非线性控制系统的最小实现

对于那些由代数微分方程描述的具有输入输出关系的非线性控制系统，本文采用两种方法讨论了其最小实现问题：一种方法是直接计算系统的特征列；另一种方法则采用了本原元定理．两种方法给出的最小实现所需的状态变量最小数目是相等的．文中的大量代数与微分运算则可利用数学机械化来完成     

一类非线性系统的全局反馈镇定

讨论了一类非线性系统的全局反馈镇定问题：能控的线性系统和非线性系统。结果表明，如果零动态系统全局渐近稳定，并且从零动态系统中可分解出一个Ｈｕｒｗｉｔｚ超平面，那么这一类非线性系统就是可全局反馈镇定的。验证了其有效性。     

基于H∞控制的Smith预估器及其在Wood-Berry精馏塔设计中的应用

设计了对象具有加性不确定性时基于H∞控制的Smith预估器，将具有多个时间滞后系统的跟踪问题转化为标准H∞控制器设计问题。利用Smith预估器，可以有效地处理大时间滞后系统的跟踪问题，所设计的H∞控制器适用于多输人多输出系统。采用动态输出反馈方法，通过解两个Riccati不等式完成控制器的综合。将基于H∞控制论的Smith预估器应用于Wood—Berry精馏塔的设计，仿真结果表明了控制器的有效性和鲁棒性。     

低温双极晶体管的低温1／f噪声

对自行研制的低温晶体管于液氮温度下进行了低频噪声测量，结果表明：与室温相比１／ｆ噪声显著增大，根据１／ｆ噪声理论，并参照器件室温和低温下ＩＢ－ＶＢＥ曲线的不同，认为在低温下ＥＢ结正向压降增大和载流子的冻折效应是使该器件１／ｆ噪声等效输入电流功率谱密度变大的主要原因。     

基于动态神经网络的非线性系统建模及其控制

结合已知机理信息构造动态神经网络 ,进行了非线性动态系统的建模 ,给出了权值调整算法。利用获得的模型 ,设计了反馈线性化控制器。由训练好的网络在线提供反馈线性化所需要的信息。为了解决模型失配问题 ,采用内模控制结构来引入模型的误差反馈 ,以消除稳态误差。文中给出了仿真实例。     

一类非线性系统的全局反馈镇定

讨论了一类非线性系统的全局反馈镇定问题：能控的线性系统和非线性系统（或称零动态系统）．结果表明，如果零动态系统全局渐近稳定，并且从零动态系统中可分解出一个Ｈｕｒｗｉｔｚ超平面，那么这一类非线性系统就是可全局反馈镇定的．验证了其有效性．     

基于RBF神经网络的电力系统自适应励磁控制器的设计

采用后推设计算法设计了SISO严格反馈系统的RBF神经网络自适应控制器。权值的调整算法基于所选择的积分型的Lyapunov函数 ,能保证整个闭环系统是最终一致有界的。把所设计的控制方案用于电力系统的励磁控制中。仿真结果表明 ,所设计的控制器具有良好的跟踪性能和鲁棒性     

一类带有不确定性的时滞系统的控制器设计

针对一类带有不确定性的单输入单输出的时滞非线性系统,提出了一种鲁棒非线性控制算法.利用反步设计的迭代设计思想,在每一步构造李亚普诺夫-克拉索夫斯基函数,用放大不等式的方法获得控制器,保证闭环系统的稳定性.以连续搅拌化学反应器为例的仿真结果也验证了控制器具有良好的控制特性.     

机器人碰撞问题中的微分对策方法

研究了两个机器人在受控状态下的碰撞问题。建立了碰撞问题的数学模型,将碰撞问题转化为追逃微分对策问题,用微分对策的方法推导出追逃双方机器人为了达到各自目的所应采取的最优控制策略,并且给出了数值模拟算法。研究表明,追逃双方机器人的控制作用使得彼此的加速度方向一致时,双方都取得最优控制策略,同时也证明了微分对策方法在处理碰撞问题时的有效性。     

基于反步法的机械臂鲁棒自适应位置/力控制

针对机械臂终端受环境约束而产生的位置/力控制问题,提出一种鲁棒自适应控制算法。该方案采用反步法的思想设计具有全局收敛特性的位置/力控制器,根据坐标变换得到降阶的动力学模型,设计中考虑了驱动电机模型使控制器更符合实际控制要求,并将其分解为动力学控制器和电机控制器两部分以降低设计难度。利用自适应方法对动力学模型中的非线性部分和未知扰动进行补偿,采用鲁棒控制克服电机参数的不确定性的影响。二自由度机械臂的仿真结果表明,系统能快速有效跟踪参考信号,说明该控制器是有效的。