关键词： 离散网络系统   事件驱动   量化控制机制   有限时间有界性   有限时间同步   离散奇异跳变系统   变量分离方法  

摘要： 本文首先研究了具有事件触发机制的离散网络系统鲁棒弹性有限时间保成本控制问题;随后,研究了基于事件触发和量化的带有马尔可夫跳变的离散神经网络有限时间同步设计;最后研究了离散时间奇异马尔可夫跳变系统的事件驱动有限时间量化控制.本文主要工作内容以及研究成果如下:1).研究了离散不确定网络系统的事件触发鲁棒有限时间保成本控制问题.通过在控制回路系统中引入一种新的事件发生器,建立了误差系统模型,首先给出了有限时间有界性和弹性鲁棒有限时间保成本控制的定义.其次,利用Lyapunov泛函和自由加权矩阵技术,导出了离散网络模型的有限时间有界和有限时间保成本有界准则.同时设计一种弹性鲁棒有限时间控制器和事件触发参数,以保证网络模型的有限时间有界性.2).给出了具有事件驱动和量化的离散马尔可夫神经网络的有限时间同步设计.首先,通过引入一种新的事件发生器来降低网络负荷保持所需的系统性能.其次,构造了一个同步误差模型来描述主从系统基于事件触发方法的同步系统,在事件驱动和量化统一框架下对有限时间的定义提出了有界同步.最后,在Lyapunov的基础上,给出了保证主从系统同步和量化的有限时间有界性,进而确保网络模型的有限时间有界性,并且协同设计了有限时间控制器和事件驱动参数.3).研究了具有事件触发机制和量化方法的离散时间奇异马尔可夫跳变网络系统的有限时间有界H容许问题.根据事件触发通信策略和量化控制机制,初步推导出一个奇异马尔可夫跳变系统模型.然后,为了确保奇异马尔可夫跳变网络系统是奇异有限时间有界H容许的,建立了充分性准则.此外,基于变量分离法,给出了奇异马尔可夫跳变系统模型的事件触发有限时间量化控制器和事件触发矩阵增益的协同设计方法,并将所提方法的可行性问题转化为凸优化问题.

关键词： 动态规划   HJB方程   时滞效用   鲁棒控制   信用风险   信息不对称   非零和博弈  

摘要： 不同的保险公司通常拥有不同的信息,以及对信息的确信程度的不同而产生的信息差,考虑并研究这些额外的、不对称的信息有利于保险公司控制风险,对于提升保险公司稳健经营能力、特别是提升再保险-投资水平有重要意义。目前关于再保险-投资的研究中,大多是基于完全市场信息,而考虑额外信息的研究较少,并且未考虑更复杂的现实情景,比如模糊厌恶和时滞。由于市场风险的错综复杂,基于复合柏松过程的经典C-L风险模型存在一些局限性,比如未考虑多个险种之间的相关性等。基于此,本文展开了如下工作: 首先,考虑到已有的研究文献中并没有将稀疏相依和债券违约风险同时考虑进具有时滞和鲁棒性的再保险-投资问题当中,本文研究了一家无额外信息的保险公司之两种保险业务之间具有稀疏相依索赔风险的再保险-投资问题。其中,保险人投资三种资产:一只价格过程服从Heston模型的股票、一个无风险债券和一个价格过程为约化模型的可违约的信用债券,并且保险人具有时滞效应和模糊厌恶。利用随机控制理论和求解HJB方程,得到了最优再保险-投资解析表达式,并且给出了验证定理和数值仿真。 其次,针对已有文献尚未将信息不对称问题考虑到具有时滞或是鲁棒性的两保险人竞争问题当中,本文考虑两个信息水平不同的模糊厌恶保险公司之间的竞争问题。其中,一家拥有完全的市场信息,另外一家拥有额外信息,本文构建了信息不对称下的鲁棒非零和博弈问题。两家保险公司投资于同一只股票和无风险债券,并且均考虑时滞效应,利用动态规划、随机控制理论以及随机微分博弈理论,求解得到均衡再保险-投资策略以及纳什均衡的等价值函数,并且通过数值例子对模型进行仿真。 本文结合保险精算相关理论、随机控制理论、动态规划、鲁棒优化、随机微分博弈,构建了更具现实意义的再保险-投资问题模型,得到了再保险-投资策略显式解,以及最优值函数的显示表达,通过参数敏感性分析提供了具有现实意义的结论,丰富了再保险-投资问题领域的研究。

