一、基于超稳定性理论的一类非线性系统分段线性化自适应控制（论文文献综述）
王越男[1]（2021）在《基于网络的切换时滞系统鲁棒故障检测方法及应用研究》文中研究表明近年来,随着经济的迅猛发展和科技水平的显着提高,导致工业控制系统规模逐渐变大,复杂程度日益提高,系统一旦发生故障,将造成巨大的经济和物质损失,为避免发生故障而引起整个生产过程瘫痪,将对系统的可靠性和安全性提出更高的要求。此外,当切换系统发生大扰动或故障时,由于系统中连续和离散动态之间的相互作用,使得切换系统的动态特性变得更为复杂,需要采用更为有效的故障检测与诊断（Fault Detection and Diagnosis,FDD）技术,来避免因故障而导致的切换系统失稳及瘫痪。同时随着人工智能技术的不断成熟,工业机器人全球化不断加剧,对工业机器人的研究取得了飞速发展,其研究方向已经渗透到各个领域。机械臂作为工业机器人的重要形式之一,被广泛应用于汽车制造、模具加工和电工电子等工业领域。如果机械臂出现元器件损坏或传感器、执行器出现故障不能及时处理,就会造成机械臂失灵,导致系统性能下降,这就对机械臂的稳定性和安全性提出了更高的要求。同时,机械臂系统在运行过程中易受到外界的干扰,在系统建模过程中也往往存在不确定性,同时机械臂具有非线性和强耦合等特点,因此建立更为精确的机械臂系统模型,设计性能优良的故障检测策略是摆在科研工作者面前的一项富有挑战性任务。本文基于Lyapunov-Krasovskii Functional（LKF）稳定性理论和线性矩阵不等式（Linear Matrix Inequality,LMI）技术,针对基于网络的切换时滞系统鲁棒∞性能、控制器和故障检测滤波器协同设计方法以及基于中间估计器的故障检测方法等方面进行了深入探讨,形成了一套全新的基于网络切换时滞系统故障检测方法,并将部分研究成果应用至实际机械臂系统上进行实验验证。在切换时滞的处理过程中,采用了Jensen不等式方法、Wirtinger积分不等式方法、改进的倒数凸组合方法和基于多元辅助函数的单重求和不等式方法,大大降低了所得结果的保守性。论文完成的主要工作概括如下:（1）介绍了课题研究背景及意义,综合阐述了故障检测与诊断技术研究的发展概况、方法分类和研究现状;切换时滞系统基本概念和研究背景;切换时滞系统故障检测研究现状以及切换机械臂系统故障检测研究概述等。（2）利用Lagrange方法对切换机械臂系统进行动力学建模,同时采用一种基于关节力矩反馈的建模方法得到了一种更具普适性的机械臂子系统动力学模型,并详细分析其性质。接着介绍了后续研究工作用到的一些基础知识和重要引理,为后续研究内容提供理论基础。（3）针对异步切换机制下的离散非线性切换时滞系统,提出了一种故障检测和控制器闭环协同设计方法。首先基于模式依赖平均驻留时间（Mode-dependent Average Dwell Time,MDADT）策略和分段LKF方法,设计基于观测器的故障检测滤波器（Fault Detection Filter,FDF）生成残差信号,将离散非线性切换时滞系统的故障检测问题转换为∞模型匹配问题。所提出的闭环故障诊断策略不仅可以保证残差和故障间的估计值尽可能小,同时满足离散非线性切换时滞系统指数稳定条件。采用基于多元辅助函数的单重求和离散不等式方法,获得保证系统稳定的松弛条件。同时,为进一步提高网络资源利用率,降低通信损耗,将事件触发控制（Event-triggered Control,ETC）引入到带有随机丢包的离散非线性切换时滞系统,研究了FDF和控制器协同设计问题。设计事件触发机制,假设数据包丢失满足伯努利随机分布序列,建立事件触发机制下FDF及与原切换系统不匹配的异步切换模型。基于MDADT方法和LKF稳定性理论,给出非线性切换时滞系统指数稳定的充分条件,并利用锥补线性化算法将FDF参数求解问题转换为凸优化问题,降低了稳定性结果的保守性。最后,仿真结果验证了所提方法的有效性。（4）针对二自由度机械臂系统,采用动力学方法将其建模成切换时滞系统,在同步切换机制下,研究了带有执行器故障的切换机械臂系统故障检测与控制器协同设计问题。基于LKF稳定性理论和平均驻留时间切换方法（Average Dwell Time,ADT）,给出二自由度机械臂系统指数稳定的充分条件,并利用锥补线性化算法将FDF增益求解问题转换为凸优化问题,仿真实验结果验证了所提方法的有效性。（5）针对异步切换机制下连续非线性切换时滞系统,提出了一种控制器和FDF协同设计的闭环故障检测策略。基于MDADT策略,所采用的MDADT切换方法在系统每个切换模式下都有各自的驻留时间,使得驻留时间与系统的模式密切相关,更加符合实际系统。为提高设计的自由度,提出了控制器和FDF协同设计的闭环故障检测策略。利用分段LKF和MDADT方法,构建FDF生成残差信号,将连续非线性切换时滞系统的故障检测转换为∞模型匹配问题。同时,利用Wirtinger积分不等式和改进的倒数凸组合技术实现对LKF导函数的精确估计,从而获得松弛的稳定性结果,并设计了可行的FDF和控制器增益参数。最后,对本研究所建立的一个二自由度机械臂的实验平台进行介绍,通过数值仿真和二自由度机械臂实验平台分别验证了所提方法的有效性。（6）针对带有时变时滞和数据包丢失的非线性切换网络控制系统,提出了一种新颖的中间估计器设计方法,解决了基于中间估计器方法的故障估计问题。假设数据包丢失满足伯努利随机分布序列,基于ADT方法和LKF稳定性理论,给出了非线性切换时滞系统指数稳定的充分条件,并利用同余变换方法消除了设计过程的约束条件,降低了稳定性结果的保守性。最后,通过数值仿真和所建立的二自由度机械臂实验平台结果验证了所提方法的有效性。（7）全面总结了本文的研究工作,并指出基于网络的切换时滞系统故障检测问题研究中的现存问题及未来发展方向。
刘丽红[2]（2019）在《面向四旋翼无人机的姿态控制方法研究》文中研究说明四旋翼无人机具有结构简单、机身质量轻、灵活性强而且能够垂直起降和定点悬停等优点,在环境监测、目标搜索、事故救援等领域得到了广泛应用。四旋翼无人机模型具有非线性、强耦合、欠驱动等特点,且在飞行过程中易受外界扰动的影响。为了提升四旋翼无人机控制系统的性能,论文重点对四旋翼无人机姿态控制方法展开研究,主要内容有:（1）针对不确定干扰上界未知情形下的四旋翼无人机姿态控制问题,提出了基于自适应多变量干扰补偿的有限时间姿态控制器设计方法。首先,设计了基于超螺旋滑模的自适应多变量干扰观测器,并利用Lyapunov理论推导了干扰观测器有限时间稳定的充分条件;其次,完成了控制器-观测器的综合设计,并综合利用齐次性理论和Lyapunov理论严格证明了闭环系统稳定性,确保四旋翼无人机在完成对外界综合干扰在线估计的同时,实现对给定参考指令的有限时间稳定跟踪控制。（2）针对不确定影响及输出反馈情形下的四旋翼无人机固定时间跟踪控制问题,提出了基于双极限齐次性理论的固定时间控制器设计方法。首先,基于双极限齐次性理论和任意阶鲁棒滑模微分器,设计固定时间观测器实现对四旋翼无人机未知状态和外界干扰的同时观测;其次,基于双极限齐次性理论和Lyapunov理论设计固定时间姿态控制器,并分析固定时间控制器-观测器的稳定性,确保系统在实现对无人机未知状态和外界干扰观测的同时,在固定时间内实现对给定参考指令的快速跟踪控制。（3）综合考虑不确定、动态及稳态特性对四旋翼无人机姿态控制性能的影响,提出了基于自适应多变量预设性能的姿态控制器设计方法。首先,设计具有指数衰减特性的时变预设性能函数,并构建基于预设性能的自适应律,确保获得能够抑制综合干扰的动态可调自适应增益;其次,设计自适应多变量预设性能控制器,并基于Lyapunov技术分析系统稳定性,推导四旋翼无人机姿态跟踪误差的预设性能边界,确保系统在有效抑制外界干扰的同时,实现对四旋翼无人机稳态性能和动态性能的综合控制。
