关键词： 切换系统   信息物理系统   平均驻留时间   传感器攻击  

摘要： 随着信息化和工业化的深度融合,传统的切换系统已经不能满足现代生产装备信息化和网络化的需求,切换信息物理系统是一个集物理过程、网络通信和自动控制于一体的多维复杂系统。通过将计算和通信集成到物理过程中,实现了计算、通信与物理过程的高度融合,使系统具备实时感知和动态控制的能力。但是由于通信过程的开放性,系统容易受到网络攻击的影响,导致系统性能下降,甚至破坏稳定性。因此,如何进行控制设计来保证切换信息物理系统受到网络攻击后仍能稳定的完成设定任务显得极为重要。为了解决上述问题,本文研究了传感器受到不同类型攻击下切换信息物理系统的稳定性问题。针对攻击信号的不同形式,进行相应的数学建模,设计自适应控制器、自适应律和切换信号,来保证切换信息物理系统的稳定性。本文的主要工作如下:(1)研究了带有未知常值状态无关的攻击信号下切换信息物理系统的稳定性,在攻击信号与状态无关的情况下,设计了一个状态观测器来预估系统状态的变化,并设计对应的自适应控制器和自适应律来抵消未知攻击信号给系统带来的影响。采用平均驻留时间的方法设计合适的切换信号。利用多Lyapunov函数方法证明了切换信息物理系统的稳定性。(2)研究了带有未知常值状态相关的攻击信号下切换信息物理系统的稳定性,首先给出了相关定义,针对未知常值状态相关的攻击信号,设计自适应控制器和自适应律来改善传感器被攻击后系统的不稳定性。其次,采用平均驻留时间的方法设计合适的切换信号。最后,利用多Lyapunov函数方法证明了切换信息物理系统的稳定性。(3)进一步研究了带有未知时变状态相关项的攻击信号下研究切换信息物理系统的稳定性。针对攻击信号既是时变的又是状态相关的情况,设计一个自适应控制器和参数投影自适应律来保证自适应参数的有界性,设计具有平均驻留时间约束的切换信号。利用多Lyapunov函数方法来证明切换信息物理系统的稳定性。(4)通过飞行器的例子进行仿真测试,并给出仿真结果和分析,仿真结果表明所设计的控制器和自适应律能够保证传感器受攻击后系统依旧是稳定的,验证了前面理论的正确性。

关键词： 分数阶   复杂网络   自适应控制   投影同步   图像加密  

摘要： 近些年来,新兴的复杂网络引起了多个领域学者的研究,也被广泛地应用于描述神经网络、社交网络以及生物网络等。同步是复杂网络中主要的动力学行为,一直以来都是研究的热点。复杂网络的同步研究从只关注于整数阶模型逐步扩展至分数阶模型。究其原因是分数阶模型更符合实际系统,其在描述真实系统的记忆性和遗传性方面更加准确。 为使复杂网络的信息在通信过程中更加安全可靠,对复杂网络进行投影同步。投影同步使同步后的网络变得更加复杂,从而增加了其在加密中的被破译难度。因此本文对分数阶复杂网络的投影同步展开了研究,并将研究结论进行了应用。本文研究的投影同步主要包括矩阵投影滞后同步及有限时间复投影同步两种。全文的主要内容如下: (1)对于分数阶异构复杂网络的矩阵投影滞后同步问题,考虑到时变耦合强度和外部扰动的影响,分别采用非线性反馈和自适应控制方法实现同步。基于Lyapunov稳定性理论,推导了网络矩阵投影滞后同步的条件,并且采用自适应更新扰动律对网络中的扰动进行衰减,使得扰动在允许范围之内。最后,对上述的理论分析进行仿真,验证了该方法的有效性。 (2)考虑到网络参数的不确定性,研究了复数值多链路网络的有限时间复投影同步。依据设计的参数识别定律,我们能够对网络的不确定参数加以估计。通过自适应控制策略,基于分数阶Lyapunov泛函方法和有限时间稳定性理论,推导了同步判据,给出了与分数阶和控制参数相关的同步时间,并对其理论结果进行了验证且分析了同步时间与分数阶和控制参数之间的关系。此外,本文将复值多链路网络的有限时间复投影同步应用于图像加密,并进行了安全性分析,验证了该方法的正确性。

