系统科学与数学

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姜哲

系统科学与数学. 2012, 32(6): 641-652. https://doi.org/10.12341/jssms11895

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针对直升机航向动力学包含输入非线性、时变参数和主-尾旋翼之间的强耦合的特性, 传统的控制方法很难实现良好的性能. 提出了一种自抗扰控制器的设计方法, 并设计了扩张状态观测器, 对参数不确定性和外部干扰进行估计, 并实时补偿. 与常规控制相比, 在保证闭环稳定性的同时, 能够应对模型参数的不确定性以及扰动, 能够进一步使跟踪误差满足期望精度. 并针对实际模型直升机实验平台航向动力学模型, 在参数不确定性和主旋翼有扰动情况下, 仿真结果验证了该方法的有效性.

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一种针对代谢网络多平衡态性质的强连通分解方法

毕文健，郭金，赵延龙，张纪峰

系统科学与数学. 2012, 32(6): 653-665. https://doi.org/10.12341/jssms11896

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针对反应速率满足一定条件的代谢网络,提出了一种强连通分解方法对网络进行分解,通过研究分解后的子网络来分析整体网络的多平衡态性质.基于代谢网络的拓扑构,构造了其对应的代谢反应图和相互作用图,引入了紧缩运算的定义,构造了强连通分解算法; 给出了该算法的计算复杂度,证明了分解的唯一性以及分解后子网络的强连通性,阐明了子网络与整体网络在多平衡态性质意义下的关系, 举例说明了强连通算法和所得主要结果的有效性.

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动态系统的一阶特征模型与直线伺服系统的自适应迭代学习控制

孙明轩，李芝乐，余林江

系统科学与数学. 2012, 32(6): 666-682. https://doi.org/10.12341/jssms11897

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就线性定常/时变系统以及非线性系统, 依据特征模型理论, 给出动态系统的一阶特征模型. 其特征参数随时间变化, 即以一阶时变差分方程描述受控系统的动态特性;
与二阶和三阶特征模型相比较, 一阶模型具更少参数.为解决由一阶特征模型描述的系统的控制问题, 提出基于遗忘因子迭代学习辨识的自适应迭代学习控制方法.
迭代学习辨识适于时变参数的估计, 它允许被估计参数随时间快速变化, 抑或突变.以直线伺服系统的位置跟踪控制为例, 给出一种基于特征模型与LQ最优控制策略的自适应迭代学习控制方案.仿真与实验结果表明, 提出的控制方案能够有效实现受控系统的位置跟踪控制.

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一类具有输入饱和的随机非线性系统的自适应镇定

马一科，季海波

系统科学与数学. 2012, 32(6): 683-692. https://doi.org/10.12341/jssms11898

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研究了一类包含输入饱和的随机非线性系统的自适应镇定问题.采用基于死区算子的模型来描述饱和现象, 利用随机控制Lyapunov设计方法,对于受方差不确定Wiener 噪声干扰的参数严反馈系统, 设计了自适应控制器, 使得系统能够依概率全局渐近稳定.仿真结果验证了该方法的有效性.

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控制增益时变的非线性系统的迭代学习控制

陈彭年，秦化淑，方学毅

系统科学与数学. 2012, 32(6): 693-704. https://doi.org/10.12341/jssms11899

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研究一类具有未知时变控制增益的不确定非线性系统的迭代学习控制. 系统的不确定性不仅是时变的,而且可以依赖于系统的状态. 在先前的有关研究中, 如果不采用饱和控制, 只能保证点点收敛或平方积分收敛. 文章提出了一个不采用饱和控制的状态反馈迭代学习控制律, 并且建立了跟踪误差的一致收敛性.

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增长依赖于不可测状态非线性系统量化输出反馈控制设计

满永超，刘允刚

系统科学与数学. 2012, 32(6): 705-718. https://doi.org/10.12341/jssms11900

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研究了一类不确定非线性系统的量化输出反馈控制设计问题．不同于现有文献,所研究系统的非线性增长依赖于不可测状态. 这使得现有文献中的观测器设计方法不再适用, 且闭环系统性能分析更为复杂和困难.文章首先引入了一个新的高增益观测器, 进而利用现有文献中的集值映射和迭代设计方法, 构造了一个量化输出反馈控制器, 最后利用循环小增益定理和动态量化策略,得到了保证闭环系统所有状态有界性且输出最终任意小的充分性条件.

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不同目标函数的量子系统动态跟踪

丛爽，朱亚萍，刘建秀

系统科学与数学. 2012, 32(6): 719-730. https://doi.org/10.12341/jssms11901

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针对不同的随时间变化的目标函数, 对所给定的封闭量子系统, 利用李雅普诺夫稳定性定理进行控制律的设计. 对于系统跟踪过程中控制量过大的问题, 通过采用自适应算法来加以解决. 分别针对不同的目标函数进行了系统仿真实验. 在所设计的控制律的作用下, 能够使控制系统的输出从任意初态动态跟踪目标系统的状态. 仿真实验验证了所提出的控制策略具有根据系统响应过程中出现的控制值过大的情况自适应地调整控制律、对动态目标系统实时跟踪的能力, 同时对不同的目标函数具有通用的特性.

