一、一类不确定参数系统鲁棒稳定界的解析分析与应用（论文文献综述）
时晓宇[1]（2021）在《无人机飞控系统的故障诊断与容错控制技术研究》文中提出航天科技的发展日新月异,以无人机为代表的航空飞行器变得越来越复杂,人们对航空器的稳定性、安全性和可靠性也提出了更高的要求。无人机飞控系统的故障诊断与容错控制技术可以提高航天器的自主运行能力。此外,复杂多变的空间环境不可避免地对无人机造成影响,自身长时间运行也会使系统产生不同类型的故障,其中44%是执行器故障造成的。因此,研究执行器的故障诊断和飞控系统的容错控制,对延长设备使用寿命,提高系统稳定运行的能力具有重要意义。旋翼无人机独有的垂直起降、自由悬停和小巧灵活的优势而被广泛应用在军事和民用领域。本文以四旋翼无人机为主要研究对象,针对外界扰动、模型不确定性和执行器故障对飞控系统运行安全的影响,对飞控系统中故障诊断、鲁棒跟踪控制和容错控制等方面的问题进行研究,主要内容如下:基于外界扰动和执行器故障对系统建模的影响,深入分析无人机的动力学模型机理,优化无人机飞控系统的数学模型。通过分析飞控系统执行器故障的类型并建立典型故障的数学模型,再建立故障模式下无人机的动力学模型,为后续无人机故障诊断和容错控制研究奠定理论基础。针对执行器故障的多样性和受强噪声干扰问题,提出一种基于变分模态分解和层次模糊熵的故障特征提取算法。实现不同频率下故障信号的特征提取,从理论上提高故障特征提取的准确率。通过优化Alexnet神经网络算法对轴承信号进行故障特征分类和识别,提高故障诊断的精度。试验结果表明,与卷积神经网络和Googlenet网络相比,该方法不仅能够识别故障的类型,准确率达97.92%,还能够识别故障的严重程度,准确率达94.73%。针对外界扰动和模型不确定性情况下四旋翼无人机的跟踪控制问题,实现固定扰动和随机扰动情况下四旋翼无人机的跟踪控制。针对扰动为固定值的情况,提出一种改进的反步滑模跟踪控制算法,解决了滑模控制本身存在的抖振问题,也提高了系统的抗扰动特性。进一步,考虑扰动和模型不确定性部分为随机值时,提出一种新型的将模糊控制和PID控制相结合的鲁棒跟踪控制优化算法,并通过扩张状态观测器对系统的随机部分进行实时观测和补偿。结果表明,四旋翼无人机偏航控制子系统的响应时间比传统的PID控制算法减少近50%,且超调量也大大减小,该方法提高了系统的响应速度和跟踪性能。在分析外界扰动对系统影响的基础上,研究四旋翼无人机执行器故障容错控制问题。针对执行器偏差这类加性故障的容错控制问题,提出一种改进的分数阶幂次滑模容错控制算法,克服了传统容错控制只能使系统渐近稳定的缺点,实现了系统有限时间内到稳定状态的目的。自适应控制技术能够补偿干扰对系统的影响,提高了系统的稳定性。针对执行器失效这类乘性故障的容错控制问题,设计一种新的非奇异终端滑模控制算法,试验表明,该方法不仅消除了姿态和位置控制中的奇异现象,而且使飞控系统在有限时间内达到稳定状态。此外,利用自适应控制策略对系统扰动和不确定性进行补偿,进一步提高控制器的性能。
刘晓敏[2]（2021）在《非线性双时间尺度系统自学习优化控制》文中提出非线性双时间尺度（Two-Time-Scale,TTS）系统是一种包含快变、慢变动态的复杂系统,广泛存在于过程工业、航空航天、智能电网等领域。由于系统的高阶特性和快慢动态耦合,在性能分析和控制器设计过程中可能出现高维和病态数值问题。同时,实际系统普遍存在的时滞、扰动、未建模动态等问题,给非线性TTS系统的分析和设计带来重大挑战。已有鲁棒控制、最优控制方法对扰动信息或模型动态信息的依赖程度高,缺乏自学习能力。因此,研究非线性TTS系统的自学习优化控制方法具有重要意义。本文将奇异摄动理论与逆最优控制、滑模控制以及强化学习等方法结合,提出一系列自学习优化控制算法,可有效克服高维和病态数值问题。本文主要研究成果如下:（1）针对一类具有时滞的非线性TTS神经网络,提出稳定性判据和逆最优同步控制方法。首先,针对具有多时变时滞的非线性TTS神经网络,通过构造一个与时间尺度参数ε相关的时滞依赖Lyapunov-Krasovskii泛函,建立系统渐近稳定的充分条件,并且给出稳定界的估计方法。然后,针对具有常时滞的非线性TTS神经网络,通过构造一个依赖时间尺度参数ε的控制Lyapunov函数,并将Hamilton-Jacobi-Bellman（HJB）方程和逆最优技术相结合,提出状态反馈最优同步控制方法,有效避免了病态数值问题。最后,通过数值例子仿真说明所提出的稳定性判据保守性小,所设计的同步控制器能够使两个系统同步速率更快。（2）针对一类具有未知扰动的TTS系统,提出基于自适应滑模控制的扰动抑制方法。首先,引入块对角化方法对全阶系统进行分解,得到解耦的快、慢子系统模型。然后,构造等效输入扰动对未知扰动进行估计。基于降阶子系统模型,利用Lyapunov方程构造组合滑模面。结合等效输入扰动估计,设计自适应滑模控制器,并证明满足可达性条件。设计过程可避免高维和病态数值问题。最后,通过磁带系统仿真验证所提控制方法能够在不知任何先验扰动信息的前提下,自适应地补偿扰动所带来的不利影响。（3）针对一类慢动态未知的非线性TTS系统,提出基于强化学习和T-S模糊方法的组合优化控制方法。首先,运用奇异摄动理论,将原始最优控制问题转化为两个降阶子问题。然后,为解决慢子问题,引入非线性坐标转换处理未知非标准型慢效用函数,提出基于强化学习的慢控制器设计算法。考虑快子系统的慢时变特性,建立T-S模糊快模型,采用并行分布式补偿方法设计快控制器。在考虑多源近似误差的情况下,证明慢控制器设计算法的收敛性、组合控制器的次优性和闭环系统的稳定性。设计过程可有效避免高维和病态数值问题。最后,通过数值例子和电机系统仿真说明在慢动态未知的情况下所设计的组合控制器与最优控制器之间是O（ε）程度近似的,且能够使闭环TTS系统渐近稳定。（4）针对一类动态完全未知的非线性TTS系统,提出基于强化学习的降阶优化控制方法。首先,运用奇异摄动理论,将原系统降阶为一个低阶系统,给出求解相应HJB方程的策略迭代算法,并保证算法的收敛性。然后,运用原系统的慢状态测量重构不可测的降阶系统状态,采用执行-评价神经网络近似降阶控制器和性能指标,在强化学习框架下实现该策略迭代算法,神经网络权值由加权残差法更新。在考虑神经网络近似误差、状态重构误差的情况下,证明迭代算法收敛性、降阶控制器的次优性以及闭环TTS系统的稳定性。设计过程可有效避免高维和病态数值问题。最后,通过数值例子和倒立摆系统仿真说明在动态完全未知的情况下所设计的降阶控制器与最优控制器之间是O（ε）程度近似的,且能够使闭环TTS系统渐近稳定。该论文有图29幅,表8个,参考文献164篇。
刘玉燕[3]（2020）在《线性自抗扰控制方法及其压水堆功率控制研究》文中研究说明随着国内核电占比升高,在电力消纳不足,负荷波动较大,新能源接入增加,优质调峰电源有限的地区,若核电厂不参与调峰,系统将面临严重的调峰压力。国内绝大部分核电厂采用压水堆,压水堆是一个非线性、时变被控对象,存在较大不确定性和多种扰动。压水堆功率控制系统是核电厂调峰运行的关键系统,而现有压水堆功率控制系统,难以在不同功率水平和燃耗下,实现快速、平顺调节。因此,有必要尽快开展可取得良好性能的先进控制方法研究。线性自抗扰控制（Linear Active Dsturbance Rejection Control,LADRC）可以处理具有大范围及复杂结构不确定性的系统,具有结构简单,整定参数少,扰动抑制能力强,鲁棒性好等优点,已取得许多成功的应用。但对于非线性、时变系统,在工况大幅度变化时,常规LADRC控制品质有待提高。针对上述问题,本文在充分利用压水堆被控对象非线性机理模型信息的基础上,改进LADRC的线性扩张状态观测器（Linear Extended State Observer,LESO）和PD控制律设计,给出了模型辅助的LADRC参数整定方法。然后结合部分反馈线性化（Partial Feedback Linearization,PFL）和T-S模糊理论,系统地解决了压水堆被控对象非线性和参数时变等特性,给LADRC设计带来的挑战。论文主要工作如下:1.针对压水堆功率控制问题,给出了压水堆功率控制的模型辅助线性自抗扰控制器设计与参数整定方法。从等效方框图和控制器增益逼近角度分析了模型辅助LADRC和PID之间的参数对应关系,通过典型被控对象验证了模型辅助LADRC在跟踪性、抗扰性、测量噪声抑制能力以及鲁棒性方面比PID控制的优势。2.针对压水堆动力学特性和功率输出可测的特点,提出了基于降阶扩张状态观测器（Reduced-order Extended State Observer,RESO）的压水堆功率自抗扰控制。频域分析表明,在相同带宽下,能够加快LESO的观测速度,提高相位裕度,且使得参数整定更容易。首先从压水堆非线性模型推导出用于控制器设计的带有“总扰动”项的相对功率二阶模型。然后在控制器设计时结合变量代换方法,避免了将功率输出的导数项作为RESO的输入。进一步探讨了基于RESO的LADRC与PID的参数对应关系。最后采用压水堆非线性、时变模型,验证所设计的控制器性能,仿真结果表明,RESO对各种不确定性和扰动均具有良好的估计能力,基于RESO的LADRC和LQG/LTR相比,响应更快、抗扰能力更强。3.针对压水堆被控对象的非线性特点,提出了基于部分反馈线性化理论的LADRC设计方法。首先利用PFL理论,从压水堆非线性模型,推导出用于LADRC设计的带有“总扰动”项的线性二阶模型。然后针对此模型,设计了带有模型信息的LADRC,并基于Barbalat引理证明了闭环系统稳定性。最后仿真分析表明,所提PEL-LADRC复合控制器在各功率水平下,均具有良好的跟踪性、抗扰性和鲁棒性。4.针对现有压水堆T-S模糊模型构建方法的局限性,提出了 T-S模糊机理模型建模方法和基于运行数据的T-S模糊模型参数辨识方法,并给出了基于T-S模糊模型的前馈-自抗扰复合控制器设计方案,系统地解决了压水堆被控对象非线性、参数时变、冷却剂温度与堆功率水平的耦合效应和外部扰动等给LADRC设计带来的挑战。仿真结果表明,不管T-S模糊模型是从机理模型导出,还是从运行数据辨识所得,基于相对功率变化量和棒速作为前提变量的模糊模型设计的前馈-线性自抗扰控制器在全工况条件下均具有良好的控制性能,且LESO带宽较低。