付沙沙[3]（2019）在《非线性系统的模糊控制与自适应故障估计》文中指出随着科技的发展,实际控制系统变得日益复杂,往往具有高度非线性特性。虽然非线性系统理论经过几十年的长足发展,但由于非线性系统复杂多变的结构使得它在实际工程应用中仍具有很大的局限性。模糊逻辑系统作为非线性系统建模的有效工具得到学者的广泛关注,已经证明它具有在凸紧集上逼近任意光滑的非线性函数的强大的函数逼近能力。另一方面,实际系统在正常运行过程中不可避免的出现各类元器件故障,如执行器和传感器故障,故障的发生常常会带来严重的安全问题和经济损失。因此故障估计和容错控制技术的发展对提高控制系统的可靠性和安全性具有十分重要的意义。本文将利用模糊逻辑模型优越的逼近特性,针对故障情形下几类非线性系统提出一些基于模糊模型的鲁棒控制和自适应模糊观测器设计新方法。并且所提理论研究成果在连续搅拌化学反应釜,F-404航空发动机模型,和电路系统的控制与故障估计问题中得到了仿真验证。论文主要研究工作概括如下:第2章针对执行器乘性故障和随机扰动,研究了一类连续时间T-S模糊仿射随机互联大系统的鲁棒分布式控制问题。利用状态空间分区技术,将子系统的全局模糊模型划分为分段仿射模糊模型,在每个分区设计分段仿射控制器。首先,基于公共Lyapunv函数方法,借助椭球逼近原理,随机系统理论等,得到了分布式分段仿射控制器存在条件。其次,通过引入虚拟线性系统,构造满足边界条件的非奇异连续矩阵保证分段Lyapunov矩阵的可逆性,得到了基于分段Lyapunov函数方法的分布式分段仿射控制器存在条件。这一部分所提出的分段Lyapunov函数构造方法改进了目前已有研究结果,无需对控制器增益进行约束。同时所得结果也揭示了基于分段Lyapunov函数方法所得结果具有更低的保守性。第3章针对系统状态不完全可测的情况,在分段Lyapunov函数方法的框架下研究T-S模糊仿射系统的输出反馈控制问题。首先研究了传感器故障具有马尔可夫跳变形式的T-S模糊仿射系统的非同步动态输出反馈控制器设计问题。为去除模糊系统的每个局部模型具有相同的输入矩阵的严苛假设,引入积分型控制输入。基于上一章的空间分区技术设计分区上的分段模糊仿射观测器以及分段仿射控制器,得到了由原系统状态,误差变量,和控制输入组成的新的增维闭环系统。并考虑了系统状态轨迹与观测器状态轨迹的非同步问题,即两者同一时间可能不同时出现在同一个分区。得到了保证误差系统渐进稳定和鲁棒性能的动态输出反馈控制器设计条件。这一部分所研究结果适用于模糊系统前件变量不完全可测的情形,也是对目前模糊系统的基于观测器的输出反馈控制研究结果的一个改进,并且所提出的动态解耦的方法可以扩展应用到不确定模糊系统中,实现系统不确定项与控制输入的解耦。其次,考虑控制器自身扰动情况,研究了T-S模糊仿射系统的非脆弱静态输出反馈控制器设计问题。为避免求解分段Lyapunov矩阵逆矩阵的繁琐计算过程,这一部分提出了两种控制器设计的新方法,基于输入矩阵结构约束的方法和状态-输入增维方法。其中状态-输入增维方法实现了输入矩阵与控制矩阵的解耦,去除了要求输入矩阵是列满秩的假设,得到了具有更低保守性的条件。前两章所研究的系统的故障的界或者执行器参数扰动的界要求是已知的。然而实际工程中故障的界的信息很难提前获得。故障估计可以在线估计出故障的具体大小和形状,是主动容错控制设计过程的一个非常重要环节。针对切换非线性系统的故障估计问题,目前大多结果是基于滑模观测器的方法得到的,滑模面的模态依赖特点使得滑动模态在不同切换面之间切换,因此很难判断滑模面的可达性;而且非线性项要求满足具有已知或未知Lipschitz常数的Lipschitz条件。第4章研究存在传感器故障的马尔可夫跳变非线性系统的自适应模糊故障估计问题。传感器故障的界和非线性项均是未知的,其中未知非线性项由模糊逻辑系统逼近。通过系统模型增广变换,将原系统状态和传感器故障作为新的描述系统的状态向量,并经过两次线性变换,提出了针对描述系统的新型自适应模糊观测器方法,得到系统状态和传感器故障的精确估计。第5章研究同时存在传感器故障、执行器故障、和未知非线性项的切换非线性系统的故障估计问题。通过系统变换,原始切换系统转化为两个子系统,实现了传感器故障与执行器故障的分离。在此模型基础上,设计了两个新的切换自适应模糊观测器分别估计传感器故障与执行器故障,未知非线性函数由自适应模糊技术逼近。值得注意的是,该方法通过引入由输出产生的可测信号,将传感器故障转化为执行器故障的形式,很大程度上降低了设计的复杂性。
孔维宇[4]（2019）在《考虑导弹静不稳定性的姿态控制研究》文中研究说明以往研究人员对导弹进行设计的时候,为了简化导弹的姿态控制系统,通常希望导弹在飞行过程中,质心一直位于焦点的前面,导弹的静稳定度一直为负值,即导弹在各种情况下均为静稳定的。为提高导弹的机动能力、飞行速度、续航能力,减少导弹的结构重量,放宽静稳定度这一设计理念逐渐被研究人员应用在导弹姿态控制系统的设计当中,各种静不稳定导弹接连问世。在对静不稳定导弹进行姿态控制设计时,由于导弹参数的不确定、导弹未建模动态以及外来干扰等的影响,导致难以获得精准的数学模型。因此传统的PID控制器有时难以达到所需求的性能指标。针对该问题,考虑将自适应控制理论引入到静不稳定导弹的姿态控制系统设计之中。本文以静不稳定导弹为研究对象,利用PID控制方法和模型参考自适应控制方法设计了三种姿态控制器,并进行了仿真分析与比较,主要的内容如下:1.对静不稳定导弹研究的现状、导弹姿态系统的构成以及现代控制理论在导弹姿态控制系统中的应用进行了分析,推导了导弹的数学模型以及传递函数,确定了姿态控制系统的数学模型。2.概述了导弹纵向静稳定性的概念以及判断方法,对静不稳定导弹的稳定性进行了分析并完成了静不稳定导弹的PID控制器设计。3.对自适应控制的基本原理以及模型参考自适应系统的设计方法进行了介绍。根据Lyapunov理论以及超稳定性理论对自适应律进行了推导,设计出两种针对于静不稳定导弹的姿态自适应控制器。重点研究了 PID控制以及模型参考自适应控制在静不稳定导弹上的应用,对设计出的三种姿态控制器的性能指标进行了对比分析,最终得到性能较好的静不稳定导弹的姿态控制器。
钟福利[5]（2019）在《基于分数阶微积分的锂电非线性系统建模和估计研究》文中进行了进一步梳理太阳能、风能等可再生清洁能源的规模化应用推动了能源转换与存储技术的发展。锂离子电池因其优良的性能成为电力储能、电驱动载具、便携式电子产品等应用的主流电能存储方案。随应用的推广,锂离子电池的安全性及可靠性问题日益凸。在此背景下,深入研究电池系统的建模和在线状态估计技术方法,对有效管理电池系统,保障电池安全、可靠、高效益运行具有重要意义。本文基于锂离子电池基础理论,结合分数阶微积分（FOC）理论、群体智能优化理论、滑模控制（SMC）技术和观测器设计理论,围绕锂离子电池系统的建模辨识和状态估计问题展开研究,主要研究工作如下:针对锂离子电池非线性系统的建模问题,在基础P2D电化学模型中考虑双电层电容及温度对模型参数的影响,构建了锂离子电池模拟系统,模拟电池充放电测试,并分析其电化学阻抗特性。基于此,采用描述复杂系统能力较强的FOC在时域建立了电池分数阶等效电路模型:考虑电池受不同条件因素的影响,提出了变参数分数阶RC等效电路模型（Wi-FORCECM）,该模型对典型条件情形利用了对应的子模型建模描述,而子模型采用了不确定项综合刻画参数不确定、建模误差及扰动的影响,使模型与电池实际应用情形的变化有效契合;进一步考虑了电池不同尺度的行为特性,利用分数阶元件刻画系统内部件的非线性特性,提出了双分数阶环等效电路模型（DFOECM）。