关键词： 高速列车   速度控制   线性自抗扰控制   自适应控制   粒子群算法  

摘要： 随着人们出行需求的增加,我国高速列车技术得到飞速发展,“八纵八横”的高速铁路网也正在逐步建成。高速列车因运行速度快、运行效率高、低碳环保以及乘坐舒适等优点,成为现代交通运输的重要组成部分。因此,设计一个安全可靠的高速列车速度控制系统,使高速列车能够按照理想的速度和位移曲线高精度平稳运行至关重要。本文的主要研究内容及结果包括如下方面:第一,针对高速列车运行过程中运行环境以及线路产生的不确定性扰动、车厢之间的相互耦合作用力和列车内部系数不确定等问题,设计了具有时变系数的多质点高速列车动力学模型。详细介绍高速列车自动驾驶系统的工作原理,分析纵向动力学模型的建立过程,为验证所设计的高速列车速度控制方案提供模型基础。第二,采用线性自抗扰控制(Linear Active Disturbance Rejection Control,LADRC)作为高速列车速度控制器,该方案可以不依赖精准的数学模型,通过线性扩张状态观测器(Linear Extended State Observer,LESO)对高速列车运行过程中受到不确定的外部扰动以及内部未建模部分扰动进行估计,并通过比例微分控制器(Proportional Derivative,PD)进行补偿,以提高系统的抗扰动性能和控制精度。引入线性微分跟踪器(Linear Differential Tracker,LTD)过滤并平滑输入信号,解决输入信号存在的噪声以及可能导致的系统超调问题。第三,采用自适应变异粒子群算法(AMPSO)根据车厢的速度误差对高速列车中多个LADRC进行参数整定,不仅大大简化了参数整定的过程,也可以保证每一节车厢的控制器均具有良好的控制效果。本文还分别介绍了传统粒子群算法、改进权重的粒子群算法以及AMPSO的寻优过程,并通过仿真实验验证AMPSO作为控制器参数整定工具的优势。第四,考虑传统的LADRC无法根据系统环境对参数进行自适应调整以及LESO因带宽受限引起的观测误差等问题,将自适应控制(Adaptive Control,APC)引入并提出自适应线性自抗扰控制(ALADRC)。针对LADRC参数以及LESO设计自适应律,使控制器参数能够根据列车的跟踪误差实现自适应调整,同时完成对LESO观测误差的补偿。APC的引入可以使系统通过李雅普诺夫稳定性理论进行稳定性分析。该控制方案相较于LADRC的优越性通过详细的理论分析以及仿真实验进行验证。第五,为进一步提高列车运行的稳定性,考虑高速列车因自身因素以及运行环境造成的模型内部系数的不确定性,结合高速列车模型提出基于模型的ALADRC复合控制方案。针对高速列车模型内部发生时变的系数设计自适应律,通过自适应律的实时补偿有效抵消系数时变给列车运行带来的不利影响。该复合控制方案相较于ALADRC的优越性通过详细的理论分析以及仿真实验进行验证,系统的稳定性通过李雅普诺夫稳定性理论进行验证。