杨建湘[4]（2020）在《基于分数阶理论的风电系统动力学特性分析及控制研究》文中研究指明在风电装机容量和规模不断扩大的趋势下,涌入了大量的电力电子器件、发电机等动态元件,将影响整个系统的稳定性。风电系统内部机、电、磁等非线性因素易激发振荡行为,导致系统出现分岔或混沌现象。分数阶建模与分数阶控制具有更高的自由度和更优的控制性能,且自然界中大多数系统都可用分数阶形式描述。因此,论文结合分数阶微积分理论,针对风电系统机、电、磁等非线性振荡特性分析与控制问题进行了系统研究。具体研究工作如下:（1）建立风电系统整数阶动力学模型,包括:风电机组轴系模型、永磁同步风力发电机模型、并网互联电力系统模型以及电力系统铁磁谐振模型,并介绍分数阶微积分的基本定义、性质、求解算法及稳定性定理等基础知识,为后文分数阶方程的稳定性理论推导、分析与控制奠定了基础。（2）针对风电机组轴系模型的动力学特性分析及控制问题,不考虑时变刚度及外激励的自治轴系模型,分析其动力学特性。考虑时变刚度和风力机的机械输入转矩与发电机电磁转矩的组合外激励作用下,运用多尺度法,得到非自治系统的分岔方程,揭示组合激励对系统动力学行为的影响规律。此外,在传动轴扭矩方程中,考虑分数阶阻尼力和非线性刚度,建立风电机组轴系分数阶模型,采用快慢变量分离法分析组合激励下系统的响应特性,探讨分数阶阻尼对系统动力学特性的影响。为了快速有效抑制轴系扭振现象,考虑组合激励扰动的不确定性,提出一种鲁棒自适应固定时间终端滑模控制方法,与有限时间方法相比,所提出方法超调量更小,几乎无抖振,收敛更快且与初始值无关,仿真结果验证了该方法的有效性和优越性。（3）针对永磁同步风力发电机动力演化特征分析及混沌控制问题,推导了系统有无外激励时在平衡点处的稳定判别式,并计算出最小阶次,分析内部参数及外界激励变化对系统动力学特性的影响规律,证明了不同阶次下系统存在的混沌与分岔现象及其运动路径。为了减少甚至消除系统的非线性混沌振荡,考虑系统参数的不确定性及外界扰动,设计参数自适应辨识律,提出一种固定时间分数阶滑模自适应控制方法,与现有的方法比较,说明了所提出方法具有更高的性能优势。（4）针对电力系统在风电场有功功率和负荷消耗的无功功率作用下,易出现分岔与混沌振荡问题,以双参数整数阶动态模型为基础,展示双参数变化时复杂的动力学行为,进一步将整数阶模型推广到分数阶,分析系统产生混沌振荡的最小阶次,研究在双参数变化和不同阶次下系统的分岔和混沌特性。为了抑制系统的混沌振荡,考虑系统参数的不确定性,以系统平衡点为控制目标,提出了一种分数阶有限时间滑模控制方法,与传统滑模方法对比,验证了所提出方法在有限时间内稳定到平衡点,且参数辨识效果更优,鲁棒性更强。（5）针对风电场电力系统的铁磁谐振混沌机理分析及抑制问题,以风电场电力系统铁磁谐振模型为基础,分析系统进入混沌状态的基本条件,考虑外激励作用时的共振现象,采用多尺度法计算在主参数共振时的近似解并确定稳态解及稳定条件,探讨外激励对铁磁谐振动态特性的影响。进一步将模型拓展至分数阶,研究系统不同阶次和磁通链次方数的复杂动力学行为,为了抑制系统混沌振荡现象,基于时频域转换的频率分布模型,提出一种分数阶有限时间终端滑模控制器,实现了在有限时间内抑制谐振过电压中的混沌现象,并与传统滑模比较,证实所提出控制器的有效性和优越性。
沈乐萍[5]（2020）在《基于T-S模糊模型的奇异摄动系统滑模控制》文中进行了进一步梳理非线性不确定系统的先进控制是现代控制理论的热点问题之一,引起众多专家和学者的广泛关注。现有方法难以用于航空航天、化工过程和电力电子等工程领域的具有非线性、不确定性、多源干扰、多时间尺度特性等综合复杂特性的动态系统。鉴于此,本文将T-S模糊模型、滑模控制和奇异摄动理论相结合,研究基于T-S模糊模型的奇异摄动系统滑模控制方法,旨在解决具有非线性、不确定性、多源干扰和多时间尺度特性的系统控制问题。本文主要工作概括如下:1.提出基于扰动观测器（Disturbance Observer,DOB）的奇异摄动系统模糊滑模镇定控制方法。首先,针对系统中存在的干扰,结合T-S模糊系统的结构特点,设计一种DOB;接下来,设计基于观测器的滑模镇定控制器,并证明该控制器满足到达条件;其次,通过求解线性矩阵不等式（Linear Matrix Inequalities,LMIs）确定滑模控制器参数,并利用Lyapunov稳定性理论证明闭环系统的稳定性;最后,利用仿真结果说明该控制方法的有效性和优越性。2.提出奇异摄动系统的模型参考模糊滑模跟踪控制方法。首先,针对基于T-S模糊模型的奇异摄动系统,结合参考信号模型构造增广的奇异摄动系统;其次,设计整体的积分滑模面,采用LMIs方法设计跟踪控制器增益矩阵,并证明闭环系统的稳定性;最后,利用非线性电路仿真实验说明该方法的有效性。3.提出带有折扣因子的奇异摄动系统模糊滑模跟踪控制方法。首先,针对基于T-S模糊模型的奇异摄动系统,结合参考信号模型构造增广的奇异摄动系统;其次,提出带有折扣因子的H∞性能指标来处理有界参考跟踪信号,通过求解LMIs确定滑模跟踪控制器增益矩阵,并分析闭环系统的状态是有界的;最后,利用电机系统仿真实验说明该方法的实用性和有效性。
乔磊[6]（2020）在《复杂海洋环境下水下无人航行器定深与三维轨迹跟踪控制》文中认为随着过去几十年水下无人技术的巨大发展,水下无人航行器（AUVs）已被越来越多地用于执行海洋风险任务,如海上石油和天然气勘探和开采、海底管道检测、海洋测绘、深海考古以及扫雷等。在执行上述任务的过程中,通常需要AUVs具有良好的定深能力和精确的轨迹跟踪能力。然而,AUVs动力学模型具有多变量,高度非线性,强耦合及不确定特性,加上海洋环境中难以测量的时变扰动影响,使得AUVs定深与轨迹跟踪控制面临挑战。此外,AUVs轨迹跟踪控制要求驱动AUVs跟踪一条时变的参数化轨迹,对收敛时间具有强约束,增加了控制器设计的难度。为了克服上述挑战,推动AUVs定深与轨迹跟踪控制技术的发展,本文研究了在模型不确定及外界时变环境干扰下的AUVs定深与三维轨迹跟踪控制问题,给出了AUVs定深与轨迹跟踪控制方法设计的一些新结果。本文的主要研究内容包括:1.针对以往的AUVs PID定深控制器不能精确补偿输出扰动、模型不确定与输入时滞的问题,以及以往的AUVs H∞和H2定深控制器设计中没有特别考虑输入时滞的问题,提出了一种鲁棒H2最优定深控制方法,可有效处理输入时滞、输出扰动及航行器的模型不确定性,并且可以定量整定系统名义性能与鲁棒性。通过与以往的纵倾-深度环PD定深控制器进行仿真比较,表明了该控制器可以提供更高的跟踪精度、更好的输出扰动抑制能力、更强的抵抗模型不确定的鲁棒性以及更小的鳍角输入。然而,该控制器需要已知AUVs系统的传递函数。2.针对以往的AUVs轨迹跟踪自适应控制、反步控制、神经网络控制、模糊控制以及模型预测控制方法只能保证航行器轨迹跟踪的鲁棒稳定性,不能保证其暂态响应的问题,提出了三种指数收敛的鲁棒控制器,即min-max、saturation和smooth transition控制器。导出了跟踪误差的指数收敛解析表达式,揭示了怎样通过调节控制器参数来获得期望的跟踪误差暂态响应。通过与以往的AUVs RISE-based轨迹跟踪控制器进行仿真比较,表明了这三种控制器不仅提高了收敛速度,还能补偿水下环境中典型存在的不光滑扰动（如随机扰动）。然而,这三种控制器需要已知不确定和扰动的上界,且没有考虑航行器中的惯性不确定性。3.针对研究内容2中所提出的三种控制器需要已知不确定和扰动的上界且没有考虑航行器中惯性不确定性的问题,以及以往的AUVs全局有限时间稳定跟踪控制器和自适应非奇异终端滑模控制器只能保证跟踪误差有界因而跟踪精度有待提高的问题,提出了两种有限时间稳定的跟踪控制器,即双闭环自适应积分终端滑模控制器与双闭环自适应快速积分终端滑模控制器,可使航行器的位置和速度跟踪误差局部有限时间收敛到零,并且不需要已知模型不确定（包括惯性不确定）及时变外界扰动的界信息。通过与传统的双闭环自适应积分滑模控制器进行仿真比较,表明了所提出的两种控制器可以提供更快的收敛速度和更强的鲁棒性。然而,与研究内容2中所提出的三种控制器相比,这两种控制器仅能保证跟踪误差在滑模面上的暂态响应,不能保证跟踪误差在到达滑模面之前的暂态响应。4.针对研究内容3中所提出的两种控制器存在奇异值的问题,提出了一种自适应非奇异积分终端滑模控制器。首先针对一般性的一阶不确定非线性动力学系统研究了自适应非奇异积分终端滑模控制器的设计。该控制器不存在奇异值问题,且不需要集中系统不确定的界信息,同时可保证系统跟踪误差全局有限时间收敛到零。然后将所设计的控制器应用到AUVs三维轨迹跟踪控制中,克服了研究内容3中所提出的两种控制器的奇异值问题,同时保证了鲁棒且快速的轨迹跟踪。