摘要：鉴于燃气轮机线性化模型容易在大工况范围丢失实际燃机的动态特性,以及燃气轮机传统的单变量叠加控制在提高控制效率和控制系统鲁棒性上的局限性,本文以高压转子转速为调度变量建立三轴燃气轮机的线性变参数(lpv)模型,从而在建模复杂程度和模型精度上获得较好的平衡。在此基础上,提出了基于摄动矩阵上界估计和外部干扰上界估计的三轴燃气轮机自适应滑模控制。该控制可通过自适应参数实现对系统摄动矩阵干扰和外部干扰的合理估计,从而抑制干扰造成的影响。通过仿真实验分别研究了摄动矩阵干扰和外部干扰下的lpv滑模自适应控制,验证了其较好的动态响应性能和鲁棒性。

摘要：为了减少大型风电机组多输入、多输出的非线性耦合影响和独立变桨带来的附加控制载荷,根据线性参数变化理论(lpv)对风电机组风能转换系统进行局部线性化,建立统一化的风电机组独立变桨线性参数变化lpv模型.利用模型参考自适应控制理论(MRAC),以线性化后的lpv控制系统为被控对象建立参考模型,设计出高性能的独立变桨距自适应控制系统.采取波波夫(Popov)超稳定性分析法给出风电机组lpv模型参考自适应控制律,并对所设计的lpv模型参考自适应独立变桨距系统进行计算机仿真实验.实验结果表明,所设计的基于lpv模型参考自适应系统能够适应机组参数在较大范围内的变化,能够实现风电机组独立变桨系统的整机控制,具有良好的稳定性和快速性.

摘要：根据麦弗逊式主动悬架的二维结构,应用含耗散能的拉格朗日公式建立其动力学方程,在平衡位置对运动方程进行线性化,并整理成状态方程形式。针对簧载质量的不确定性,建立了麦弗逊式主动悬架的lpv模型,运用LMI技术并采用区域极点配置法设计了状态反馈鲁棒H∞控制器,并在Matlab/Simulink中进行仿真。研究结果表明:麦弗逊式主动悬架采用极点配置状态反馈鲁棒H∞控制器可以明显改善行驶平顺性和悬架稳定性,其性能明显优于同参数的被动麦弗逊式悬架。

摘要：针对平面两关节直接驱动机器人 ,基于LMI技术提出一种设计能保证在整个运动范围内始终具有很好动态性能的LFT变增益H∞ 控制器的新方法 .将机器人系统转化为以两关节夹角余弦值为变参数的lpv模型并表示为关于变参数的LFT结构 ,利用变参数的测量值设计具有相同LFT结构的lpvH∞ 控制器 ,将此控制器的设计等价为以变参数为不确定项的LTI鲁棒控制器的设计并给出控制器可解的LMIs条件 ,然后归纳出获得控制器的求解方法 .此控制器既克服了传统变增益控制器的缺陷 ,又利用变参数的测量值降低了控制器设计的保守性 .实验结果验证了此控制器的有效性和先进性 .

摘要：针对航空发动机常规(proportion integration,PI)控制器设计过程中难以保证鲁棒性及参数适应性差等问题,提出了一种基于线性变参数(linear parameter varying,lpv)模型及多项式平方和(sum of squares,SOS)规划的控制器设计方法.结合传递函数模型下的鲁棒稳定条件及弱对偶定理给出了多项式描述的lpv模型鲁棒稳定条件,并转化为便于求解的SOS规划问题.根据发动机非线性模型获取不同转速下的传递函数模型,并利用多项式拟合的方法建立发动机lpv模型.根据所提出的定理构造出SOS规划问题,并求解得出lpv/PI控制器.最终以某型双轴涡扇发动机为被控对象,在包线内不同点进行了阶跃仿真,结果表明:高压转子转速控制系统的稳态误差为0,调节时间小于3s.

摘要：针对现有的线性变参数(linear parameter varying,lpv)控制器设计方法都是关于仿射参数依赖系统而没有专门针对多项式描述的lpv系统这一现状,提出了一种基于多项式平方和(sum of squares,SOS)规划的增益调度控制设计方法,并将其用于转速大范围变化时的航空发动机高压转子转速及压比控制.根据发动机非线性模型获取不同转速下的状态空间模型,并利用多项式拟合的方法建立发动机线性变参数模型.给出能够保证无静差的增益调度控制结构,利用有界实定理和多项式平方和理论推导出能够保证闭环系统鲁棒稳定的SOS约束条件,并形成控制器求解的SOS规划问题,通过求解获得多项式描述的增益调度控制器.分别以lpv模型和发动机非线性模型为对象做阶跃仿真,结果表明:高压转子转速/发动机压比控制系统的调节时间在2s以内,稳态误差不超过0.1%.

摘要：针对受限移动机器人视觉伺服系统,提出一种移动机器人视觉伺服镇定准最小最大模型预测控制策略.基于移动机器人视觉伺服镇定误差模型,建立移动机器人视觉伺服线性参数时变预测模型,进而引入准最小最大策略,设计移动机器人视觉伺服镇定模型预测控制器.与传统视觉伺服预测控制器相比,所提控制器只需求解线性矩阵不等式表示的凸优化问题,降低了视觉伺服预测控制器的计算耗时,同时保证了闭环视觉伺服系统的渐近稳定性.仿真结果验证了所提出策略的有效性和在计算效率上的优越性.

摘要：受汽车运行过程中速度、转向角的时变性影响,现有车辆模型不能较为准确地反映车辆真实的运行过程。考虑到线性变参数(Linear Parameter Varying,lpv)系统具有非线性系统的动态特性,以纵向速度与转向角作为调度变量建立汽车的二自由度lpv模型,设计了基于模型预测控制的控制器,解决了纵向车速与转向角的时变性带来的跟踪精度较差等问题。选择双移线工况和避障工况为测试工况,利用CarSim/Simulink联合仿真验证。结果表明,与传统线性时不变(Linear Time-Invariant,LTI)模型对比,该lpv-MPC算法在保证系统稳定性的同时,还提升了系统的鲁棒性。

摘要：采用修正的Rodrigues参数(MRP)建立了飞行器姿态控制的数学模型,将非线性的飞行器姿态控制系统模型转化为线性参数可变模型(lpv模型),避免了四元数法带来的复杂计算量。针对Lyapunov函数V=xTP(x)x中含有多项式参数矩阵P(x)的非线性系统,提出了一套利用平方和优化技术和Lyapunov理论进行正定判定的方案和镇定控制器设计方法。仿真结果表明,设计方法有效解决了此类系统控制器设计问题,控制器具有较快的响应速度和较好的稳定性。

摘要：针对传统增益调度技术在许多无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)应用中存在的昂贵和耗时的缺点,通过某型固定翼无人机的6自由度非线性模型,在已知气动系数、飞机转动惯量和推力系数的情况下,利用雅可比线性化方法从6自由度非线性模型推导出线性变参数(linear parameter varying,lpv)飞机模型。应用张量-乘积(tensor product,TP)模型变换方法将无人机纵向非线性参数依赖的lpv模型变换为TP型凸多面体模型形式,将增益调度输出反馈鲁棒H_(∞)控制器设计方法应用于所得到的TP凸多面体模型,设计了常规固定翼无人机的鲁棒增益预测自动驾驶仪飞行控制系统。在MATLAB SIMULINK环境下对该控制系统进行了全六自由度的飞行器仿真试验,结果表明闭环控制系统具有良好的指令跟随性和干扰抑制能力,在定义的飞行包线范围内具有较好的稳定性和鲁棒性,验证了所提出的飞行控制系统设计方法的有效性。