为了准确获取锂离子电池分数阶模型的参数,考虑分数阶非线性系统辨识的一般性,首先将非线性系统辨识问题转化为优化问题进行求解,形成了系统辨识基于优化技术求解的框架,提出了求解高维复杂优化问题的IGAL-ABC和MNIIABC智能优化算法,仿真结果表明了它们具备较好的探索和开采性能,以及跳出局部极值点搜索全局最优解的能力,鲁棒性较好。进而提出了分别基于IGALABC和MNIIABC的分数阶非线性系统辨识方法,通过辨识分数阶混沌系统验证了其有效性、准确性。最后将所提辨识方法扩展用于电池系统参数估计,获得了分别基于IGAL-ABC和MNIIABC的电池参数估计方法,并仿真检验了算法的性能,实验结果显示所提的方法能有效估计电池模型参数,准确性较好。为了实现锂离子电池系统的鲁棒状态估计,准确获取电池SOC信息,基于模型Wi-FORCECM和DFOECM设计了SOC在线估计方法。基于分数阶非线性系统状态估计的一般性,首先对一类不确定性分数阶非线性系统,利用SMC技术结合Luenberger-type控制项,研究了基于分数阶滑模观测器的状态估计方法,提高了该法对系统扰动、建模误差及参数不确定性的抑制能力,为电池状态估计研究提供了理论铺垫。考虑到锂离子电池参数受工作与环境条件的影响,基于Wi-FORCECM采用SMC技术和线性反馈补偿方法设计电池状态估计子,提出了切换滑模控制—龙伯格分数阶观测器（SW-SMCL-FrCO）,实现SOC鲁棒估计,获得较好的估计准确性能。为降低观测器增益设定对先验知识的依赖,基于DFOECM研究了新的增益在线自适应调节的滑模观测器,并结合增益在线切变重初始化调整策略,构造了带增益切变重置的自适应滑模观测器（RSW-AdpSMOFOECM）,有效控制观测器参考增益值对状态估计性能的影响。在SOC估计中,RSW-AdpSMO-FOECM避免了因增益设置不当对观测器收敛速度和准确性的影响,提高估计的准确性。利用Lyapunov稳定性理论分析了以上估计方法的收敛性,且通过仿真实验对比验证了它们的有效性、准确性和收敛性能。针对锂离子电池非线性系统的健康状态评估问题,基于分数阶等效电路模型和SMC理论设计了SOC和SOH联合估计算法。在算法的SOC估计部分,对由电池状态初始设定值与实际值的误差和其他因素引起的观测器不能快速准确跟踪真实值的情形,基于DFOECM提出了鲁棒性较好的两阶段切换分数阶滑模观测器（TPS-FrCSMO）,在线准确估计SOC,有效处理了估计过程中与滑模增益相关的抖颤误差抑制和收敛速度二者不易兼得最优的问题;在SOH估计部分基于容量和电阻参数的变化行为设计参数与状态估计的自适应观测器,结合该自适应滑模观测器和TPS-FrCSMO有效实现电池的SOC与SOH联合估计。基于Lyapunov稳定性理论分析了SOC与SOH联合估计观测器的收敛性。此外对于电池剩余使用寿命（RUL）的估计,介绍了adpABC-PF方法,改善了算法的状态估计性能,从而结合容量衰减模型提出了基于adpABC-PF的电池RUL估计方法。通过仿真对比实验对所提的电池健康状态监测方法进行了验证分析,实验结果说明了它们具有较好的估计性能。
谢静[6]（2018）在《切换系统的几类自适应控制问题的研究》文中进行了进一步梳理切换系统,作为一类特殊的混杂系统,有着重要的理论研究意义和广泛的工程应用背景,因而受到了广泛关注。近年来,有关切换系统的结果不断涌现,但是大部分都是关于确定系统的。然而,绝大多数实际系统都存在不确定性,这些不确定性与切换系统的连续动态和离散动态的相互作用,使得系统的行为十分复杂。不确定性的存在也使得传统的切换系统的控制设计和分析方法常常不能直接应用,如何设计和分析含有不确定性的切换系统是切换系统研究中亟待解决的问题。本文针对带有不确定参数的切换系统研究H∞控制,改善暂态性能,异步切换,镇定性等方面的自适应控制问题。设计相应的切换信号、控制器以及自适应律,主要工作概况如下:（1）研究切换系统的H∞模型参考自适应状态跟踪控制。为了提高误差系统的暂态性能,引入闭环参考模型。我们针对系统的状态不完全可获得的情形,并且在每个子系统的H∞状态跟踪模型参考自适应控制不可解的情况下,通过设计控制器和切换律使得切换系统的H∞状态跟踪模型参考自适应控制问题可解。所提出的控制设计方法应用到电力液压系统模型中加以验证。（2）对于切换系统提出带有双层切换机制的多模型自适应控制策略。为了提高切换系统的暂态性能,引入多模型自适应控制策略。首先建立参数识别模型,它能大大地减少识别模型的个数。其次设计双层切换机制:内层切换机制旨在提高暂态性能,而外层切换机制保证切换系统的稳定性。进一步,所提出的控制策略保证所得闭环系统的所有信号有界,并且跟踪误差进入一个可调半径的小球里。（3）研究切换LPV系统的模型参考自适应控制。首先我们设计调度参数依赖的切换控制器和调度参数依赖的自适应律,其次,证明所设计的切换自适应控制器使得闭环系统的所有信号有界,并且跟踪误差进入一个可调半径的小球里。最后将所提出的控制设计方法应用到航空发动机的模型参考自适应控制设计中以说明其有效性。（4）基于平均驻留时间方法,研究切换非线性系统的模型参考自适应控制。考虑系统和自适应控制器异步切换的情形。首先,提出一个切换非线性的参考模型。对于传统的线性参考模型,切换非线性参考模型能产生更加复杂的跟踪信号。其次,所找到的平均驻留时间同时保证误差系统的稳定性和参考模型的有界性。（5）研究一类非线性系统的全局镇定性问题,这里允许控制增益等于零。首先给出保证这类系统全局镇定的一个充分条件,并且将此条件转化为一个优化问题。其次设计一个控制增益依赖的切换律和一个有界的控制器。再次,作为所提出的设计方法的应用,研究一类严格反馈型切换非线性系统的全局镇定性问题。最后,作为推广,我们又研究带有参数不确定性的切换非线性系统的自适应镇定问题。最后是全文的总结和展望。
王鑫[7]（2017）在《几类分段时滞非线性滤波与控制》文中进行了进一步梳理近年来,非线性系统控制问题的研究由于具有重要的理论和实际意义,因而针对复杂系统尤其是非线性系统的控制问题的研究受到越来越多的关注。本论文主要研究几类非线性系统,包含不确定性、时滞、分段线性等特性的非线性系统控制器设计,以及非线性系统状态不可观测条件下的系统观测器设计及基于观测器的控制器设计问题,文章主要借助Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式（LMI）方法,设计鲁棒控制器和鲁棒观测器,得到关于具有不确定性、时滞、分段线性等非线性系统的鲁棒H∞控制及滑模变结构控制,实现了滑模控制的可达性和稳定性,文中分别给出不同类型非线性系统的控制器设计详细过程及结果,最后通过数值例子及实际应用例子验证所设计控制方案的有效性。本论文主要内容分为以下四个部分:一、一类不确定离散时滞系统的鲁棒控制研究状态滞后的不确定时滞非线性系统的鲁棒控制器设计,其中非线性系统为满足一类H?lder条件的非线性函数。与现有成果中所研究的Lipschitz非线性系统相比,H?lder条件包含的函数类范围更广,也更能精确描述一些非线性特性。研究中,给定系统的参数不确定性满足假设条件,且时变时滞环节具有已知的上界和下界。基于Lyapunov泛函及线性矩阵不等式分析方法,得到了使控制对象闭环系统（具有不确定性、时滞性）镇定且使非线性系统渐进稳定的鲁棒控制器设计结果。二、基于状态观测器的非线性系统鲁棒H∞控制器设计第一部分考虑的是非线性系统鲁棒控制器设计问题,其相关结论是建立在状态变量可测的基础上展开讨论得到的,但在实际应用及系统中,由于测量技术及通信等其他因素,控制对象的状态变量仅部分已知或者全部未知,这种情况下,已有的控制理论和方法不能直接应用到控制对象。