最后,通过与传统的自适应比例-积分滑模控制器进行仿真比较,表明了该控制器可以提供更快的收敛速度和更强的鲁棒性。然而,相比于研究内容3中所提出的两种控制器,该控制器损失了收敛速度,即其仅能保证速度跟踪误差局部有限时间收敛到零,但位置跟踪误差却不再被保证是有限时间收敛到零,而是局部指数收敛到零。5.针对研究内容4中所提出的控制器在远离平衡点时收敛速度慢的问题,提出了一种自适应快速非奇异积分终端滑模控制器。首先仍然针对一般性的一阶不确定非线性动力学系统研究了自适应快速非奇异积分终端滑模控制器的设计。该控制器同时保证了在平衡点远距离和近距离处的快速、有限时间收敛。然后将该控制器应用到AUVs三维轨迹跟踪控制中。通过与研究内容4中所提出的控制器进行比较仿真,表明了该控制器提高了收敛速度。然而,该控制器的结构比研究内容4中所提出的控制器的复杂。6.针对以往的AUVs轨迹跟踪终端滑模控制器所采用的消抖方法会损失跟踪精度的问题,以及现有的自适应二阶非奇异终端滑模控制器在远离平衡点时收敛速度慢的问题,提出了一种自适应二阶快速非奇异终端滑模控制器,可在消除控制输入抖振的同时不损失跟踪精度,并可同时保证在远离和靠近平衡点区域的快速收敛性。此外,该控制器不需要已知系统不确定的界信息。通过比较仿真表明了该控制器比现有的自适应二阶非奇异终端滑模控制器提高了收敛速度,同时验证了该控制器相比于以往的AUVs终端滑模控制消抖方法的优势。然而,与研究内容5中所提出的控制器相比,该控制器却需要加速度测量信息。
王少辉[7]（2020）在《接触式作业空中机器人抗扰控制技术研究》文中认为接触式作业空中机器人（Contact-Operating Aerial Robot,COAR）是一类搭载特殊作业设备,在空中与作业对象相互接触,完成特定作业任务的空中机器人。接触式作业空中机器人是传统无人机应用领域扩展的产物,在多种行业中都发挥着重要作用。因此,提升其控制系统性能的研究具有重要的意义。本文针对一种在电力行业中用于对高压电线附近的树障进行清理的接触式作业空中机器人,进行抗扰控制技术的研究,具体内容如下:首先,基于Solid Works三维绘图软件建立COAR的整体结构,探讨COAR的飞行原理,明确COAR的两种不同的飞行状态。之后,对COAR进行运动学和动力学建模,分析COAR在作业过程中涉及到的模型参数不确定性、作业装置带来的扰动力和力矩以及与树木接触导致的模型参数变化等扰动因素,为后文的飞行控制律设计打下基础。接着,采用鲁棒性和扰动抑制能力强的滑模控制技术来设计COAR的控制器,并以有限时间收敛问题为切入点,探讨终端滑模和非奇异快速终端滑模的收敛性与稳定性。为提高系统的鲁棒性,引入干扰观测器来对系统的集总扰动进行观测与补偿。在此基础上设计COAR的位姿控制器,同时在分析控制器原理的基础上,探讨其参数调节的一般规律。然后,在MATLAB/Simulink环境中实现所设计COAR的位姿控制器,并设计对照组的数值仿真实验。完成控制系统的动态性能、抗扰能力、鲁棒性、闭环带宽等常规性能的测试。为验证所设计控制器的有效性,设计仿真实验来模拟树障清理的过程。实验结果表明,所设计的基于干扰观测器的非奇异终端滑模控制器具有良好的控制性能,能满足COAR进行树障清理作业的要求。最后,在前文设计的基础上,完成COAR的原型机搭建。通过对开源飞控Pixhawk的二次开发结合STM32嵌入式平台,设计了COAR的飞行控制律与智能飞行逻辑,并在此基础上完成各个功能模块的程序开发。实验表明,COAR原型机能对直径4.5cm以下的树障进行有效切割,同时具有良好的飞行机动性能,这验证了本文设计的有效性。
杭晓晨[8]（2019）在《大柔性飞行器气弹系统建模及稳定性分析》文中提出高空长航时大柔性飞行器可用于执行侦察、监测、预警和通信中继等任务,具有广阔的发展潜力及应用前景,是临近空间飞行器重要的结构形式之一。为了提高气动效率、任务载荷,此类飞行器通常采用轻质复合材料,具有大展弦比柔性机翼。大柔性飞行器结构与气动荷载耦合形成的气动弹性问题,与传统飞机有很大区别,体现在结构变形较大、系统中不确定性因素突出、弹性振动与刚体模态产生耦合等方面。这些特点决定了以往的非定常气动力理论、气弹稳定性建模和分析方法可能并不再适用。因此,有必要发展新的气弹系统动力学建模和稳定性求解方法,为此类新型大柔性飞行器的结构设计与气弹分析提供支撑。在上述需求的牵引下,本文主要开展了以下研究工作:1、研究了大柔性飞行器气弹稳定性分析特征值问题的构造及求解方法。将控制理论中的结构奇异值理论应用到气弹系统的稳定性分析中,以来流动压为有界摄动量,构造状态空间域的系统矩阵和特征值问题,最终获得标称气弹稳定性边界。算例研究表明,相比于经典的频域颤振分析方法,该方法具有更好的精度,得到的稳定性边界与实验值更吻合。该方法作为本文后续气弹系统稳定性分析的理论基础。2、提出了一种具有统一形式的气弹系统状态空间建模方法。对几种常用的非定常气动力理论模型进行了推导,并结合有限元模型的状态空间方程,给出了建立于状态空间的气弹系统统一形式。在此统一形式的基础上,研究了气弹系统与控制系统的耦合、颤振模态追踪等问题。算例研究表明,该方法具有形式统一、易于多学科耦合、能够兼顾时/频域分析的优点。采用文本提出的基于左-右特征向量正交检验的模态追踪算法,能够比传统的基于MAC值的模态追踪算法更为准确地分辨大柔性飞行器结构颤振模态变化趋势。后续章节针对大柔性飞行器气弹稳定性的研究都采用了本章提出的统一状态空间建模方法。3、建立了基于非定常涡格法气动力理论的柔性飞行器结构时间步长推进仿真框架。提出了一种基于瞬时变形信息的时变无限板样条插值方法,基于此插值方法给出了非定常涡格法与梁单元有限元结构、壳单元有限元模型的耦合分析框架。为了构造气弹系统的时域离散状态空间方程以便进行稳定性分析,研究了基于UVLM非定常气动力的解析气弹灵敏度分析方法。算例研究表明,时变无限板样条插值相对于传统方法更符合实际情况,得到的气动荷载分布更为准确。基于链式法则的解析气弹灵敏度分析方法能够解决UVLM时间迭代仿真不易求解特征值的问题。采用了三种不同建模精度的大柔性飞行器结构模型,验证了基于UVLM气动力的气弹系统建模和稳定性分析方法的有效性。4、研究了基于结构奇异值理论的大柔性飞行器结构鲁棒颤振稳定性分析方法。推导了基于结构奇异值理论的气弹系统线性分式变换结构形式,并给出了考虑结构刚度/阻尼参数不确定性、模态参数不确定性、气动力参数不确定性的鲁棒气弹系统建模方法。算例研究表明,在构建标准P-Δ反馈系统时,将参数不确定性项提取为增广方程,可以显着降低代数推导工作量。在大展弦比长直机翼结构中,气弹稳定性对模态阻尼参数不确定性最为敏感,对于气动力参数不确定性较不敏感。由于计及了不确定性的不利取值影响,鲁棒颤振稳定边界总是小于标称颤振边界。将算例结果与文献值对比,证明了本文提出的基于结构奇异值理论的鲁棒气弹稳定性分析方法准确有效。5、研究了大柔性飞行器结构考虑刚弹耦合效应后的建模和稳定性分析方法。将平均轴系法与前文所述的气弹系统统一状态空间方程结合,发展了一种模态坐标下的刚弹耦合建模方法。通过定义合适的平均轴系,并假设整机瞬时质心不变,在飞行器平衡状态附近将刚体运动方程线性化,进而得到与弹性运动无耦合项的整机刚体运动方程。联合气弹系统统一状态空间模型,叠加得到考虑刚弹耦合的气弹系统控制方程。通过混合机翼体模型的仿真算例验证了考虑刚弹耦合效应后系统建模与稳定性分析方法的有效性。算例研究表明,考虑刚弹耦合效应后的全机自由模态基频小于约束的悬臂机翼模型的基频。刚弹耦合效应使得结构的稳定性边界降低,在本文采用的混合机翼体模型中,降幅达到了29.6%。体自由度颤振表现为刚体短周期模态与机翼对称一弯模态耦合诱发的颤振。
赵纯[9]（2019）在《运载火箭自动脐带连接器对接轨迹跟踪控制研究》文中研究说明运载火箭燃料一般具有剧毒或易燃易爆等特性,因此推进剂自动化加注技术得到了各国广泛的关注。火箭燃料加注的自动化本质上就是实现地面与箭上脐带连接器的自动对接和脱落。然而,由于受风载的作用,箭上脐带连接器接口会随箭体作一定的摆幅运动,因而自动脐带连接器需具备动态对接和随动能力,这使得自动脐带连接器系统的设计与控制变得十分困难。本文以某运载火箭脐带连接器的自动对接任务为研究背景,结合具体的应用工况,提出了一种基于电液伺服三平动并联平台,同时结合弹簧支链六自由度柔顺机构的自动对接脐带连接器方案,并以此为研究对象,对电液伺服并联平台的对接轨迹跟踪控制策略展开了研究。然而,自动脐带连接器的伺服控制十分复杂。首先,电液伺服并联平台自身具有强非线性和不确定性,同时,由于其多输入多输出的系统本质,其在关节空间同时存在动力学耦合和运动学耦合现象,因此其高精度伺服控制仍是一个难点。其次,在对接过程中,地面连接器与箭体之间将存在一定的交互作用力,因此若控制器缺少良好的抗干扰能力将很可能导致系统的发散和失稳,这使得对接轨迹跟踪控制相较传统无交互作用的轨迹跟踪控制更具难度。为此,本文系统且逐层深入地对自动脐带连接器的高性能伺服控制开展了研究。具体地,本文的研究工作主要包括以下几个方面:（1）对于受风载作用的箭体,其箭上脐带连接器接口的运动主要体现在三个平动自由度,而在三个转动自由度上的运动较小（≤±0.25°）。针对该特点,提出了一种基于电液伺服三平动并联平台,同时结合弹簧支链六自由度柔顺机构的自动对接脐带连接器方案。随后,基于上述机构完成了对接轨迹规划,并基于ADAMS软件开展了各种工况下的对接仿真。