关键词： 随机非线性系统   自适应控制   滤波器   渐近跟踪   事件触发机制  

摘要： 随着科学的进步和工业化发展，实际系统模型变得越来越复杂，并会受到随机噪声和外部扰动、非线性项参数、未知控制方向等不确定因素影响。近年来，随机不确定非线性系统一直是控制领域研究的热点和难点。反步法常被用于解决非线性系统的控制器设计，为了避免虚拟控制器连续求导，会引入指令滤波或动态面技术，但此方法在非线性系统中只能使得跟踪误差收敛至零点附近邻域内。而渐近跟踪的效果相对更加精确，能够更好的为工程概况提供重要理论意义和应用价值。因此，本文主要针对一类下三角结构不确定随机非线性系统，研究自适应渐近跟踪控制问题，基于指令滤波和动态面技术，探讨预定性能和事件触发机制如何设计。论文主要研究内容如下：　　(1)针对一类具有外部扰动、参数不确定和预定性能的下三角结构随机非线性系统，提出一种基于指令滤波自适应渐近跟踪控制策略。首先，设计了一种新的非对称误差转换，并结合障碍函数，消除初始跟踪误差受限影响，实现非对称形式预定性能;其次，采用指令滤波设计方法，避免虚拟控制器连续求导，在每一步递推过程中引入辅助信号，对滤波误差进行补偿，将时变积分有界函数通过不等式放缩应用到控制器设计中;最后，利用李亚普诺夫稳定性分析和Barbalat''s引理，证明系统可以实现依概率渐近跟踪，闭环系统中所有信号是依概率半全局一致有界的且跟踪误差满足预定性能指标要求。通过两个仿真实例验证该自适应控制策略的有效性。　　(2)针对一类具未知控制方向、外部扰动和参数不确定的下三角结构随机非线性系统，提出一种基于动态面事件触发自适应渐近跟踪控制策略。首先，设计了一种非线性滤波器，避免虚拟控制器连续求导，并在其中引入参数估计和时变积分有界函数，消除滤波误差对系统的影响;其次，采用Nussbaum函数处理未知控制方向的问题，结合递归设计方法和自适应控制理论，设计相对阈值事件触发机制自适应控制器;最后，利用李亚普诺夫稳定性分析和Barbalat''s引理，证明系统可以实现依概率渐近跟踪，闭环系统中所有信号是依概率半全局一致有界的且不会出现zeno现象。通过两个仿真实例验证该自适应控制算法的有效性。

关键词： 强化学习   自适应动态规划   最优控制   跟踪控制   离散时间非线性系统   集成迭代  

摘要： 近年来,强化学习在各个领域都取得了令人瞩目的成就。针对不同的应用场景,研究人员提出不同的强化学习方法来克服各种困难,其中一类强化学习方法是建立在执行-评判结构上,即自适应评判设计,被广泛应用到智能控制领域。考虑到绝大部分动态系统的状态空间和动作空间是连续的,所以,需要在评判结构里引入函数逼近器来估计状态和动作的价值。在智能控制领域,将融合了动态规划、函数逼近技术和执行-评判结构的一类方法统称为自适应动态规划。传统迭代自适应动态规划算法主要包括值迭代和策略迭代,策略迭代产生的控制策略可以保证是可容许的,而值迭代算法产生的控制策略的可容许性是未知的。除此之外,折扣因子对于闭环系统稳定性的影响尚不明确,也不清楚是否存在更快收敛速度的迭代自适应动态规划框架。针对目前迭代自适应动态规划还存在的稳定性,收敛速度等问题,本文针对目前存在的问题和挑战,提出稳定性、精度和快速性保证的集成自适应动态规划。针对基于迭代自适应动态规划的离散时间非线性最优控制问题,本文首先对迭代控制策略的可容许性问题进行了全面深入的分析。进一步探讨了代价函数中的折扣因子对于闭环系统稳定性的影响。其次,受逐次松弛方法的启发,本文提出了一种收敛速度可调节的新型迭代自适应动态规划框架。最后,针对基于迭代自适应动态规划的跟踪控制,给出了跟踪误差消除的稳定性分析新方法,并将新型迭代自适应动态规划框架推广到误差消除的最优跟踪控制问题上。论文的主要研究内容总结如下1)对于传统值迭代过程中产生的迭代控制策略,本文首先给出了稳定性和吸引域判据,同时从理论层面揭示了传统值迭代算法可以在有限次迭代过程中得到可容许控制策略,进一步提出了稳定性保证的集成迭代自适应动态规划算法。在此基础上,详细探讨了策略更新过程中,不同迭代演化策略综合作用下的闭环系统稳定性问题。2)针对具有折扣因子的迭代自适应动态规划,本文详细研究了折扣因子对于迭代控制策略可容许性的影响,给出了多个不同的稳定性判据。对于动态系统函数未知的情况,通过使用神经网络对未知系统动态进行建模来克服该问题,并详细讨论了模型网络权值偏置均更新的情况下网络参数误差以及系统状态估计误差的最终一致有界稳定性。除此之外,还提出了精度保证的集成折扣值迭代算法。3)针对迭代自适应动态规划的值函数收敛速度问题,本文提出了速度可调节的新型迭代自适应动态规划架构。在新型值迭代算法下,进一步研究了值函数序列不同的收敛性质、正定性和产生控制策略的可容许性,从理论层面保证了值函数序列收敛的快速性。基于给出的收敛性质,提出了三种实用的加速学习方案。这些方案与传统值迭代算法相比具有更快的收敛速度,同时降低了计算代价。4)针对基于自适应动态规划的跟踪控制问题,本文引入新的性能指标函数来实现跟踪误差的完全消除,进而给出跟踪控制的稳定性分析新方法。融合本文提出的新型迭代自适应动态规划加速方案,实现了跟踪控制值迭代算法的加速迭代学习。