在此假设基础上,我们讨论系统状态变量不可测情况下的观测器设计及基于状态观测器的非线性系统的控制器设计问题,所研究的系统为满足一类H?lder条件的状态滞后不确定非线性时滞系统,结合Lyapunov稳定性定理及LMI方法,同时得到状态观测器观测误差及基于观测器的控制回路闭环系统的稳定性条件及定理,得到状态观测器增益及控制律,使得系统具备给定参数扰动的鲁棒H∞控制性能。最后建立电液复合阀位控制系统模型,结合实际应用中系统存在的参数不确定性、时滞性及非线性摩擦力等条件,以及对于系统状态变量不可测的因素,结合所设计的观测器及控制器对系统的阀位进行观测器和控制器仿真,分析并验证鲁棒H∞控制器的有效性。三、不确定分段时滞系统的鲁棒离散滑模控制在第一部分和第二部分研究基础上,我们研究状态滞后的不确定分段线性时滞系统的鲁棒滑模控制问题,分段线性系统包含参数不确定性和时变时滞。第三部分所研究的问题是对第一部分和第二部分所研究问题的进一步深入讨论,将滑模控制理论应用于分段线性时滞非线性系统,研究中,假定分段参数不确定扰动等效为分段矩阵等式,时变时滞具有给定的上界和下界,系统中的非线性项未知但有界。通过引入传递函数及建立Lyapunov-Krasovskii函数,得到系统稳定的充分条件,基于系统稳定条件,设计控制器使系统满足滑模控制可达性条件。最后,基于包含具有分段线性特性忆阻器的电路回路,结合鲁棒滑模控制器进行分析,以验证控制器设计的有效性。四、基于状态观测器的离散分段线性系统鲁棒滑模H∞控制第三部分研究了分段线性系统的鲁棒离散滑模控制,其研究的相关理论和成果均是基于状态变量可测的的条件下展开得到的,但在实际生产和工艺中,对于不确定分段线性离散时滞系统而言,系统状态往往是不可测的。结合以上分析,我们将研究状态滞后不确定分段线性时滞系统状态不可测情况下的控制器设计,其中,分段线性系统具有给定上界的时滞项;在对分段线性系统的滑模变结构控制器设计过程中,首先建立状态滑模观测器,设计状态观测滑模面,对系统的滑模面运动稳定性进行分析,结合Lyapunov理论及线性矩阵不等式工具,得到相关结论,得到基于滑模观测器的闭环系统稳定性结论;其次,建立控制律,使系统满足滑模变结构控制可达性条件;最后,运用数值仿真实例对系统观测器设计及基于观测器的滑模控制器控制性能进行分析。最后总结全文所做的工作并指出未来研究内容。
唐鹏亮[8]（2017）在《基于超稳定理论的分数阶模型参考自适应控制器设计与应用》文中进行了进一步梳理模型参考自适应控制器（Model Reference Adaptive Controller,MRAC）在工程实际中应用广泛,为获得更加优异的性能而对其控制策略进行分数阶延伸,具有一定的理论和实际意义。针对目前分数阶MRAC设计方法中存在的稳定性问题,以及控制策略选取复杂和适用范围局限的现状,本文基于Popov超稳定性理论给出了分数阶MRAC的设计方法,并通过非线性前馈/状态反馈（Nonlinear Feedforward/State Feedback,FF/FB）变换将其适用对象推广到一类非线性系统。同时,将所得成果应用到质子交换膜燃料电池（Proton Exchange Membrane Fuel Cell,PEMFC）的热管理系统中。本文的主要内容有:1.基于Popov超稳定性理论以及分数阶微积分的定义和性质,证明了在改变分数阶MRAC控制律积分阶次时,控制系统仍能满足超稳定性定理,且类比于整数阶控制器常用的基于状态变量和输入-输出两类设计方法,给出了分数阶MRAC的具体设计过程。2.基于微分几何理论,利用相对阶概念对干扰进行分类,提出了具有可测干扰的MIMO非线性系统的线性化方法—非线性前馈/状态反馈（Nonlinear Feedforward/State Feedback,FF/FB）变换,将控制器的适用对象成功拓展到一类非线性系统。3.以5kW水冷型PEMFC发电系统为研究对象,建立了 PEMFC热管理系统的温度模型,通过FF/FB变换,有效实现了温度模型的线性化;同时,为满足温度控制对精度和鲁棒性的要求,设计了分数阶MRAC,该控制器改善了控制系统的动态性能,提高了其抗干扰能力。
王迪[9]（2015）在《一类非线性系统的稳定性分析及自适应预见控制》文中认为现实世界中,纯粹的线性系统几乎是不存在的,因此非线性系统的稳定性及控制问题,一直是学术界研究的热点.本文研究了一类非线性系统的绝对稳定性,并基于提出此问题的非线性孤立法的思想,研究了一类非线性系统的多模型自适应预见控制问题.首先讨论时变Lurie直接控制系统的绝对稳定性,接着将其结论推广至时变Lurie直接控制大系统.此后研究含有未知参数的分段线性系统的多模型自适应预见控制,并以此为基础,利用提出Lurie问题所用到的非线性孤立法,通过直接反馈线性化,解决了一类参数变化较大的非线性系统的预见控制问题.具体的研究工作包括以下几个方面：（1）研究了时变Lurie直接控制系统的绝对稳定性,首先利用相关技术对系统范数无界的时变系数矩阵的相对量级进行估计,之后应用非奇异M-矩阵的性质构造出Lyapunov函数,根据Lyapunov函数法得到此类系统绝对稳定性的判别准则,再运用Taussky定理等相关知识给出了若干简捷实用的推论.最后将结论推广至多个执行机构的时变Lurie直接控制系统.得到的判别法既适用于系数无界的时变Lurie直接控制系统,又适用于系数有界的该类系统.方法的特点在于,即使对于系数无界系统,也可采取一定的技巧,通过估计其范数无界的系数矩阵的阶,将判定Lyapunov函数全导数的问题转化为判定一个常数矩阵稳定的问题.（2）针对大系统,进一步的研究了时变Lurie直接控制大系统的绝对稳定性.此处采用了大系统分解方法,但为了节省篇幅,将不再提及孤立子系统的概念,直接给出相当于孤立子系统Lyapunov函数加权和形式的大系统的Lyapunov函数,通过估计其全导数,并利用Gerschgorin圆盘定理、Laplace定理等相关知识得到了此类系统绝对稳定的若干判别准则.此后将得到的结果推广到更一般的具有多个执行机构的大系统.所得的结论同样适用于判别系数无界的时变Lurie直接控制大系统的绝对稳定性.（3）基于一类含有未知参数的分段线性系统,研究了其多模型自适应预见控制问题.首先利用预见控制理论,对原系统构造出带有预见信息的扩大误差系统.再由有限覆盖原理,得到有限个确定的扩大误差系统,使其覆盖扩大误差系统未知参数的变化范围.基于建立的多个确定的扩大误差系统模型,分别设计带有预见作用的控制器,并利用直接多模型自适应控制的核心思想,通过设计一种切换原则,最终得到此类系统的多模型自适应预见控制器.并保证在整个切换过程中,原含有未知参数的分段线性系统的输出误差是指数渐近稳定的.此后,对系统划分的单个小区间的范围进行讨论,研究具体划分至何处时,设计的预见控制器,能够保证对小区间内的每一种可能的闭环系统都是渐近稳定的,即预见控制的鲁棒性.（4）研究一类含有未知参数的非线性系统的多模型自适应预见控制.首先将系统的含有未知参数的非线性部分,分解为“权重矩阵”和“基向量”两部分.再运用处理Lurie系统绝对稳定性问题时用到的非线性孤立法的原理,将“基向量”和系统的控制输入孤立出来,整体看作虚拟输入,利用直接反馈线性化（DFL）思想,在控制输入端添加基于确定的“基矩阵”的非线性补偿环节,将原系统在形式上转化成为含有未知参数的分段线性系统.此后结合前面得到的多模型自适应预见控制方法,通过构造有限个确定的扩大误差系统,覆盖“权重矩阵”及其它系数矩阵未知参数的变化范围,得到分段线性系统的多模型自适应预见控制器,即虚拟控制输入.根据原系统的实际控制输入与得到的虚拟控制输入的关系,导出原系统的带有预见作用的非线性多模型切换控制器.最终解决了此类不确定非线性系统的预见控制问题.上述所有研究都对定理成立的条件给出了数学证明,并且数值仿真结果表明了所得定理的有效性.