仿真结果表明,系统具有良好的对接特性,即使当柔顺机构处于最大补偿位姿时,系统的对接性能仍远优于指标要求。另外,根据对接仿真结果,分析了液压驱动器的负载特性,进而完成了并联平台液压伺服系统的设计工作。（2）建立了并联平台完整的非线性数学模型,包括运动学和动力学模型两部分。对于运动学建模,建立了并联平台的位置正反解模型,以及速度、加速度和跃度的反解模型;同时,基于Kane方法建立了并联平台的动力学反解模型,并进一步地导出了并联平台基于关节空间的动力学模型。针对关节液压驱动器,通过对液压缸力平衡方程,流量连续性方程和伺服阀流量方程的分别建模,建立了其完整的状态空间方程。进一步地,基于上述模型,开展了对电液伺服并联平台的非线性、不确定性以及耦合特性分析。通过上述系统建模与和特性分析工作,可为后续高性能控制器的设计奠定基础。（3）针对并联平台关节空间的动力学耦合问题,开展了其分散控制方法研究。首先,基于关节扰动估计提出了一种并联平台的分散鲁棒控制策略。在控制器设计前,针对一类存在未知扰动的单输入单输出系统,给出了其一种基于扩张状态观测器的扰动估计方法,并对其进行了稳定性分析。随后,将关节外部扰动与其自身模型不确定统一处理为关节的匹配与不匹配不确定,并通过设计两个扩张状态扰动观测器对其进行同步精确估计和补偿,进而实现了系统在关节空间的间接动力学解耦。对于扰动观测误差,则在控制器中通过设计鲁棒控制律进行有效抑制。仿真结果表明,扰动观测器对于关节中的匹配与不匹配不确定均具有良好的观测补偿能力。相较传统的PID型控制和单扰动观测器分散控制,其具有更优的轨迹跟踪性能。为了进一步提升系统在关节空间的动力学解耦性能,提出了一种基于关节测力解耦的并联平台分散间接自适应鲁棒控制策略。该方法利用力传感器直接实现对关节外负载的精确测量和补偿,进而实现系统在关节空间的直接动力学解耦。同时,控制器通过引入参数自适应律和非线性鲁棒控制律分别实现了对关节不确定参数的在线辨识和不确定非线性的有效抑制。该控制器在理论上全局稳定,且当关节自身只存在参数不确定时,系统具有渐近跟踪性能。仿真结果表明,当关节自身无不确定非线性时,关节测力解耦分散控制具有更高的轨迹跟踪精度,同时不确定参数具有良好的收敛特性。但是,当关节自身存在不确定非线性时,关节跟踪精度有一定程度恶化。（4）为了保证关节当同时存在外部干扰和自身不确定非线性时获得渐近跟踪性能,提出了一种融合关节测力解耦和扰动估计的分散连续积分鲁棒控制策略。该方法利用关节测力实现系统在关节空间的直接动力学解耦,并通过引入扰动观测器和连续积分鲁棒控制律实现对关节自身不确定非线性的精确观测和观测误差的有效抑制,进而可保证系统在控制输入连续和较低反馈控制增益的前提下在理论上获得全局渐近跟踪性能。仿真结果表明,该控制策略通过提升关节的扰动补偿和抑制能力,其可以在关节空间进一步提升系统的轨迹跟踪性能和抗干扰能力。（5）针对并联平台在关节空间的运动学耦合问题,提出了一种基于交叉耦合方法的并联平台鲁棒同步控制策略。首先,通过使用关节扰动观测器建立了并联平台基于关节空间的动力学解耦模型。其次,采用交叉耦合方法定义了一种关节同步误差用以表征关节运动的同步性,同时通过设计鲁棒同步控制律保证了关节轨迹跟踪误差和同步误差的同时收敛。仿真结果表明,鲁棒同步控制器在不影响关节轨迹跟踪性能的前提下,通过提升关节运动的同步性进一步提升了并联平台在工作空间的轨迹跟踪精度。（6）搭建了自动脐带连接器系统原理样机并展开了实验验证。实验结果表明,样机方案总体合理可行,同时提出的控制策略能够满足系统的对接性能要求,自动脐带连接器系统达到了预研阶段的设计目标,为其下一步的工程化应用建立了基础。
钟昆[10]（2019）在《双重不确定分数阶混沌系统同步控制研究》文中提出混沌系统同步控制作为解决混沌系统有效应用于保密通信、图像加密、神经网络和经济学预测等方面的关键方法,已逐渐成为控制科学领域的核心研究课题。随着分数阶微积分理论的兴起,学者们将传统混沌系统推广为分数阶混沌系统,使得不仅具有全部整数阶混沌特性,而且还拥有分数阶系统自身的记忆与遗传特性,扩展了混沌系统同步控制研究的广度,具有十分重要的意义。与此同时,考虑不确定性对控制系统具有不可忽视的作用,通常表现为来自系统内部的可减少不确定性和来自外界环境的不可减少不确定性。实际中,由于系统所处环境极其复杂,不确定性往往不止以某一种形式单独存在,其表现为两类不确定性同时存在的情况,即受到双重不确定性影响。如果仅考虑某一类不确定性,会使得所设计的控制算法过于乐观或者保守。因此,本文针对双重不确定分数阶混沌系统同步控制问题进行深入探讨,依据控制策略提出、同步方案设计和应用效果验证的研究主线,取得了如下研究成果:（1）针对考虑未知参数和外部扰动的非线性分数阶系统稳定控制问题,研究得到一种基于分数阶H∞自适应观测器的滑模控制策略。结合分数阶系统的无穷维扩散模型和线性矩阵不等式（LMI）理论,给出了使控制系统鲁棒渐进稳定的基于观测器的控制器设计方法,该算法不仅可以适用于状态不完全可测情况,而且还克服了外部扰动的影响,进而达到系统状态渐进稳定于平衡态的目的,同时还能够得出未知参数的辨识结果,并且实现对系统真实状态的估计。最后,以分数阶Lorenz控制系统为例,验证了所研究控制策略的效果。（2）针对考虑未知参数和外部扰动的同结构分数阶混沌系统同步控制问题,研究得到一种算法简单且易于实现的鲁棒自适应同步控制方案。基于分数阶Lyapunov稳定性定理和自适应控制理论,给出了使同步误差系统鲁棒渐进稳定的自适应控制器设计方法,使得在达到混沌系统同步控制的同时,可以实现对系统未知参数的辨识与估计。最后,以一类模型中含有绝对值项的分数阶混沌系统和一种分数阶Lorenz超混沌系统为同步实例,验证了同步控制方案的可行性。（3）针对考虑未知参数和外部扰动的异结构分数阶混沌系统同步控制问题,研究得到一种基于分数阶H∞自适应观测器的含增益自适应律的滑模同步控制方案。分别讨论了当响应系统为确定系统和双重不确定系统（含参数摄动和外部扰动）时的同步控制方案。使得在实现状态同步控制的同时,能够对未知参数进行辨识,并且可以得到系统状态的估计值。最后,根据上述两类情况分别给出实例,验证其可行性。（4）针对分数阶混沌系统同步控制在保密通信中的应用问题,考虑混沌掩盖和混沌参数调制两种保密通信的情况,采用前文得到的控制策略和同步控制方案,分别设计了双重不确定鲁棒保密通信系统。利用MATLAB仿真平台进行模拟通信实验,进一步验证了所设计的系统能够有效完成保密通信的任务及目标。
二、一类不确定参数系统鲁棒稳定界的解析分析与应用（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、一类不确定参数系统鲁棒稳定界的解析分析与应用（论文提纲范文）
（1）无人机飞控系统的故障诊断与容错控制技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 无人机飞控系统故障诊断和容错控制的研究现状 |
| 1.2.1 无人机飞控系统故障诊断的研究现状 |
| 1.2.2 无人机飞控系统跟踪控制的研究现状 |
| 1.2.3 无人机飞控系统容错控制的研究现状 |
| 1.3 无人机飞控系统诊断与容错研究存在的问题与挑战 |
| 1.4 本文主要研究内容与章节安排 |
| 第二章 无人机系统建模与故障分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 无人机建模分析 |
| 2.2.1 四旋翼无人机建模分析 |
| 2.2.2 固定翼无人机建模分析 |
| 2.3 无人机飞控系统中的主要故障分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于优化特征提取的飞控系统故障诊断 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 飞控系统轴承故障特征集构建 |
| 3.2.1 轴承信号的变分模态分解处理 |
| 3.2.2 基于层次模糊熵的轴承信号特征提取 |
| 3.3 基于Alexnet神经网络的轴承故障诊断及损伤识别 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于复杂环境下飞控系统的抗扰动控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于滑模控制的飞控系统固定扰动分析 |
| 4.2.1 控制器设计及稳定性证明 |
| 4.2.2 仿真验证及分析 |
| 4.3 基于扩张状态观测器的飞控系统随机扰动控制 |
| 4.3.1 系统控制器设计及稳定性证明 |
| 4.3.2 扩展状态观测器设计及稳定性证明 |
| 4.3.3 仿真验证及分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于执行器故障的飞控系统自适应容错控制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于执行器偏差故障的飞控系统分数阶幂次滑模容错控制 |
| 5.2.1 容错控制器设计及稳定性分析 |
| 5.2.2 系统有限时间可达性分析 |
| 5.2.3 仿真验证及分析 |
| 5.3 基于执行器失效故障的快速终端滑模控制器设计 |
| 5.3.1 容错控制器设计及稳定性分析 |