摘要： (1)风门自动化程度低，需要手动开启与关闭，尤其对于车辆通行不方便。（2）掘进工作面风量管理水平低，不能根据实际风量需求进行调风，同时未实现远程集中控制。（3）目前地面主通风机存在只监测不控制的普遍现象，故障预警功能不及时，往往发生风机直接故障停风的事故，未实现主通风机最佳工况点调节，主通风机的启动、反风、切换等日常工作流程复杂，需要多人协同完成。

关键词： 多智能体系统   航天器姿态控制   预设性能控制   非线性控制  

摘要： 由于航天器自身资源有限,相比于传统的连续或者周期通信带来的沉重的通信负担,事件触发机制能够减少通信频率,节约通信资源。此外,在外太空的复杂环境中,航天器不可避免的会受到外部扰动。因此,如何在外部扰动下设计能够提升系统暂态性能和稳态性能的多航天器姿态跟踪保性能控制策略是本文的研究重点。本文主要研究内容如下:1.针对受到外部扰动的多航天器姿态跟踪控制中连续通信造成的通信资源浪费问题,提出了基于具有性能可调节特性的事件触发观测器的多航天器姿态跟踪控制策略。首先,设计了事件触发观测器用于跟踪领导者航天器的状态,通过引入的性能调节函数调节航天器间的通信次数和系统收敛速度,并保证芝诺异常行为的排除;然后,设计了基于观测器与跟随者航天器之间误差的自适应控制器,使得领导者航天器和跟随者航天器之间的误差达到最终一致有界。并且通过数值仿真说明了事件触发机制中性能调节函数对于系统收敛速度和航天器通信次数的调节作用,验证了控制器的有效性。2.针对外部扰动下观测器和跟随者航天器跟踪耦合误差难以约束的问题,提出了基于耦合误差预设性能的多航天器姿态跟踪控制策略。首先,设计了事件触发观测器用于跟踪领导者航天器的状态,通过引入的性能调节函数调节航天器间的通信次数和系统收敛速度,并保证芝诺异常行为的排除;然后,设计了基于观测器与跟随者航天器之间耦合误差的预设性能控制器,使得该耦合误差量始终保持在预设的性能边界之内,确保了姿态和角速度跟踪误差有界。最后通过数值仿真验证了预设性能控制器的有效性。3.针对外部扰动和参数不确定性下的领导者航天器与跟随者航天器之间姿态和角速度跟踪误差稳态值难以确定的问题,提出了基于单位四元数有限时间观测器和耦合误差预设性能的多航天器姿态跟踪控制策略。首先,通过设计的有限时间观测器实现在有限时间内估计领导者航天器的状态。然后,设计了基于观测器与跟随者航天器之间耦合误差的预设性能控制器。利用姿态观测值的单位四元数性质,将耦合误差稳态值的约束转化为姿态跟踪误差和角速度跟踪误差稳态值的分别约束,实现了姿态和角速度跟踪误差收敛到预设范围,保证了系统的稳态性能。最后通过数值仿真验证理论结果的有效性。图26幅,表4个,参考文献80篇

关键词： 柑橘采摘机械臂   反演设计理论   滑模控制   自适应控制   高增益观测器  

摘要： 柑橘是我国大规模种植的水果之一,也是一种经济作物。目前,柑橘的采摘作业主要以人工采摘方式为主,面临采摘工作效率低、劳动强度较大、人工成本高等亟待解决的问题。研发智能柑橘采摘机器人以代替人工采摘方式能提高采摘效率,将农民从繁重的采摘作业中解放出来。机械臂作为智能柑橘采摘机器人的执行机构之一,其各关节的轨迹跟踪速度和精度以及鲁棒性决定了采摘作业的效率和质量。为此,本文对柑橘采摘机械臂的轨迹跟踪控制算法进行了研究,主要内容如下:(1)柑橘采摘机械臂动力学模型的建立:针对柑橘采摘机械臂系统所具有的非线性特征,利用拉格朗日法建立了动力学模型,并分析其动力学特性。(2)设计基于指数趋近律的反演滑模控制器:首先,根据反演设计的思想,提出反演滑模控制策略,接着,在此基础上加入指数趋近律,以提高轨迹跟踪速度,然后,用饱和函数代替控制律中的符号函数,减少系统的抖振现象,最后,通过仿真实验验证了该控制方案的可行性。(3)设计自适应反演滑模控制器:因考虑到柑橘采摘机械臂在采摘过程中会遇到上界未知的外部干扰,故提出自适应反演滑模控制策略。采用自适应控制算法可根据外部扰动实时调整控制器相关参数,从而有效应对上界未知的外部干扰,提高柑橘采摘机械臂控制系统的鲁棒性。最后,仿真实验验证了算法的有效性。(4)设计基于高增益观测器的自适应反演滑模控制器:为解决实际应用中,各关节的角速度测量较为不便的问题,设计了高增益观测器,以对系统状态进行观测,并估计机械臂系统的角速度信号,以解决关节角速度的测量问题。另外,将高增益观测器与自适应反演滑模算法结合,设计出基于高增益的自适应反演滑模控制器,使机械臂系统具有良好的控制性能。最后,通过仿真和实验验证了该控制方案的有效性。

