6.1 问题的提出 6.2 状态反馈 6.3 极点配置问题 6.4 状态观测器 6.5 线性二次最优控制

本章主要介绍风振控制中主动控制和被动 控制的原理和控制系统及两种控制的常用设计 计算方法。其中主动控制主要有实时最优振型 控制法和随机最优控制算法,被动控制主要有 准最优控制法传递函数法。最后结合目前计算 的实际情况介绍了如何用计算机来模拟风振控 制过程

第一章状态方程 第二章转移矩阵 箄三章能控性与能观测性 筧四章变分法与最优控制 第五章最大值原理 第六章动态规划 第七章线性最优控制系统 第八章基本估计理论 第九章卡尔曼滤波

本文讨论了输入输出维数不等的线性多变量系统自校正控制器的设计方法。采用了对输出跟踪偏差量和控制输入量进行约束的二次型性能指标,最优控制律特使这一性能指标取最小值。将最优控制律所满足的方程和辅助系统输出的最优预报器有机地结合起来,得到适用于参数估计的方程,进而得到了自校正控制器结构。应用这一控制器所得到的闭环系统,可以跟踪时变的参考信号,并且适用于开环不稳定系统

针对现实生活中存在的库存刺激需求的现象,建立了生产库存系统的最优控制模型.模型中生产率和价格为控制变量,库存为状态变量,并且生产率是有界的,需求率同时依赖于库存和价格.运用最大值原理对模型进行求解,根据模型参数的不同取值,获得了三种可能的解,并对其进行了详细分析.最后将模型应用于具体算例,得到了系统状态的具体变化过程,通过与需求不依赖于库存的情形相比较,得到了需求依赖于库存所产生的影响

最优控制是系统设计的一种方法。它所研究的中心问题是如何选择控制信号才 能保证控制系统的性能在某种意义下最优

5.7 线性二次型最优控制问题 5.8状态重构问题和状态观测器

矿用车辆无人驾驶是实现矿山无人化开采的关键技术, 而路径跟踪控制是无人驾驶系统的核心技术之一.路径跟踪控制系统是多变量、多约束系统, 采用传统方法在多约束条件下存在执行器饱和等问题.针对上述问题, 本文引入模型预测控制方法, 通过考虑车辆的姿态与位置之间的关系, 以跟踪路径的横向偏差最小化和车辆的航向角偏差最小化为目标对预测控制的目标函数进行优化, 以获得车辆速度和铰接角度的最优控制量, 实现对多变量、多约束系统的求解.针对模型预测控制算法不能提前判断道路曲率突变而导致跟踪超调的问题, 提出基于预瞄距离的控制方法, 通过提前判断道路突变信息, 提高车辆路径跟踪精确性和稳定性.使用Matlab/Adams仿真软件进行对比仿真试验, 结果表明: 使用模型预测跟踪控制器能够解决多变量、多约束系统控制问题, 有效防止执行器饱和; 而使用基于预瞄距离的模型预测跟踪控制器能够使车辆的横向位置偏差保持在±0.04 m, 航向角偏差保持在±1.8°范围内, 相较于改进前的控制器, 其横向位置偏差减少了80.9%, 航向角偏差减少了59.1%, 证明改进后的控制器具有更好的横向稳定性和精确性

提出一种结合横摆力矩控制和主动前轮转向控制的提高紧急制动侧偏稳定性的控制方法.控制器采用前馈-反馈复合控制,通过最优控制算法求解反馈控制参数,并对稳定性控制参数和制动力参数进行优化,以缩短制动距离.仿真对比实验证实这种方法在提高制动稳定性和缩短制动距离方面都有良好的效果

研究了输入多采样率型离散时间控制系统的预见控制器设计问题.首先利用提升技术从形式上消除多采样率特点和状态时滞,把问题转化为一个普通的单采样率无时滞系统的控制器设计问题.由于状态时滞的存在,提升过程中会引入输入量的历史值.把这些历史值和状态时滞项一起放入扩大系统的状态向量中,因此提升过程不会引入误差.针对提升后的系统,利用最优预见控制的标准处理方法,通过构造扩大误差系统,把问题转化为调节问题,最后给出带有预见补偿的最优控制器.再经过变换,得到原系统的预见控制器.同时对预见控制器的存在条件进行了讨论.数值仿真表明,本文所设计的预见控制器是有效的