| 5.3.2 仿真验证及分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 四旋翼无人机实验平台应用 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 四旋翼无人机平台简介 |
| 6.3 四旋翼无人机鲁棒跟踪控制实验 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 全文总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
（2）非线性双时间尺度系统自学习优化控制（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状及问题分析 |
| 1.3 论文主要工作及章节安排 |
| 2 时滞非线性双时间尺度神经网络稳定性分析与逆最优同步控制 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 具有时变时滞的双时间尺度神经网络稳定性分析 |
| 2.3 具有常时滞的双时间尺度神经网络逆最优同步控制 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 具有未知扰动的双时间尺度系统自适应滑模控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题描述和预备知识 |
| 3.3 基于等效输入扰动的自适应滑模控制器设计与性能分析 |
| 3.4 仿真研究 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 慢动态未知的非线性双时间尺度系统强化学习组合优化控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题描述和预备知识 |
| 4.3 基于RL和T-S模糊的组合次优控制器设计与性能分析 |
| 4.4 仿真研究 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 动态完全未知的非线性双时间尺度系统强化学习降阶优化控制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 问题描述和预备知识 |
| 5.3 基于RL的次优降阶控制器设计及性能分析 |
| 5.4 仿真研究 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（3）线性自抗扰控制方法及其压水堆功率控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 主要符号对照表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 |
| 1.1.1 压水堆控制系统及其局限性 |
| 1.1.2 压水堆被控对象动态特性 |
| 1.1.3 自抗扰控制的起源 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 现有压水堆控制概况 |
| 1.2.2 自抗扰控制研究现状 |
| 1.3 本课题的主要研究内容 |
| 第2章 模型辅助的自抗扰控制及其参数整定 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 自抗扰控制特点 |
| 2.3 LADRC控制系统描述 |
| 2.3.1 被控对象描述 |
| 2.3.2 系统扩张状态后的状态方程描述 |
| 2.3.3 线性连续扩张状态观测器 |
| 2.3.4 线性状态误差反馈控制律 |
| 2.3.5 控制系统方框图 |
| 2.4 LADRC的参数物理意义和整定 |
| 2.4.1 控制系统的频带宽度 |
| 2.4.2 ω_o的意义和选取 |
| 2.4.3 ω_c的意义和选取 |
| 2.4.4 LADRC参数整定 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 模型辅助LADRC和PID的参数关系 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 方法一 |
| 3.2.1 几个重要结论 |
| 3.2.2 例题 |
| 3.3 方法二 |
| 3.3.1 鲁棒稳定性的度量 |
| 3.3.2 例题 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于降阶状态观测器的压水堆功率自抗扰控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 压水堆堆芯模型 |
| 4.2.1 压水堆堆芯非线性模型 |
| 4.2.2 模型变换 |
| 4.3 基于RESO的LADRC |
| 4.4 仿真分析 |
| 4.4.1 不同LADRC性能比较 |
| 4.4.2 模型不确定性 |
| 4.4.3 抗扰性 |
| 4.4.4 鲁棒性 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于部分反馈线性化的压水堆功率自抗扰控制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 PWR堆芯非线性模型的PFL设计 |
| 5.3 PWR的LADRC设计 |
| 5.4 闭环系统稳定性 |
| 5.5 控制性能评价 |
| 5.5.1 跟踪性 |
| 5.5.2 抗扰性 |
| 5.5.3 鲁棒性 |
| 5.5.4 比较 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 压水堆模糊建模及模糊自抗扰控制 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 用于LADRC设计的非线性模型 |
| 6.3 压水堆非线性系统的模糊建模 |
| 6.3.1 非线性项的T-S模糊表示 |
| 6.3.2 压水堆二阶非线性模型的T-S模糊近似 |
| 6.3.3 基于运行数据的压水堆T-S模糊模型辨识 |
| 6.4 基于T-S模糊模型的压水堆功率控制器设计 |
| 6.4.1 基于T-S模糊模型的LADRC设计 |
| 6.4.2 基于T-S模糊模型的前馈控制设计 |
| 6.5 仿真分析 |
| 6.5.1 基于非线性模型解析的模糊模型LADRC性能 |
| 6.5.2 基于运行数据辨识的模糊模型LADRC性能 |
| 6.5.3 基于两种模型构建方法所得控制器的性能比较 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的主要论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（4）基于分数阶理论的风电系统动力学特性分析及控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 风电系统动力学特性与控制策略研究现状 |
| 1.2.1 机械传动轴系振荡的研究 |
| 1.2.2 永磁同步风力发电机混沌运动的研究 |
| 1.2.3 含风电电力系统分岔与混沌的研究 |
| 1.2.4 电力系统铁磁谐振的研究 |
| 1.3 分数阶理论应用及其系统稳定性研究状况 |
| 1.3.1 分数阶理论与应用建模研究状况 |
| 1.3.2 分数阶系统稳定性及控制研究状况 |
| 1.4 分数阶理论在风电系统中的应用 |
| 1.5 本论文的研究内容及整体结构 |
| 2 风电系统基本模型及分数阶基础理论 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 风电系统基本数学模型 |
| 2.2.1 机械系统模型 |
| 2.2.2 永磁同步发电机模型 |
| 2.2.3 风电场电力系统模型 |
| 2.2.4 风电场电力系统铁磁谐振模型 |
| 2.3 分数阶微积分基础理论 |
| 2.3.1 分数阶微积分定义和性质 |
| 2.3.2 分数阶微分方程的求解方法 |
| 2.3.3 分数阶动力学系统的稳定性定理 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 风电机组轴系模型的动力学特性及控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 风电机组轴系的动力学特性分析 |
| 3.2.1 自治系统动力学特性分析 |
| 3.2.2 组合激励下非自治系统动力学特性 |
| 3.3 具有分数阶阻尼的轴系动态响应特性 |
| 3.3.1 近似解析解 |
| 3.3.2 数值计算 |
| 3.3.3 振动共振分析 |
| 3.4 鲁棒自适应控制策略 |
| 3.4.1 系统模型与问题描述 |
| 3.4.2 自适应滑模控制器设计 |
| 3.4.3 固定时间稳定性分析 |
| 3.4.4 仿真对比分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 分数阶永磁同步风力发电机动力演化特征及控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 分数阶模型及平衡点分析 |
| 4.2.1 无外界激励 |