年夫强[10]（2014）在《航空发动机模型参考自适应控制》文中研究表明航空发动机是一种具有多变量、强非线性和强耦合性的被控对象,往往很难用精确的数学模型加以描述。即使在航空发动机某一稳定的工作点处建立了其数学模型,随着发动机飞行条件和工作状态的变化,描述其特性的数学模型的结构或参数也将跟着发生相应地改变。运用传统的反馈控制方法或最优控制理论来设计发动机的控制系统,往往很难达到满意的性能指标要求。基于此,本文提出了对精确数学模型依赖性小的模型参考自适应控制方法用于其控制系统的设计。论文首先建立了某型不带加力的双轴航空发动机的小偏离动态模型,并利用抽功法得到了航空发动机在三个稳态工作点处的状态空间模型。其次,针对航空发动机在稳态工作点附近模型参数发生缓慢变化的情况,采用基于Popov超稳定性的方法设计了航空发动机的模型自适应控制系统,得到了以自适应信号综合的方式给出的自适应控制律。再次,针对航空发动机在稳态工作点附近模型参数未知但时不变的情况,设计了基于李雅普诺夫稳定性的航空发动机模型参考自适应控制系统,通过巧妙地选取李雅普诺夫函数,在保证系统稳定的情况下,求得了自适应参数调节律。最后,对运用李雅普诺夫方法设计的发动机控制系统出现转速抖动的情况,提出了改进措施。通过仿真实验,对运用两种稳定性方法设计的航空发动机模型参考自适应控制系统进行了验证,结果证明所设计的控制系统能够实现发动机的状态自适应跟踪控制,并且满足了航空发动机控制系统的性能指标要求。
二、基于超稳定性理论的一类非线性系统分段线性化自适应控制（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、基于超稳定性理论的一类非线性系统分段线性化自适应控制（论文提纲范文）
（1）基于网络的切换时滞系统鲁棒故障检测方法及应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 符号说明 |
| 缩写说明 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 故障检测与诊断技术研究综述 |
| 1.2.1 故障检测与诊断技术发展概述 |
| 1.2.2 故障检测与诊断方法分类及其研究现状 |
| 1.3 切换时滞系统研究综述 |
| 1.3.1 切换系统研究概述 |
| 1.3.2 时滞系统(网络控制系统)研究概述 |
| 1.3.3 切换时滞系统故障检测研究概述 |
| 1.4 切换机械臂系统故障检测研究概述 |
| 1.5 本文主要内容与章节安排 |
| 第2章 切换机械臂系统动力学模型及基础知识 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基于Lagrange方法的切换机械臂系统动力学建模 |
| 2.3 关节力矩反馈的机械臂动力学模型 |
| 2.3.1 基于关节力矩传感器的机械臂子系统动力学建模 |
| 2.3.2 机械臂关节子系统动力学模型分析 |
| 2.4 基础知识 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 离散非线性切换时滞系统故障检测与控制器协同设计方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 异步切换下离散非线性切换时滞系统的故障检测和控制器协同设计 |
| 3.2.1 系统动态过程描述 |
| 3.2.2 残差方程建立 |
| 3.2.3 异步切换下故障检测滤波器与控制器协同设计 |
| 3.2.4 仿真实验研究 |
| 3.3 事件触发下离散非线性切换时滞系统故障检测和控制器协同设计 |
| 3.3.1 系统动态过程描述 |
| 3.3.2 残差方程建立 |
| 3.3.3 事件触发下故障检测滤波器与控制器协同设计 |
| 3.3.4 仿真实验研究 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于平均驻留时间的切换机械臂系统故障检测与控制器协同设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题描述 |
| 4.2.1 带有执行器故障的网络化切换机械臂建模 |
| 4.2.2 残差方程建立 |
| 4.3 切换机械臂系统故障检测滤波器与控制器协同设计 |
| 4.4 仿真实验研究 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 连续非线性切换时滞系统故障检测与控制器协同设计及应用研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 问题描述 |
| 5.2.1 系统动态过程描述 |
| 5.2.2 残差方程建立 |
| 5.3 模式依赖下故障检测滤波器与控制器协同设计 |
| 5.3.1 H_∞性能分析 |
| 5.3.2 控制器和滤波器增益协同设计 |
| 5.4 仿真实验研究 |
| 5.5 机械臂系统实验研究 |
| 5.5.1 机械臂系统实验平台简介 |
| 5.5.2 机械臂系统故障检测实验结果分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 基于中间估计器的连续非线性切换时滞系统故障估计及应用研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 问题描述 |
| 6.2.1 系统动态过程描述 |
| 6.2.2 误差系统建立 |
| 6.3 基于中间估计器的故障估计滤波器设计 |
| 6.3.1 指数稳定性分析 |
| 6.3.2 基于中间估计器的故障滤波器增益设计 |
| 6.4 仿真实验研究 |
| 6.5 机械臂系统故障估计实验研究 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 全文总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 攻读博士学位期间研究成果及奖励 |
（2）面向四旋翼无人机的姿态控制方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 四旋翼无人机的发展历史与研究现状 |
| 1.3 四旋翼无人机控制方法研究现状 |
| 1.4 论文内容与章节安排 |
| 第2章 四旋翼无人机姿态建模与控制理论基础 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 四旋翼无人机模型 |
| 2.3 稳定性理论介绍 |
| 2.3.1 Lyapunov渐近稳定性理论 |
| 2.3.2 齐次性理论 |
| 2.3.3 有限时间稳定 |
| 2.3.4 固定时间稳定 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于干扰观测器的四旋翼无人机有限时间姿态控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 自适应多变量干扰观测器-控制器综合设计 |
| 3.2.1 问题描述与控制目标 |
| 3.2.2 自适应多变量干扰观测器设计 |
| 3.2.3 控制器-观测器综合设计 |
| 3.3 仿真验证 |
| 3.3.1 仿真参数设置 |
| 3.3.2 仿真结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于输出反馈的四旋翼无人机固定时间姿态控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于输出反馈的固定时间控制器-观测器综合设计 |
| 4.2.1 问题描述和控制目标 |
| 4.2.2 固定时间观测器设计与稳定性证明 |
| 4.2.3 固定时间控制器-观测器综合设计 |
| 4.3 仿真验证 |
| 4.3.1 仿真参数设置 |
| 4.3.2 仿真结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于自适应多变量预设性能的四旋翼无人机姿态控制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于预设性能的控制器设计与稳定性分析 |
| 5.2.1 问题描述与控制目标 |
| 5.2.2 预设性能控制器设计 |
| 5.3 仿真验证 |
| 5.3.1 仿真参数设置 |
| 5.3.2 仿真结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和科研情况说明 |
| 致谢 |
（3）非线性系统的模糊控制与自适应故障估计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 故障估计与容错控制研究现状 |
| 1.2.2 模糊控制研究现状 |
| 1.2.3 切换系统的故障估计研究现状 |
| 1.3 预备知识 |
| 1.4 现有方法的局限性和有待研究的问题 |
| 1.5 本文主要研究内容 |
| 第2章 具有执行器故障的随机非线性大系统的分布式模糊控制器设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 模型描述与问题制定 |
| 2.3 可靠的分布式控制器设计 |
| 2.3.1 基于公共Lyapunov函数的分布式控制器设计 |
| 2.3.2 基于分段Lyapunov函数的分布式控制器设计 |
