测器的控制策略 |
| 1.2.4 模型预测控制框架下的扰动抑制 |
| 1.3 扰动抑制控制方法在热工过程控制中的应用研究现状 |
| 1.3.1 基于单一模型的热工过程扰动抑制控制 |
| 1.3.2 基于多模型的热工过程扰动抑制控制 |
| 1.4 存在的问题及本文研究工作 |
| 1.4.1 存在的问题 |
| 1.4.2 本文研究内容 |
| 第二章 基于热工过程的解耦模型的扰动抑制方法研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 线性自抗扰控制 |
| 2.2.1 传统线性自抗扰技术 |
| 2.2.2 模型参考自抗扰控制技术 |
| 2.3 基于机炉协调系统解耦模型的扰动抑制控制方法研究 |
| 2.3.1 一种基于期望模型的解耦策略 |
| 2.3.2 基于解耦模型的自抗扰控制策略研究 |
| 2.3.3 所设计的控制器的鲁棒性分析 |
| 2.4 基于机炉协调系统的解耦模型的扰动抑制的仿真研究 |
| 2.4.1 控制器参数的确定以及鲁棒性验证 |
| 2.4.2 机炉协调系统仿真实验 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 机炉协调系统多变量扰动抑制控制方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于多变量扰动观测器的扰动抑制方法 |
| 3.2.1 多变量扰动观测器方法的介绍 |
| 3.2.2 控制参数整定 |
| 3.2.3 改进的多变量扰动抑制策略 |
| 3.3 基于多变量扰动观测器的抗饱和跟踪控制方法研究 |
| 3.3.1 系统总体设计 |
| 3.3.2 基于多变量扰动观测器的跟踪控制 |
| 3.3.3 基于扩增状态观测器的Anti-windup控制策略研究 |
| 3.4 基于机炉系统的多变量扰动观测器的扰动抑制控制仿真研究 |
| 3.4.1 实验一: 抗积分饱和补偿测试 |
| 3.4.2 实验二: 扰动抑制测试 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 具有扰动抑制能力的机炉协调系统的非线性预测控制研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 相关定义和引理 |
| 4.3 机炉协调系统的非线性动力学分析 |
| 4.3.1 机炉协调系统的非线性数学模型 |
| 4.3.2 机炉协调系统非线性动力学分析 |
| 4.3.3 扰动特性的验证 |
| 4.4 扰动抑制控制器设计 |
| 4.4.1 机炉协调系统的T-S模糊模型 |
| 4.4.2 最小扰动鲁棒不变集 |
| 4.5 系统控制策略研究 |
| 4.5.1 模糊鲁棒预测控制 |
| 4.5.2 双模控制器策略 |
| 4.6 机炉协调系统的多模型预测控制仿真研究 |
| 4.6.1 参数设置及离线求解 |
| 4.6.2 仿真实验 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 基于管道约束的多模型预测控制方法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 相关定义以及控制方案的结构 |
| 5.2.1 定义给出 |
| 5.2.2 研究模型 |
| 5.2.3 控制方案的结构 |
| 5.3 辅助控制器和离散模糊扰动观测器的综合设计 |
| 5.3.1 离散模糊DOB |
| 5.3.2 控制器参数综合设计 |
| 5.4 鲁棒模糊预测控制 |
| 5.4.1 紧约束求解 |
| 5.4.2 Quasi-min-max FM PC |
| 5.4.3 跟踪目标值的极点说明 |
| 5.5 仿真实验 |
| 5.5.1 数值仿真案例 |
| 5.5.2 机炉协调系统的强鲁棒的多模型预测控制仿真实验 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 结束语 |
| 6.1 论文主要工作 |
| 6.2 后续研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
四、具有区域极点约束的不确定系统输出反馈控制（论文参考文献）
- [1]复杂系统的解耦内模与事件触发故障补偿控制[D]. 刘凯悦. 北京化工大学, 2021(02)
- [2]线性自抗扰控制分析、设计及整定[D]. 张彬文. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [3]基于二维模型的迭代学习控制算法研究[D]. 汪磊. 江南大学, 2021(01)
- [4]结构不确定情况下直流微电网分布式鲁棒自适应控制研究[D]. 王科祖. 兰州理工大学, 2021(01)
- [5]不确定参数结构的极点配置研究[D]. 赵靖洲. 吉林大学, 2020(03)
- [6]考虑安全约束的列车自动驾驶多质点非线性预测控制[D]. 贾超. 北京交通大学, 2020(03)
- [7]执行器容忍区间的分析与算法[D]. 魏一丹. 沈阳师范大学, 2020(12)
- [8]基于扇形区域极点配置的H∞可靠控制[D]. 谷美萱. 沈阳师范大学, 2020(12)
- [9]涵道共轴双旋翼无人机飞控算法关键技术研究[D]. 徐畅. 中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所), 2020(08)
- [10]热工过程的多变量扰动抑制控制方法研究[D]. 朱建忠. 东南大学, 2019(01)