关键词： 无线电能传输   参数识别   鲁棒控制  

摘要： 无线电能传输系统在过去的十几年得到了充足的发展,其存在传输距离和负载时变的特征,在不同应用场景下需要设置特定的应对策略。当无线电能传输系统应用在无人机上时,对体积、质量和自由度有更高的要求。因此,如何实现无线电能传输系统的轻量化及强鲁棒性成为了亟需解决的问题。为此,本文将一种无需通信的原边参数检测技术应用到无人机无线电能传输系统中,并在此基础上提出了一种解耦原副边的控制技术,实现了无需通信的恒压/恒流控制,并基于广义状态空间模型设计了H回路成形控制算法。本文的主要工作包括:首先介绍无线电能传输系统的基本拓扑和工作原理,并进一步分析本文选用的S-P型拓扑的特点,通过建立电路模型分析该拓扑的输入输出特性及其空载特性。为后文的工作铺垫基础。然后应用了一种基于原边软起动的参数检测技术,实现了离线的互感检测。并在此基础上实现了在线的负载检测,进一步提出了一种无需通信的恒流/恒压控制技术。进一步根据无人机无线电能传输系统具有负载时变和互感不确定的特点,提出了基于广义状态空间平均模型的H回路成形控制算法。基于广义状态空间方法建立了全阶模型,并通过Hankel奇异值进行合理的降阶,进一步对模型选取了合理的补偿函数,构造出所期望的目标回路传递函数。对系统进行标称互质因式分解,并在此基础上通过黎卡提方程求解H控制器,以使扰动到误差输出的无穷范数最小。进一步通过合理的离散方法将所得的高阶控制器离散化,并基于硬件算力讨论了控制器在实际应用的细节和限制。接着借助有限元仿真软件,对柱面螺旋型、DD型、LDD型三种线圈结构进行分析,并对LDD进行了结构和参数上的优化。最终针对无人机载荷受限的特点,设计了一套外层层叠型DD线圈,兼顾了抗偏移性能的同时有效减少了耦合线圈的体积。最后搭建了针对锂电池参数为（3S,0.5C）的无人机无线电能传输系统实验平台。继而在实验中对所提方法进行了验证,实验结果表明优化设计所得的线圈结构抗偏移能力较强,所采用的原边检测精度足够高。实现了无需通信的恒压/恒流控制,所设计的H回路成形控制具有较好的鲁棒性。

关键词： 微纳机器人   磁滞补偿   自适应控制   模型预测控制   磁场  

摘要： 磁控微纳机器人是一种在在磁场驱动下运动的微纳尺度的机器人,已被证明是可以应用于体内靶向治疗的的工具。由于其具有较好的操控性、生物相容性等的优点,因此在生物医学领域受到了广泛的关注。磁控机器人的位置控制和运动控制是保障其完成操作任务的关键之一,但目前微纳机器人的磁场的驱动控制仍存在一定的问题,主要体现在控制精度受到电磁铁线圈的非线性磁滞特性以及时变特性的影响。因此,本文针对上述问题进行了微纳机器人的磁场校正与控制方法研究,具体内容如下:针对电磁铁线圈磁滞带来的非线性而不利于控制问题,本文提出了一种降维最小二乘支持向量机(LSSVM-DEIM)的方法,开展了预估磁滞量并构建补偿器的研究,实现了通过构建补偿器达到将非线性系统线性化的目的。本文在实验中将最小二乘支持向量机的算子数从3000减少到了 35,并且通过实验验证了这种方法对于预估磁滞量的有效性。针对电磁铁线圈发热带来的模型时变而不利于控制的问题,本文提出了一种自适应模型预测控制器(MPAC),实现了对时变系统的控制,并且给出了自适应模型预测控制器的稳定性证明。本文对比了它与其他控制器(MPC,PID)在不同温度下与不同频率下的控制精度,证明了 MPAC算法对于电磁铁线圈磁场控制的优越性。本文通过对磁控机器人的驱动磁场的建模和参数估计,实现了电磁铁线圈磁场的精准控制。该方法不但可为磁控机器人提供驱动控制方法,还可以扩展到其他电磁铁磁场矫正与驱动控制场景。