| 2.4 仿真算例 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于模糊仿射模型的非线性系统的输出反馈控制器设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 具有传感器故障的模糊仿射系统的非同步动态输出反馈控制 |
| 3.2.1 模型描述与问题制定 |
| 3.2.2 基于观测器的动态输出反馈控制器设计 |
| 3.2.3 仿真算例 |
| 3.3 模糊仿射系统的非脆弱静态输出反馈控制 |
| 3.3.1 模型描述与问题制定 |
| 3.3.2 非脆弱静态输出反馈控制综合 |
| 3.3.3 仿真算例 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 具有传感器故障的一类随机非线性系统的自适应模糊故障观测器设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 模型描述与问题制定 |
| 4.3 系统模型变换 |
| 4.4 主要结果 |
| 4.4.1 自适应模糊观测器设计 |
| 4.4.2 自适应律设计 |
| 4.4.3 误差系统稳定性分析 |
| 4.5 仿真算例 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 同时具有执行器和传感器故障的切换非线性系统的自适应模糊故障观测器设计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 模型描述与问题制定 |
| 5.3 自适应模糊故障观测器设计 |
| 5.3.1 切换模糊观测器 |
| 5.3.2 自适应律设计 |
| 5.4 主要结果 |
| 5.5 仿真算例 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其他成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（4）考虑导弹静不稳定性的姿态控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRCT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 论文研究背景及意义 |
| 1.2 静不稳定导弹研究现状 |
| 1.3 导弹姿态控制研究方法 |
| 1.3.1 静稳定导弹姿态控制研究现状 |
| 1.3.2 静不稳定导弹姿态控制研究现状 |
| 1.4 本文的主要工作 |
| 第2章 静不稳定导弹姿态控制系统建模 |
| 2.1 坐标系的定义 |
| 2.2 坐标系的转换 |
| 2.3 导弹运动方程组 |
| 2.3.1 建模假设 |
| 2.3.2 导弹运动方程 |
| 2.4 导弹运动模型简化 |
| 2.5 姿态控制系统模型的建立 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 静不稳定导弹的PID控制器设计 |
| 3.1 PID控制基本原理 |
| 3.2 导弹纵向控制系统的传递函数 |
| 3.3 纵向静稳定性的判断方法 |
| 3.4 静不稳定导弹PID控制器设计及仿真 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于Lyapunov稳定性理论的姿态自适应控制器设计 |
| 4.1 自适应控制的概念 |
| 4.2 模型参考自适应控制的设计方法 |
| 4.2.1 局部参数优化法 |
| 4.2.2 Lyapunov稳定性理论 |
| 4.3 参考模型的确定 |
| 4.4 基于Lyapunov稳定性理论的自适应规律推导及仿真 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于超稳定性理论的姿态自适应控制器设计 |
| 5.1 超稳定性理论 |
| 5.2 波波夫不等式解法 |
| 5.3 基于超稳定性理论的自适应规律推导及仿真 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
（5）基于分数阶微积分的锂电非线性系统建模和估计研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 |
| 1.2 课题国内外研究现状及发展 |
| 1.2.1 锂离子电池系统建模研究现状及发展 |
| 1.2.1.1 电化学模型 |
| 1.2.1.2 等效电路模型 |
| 1.2.1.3 数据驱动模型 |
| 1.2.2 分数阶系统与锂离子电池模型辨识研究现状及发展 |
| 1.2.2.1 分数阶系统参数估计 |
| 1.2.2.2 锂离子电池系统参数估计 |
| 1.2.3 群体智能优化方法研究现状及发展 |
| 1.2.4 分数阶系统与锂离子电池状态估计研究现状及发展 |
| 1.2.4.1 分数阶系统状态估计 |
| 1.2.4.2 锂离子电池系统状态估计 |
| 1.3 论文的研究目标和内容 |
| 1.3.1 论文研究目标 |
| 1.3.2 论文研究内容 |
| 1.4 论文的章节安排 |
| 第二章 锂离子电池非线性系统分数阶建模 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 锂离子电池电化学模型和阻抗特性 |
| 2.2.1 锂离子电池准二维电化学模型 |
| 2.2.1.1 基础模型 |
| 2.2.1.2 含双电层电容的电化学模型 |
| 2.2.1.3 温度依赖的模型参数 |
| 2.2.2 Li BAT-P2Dsys电池模拟系统 |
| 2.2.3 锂离子电池电化学阻抗谱 |
| 2.3 锂离子电池分数阶微积分模型构建 |
| 2.3.1 锂离子电池变参数分数阶RC等效电路模型 |
| 2.3.2 锂离子电池双分数阶环等效电路模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于IGAL-ABC的分数阶非线性系统及锂离子电池参数估计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题描述 |
| 3.3 IGAL-ABC智能优化方法 |
| 3.3.1 IGAL-ABC基本原理 |
| 3.3.1.1 增强的蜜蜂搜索 |
| 3.3.1.2 IGAL-ABC智能优化方法实现步骤 |
| 3.3.2 IGAL-ABC智能优化方法实验分析 |
| 3.4 基于IGAL-ABC的分数阶非线性系统和锂离子电池参数估计 |
| 3.4.1 基于IGAL-ABC的分数阶非线性系统及电池参数估计方法 |
| 3.4.2 基于IGAL-ABC的分数阶非线性系统参数估计仿真分析 |
| 3.4.3 基于IGAL-ABC的电池分数阶模型参数估计实验分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于MNIIABC的分数阶非线性时延系统与锂离子电池模型辨识 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题描述 |
| 4.3 MNIIABC智能优化方法 |
| 4.3.1 MNIIABC基本原理 |
| 4.3.2 MNIIABC收敛性分析 |
| 4.3.3 MNIIABC智能优化方法仿真分析 |
| 4.4 基于MNIIABC的分数阶非线性系统和锂离子电池模型辨识 |
| 4.4.1 基于MNIIABC的分数阶非线性系统和电池模型辨识方法 |
| 4.4.2 基于MNIIABC的分数阶非线性系统辨识实验分析 |
| 4.4.3 基于MNIIABC的锂离子电池模型辨识实验分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于分数阶滑模观测器的分数阶非线性系统状态估计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 系统描述和基本定义及性质 |
| 5.3 分数阶非线性系统状态估计的FOSMO设计 |
| 5.3.1 确定性分数阶非线性系统FOSMO设计 |
| 5.3.2 不确定性分数阶非线性系统FOSMO设计 |
| 5.4 仿真分析 |
| 5.4.1 确定性分数阶非线性系统的FOSMO实验分析 |
| 5.4.2 不确定性分数阶非线性系统的FOSMO实验分析 |
| 5.4.3 分数阶观测器仿真对比 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 基于切换滑模控制—龙伯格分数阶观测器的锂离子电池SOC估计 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 模型和问题描述 |
| 6.3 切换滑模控制—龙伯格分数阶观测器设计 |
| 6.4 仿真实验分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 基于自适应滑模观测器和分数阶模型的锂离子电池SOC估计 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 自适应滑模观测器设计 |
| 7.2.1 AdpSMO-FOECM设计 |
| 7.2.2 LAdpSMO-FOECM设计 |