| 4.2.2 有外界激励 |
| 4.3 动力学特性分析 |
| 4.3.1 初始值敏感性及混沌吸引子 |
| 4.3.2 内部参数变化 |
| 4.3.3 外界激励变化 |
| 4.4 混沌控制及参数辨识 |
| 4.4.1 有限时间稳定性理论及相关引理 |
| 4.4.2 滑模控制器及自适应控制律的设计 |
| 4.4.3 固定时间稳定性分析 |
| 4.4.4 系统仿真与对比分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 含风电场电力系统的混沌振荡分析及控制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 双参数模型及混沌特性分析 |
| 5.3 分数阶模型的非线性动力学行为 |
| 5.4 分数阶有限时间滑模控制 |
| 5.4.1 分数阶有限时间稳定原理 |
| 5.4.2 分数阶有限时间滑模控制器设计 |
| 5.4.3 仿真对比分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 含风能电力系统的铁磁谐振混沌机理及控制 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 铁磁谐振混沌机理 |
| 6.2.1 基本模型 |
| 6.2.2 主共振分析 |
| 6.2.3 激励幅值对系统动力学行为的影响 |
| 6.3 分数阶模型混沌动力学行为分析 |
| 6.4 分数阶有限时间滑模控制 |
| 6.4.1 频率分布模型 |
| 6.4.2 有限时间滑模控制器设计 |
| 6.4.3 系统仿真与对比分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 |
（5）基于T-S模糊模型的奇异摄动系统滑模控制（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 奇异摄动系统概述 |
| 1.2 基于T-S模糊模型的奇异摄动系统控制研究现状 |
| 1.3 奇异摄动系统滑模控制研究现状 |
| 1.4 论文结构及研究内容 |
| 2 基于扰动观测器的奇异摄动系统模糊滑模镇定控制 |
| 2.1 问题描述与预备知识 |
| 2.2 基于T-S模糊模型的干扰观测器设计 |
| 2.3 基于观测器的模糊滑模控制器设计与能达性分析 |
| 2.4 控制器增益矩阵设计与闭环系统稳定性分析 |
| 2.5 仿真研究 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 奇异摄动系统的模型参考模糊滑模跟踪控制 |
| 3.1 问题描述与预备知识 |
| 3.2 模型参考模糊滑模跟踪控制器设计与能达性分析 |
| 3.3 控制器增益矩阵设计与闭环系统稳定性分析 |
| 3.4 仿真研究 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 带有折扣因子的奇异摄动系统模糊滑模跟踪控制 |
| 4.1 问题描述与预备知识 |
| 4.2 模糊滑模跟踪控制器设计与能达性分析 |
| 4.3 控制器增益矩阵设计与闭环系统稳定性分析 |
| 4.4 仿真研究 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 本文内容总结 |
| 5.2 创新点 |
| 5.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（6）复杂海洋环境下水下无人航行器定深与三维轨迹跟踪控制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 主要符号对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 AUVs的发展现状 |
| 1.2.1 国外发展现状 |
| 1.2.2 国内发展现状 |
| 1.3 AUVs定深与轨迹跟踪控制研究现状与存在的问题 |
| 1.3.1 AUVs定深控制研究现状与存在的问题 |
| 1.3.2 AUVs轨迹跟踪控制研究现状与存在的问题 |
| 1.4 本文的主要研究内容与结构安排 |
| 第二章 水下无人航行器鲁棒H_2最优定深控制 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 AUV运动模型 |
| 2.2.1 REMUS AUV的非线性运动模型 |
| 2.2.2 REMUS AUV的深度平面线性化模型 |
| 2.3 AUV鲁棒H_2最优定深控制器设计 |
| 2.3.1 鲁棒H_2 最优纵倾环控制器设计 |
| 2.3.2 鲁棒H_2 最优深度环控制器设计 |
| 2.3.3 鲁棒稳定性和鲁棒性能讨论 |
| 2.4 仿真结果 |
| 2.4.1 无模型不确定情况下的仿真结果 |
| 2.4.2 有模型不确定情况下的仿真结果 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 水下无人航行器三维轨迹跟踪指数收敛鲁棒控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 预备知识 |
| 3.3 问题陈述 |
| 3.3.1 AUV的运动学与动力学模型 |
| 3.3.2 AUV跟踪误差系统 |
| 3.3.3 控制目标 |
| 3.4 三种指数收敛的鲁棒控制器设计 |
| 3.4.1 Min-max控制器设计 |
| 3.4.2 Saturation控制器设计 |
| 3.4.3 Smooth transition控制器设计 |
| 3.5 仿真结果 |
| 3.5.1 外界扰动充分光滑且有界时的仿真结果 |
| 3.5.2 外界扰动随机且有界时的仿真结果 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 水下无人航行器三维轨迹跟踪自适应积分/快速积分终端滑模控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 预备知识 |
| 4.3 问题陈述 |
| 4.3.1 AUV运动模型 |
| 4.3.1.1 AUV运动学子系统 |
| 4.3.1.2 AUV动力学子系统 |
| 4.3.2 AUV跟踪误差动力学 |
| 4.3.3 控制目标 |
| 4.4 控制策略设计 |
| 4.4.1 积分终端滑模和快速积分终端滑模介绍 |
| 4.4.2 控制策略设计与稳定性分析 |
| 4.4.2.1 运动学控制器设计与稳定性分析 |
| 4.4.2.2 动力学控制器设计与稳定性分析 |
| 4.4.2.3 全闭环级联系统的稳定性分析 |
| 4.5 仿真结果 |
| 4.5.1 螺旋期望轨迹跟踪 |
| 4.5.2 Dubins期望轨迹跟踪 |
| 4.5.3 讨论 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 水下无人航行器三维轨迹跟踪自适应非奇异积分终端滑模控制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 自适应非奇异积分终端滑模控制 |
| 5.2.1 自适应非奇异积分终端滑模控制设计 |
| 5.2.2 稳定性分析 |
| 5.3 AUVs轨迹跟踪自适应非奇异积分终端滑模控制 |
| 5.3.1 AUV运动学与动力学模型 |
| 5.3.2 AUVs轨迹跟踪自适应非奇异积分终端滑模控制器设计 |
| 5.3.3 稳定性分析 |
| 5.4 仿真结果 |
| 5.4.1 三维直线轨迹跟踪 |
| 5.4.2 空间螺旋轨迹跟踪 |
| 5.4.3 讨论 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 水下无人航行器三维轨迹跟踪自适应快速非奇异积分终端滑模控制 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 自适应快速非奇异积分终端滑模控制 |
| 6.3 AUVs轨迹跟踪自适应快速非奇异积分终端滑模控制 |
| 6.3.1 AUV运动模型 |
| 6.3.2 AUVs轨迹跟踪自适应快速非奇异积分终端滑模控制器设计 |
| 6.4 仿真结果 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 水下无人航行器三维轨迹跟踪自适应二阶快速非奇异终端滑模控制 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 二阶快速非奇异终端滑模 |
| 7.2.1 二阶非奇异终端滑模 |
| 7.2.2 二阶快速非奇异终端滑模 |
| 7.3 AUVs轨迹跟踪自适应二阶快速非奇异终端滑模控制 |
| 7.3.1 AUV的运动学和动力学模型 |
| 7.3.2 自适应二阶快速非奇异终端滑模控制器设计 |
| 7.3.3 稳定性分析 |
| 7.4 仿真研究 |
| 7.5 本章小结 |
| 第八章 总结与展望 |
| 8.1 本文总结 |
| 8.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 攻读学位期间申请的专利 |