关键词： 小型无人直升机建模   气液两相流   鲁棒控制   自抗扰控制  

摘要： 小型无人直升机具有独特的飞行性能及实用价值,在民用与军事领域均发挥了重要作用,也因此受到科研人员的重视并且展开大量研究。小型无人直升机具有高阶非线性、易受干扰、耦合性强等特点,对飞行控制技术有较高要求,故开展飞行控制技术的研究有重要的实际应用价值与理论意义。本文对小型无人直升机的动力学建模及其飞行控制方法进行研究,为气液两相流环境下保持稳定飞行的控制算法研究奠定了基础,主要研究内容为:(1)由于小型无人直升机模型的复杂性以及参数不确定性,在建模过程中进行合理简化并且保留全部重要动力学特征,建立一个相对完整的小型无人直升机模型。首先列出了机体的刚体运动学与动力学方程。随后利用机理建模法,推导出主旋翼动力学模型及其挥舞运动模型,并建立了简化的偏航动力学模型。同时考虑到直升机复杂的气动特性,对其余部件如机身、垂尾与平尾进行了空气动力学分析,推导出其完整非线性模型。由于非线性模型难以求解,因此将非线性模型在平衡点采用小扰动理论进行线性化,为后续控制方法的研究提供支撑。(2)小型无人直升机属于欠驱动且多输入多输出系统,在工作时耦合干扰严重,因此对飞行鲁棒性能提出了更高要求。由于小型无人直升机状态变量较多,本文采用内外环串级回路控制方法,简化了控制器设计过程。将飞行控制器拆分为用于姿态控制的内环与用于位置控制的外环。针对内环姿态控制,本文介绍了两种基于的控制技术,分别为传统的回路成型控制方法,以及低阶参数化的回路成型算法,低阶化方法相较于传统回路成型方法能够有效降低控制器阶数至6阶,并且可节省求解时间约5%,在俯仰、滚转、偏航三个通道响应分别减少约5%的超调量和0.3s左右的上升时间,并且降低了与其他通道的耦合。结果表明本文提出的低阶参数化姿态控制器能够起到良好的控制效果。(3)考虑到小型无人直升机在恶劣环境下易受到外界干扰的工作特性以及空气动力学参数的不确定性,外环控制器采用线性自抗扰控制技术,以保证良好的适应性。在Matlab-Simulink中建立二阶高度模型与二阶水平位置模型,分别设计线性自抗扰控制器(LADRC)。时域仿真结果表明所设计的LADRC位置控制器可将系统超调量控制在目标数值的1%之内,且在2s左右达到稳态平衡,无稳态误差。在频域分析中,(3(3、(4(4、(5(5三个方向的位置闭环系统幅值裕度均大于6d B,相位裕度均大于45°,满足无人直升机航空设计标准性能规范。结果表明所提位置控制器能够提供良好的控制性能。(4)对小型无人直升机在气液两相流环境下工作时所受干扰进行模拟仿真实验。本文将环境设置为降雨,在Ansys-Fluent软件中导入研究小型无人直升机模型,同时对旋翼区使用动网格技术,在仿真中设置适当的边界条件以接近真实物理环境。得出研究对象在气液两相流环境下所受干扰力与力矩数据后,作为控制器的干扰输入来检验所提算法效果,在Matlab软件中控制器仿真结果得出,在气液两相流的干扰下姿态控制器仍能快速在2s左右稳定且波动幅度不超过5%,位置控制器相对经典的PID控制器能够快速响应并且消除外界干扰。最终结果表明本文所提出的控制器能在相对恶劣的气液两相流工作环境中满足实际工作对小型无人直升机的控制要求,为探究气液两相流环境下小型无人直升机飞行控制技术提供了思路。