| 7.2.3 RSW-AdpSMO-FOECM设计 |
| 7.3 基于自适应滑模观测器的SOC状态估计 |
| 7.4 仿真实验分析 |
| 7.5 本章小结 |
| 第八章 基于TPS-FrCSMO和自适应滑模观测器的SOC与SOH联合估计 |
| 8.1 引言 |
| 8.2 模型和问题描述 |
| 8.3 基于两阶段切换分数阶滑模观测器的SOC估计 |
| 8.3.1 两阶段切换分数阶滑模观测器设计 |
| 8.3.2 基于TPS-FrCSMO的电池SOC估计方法 |
| 8.4 基于TPS-FrCSMO和自适应SMO的SOC与SOH联合估计方法 |
| 8.5 仿真实验分析 |
| 8.5.1 TPS-FrCSMO-FOECM仿真分析 |
| 8.5.2 锂离子电池SOH估计实验分析 |
| 8.6 本章小结 |
| 第九章 基于adpABC-PF方法的锂离子电池RUL状态估计 |
| 9.1 引言 |
| 9.2 模型和问题描述 |
| 9.3 基于adpABC-PF的锂离子电池RUL状态估计 |
| 9.3.1 贝叶斯估计与粒子滤波 |
| 9.3.2 adpABC-PF滤波方法与电池RUL估计 |
| 9.4 电池RUL估计实验分析 |
| 9.5 本章小结 |
| 第十章 总结与展望 |
| 10.1 研究工作总结 |
| 10.1.1 本文主要创新点 |
| 10.1.2 研究工作和成果总结 |
| 10.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录A |
| 附录B |
| 附录C |
| 附录D |
| 附录E |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
（6）切换系统的几类自适应控制问题的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 切换系统概述 |
| 1.1.1 切换系统的概念 |
| 1.1.2 切换系统的研究背景及意义 |
| 1.1.3 切换系统的研究进展 |
| 1.2 模型参考自适应控制概述 |
| 1.2.1 模型参考自适应控制的研究背景 |
| 1.2.2 模型参考自适应控制的主要研究方法 |
| 1.3 切换系统的模型参考自适应控制 |
| 1.4 本文的主要工作 |
| 第二章 基于闭环参考模型的切换线性系统的自适应H_∞控制 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 问题描述 |
| 2.3 自适应控制器的设计 |
| 2.4 H_∞性能分析 |
| 2.5 仿真例子 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 切换线性系统的多模型自适应控制:双层切换策略 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题描述 |
| 3.3 主要结果 |
| 3.3.1 切换参考模型的稳定性 |
| 3.3.2 切换多模型控制策略 |
| 3.3.3 内层切换机制的设计 |
| 3.3.4 外层切换机制的设计 |
| 3.4 仿真例子 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 切换LPV系统的模型参考适应控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题描述 |
| 4.3 主要结果 |
| 4.3.1 切换LPV参考模型的稳定性 |
| 4.3.2 切换自适应控制器的设计 |
| 4.3.3 稳定性分析 |
| 4.4 仿真例子 |
| 4.4.1 系统模型 |
| 4.4.2 仿真结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 异步切换下的切换非线性系统的模型参考自适应控制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 问题描述 |
| 5.3 主要结果 |
| 5.3.1 切换参考模型的稳定性 |
| 5.3.2 自适应控制器的设计 |
| 5.3.3 误差切换系统的稳定性分析 |
| 5.4 仿真例子 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 切换非线性系统的自适应控制: 控制增益依赖型切换 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 问题描述 |
| 6.3 主要结果 |
| 6.3.1 镇定控制器的设计 |
| 6.3.2 切换系统的稳定性分析 |
| 6.4 优化问题 |
| 6.5 应用到严格反馈形式 |
| 6.6 推广到自适应控制 |
| 6.7 仿真例子 |
| 6.8 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间所做的主要工作 |
| 作者简介 |
（7）几类分段时滞非线性滤波与控制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 创新点 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.2 非线性系统研究动机及所研究的问题 |
| 1.2.1 非线性系统鲁棒H∞控制 |
| 1.2.2 分段线性系统控制 |
| 1.2.3 非线性系统滑模控制 |
| 1.2.4 非线性系统观测器设计 |
| 1.3 非线性系统控制方法 |
| 1.3.1 鲁棒控制理论 |
| 1.3.2 鲁棒H∞方法 |
| 1.3.3 线性矩阵不等式(LMI)方法 |
| 1.3.5 滑模控制理论 |
| 1.4 本文研究的主要内容及安排 |
| 第2章 一类不确定离散时滞系统的鲁棒控制 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 系统描述 |
| 2.2.1 H?lder条件下非线性系统 |
| 2.2.2 控制器设计 |
| 2.3 稳定性定理及控制器设计 |
| 2.3.1 稳定性定理 |
| 2.3.2 控制器设计 |
| 2.4 系统仿真 |
| 2.5 本章小结 |
| 2.6 存在问题及展望 |
| 第3章 基于状态观测器的离散非线性系统鲁棒H_∞控制器设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题描述 |
| 3.2.1 状态观测器 |
| 3.2.2 控制器控制目的 |
| 3.3 稳定性定理及控制器设计 |
| 3.3.1 稳定性定理 |
| 3.3.2 控制器设计 |
| 3.4 仿真验证 |
| 3.4.1 电液阀位控制系统模型 |
| 3.4.2 阀位控制仿真 |
| 3.5 本章小结 |
| 3.6 存在问题及展望 |
| 第4章 不确定分段线性时滞系统的鲁棒离散滑模控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题描述 |
| 4.3 鲁棒滑模控制器设计 |
| 4.3.1 滑模面设计 |
| 4.3.2 滑动模态性能分析 |
| 4.3.3 可达性分析 |
| 4.4 仿真验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 4.6 存在问题及展望 |
| 第5章 基于状态观测器的离散分段线性时滞系统鲁棒滑模H∞控制器设计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 问题描述 |
| 5.3 观测器设计以及系统稳定性分析 |
| 5.3.1 观测器设计 |
| 5.3.2 系统滑模运动特性分析 |
| 5.4 可达性分析 |
| 5.5 系统仿真 |
| 5.6 本章小结 |
| 5.7 未来展望 |
| 第6章 全文工作总结及未来工作展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（8）基于超稳定理论的分数阶模型参考自适应控制器设计与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 分数阶微积分理论及其在MRAC设计中的应用现状 |
| 1.1.1 分数阶微积分理论及其应用现状 |
| 1.1.2 分数阶模型参考自适应控制器的研究现状 |
| 1.2 非线性控制系统的线性化方法研究现状 |
| 1.3 燃料电池的发电原理及热管理系统介绍 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 2 分数阶微积分理论 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 分数阶微积分的定义 |
| 2.3 分数阶微积分的性质 |
| 2.4 分数阶微分方程的解法 |
| 2.4.1 分数阶线性微分方程的数值解法 |
| 2.4.2 成比例分数阶线性微分方程的解析解法 |
| 2.4.3 一般分数阶微分方程的解析解法 |
| 2.4.4 分数阶微积分的Oustaloup及其改进型滤波器算法 |
| 2.5 仿真实例 |
| 2.6 本章总结 |
| 3 基于Popov超稳定性理论的分数阶MRAC设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 Popov超稳定性理论 |