| 攻读学位期间参与的项目 |
（7）接触式作业空中机器人抗扰控制技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 注释表 |
| 缩略词 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 接触式作业空中机器人研究现状 |
| 1.2.2 空中机器人飞行控制技术研究现状 |
| 1.3 研究目标与关键技术研究 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 关键技术分析 |
| 1.4 本文研究的主要内容 |
| 第二章 接触式作业空中机器人建模 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 结构设计及系统描述 |
| 2.2.1 结构设计 |
| 2.2.2 系统描述 |
| 2.3 动力系统建模 |
| 2.3.1 电机-旋翼动力系统模型 |
| 2.3.2 电机-涵道动力系统模型 |
| 2.4 接触式作业空中机器人模型 |
| 2.4.1 坐标系与姿态表示 |
| 2.4.2 运动学模型 |
| 2.4.3 动力学模型 |
| 2.5 扰动建模 |
| 2.5.1 刀锯转动对机体的扰动 |
| 2.5.2 树木对机体的扰动作用 |
| 2.5.3 与树木接触带来的COAR自身模型的变化 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于非奇异终端滑模的COAR位姿控制律设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于非奇异快速终端滑模的控制方法 |
| 3.2.1 传统滑模控制器 |
| 3.2.2 终端滑模控制器 |
| 3.2.3 非奇异快速终端滑模控制器 |
| 3.3 干扰观测器 |
| 3.3.1 非线性观测器 |
| 3.3.2 扩张状态观测器 |
| 3.3.3 基于名义逆模型的干扰观测器 |
| 3.3.4 观测器小结 |
| 3.4 COAR的基于干扰观测器的NFTSM飞行控制律设计 |
| 3.4.1 飞行控制律的总体描述 |
| 3.4.2 COAR的基于干扰观测器的NFTSM姿态控制器设计 |
| 3.4.3 COAR的基于干扰观测器的NFTSM位置控制器设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 COAR的飞行控制仿真实验与分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 COAR仿真模型搭建与相关参数确定 |
| 4.2.1 COAR的相关参数确定 |
| 4.2.2 COAR的控制律参数 |
| 4.3 COAR的飞行控制仿真实验与分析 |
| 4.3.1 对照组的级联PID控制律设计 |
| 4.3.2 控制器的动态性能测试 |
| 4.3.3 NDO的扰动观测和控制系统的抗扰动实验 |
| 4.3.4 树障清理过程仿真 |
| 4.3.5 轨迹跟踪实验 |
| 4.4 控制器抖振抑制 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 接触式作业空中机器人系统实现 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 COAR平台设计 |
| 5.3 COAR的硬件设计 |
| 5.3.1 总体方案设计 |
| 5.3.2 AFC核心电路设计 |
| 5.3.3 AFC外围电路设计 |
| 5.4 软件设计 |
| 5.4.1 机载飞行系统软件执行流程 |
| 5.4.2 机载飞行系统软件主要功能 |
| 5.4.3 地面站软件实现 |
| 5.5 实物飞行试验 |
| 5.5.1 姿态控制实验 |
| 5.5.2 悬停实验 |
| 5.5.3 树障清理实验 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文研究工作总结 |
| 6.2 存在问题及后期研究方向 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（8）大柔性飞行器气弹系统建模及稳定性分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.1.1 大柔性飞行器的发展现状与趋势 |
| 1.1.2 大柔性飞行器的气弹稳定性问题 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 非定常气动力模型 |
| 1.2.2 大柔性飞行器的结构和气弹系统建模方法 |
| 1.2.3 气弹系统鲁棒稳定性分析方法 |
| 1.2.4 大柔性飞行器刚弹耦合效应研究 |
| 1.3 本文的研究内容与安排 |
| 第二章 气弹颤振特征值问题构造及分析方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 典型气弹系统动力学方程 |
| 2.3 经典频域颤振分析方法 |
| 2.3.1 V-g法 |
| 2.3.2 p-k法 |
| 2.4 控制理论中的稳定性分析方法 |
| 2.4.1 状态空间方程和根轨迹法 |
| 2.4.2 基于结构奇异值的动压摄动稳定性分析方法 |
| 2.5 二元机翼的颤振稳定性分析 |
| 2.6 三维机翼的颤振稳定性分析 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 气弹系统的状态空间统一建模方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 多种气动力理论的统一状态空间建模方法 |
| 3.2.1 Wagner函数 |
| 3.2.2 有限状态入射流理论 |
| 3.2.3 基于有理函数拟合的气动力理论 |
| 3.3 气弹状态空间模型的统一形式 |
| 3.4 统一状态空间建模方法与控制系统的耦合 |
| 3.5 基于左右特征向量正交检验的颤振模态追踪方法 |
| 3.6 仿真算例与验证 |
| 3.6.1 二元翼段模型 |
| 3.6.2 线性翼盒模型 |
| 3.6.3 大柔性悬臂机翼模型 |
| 3.6.4 混合机翼体整机模型 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 基于非定常涡格法的柔性飞行器气弹稳定性分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 非定常涡格法的基本理论 |
| 4.2.1 不可穿透边界条件 |
| 4.2.2 作用于气动面上的气动荷载 |
| 4.2.3 自由尾涡演化模型 |
| 4.3 时变结构-气动插值与耦合分析框架 |
| 4.4 构建气弹系统离散状态空间方程 |
| 4.5 基于UVLM非定常气动力的气弹灵敏度分析 |
| 4.6 仿真算例验证 |
| 4.6.1 梁单元大展弦比长直机翼 |
| 4.6.2 壳单元大展弦比长直机翼 |
| 4.6.3 后掠飞翼模型 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 基于结构奇异值理论的鲁棒颤振稳定性分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 结构奇异值理论及鲁棒稳定性判据 |
| 5.2.1 小增益定理及稳定性判据 |
| 5.2.2 结构奇异值理论 |
| 5.2.3 LFT与标准P-Δ模型 |
| 5.3 基于结构奇异值理论的气弹系统鲁棒稳定性分析框架 |
| 5.4 考虑结构刚度/阻尼不确定性的鲁棒颤振分析方法 |
| 5.5 考虑结构模态参数不确定性的鲁棒颤振分析方法 |
| 5.6 考虑气动力不确定性的鲁棒颤振分析方法 |
| 5.7 算例验证 |
| 5.7.1 存在阻尼和刚度不确定性的二自由度翼段模型 |
| 5.7.2 存在模态和气动力不确定性的大展弦比长直机翼模型 |
| 5.8 本章小结 |
| 第六章 大柔性飞行器考虑刚弹耦合的体自由度颤振分析 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 坐标系定义与变量换算 |
| 6.3 考虑刚弹耦合效应的整机动力学建模 |
| 6.4 混合机翼体模型算例 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 主要研究工作及结论 |
| 7.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 |
（9）运载火箭自动脐带连接器对接轨迹跟踪控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 论文选题的背景和意义 |
| 1.2 自动对接脐带连接器研究现状 |
| 1.3 并联机构研究进展 |
| 1.3.1 并联机构构型研究概述 |
| 1.3.2 并联机构建模研究概述 |
| 1.3.3 三平动并联机构研究进展 |
| 1.4 电液伺服并联平台控制策略研究进展 |
| 1.4.1 电液伺服非线性控制研究概述 |