关键词： 皮带输送机   永磁电动托辊   优化设计   自适应控制   输出功率  

摘要： 皮带输送机因其高带速、大运量的特点被广泛应用于矿山、冶金、港口等各行业，是输送散料的理想设备。随着这些行业现代化发展，要求皮带输送机也朝着长距离、大运量的方向发展。但由于皮带所能承受的张力不能无限增加，导致皮带输送机大型化发展受限。本文在直线摩擦式和转载式两种传统多点驱动方式的基础上提出一种离散驱动方式，将永磁电机植入常规托辊中而形成永磁电动托辊，依靠其与皮带之间的摩擦实现物料运输，有效降低了皮带最大张力。克服了传统多点驱动方式生产难度大、皮带使用寿命低等问题，具有驱动电机易于设计、故障率低、可在线监测和维修的优势。本文对永磁电动托辊的电磁优化设计及多电机控制系统进行研究，主要工作如下:　　首先，分析了皮带输送机总运行阻力与驱动电机功率之间的关系。针对永磁电动托辊转子外径较小，永磁体不易安装的问题，采用在转子轭部开设燕尾槽的方式固定永磁体，并分析燕尾槽固定的优缺点。针对齿槽转矩会导致永磁电动托辊转速波动，造成其与皮带之间频繁打滑的问题，采用选择合理极槽配合的方法削弱齿槽转矩。应用有限元仿真软件分析永磁电动托辊的磁场分布，验证本文电磁设计合理性。　　其次，采用改进多目标粒子群算法(IMOPSO)结合响应面法(RSM)，以永磁体尺寸、气隙长度等为优化参数，永磁体成本、转矩脉动等为优化目标，对永磁电动托辊进行优化设计。通过确定性筛选试验和方差分析筛选出对优化目标影响显著的优化参数。采用RSM拟合优化目标和优化参数之间的数学关系，并通过IMOPSO寻得最优优化参数配合。仿真结果表明，优化后的电机降低了永磁体成本、提升了转矩平稳性等电磁性能。针对永磁电动托辊散热条件差的问题，对永磁电动托辊进行温度场分析。　　最后，针对长距离皮带输送机在运输过程中常常以恒定带速运行而导致电能浪费的问题，设计了依载分段调速的负载自适应控制系统，实现皮带输送机节能运行。针对长距离皮带输送机多电机共同驱动时存在的功率不均衡问题，设计了基于交轴电流偏差耦合法的多电机功率均衡控制系统，实现多台电机输出功率动态平衡。