关键词： 负荷频率控制   拒绝服务攻击   自适应控制   积分滑模控制   分布式模型预测控制  

摘要： 电力系统负荷频率控制的主要目的是跟踪系统中的负载变化,从而保证频率偏差降到指定范围内,这对电力系统的设计和运行都极为重要。随着现代智能电网规模越来越大,区域之间的联系也变得越来越紧密,并且由于通信网络的开放性,网络攻击会对电力系统的安全构成巨大威胁。以拒绝服务(Denial of Service,DoS)攻击为代表的网络攻击通过干扰传输通道或阻断传输节点,在一段时间内中断正常通信从而降低控制的性能,对人们日常生产生活造成极大的影响。因此针对拒绝服务攻击下的多区域电力系统负荷频率控制,本文做了如下研究:首先,本文对DoS攻击下多区域电力系统存在的问题进行分析,并对多区域负荷频率控制的研究现状进行了阐述与讨论,通过分析确定采用分区域控制方式;接着,阐述了DoS攻击的攻击原理,攻击策略,对电力系统的影响以及如何进行防御,分别对能量受限的DoS攻击的攻击方式以及多区域互联电力系统进行建模;然后,针对互联负荷频率控制系统的控制方法进行了详细研究,其中包括以下两个方面:(1)滑动模态控制(Sliding Mode Control,SMC)是一种特殊类型的变结构控制策略,它能使闭环系统在收到扰动或者不确定性的情况下仍具有预定的性能,因此能够有效的对电力系统进行调控。据此,本文提出了一种基于攻击强度自适应积分滑模控制算法,该算法根据DoS攻击强度的估计值来设计积分滑模增益,滑模增益的自适应特性使电力系统对不确定性扰动和网络攻击更具弹性,从而有效的减轻了外部扰动以及DoS攻击带来的干扰。(2)考虑采用分布式模型预测控制(Distributed Model Predictive Control,DMPC)方法来应对DoS攻击下的多区域电力系统负荷频率控制问题。本文通过修改后的初始可行集引入MPC优化问题来满足控制输入和状态约束。利用μ步正不变集,得到闭环系统的最大允许DoS攻击持续时间。并在理论上表明,在DoS攻击下,从给定集合开始的状态轨迹将在μ步后进入该集合。并通过对MPC参数进行合理设计,证明了分布式模型预测控制下存在DoS攻击的电力系统的指数稳定性。最后,分别对两种控制算法进行仿真,仿真结果显示,所采用的两种控制方法在DoS攻击下的电力系统负荷频率控制中均具有较好的控制效果和较强的鲁棒性。

关键词： 逆变电源   非线性负载   模糊PI控制   神经网络控制  

摘要： 当前工业技术发展迅速,导致设备性能控制的门槛变得越来越高,同时电网与各种用电设备也对交流电电能的质量提出了更高要求,在工业上应用的逆变器与逆变设备也需要进行更新迭代,因此逆变电源控制系统如何能更加数字化,模块化,智能化变得备受关注。非线性负载的广泛应用导致大量谐波出现,对输出电压波形造成严重畸变,最终会影响到用电安全。本论文正是以此为切入点进行研究,将非线性负载逆变电源作为主要研究对象,以智能化原理为主实现复合控制方法,对仿真以及样机实验进行分析,为逆变系统的优化工作提供理论、实验数据依据。 首先,本文引入正弦波脉宽调制技术,利用MATLAB软件为仿真载体搭建单相SPWM逆变电源,构建电路模型,将二极管整流桥作为主要非线性负载来源,对逆变电源带非线性负载的输出电流及电压特性进行分析。 其次,本文结合模糊PI控制与BP神经网络控制的各自优点,采用了智能化的复合控制方法来提高系统的逆变波形质量。一方面模糊PI控制的优势在于可以在扰动或者畸变忽然出现时利用其参数自适应的能力,使其对PI参数迅速进行调整,达到使输出电压稳定的目的。但在工作过程中用到的模糊原理及规则库会对波形的调整产生一定影响,从而使得波形并不能非常准确的调整到位。另一方面BP神经网络控制技术的优势是具有非线性映射特性,可逼近不同类型的非线性变换,并且神经网络学习方式为训练,智能分析数学模型处理的数据取得相应结果。基于此设计复合控制系统,结合模糊PI控制以及BP神经网络控制的优势来对非线性问题以及不确定的控制问题进行深入研究。 最后,基于理论研究与仿真实验,以TMS28069芯片为主搭建实验样机,设计逆变电源系统。用样机实验证明本文提出的复合控制系统确实可以达到对输出电压的质量进行提升的目的。 本文将以MATLAB/Simulink仿真软件为主要研究工具,将模糊PI控制与BP神经网络控制相结合,融合两种智能控制方法的优势,提出复合控制方法,优化输出电压以及电流波形,在仿真软件上分别对模糊PI控制,神经网络控制以及复合控制进行仿真研究,并在样机上进行验证,为复合控制可以有效的使逆变系统输出电压总谐波失真度THD降低提供强有力的佐证,满足针对逆变电源提出的相关设计要求。