| 1.4.2 并联机构控制研究进展 |
| 1.5 论文主要研究内容 |
| 1.6 本章小结 |
| 2 自动连接器方案设计与对接特性分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基于3-PSS并联平台的自动连接器方案设计 |
| 2.2.1 系统总体组成方案 |
| 2.2.2 3-PSS并联平台简介 |
| 2.2.3 柔顺机构方案设计与分析 |
| 2.3 自动连接器对接轨迹设计 |
| 2.3.1 对接轨迹设计 |
| 2.3.2 仿真分析 |
| 2.4 自动连接器对接特性分析 |
| 2.4.1 自动连接器虚拟样机建立 |
| 2.4.2 柔顺机构弹簧刚度的选择 |
| 2.4.3 不同工况时的对接性能仿真分析 |
| 2.5 自动连接器液压系统设计 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 系统数学建模与特性分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 3-PSS并联平台数学建模 |
| 3.2.1 并联平台运动学建模 |
| 3.2.2 基于工作空间的动力学建模 |
| 3.2.3 工作空间动力学模型简化 |
| 3.2.4 动力学模型仿真验证 |
| 3.2.5 关节空间动力学模型导出 |
| 3.3 液压驱动器非线性建模 |
| 3.3.1 阀控液压缸系统的基本方程 |
| 3.3.2 液压驱动器完整状态空间方程 |
| 3.4 系统非线性和不确定性分析 |
| 3.5 系统耦合特性分析 |
| 3.5.1 运动学耦合特性分析 |
| 3.5.2 动力学耦合特性分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于动力学解耦的并联平台分散控制研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 分散控制原理与轨迹初始化 |
| 4.2.1 分散控制原理 |
| 4.2.2 关节期望轨迹初始化 |
| 4.3 基于扰动估计的并联平台分散鲁棒控制 |
| 4.3.1 系统模型与问题描述 |
| 4.3.2 扩张状态扰动观测器设计 |
| 4.3.3 基于LESO的并联平台动力学解耦 |
| 4.3.4 分散鲁棒控制器设计 |
| 4.3.5 仿真分析 |
| 4.4 基于测力解耦的并联平台分散间接自适应鲁棒控制 |
| 4.4.1 系统模型与问题描述 |
| 4.4.2 参数自适应在线辨识 |
| 4.4.3 分散间接自适应鲁棒控制器设计 |
| 4.4.4 仿真验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于测力解耦和扰动估计的高性能分散鲁棒控制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 分散控制原理与轨迹初始化 |
| 5.2.1 分散控制原理 |
| 5.2.2 关节期望轨迹初始化 |
| 5.3 分散连续积分鲁棒控制器设计 |
| 5.3.1 系统模型与问题描述 |
| 5.3.2 控制器设计 |
| 5.3.3 控制器性能及稳定性分析 |
| 5.4 仿真验证 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 基于交叉耦合方法的并联平台鲁棒同步控制 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 同步控制原理与问题描述 |
| 6.2.1 并联平台同步控制原理 |
| 6.2.2 关节同步误差设计与问题描述 |
| 6.3 关节空间鲁棒同步控制器设计 |
| 6.3.1 关节空间动力学解耦模型建立 |
| 6.3.2 控制器设计 |
| 6.3.3 控制器稳定性分析 |
| 6.4 仿真验证 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 原理样机搭建与实验验证 |
| 7.1 原理样机搭建 |
| 7.2 分散控制策略对接轨迹跟踪性能验证 |
| 7.2.1 控制器参数 |
| 7.2.2 对比实验与结果分析 |
| 7.3 协同控制策略对接轨迹跟踪性能验证 |
| 7.3.1 控制器参数 |
| 7.3.2 对比实验与结果分析 |
| 7.4 本章小结 |
| 8 总结与展望 |
| 8.1 全文总结 |
| 8.2 论文的主要创新点 |
| 8.3 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的科研成果 |
（10）双重不确定分数阶混沌系统同步控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 混沌系统同步控制概述 |
| 1.3 不确定系统概述 |
| 1.4 不确定分数阶混沌系统同步控制研究现状 |
| 1.4.1 只考虑可减少不确定性 |
| 1.4.2 只考虑不可减少不确定性 |
| 1.4.3 考虑双重不确定性 |
| 1.5 研究内容及结构安排 |
| 2 分数阶系统的基础理论 |
| 2.1 分数阶微积分理论 |
| 2.1.1 基本函数及性质 |
| 2.1.2 分数阶微积分的定义 |
| 2.1.3 分数阶微积分的性质 |
| 2.1.4 分数阶微积分的基本变换 |
| 2.2 分数阶系统模型 |
| 2.2.1 传递函数模型描述 |
| 2.2.2 状态空间模型描述 |
| 2.2.3 无穷维扩散模型描述 |
| 2.3 分数阶系统稳定性分析 |
| 2.4 分数阶系统数值实现方法 |
| 2.4.1 定义求解法 |
| 2.4.2 预估-校正法 |
| 2.4.3 Adomian分解法 |
| 2.5 线性矩阵不等式相关引理 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 一类双重不确定非线性分数阶系统稳定控制研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题描述 |
| 3.3 基于观测器的鲁棒自适应控制策略 |
| 3.4 实例仿真 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 双重不确定同结构分数阶混沌系统同步控制研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题描述 |
| 4.3 鲁棒自适应同步控制器设计 |
| 4.4 实例仿真 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 双重不确定异结构分数阶混沌系统同步控制研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 问题描述 |
| 5.3 响应系统为确定系统 |
| 5.3.1 同步控制方案设计 |
| 5.3.2 实例仿真 |
| 5.4 响应系统为双重不确定系统 |
| 5.4.1 同步控制方案设计 |
| 5.4.2 实例仿真 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 分数阶混沌系统同步控制在保密通信中的应用 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 混沌保密通信原理 |
| 6.3 混沌保密通信方法 |
| 6.3.1 混沌掩盖 |
| 6.3.2 混沌参数调制 |
| 6.4 双重不确定分数阶混沌保密通信系统仿真 |
| 6.4.1 基于混沌掩盖保密通信 |
| 6.4.2 基于混沌参数调制保密通信 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 论文总结 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 |
| 致谢 |
四、一类不确定参数系统鲁棒稳定界的解析分析与应用（论文参考文献）
- [1]无人机飞控系统的故障诊断与容错控制技术研究[D]. 时晓宇. 电子科技大学, 2021(01)
- [2]非线性双时间尺度系统自学习优化控制[D]. 刘晓敏. 中国矿业大学, 2021
- [3]线性自抗扰控制方法及其压水堆功率控制研究[D]. 刘玉燕. 华北电力大学(北京), 2020(06)
- [4]基于分数阶理论的风电系统动力学特性分析及控制研究[D]. 杨建湘. 西安理工大学, 2020(01)
- [5]基于T-S模糊模型的奇异摄动系统滑模控制[D]. 沈乐萍. 中国矿业大学, 2020(01)
- [6]复杂海洋环境下水下无人航行器定深与三维轨迹跟踪控制[D]. 乔磊. 上海交通大学, 2020(01)
- [7]接触式作业空中机器人抗扰控制技术研究[D]. 王少辉. 南京航空航天大学, 2020
- [8]大柔性飞行器气弹系统建模及稳定性分析[D]. 杭晓晨. 东南大学, 2019(01)
- [9]运载火箭自动脐带连接器对接轨迹跟踪控制研究[D]. 赵纯. 南京理工大学, 2019(01)
- [10]双重不确定分数阶混沌系统同步控制研究[D]. 钟昆. 西安工业大学, 2019(03)