关键词： 烟雾发生器   模拟烟雾   飞机货舱   RBF神经网络   自适应控制  

摘要： 飞机货舱内有较多的货物和行李,一旦发生起火情况,对于飞行安全影响巨大,所以相关适航规章要求飞机货舱需要安装烟雾探测装置,以保证能及时探测到火灾烟雾,所以飞机货舱的烟雾探测系统对于飞机的安全飞行至关重要。飞机货舱烟雾探测的适航验证也是至关重要的过程,在对烟雾探测系统进行适航审定的工作中,通常没有采用真实的火灾烟雾进行试验,而是采用模拟烟雾进行验证工作,模拟烟雾由烟雾发生器产生,使用模拟烟雾可以使验证过程更加简易和安全。模拟烟雾在飞机货舱烟雾探测系统的适航验证中发挥着越来越重要的作用,但是研究表明模拟烟雾与真实火灾烟雾之间存在差异,这就会对烟雾的探测带来影响,为了使模拟烟雾达到与真实火灾烟雾近似的效果,就需要对烟雾发生器的边界条件进行调节。本文采用闭环控制的方法,对模拟烟雾进行控制,从而达到预期的效果。首先建立模拟烟雾的数值模型,然后划分网格,通过网格独立性验证表明划分的网格符合计算要求;并且对建立的模型进行了验证,证明了所建立的模型的正确性和可行性,可以利用此模型对烟雾流场进行仿真计算。对模拟烟雾进行控制前,需要辨识出模拟烟雾的近似代理模型。首先进行数值模型的仿真计算,计算得到设定位置处的烟雾的质量分数,以此为辨识输出,以烟雾发生器出口处的发烟条件作为辨识输入,使用基于ARX模型的辨识方法,辨识出模拟烟雾的代理模型,为控制方法的研究打下基础。然后进行模拟烟雾控制方法的研究,本文进行了PID控制研究、考虑控制输入受限后的非线性模型控制方法研究、基于RBF神经网络的自适应控制方法研究。通过控制律的仿真验证可知,基于非线性模型的控制律,可以在满足控制输入的限制条件下,实现烟雾的多种目标信号的跟踪控制。自适应控制方法可以在模型里含有未知部分情况下,利用神经网络的逼近特性,逼近模型中的未知项,通过设计控制律,仍能实现模拟烟雾的控制要求,通过在三个烟雾探测位置处进行了不同目标信号的跟踪控制仿真,表明了自适应控制方法的可行性和有效性。模拟烟雾的闭环控制研究,为飞机货舱烟雾探测系统适航验证工作提供参考和支持。

关键词： 机械臂   自适应控制   扩张状态观测器   模糊逻辑   预设性能控制  

摘要： 机械臂因运行速度快,重复定位精确,代替人类完成各项复杂的工作,提高工业生产力等优势,普遍地应用于工业制造业中。机械臂系统在实际运行中面对繁复的环境,导致参数不确定性,同时不可忽略其存在约束条件、摩擦、齿隙和外部干扰等问题对其位置跟踪精度形成的影响。因此,对以上问题设计了三种不同的控制策略,来提高机械臂的位置跟踪精度。主要研究内容如下:(1)针对含有参数不确定性和LuGre摩擦干扰的非线性机械臂系统,提出基于扩张状态观测器(Extended State Observer,ESO)的自适应控制方法。首先,利用ESO对机械臂系统的参数不确定性、外部扰动及耦合部分进行估计和补偿。然后,基于扩张状态估计值,采用自适应控制算法设计机械臂控制器。最后,通过李雅普诺夫定理分析控制器有效性,同时与没有扩张状态观测器的自适应控制器及比例-积分-微分控制器对比,所提控制方法提高了系统的轨迹跟踪精度,对外部干扰具有良好的鲁棒性。(2)针对含有输出约束和迟滞齿隙的不确定非线性机械臂系统,提出一种自适应神经网络漏斗(Funnel)控制方法。首先,为了能提高系统的动态性能,采用一种改进的漏斗函数,利用误差变换方法,将原误差转化为一个新的误差变量,并据此设计控制器确保变换后系统的跟踪误差瞬态和稳态性能被限制在规定Funnel边界内。然后,采用循环神经网络对机械臂系统的未知非线性齿隙项和模型不确定性进行逼近,设计自适应神经网络漏斗控制器。最后,利用李雅普诺夫函数分析系统的稳定性,采用Matlab/Simulink进行仿真,仿真结果表明,设计的控制器能有效提高位置跟踪精度,具有良好的抗干扰能力。(3)研究了具有预设性能非线性机械臂系统的渐近跟踪控制问题。该控制策略是基于改进的预设性能函数(Prescribed Performance Function,PPF)来保证系统瞬态行为,同时可以弥补传统PPF对精确初始跟踪误差的要求。使用模糊逻辑系统(Fuzzy Logic System,FLS)对未知动态进行逼近。然而,基于现有PPF的FLS自适应控制方案中,跟踪误差不能实现渐近收敛。为解决这一问题,控制设计中加入误差符号项的鲁棒积分(Robust Integral of the Sign of the Error,RISE),以抑制FLS近似误差和外部干扰,从而实现渐近收敛。最后,给出仿真结果和实验结果,说明所提出的控制方法有效性。