| 3.3 模型参考自适应控制理论 |
| 3.3.1 模型参考自适应控制系统 |
| 3.3.2 参考模型的选取问题 |
| 3.4 基于超稳定性理论设计分数阶MRAC的基本思路 |
| 3.5 基于状态变量的分数阶MRAC设计 |
| 3.6 基于输入-输出的分数阶MRAC设计 |
| 3.6.1 无状态滤波器的分数阶MRAC设计 |
| 3.6.2 带状态滤波器的分数阶MRAC设计 |
| 3.7 仿真实例 |
| 3.8 本章小结 |
| 4 具有可测干扰的MIMO非线性系统的线性化 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 微分几何理论基础 |
| 4.2.1 微分同胚 |
| 4.2.2 李导数与李括号 |
| 4.3 MIMO非线性系统的精确线性化的基本理论 |
| 4.3.1 问题的提出 |
| 4.3.2 相对阶定义 |
| 4.3.3 MIMO非线性系统的精确线性化方法 |
| 4.4 具有可测干扰的MIMO非线性系统线性化方法 |
| 4.4.1 问题的提出 |
| 4.4.2 相对阶向量的定义 |
| 4.4.3 非线性前馈/状态反馈(FF/FB)线性化变换律 |
| 4.5 仿真实例 |
| 4.5.1 存在Ω_1类和Ω_2类干扰的MIMO非线性系统 |
| 4.5.2 存在Ω_3类干扰的MIMO非线性系统 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 PEMFC热管理系统建模与控制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 PEMFC热管理系统建模 |
| 5.2.1 PEMFC发电系统介绍 |
| 5.2.2 PEMFC电堆的温度模型 |
| 5.2.3 PEMFC散热器的温度模型 |
| 5.2.4 PEMFC热管理系统的温度模型 |
| 5.3 PEMFC温度模型的线性化 |
| 5.4 基于分数阶Popov超稳定性理论的MRAC |
| 5.4.1 参考模型的选取 |
| 5.4.2 PEMFC温度控制器设计 |
| 5.5 仿真结果 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（9）一类非线性系统的稳定性分析及自适应预见控制（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 Lurie系统的研究综述 |
| 2.1.1 稳定性理论发展概述 |
| 2.1.2 线性和非线性系统概述 |
| 2.1.3 Lurie控制系统的提出及背景 |
| 2.1.4 Lurie控制系统发展概况 |
| 2.1.5 研究现状 |
| 2.2 预见控制理论的研究综述 |
| 2.2.1 预见控制的提出及应用 |
| 2.2.2 利用扩大误差系统构造最优伺服系统 |
| 2.2.3 预见控制的研究现状 |
| 2.2.4 存在的问题及未来的研究方向 |
| 2.3 非线性孤立法与直接反馈线性化 |
| 3 时变Lurie直接控制系统的绝对稳定性 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 单个执行机构的时变Lurie直接控制系统的绝对稳定性 |
| 3.2.1 问题描述 |
| 3.2.2 主要结果及其证明 |
| 3.2.3 几个推论 |
| 3.2.4 数值实例 |
| 3.3 多个执行机构的时变Lurie直接控制系统的绝对稳定性 |
| 3.3.1 问题描述 |
| 3.3.2 主要结果及其证明 |
| 3.3.3 几个推论 |
| 3.3.4 数值实例 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 时变Lurie直接控制大系统的绝对稳定性 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 单个执行机构的时变Lurie直接控制大系统的绝对稳定性 |
| 4.2.1 问题描述 |
| 4.2.2 主要结果及其证明 |
| 4.2.3 几个推论 |
| 4.2.4 数值实例 |
| 4.3 多个执行机构的时变Lurie直接控制大系统的绝对稳定性 |
| 4.3.1 问题描述 |
| 4.3.2 主要结果及其证明 |
| 4.3.3 几个推论 |
| 4.3.4 数值实例 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 分段线性系统的多模型自适应预见控制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 分段离散时间系统的多模型自适应预见控制 |
| 5.2.1 问题描述及假设 |
| 5.2.2 扩大误差系统构造 |
| 5.2.3 多模型自适应预见控制器设计 |
| 5.2.4 数值实例 |
| 5.3 不确定系统预见控制的鲁棒性 |
| 5.3.1 问题描述及假设 |
| 5.3.2 扩大误差系统构造 |
| 5.3.3 闭环系统的鲁棒稳定性 |
| 5.3.4 数值实例 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 一类非线性系统的多模型自适应预见控制 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 问题描述及假设 |
| 6.3 含有未知参数的非线性部分的反馈线性化 |
| 6.4 扩大误差系统构造 |
| 6.5 非线性多模型自适应预见控制器设计 |
| 6.6 数值实例 |
| 6.7 本章小结 |
| 7 结论 |
| 参考文献 |
| 作者简历及在学研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（10）航空发动机模型参考自适应控制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题的背景和意义 |
| 1.2 自适应控制理论综述 |
| 1.2.1 自适应控制问题的来源 |
| 1.2.2 自适应控制的定义及分类 |
| 1.2.3 自适应控制的发展与应用 |
| 1.3 模型参考自适应控制概述及其发展 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 航空发动机数学模型 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 航空发动机数学模型概述 |
| 2.3 航空发动机常用建模方法 |
| 2.3.1 航空发动机部件级建模 |
| 2.3.2 航空发动机试验法建模 |
| 2.4 航空发动机线性状态空间模型 |
| 2.4.1 航空发动机线性模型概述 |
| 2.4.2 线性化方法 |
| 2.4.3 抽功法建立航空发动机状态空间模型 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于Popov超稳定性的航空发动机模型参考自适应控制 |
| 3.1 Popov超稳定性理论的相关概念 |
| 3.2 基于Popov超稳定性的模型参考自适应控制系统的一般描述 |
| 3.3 航空发动机自适应模型跟踪控制系统设计 |
| 3.3.1 线性模型跟踪控制系统的设计 |
| 3.3.2 航空发动机状态自适应跟踪控制系统的设计 |
| 3.4 仿真分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于Lyapunov稳定性的航空发动机模型参考自适应控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 航空发动机多变量系统描述 |
| 4.3 模型匹配 |
| 4.3.1 模型参数已知的匹配条件 |
| 4.3.2 模型参数未知的匹配条件 |
| 4.3.3 自适应控制律及基于李雅普诺夫理论的稳定性分析 |
| 4.4 仿真算例 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研项目 |
四、基于超稳定性理论的一类非线性系统分段线性化自适应控制（论文参考文献）
- [1]基于网络的切换时滞系统鲁棒故障检测方法及应用研究[D]. 王越男. 长春工业大学, 2021(02)
- [2]面向四旋翼无人机的姿态控制方法研究[D]. 刘丽红. 天津大学, 2019(01)
- [3]非线性系统的模糊控制与自适应故障估计[D]. 付沙沙. 哈尔滨工业大学, 2019(01)
- [4]考虑导弹静不稳定性的姿态控制研究[D]. 孔维宇. 哈尔滨工程大学, 2019(04)
- [5]基于分数阶微积分的锂电非线性系统建模和估计研究[D]. 钟福利. 电子科技大学, 2019(01)
- [6]切换系统的几类自适应控制问题的研究[D]. 谢静. 东北大学, 2018(01)
- [7]几类分段时滞非线性滤波与控制[D]. 王鑫. 中国石油大学(北京), 2017(01)
- [8]基于超稳定理论的分数阶模型参考自适应控制器设计与应用[D]. 唐鹏亮. 南京理工大学, 2017(07)
- [9]一类非线性系统的稳定性分析及自适应预见控制[D]. 王迪. 北京科技大学, 2015(09)
- [10]航空发动机模型参考自适应控制[D]. 年夫强. 东北大学, 2014(08)