关键词： 智能车   横向运动控制   参数辨识   超螺旋滑模算法   鲁棒控制   转角-转矩转换   实车测试  

摘要： 近些年以来,伴随着人工智能、网络基础设施建设等计算机技术的发展,传统汽车行业发生了深刻的变革。汽车正由人工操控的机械产品加速向智能化系统控制的智能产品转变,智能汽车已成为产业技术的制高点。路径跟踪控制是智能车自动驾驶研究领域的核心,是实现汽车智能化的关键环节。目前,大多数路径跟踪控制算法在面对车辆参数不确定、车辆未建模动态及外部扰动时算法鲁棒性较差,且对测试场景多变、测试车速变化范围大等算法适应性较差。本文对车辆关键参数进行辨识从而精确建立车辆模型,提出了二阶超螺旋滑膜算法加前馈控制方法对智能车进行横向运动控制,主要研究工作包括:(1)智能车动力学建模及关键参数辨识。对智能车辆进行动力学建模是进行基于车辆动力学运动控制算法设计的理论基础,而轮胎侧偏刚度是车辆动力学模型的基本参数。基于最小二乘法的关键参数辨识是一种简单便捷、低成本的测试方法,利用方向盘转角脉冲实验数据,通过最小二乘法辨识车辆系统等价二自由度车辆模型传递函数,尽可能多的测量出易测量的车辆参数,将轮胎侧偏刚度等关键参数当成未知参数进行估计。(2)基于EPS助力电机的转角-转矩转换模糊控制。对于运动控制算法输出的方向盘转角值这个关键执行量,基于EPS助力电机进行转角-转矩转换模糊控制。决定EPS系统助力电机目标电流大小的主要因素是车速大小和方向盘转矩大小。但EPS系统不是一个简单的线性系统,各种传感器的精度、路面不平度的干扰等都会对系统产生影响。基于此,采用模糊控制对助力电机进行转角-转矩转换,提高方向盘转角执行量的精度。(3)结合前馈补偿及高阶滑模的运动控制鲁棒控制研究。针对无人驾驶车辆运动控制算法在车辆系统参数不确定,场景变化情况下鲁棒性差,设计一种结合前馈补偿和高阶滑模的运动控制算法,改善无人驾驶车辆运动控制多工况适应性及算法鲁棒性。当无人驾驶车辆运动控制中考虑车辆相对于路径的运动学关系和车辆非线性动力学后,车辆系统的不确定参数及外部扰动增多,利用高阶滑模算法结合前馈补偿可以有效的进行鲁棒性分析和控制。通过设计合适的滑模面和高效的趋近律,可以迫使系统按照预设的“滑模面”状态轨迹运动,且一旦系统到达滑模面状态则不易受系统参数变化及扰动影响。(4)联合仿真及实车验证。首先,基于Carsim和Matlab/Simulink软件对结合参数辨识的高阶滑模运动控制算法进行联合仿真,通过在Carsim中设计车辆及环境模型,Matlab/Simulink中设计控制算法模型的方式对控制算法测试效果,根据测试数据进一步优化算法参数;然后,对车辆运动控制算法进行C++代码转化编写,导入百度APOLLO与LGSVL联合仿真器,采用APOLLO软件框架及LGSVL车辆及环境流模型验证控制代码的有效性;最后,对车辆运动控制算法进行实车平台验证,采集实车数据,高效完成车辆运动控制算法开发全过程。