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一类广义迭代学习控制系统的状态跟踪算法

田森平，周秀锦

系统科学与数学. 2012, 32(6): 731-738. https://doi.org/10.12341/jssms11902

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利用迭代学习控制方法, 研究了一类广义系统的状态跟踪问题. 针对广义系统的分解形式, 提出了一种新的迭代学习控制算法, 该算法由部分D型算法和部分P型算法混合而成. 给出了新算法的收敛条件, 并从理论上对新算法进行了完整的收敛性分析. 数值仿真结果说明了所提出的广义系统状态跟踪的迭代学习控制算法的有效性.

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一类具有时变时滞和Markov跳变参数的不确定系统滑模控制

闫茂德，宋程，王平

系统科学与数学. 2012, 32(6): 739-749. https://doi.org/10.12341/jssms11903

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针对一类具有时变时滞和Markov跳变参数的不确定系统, 研究基于滑模超平面的变结构控制算法. 该算法通过坐标变换将系统描述成简约型, 在考虑时变时滞和不确性的前提下, 基于线性矩阵不等式(LMIs)方法给出了滑模平面的设计方法, 推导出了随机稳定滑模面存在的充分条件, 同时利用指数趋近律构造了整个系统的滑模变结构控制算法, 并证明了该算法能够确保系统的运动轨迹在有限时间内到达并一直保持在滑模面上.最后通过数值仿真算例验证了设计方法的正确性和有效性.

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基于选择策略的移动机器人视觉伺服镇定方法

李宝全，方勇纯，张雪波，何万峰

系统科学与数学. 2012, 32(6): 750-767. https://doi.org/10.12341/jssms11904

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针对单目视觉非完整移动机器人系统, 提出了一种基于选择策略的视觉伺服镇定控制方法. 具体而言, 首先在视觉位姿估计的基础上, 将相对位置及指向角度作为系统误差量, 利用Lyapunov方法设计了视觉镇定控制律; 然后, 为解决该控制律在某些初始位置下导致机器人产生较大旋转角度的问题, 文章对误差形式进行调整得到负向镇定控制律, 进而对上述两种控制律制定相应的选择策略; 同时结合主动视觉使目标特征处于摄像机的视野(field-of-view, FOV)内. 仿真与实验结果表明, 视觉镇定控制律能以相同控制参数在不同初始位姿下高效完成镇定任务, 并且该选择控制策略可使云台旋转角处于合理的运动范围内.

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一类非均匀采样系统的最优状态滤波器

林红蕾，马静，孙书利

系统科学与数学. 2012, 32(6): 768-779. https://doi.org/10.12341/jssms11905

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研究了一类非均匀采样离散随机系统的最优滤波问题,其中系统状态以快速率均匀进行更新,观测以慢速率非均匀进行采样,且状态更新率为观测采样率的整数倍.建立了在观测采样点上的非增广的状态模型. 应用射影理论提出了在观测采样点上的线性最小方差最状态滤波器.进而,基于观测采样点上的状态估值,提出了在状态更新点上的状态滤波器.最后,分析了所提出的滤波器的渐近稳定性和稳态性能.仿真研究验证了算法的有效性.

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一类基于输出非线性量测的变量带误差系统的辨识

宋其江，吴武清

系统科学与数学. 2012, 32(6): 780-790. https://doi.org/10.12341/jssms11906

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研究一类基于输出非线性量测的变量带误差系统的辨识. 通过对输出量测的截断, 在适当的系统假设下, 应用扩张截断随机逼近算法给出了系统参数的递推估计, 并证明了估计的强一致. 辨识算法适用于多种常见的非线性量测. 最后给出了一个仿真例子, 仿真结果与理论一致.

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一种新的非线性系统传感器漂移性能退化实时监测方法

刘斌，徐正国

系统科学与数学. 2012, 32(6): 791-798. https://doi.org/10.12341/jssms11907

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随着传感器使用时间的增加, 其测量值会发生漂移,且漂移程度会随时间的增加而增大.针对非线性系统中的传感器漂移性退化现象,基于改进的粒子滤波算法,提出了传感器漂移性能退化实时监测方法.该方法通过实时估计漂移量来实现对系统状态的估计,能够检测并跟踪动态系统中传感器性能退化过程,为系统安全运行提供保障.基于三容水箱系统的仿真验证了该方法的有效性.

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2012年, 第32卷, 第6期　刊出日期：2012-06-25

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