下载文档原格式
Classified Index: TP273U.D.C: 681.513.3Thesis for the Master Degree in EngineeringRESEARCHES ON ROBUST CONTROL AND APPLICATION OF NON-MINIMUM PHASESYSTEMSWenjun Candidate: Fan Supervisor: Associate Prof. Ma JieAcademic Degree Applied for: Master of EngineeringSpeciality: Control Science and Engineering Affiliation: Control and Simulation CenterDate of Defence: June, 2009Degree Conferring Institution: Harbin Institute of Technology摘 要本文以磁悬浮球和一级倒立摆两个典型的非最小相位系统为研究对象，对只有一个不稳定极点的非最小相位系统采用混合灵敏度设计，对同时具有不稳定零、极点的非最小相位系统采用复合控制，并分别在磁悬浮球系统和一级倒立摆系统中实现。
首先，分别建立磁悬浮球系统和一级倒立摆系统的数学模型，并将非线性模型线性化，分别分析系统的能控性以及系统中包含的不确定性因素。
其次，研究了灵敏度设计中的鲁棒性、加权函数选择原则、优化指标等问题，针对只有不稳定极点的磁悬浮球系统，先运用PV控制将其稳定，测试系统对象特性，得到名义对象和不确定性界后再运用混合灵敏度设计，通过转化成H∞标准问题求解控制器。
然后，针对同时具有不稳定零、极点的非最小相位系统，研究输出反馈鲁棒性设计的极限，并采用复合控制方案，以倒立摆系统为例，先用经典控制稳定摆角回路，再对位置回路进行H∞输出反馈控制设计。
非线性混沌动力系统的鲁棒性分析第一章：引言随着科学技术的不断进步，非线性动力系统成为重要的研究领域之一。
非线性动力系统在物理、化学、生物、经济等不同领域中都有广泛的应用和研究，在工程技术中也有着重要的地位。
混沌现象作为非线性动力系统中的特殊现象，更是吸引了许多学者的关注。
然而，非线性混沌动力系统中存在着许多不确定性和扰动，这些都会对系统的稳定性和可控性造成影响。
因此，深入研究非线性混沌动力系统的鲁棒性分析具有重要的理论和实际意义。
第二章：非线性混沌动力系统的基本概念2.1 非线性动力系统非线性动力系统是指系统中存在着非线性关系，在系统中存在着各种因素的相互作用和相互影响，导致系统的运动规律具有不可预测性和复杂性。
2.2 混沌现象混沌现象是指系统运动的非周期性和无序性，系统的初始条件稍有变动，都会导致系统的演化结果截然不同。
2.3 鲁棒性鲁棒性是指系统在面临外界干扰或者不确定性的情况下，能够保持稳定的性质。
非线性混沌动力系统的鲁棒性分析是针对系统中存在的各种不确定性和干扰，研究系统的稳定性和可控性。
第三章：非线性混沌动力系统的鲁棒性分析方法3.1 鲁棒控制方法鲁棒控制方法是指在系统受到外界扰动和不确定性时，通过控制系统的状态变量来保证系统的稳定性和可控性。
鲁棒控制方法在非线性混沌动力系统中具有广泛的应用，常用的方法包括自适应控制、反馈线性化控制、滑模控制等。
3.2 鲁棒分析方法鲁棒分析方法是指在非线性混沌动力系统受到外界扰动和不确定性时，通过对系统的鲁棒性进行分析，来研究系统的稳定性和可控性。
鲁棒分析方法主要包括基于Lyapunov稳定性理论的方法、基于能量函数的方法等。
第四章：非线性混沌动力系统的鲁棒性分析案例研究4.1 Van der Pol混沌电路的鲁棒性分析Van der Pol混沌电路是一种广泛应用于电子电路的非线性混沌系统，具有较高的实际意义。
在该混沌电路中应用反馈线性化控制方法进行鲁棒性分析，通过对系统的状态变量进行控制，使系统在外界扰动和不确定性的情况下保持稳定。
第一章概述§1.1 不确定系统和鲁棒控制(Uncertain System and Robust Control)1.1.1 名义系统和实际系统（nominal system）控制系统设计过程中，常常要先获得被控制对象的数学模型。
在建立数学模型的过程中，往往要忽略许多因素：比如对同步轨道卫星的姿态进行控制时不考虑轨道运动的影响，对一个振动系统的控制过程中，不考虑高阶模态的影响，等等。
这样处理后得到的数学模型仍嫌太复杂，于是要经过降阶处理，有时还要把非线性环节进行线性化处理，时变参数进行定常化处理，最后得到一个适合控制系统设计使用的数学模型。
经过以上处理后得到的数学模型已经不能完全描述原来的物理系统，而仅仅是原系统的一种近似，因此称这样的数学模型为“名义系统”，而称真实的物理系统为“实际系统”，而名义系统与实际系统的差别称为模型误差。
1.1.2不确定性和摄动（Uncertainty and Perturbation）如立足于名义系统，可认为名义系统经摄动后，变成实际系统，这时模型误差可视为对名义系统的摄动。
如果立足于实际系统，那么可视实际系统由两部分组成：即已知的模型和未知的模型（模型误差），如果模型的未知部分并非完全不知道，而是不确切地知道，比如只知道某种形式的界限（如：范数或模界限等），则称这部分模型为实际模型的不确定部分，也说实际系统中存在着不确定性，称含有不确定部分的系统为不确定系统。
模型不确定性包括：参数、结构及干扰不确定性等。
1.1.3 不确定系统的控制经典的控制系统设计方法要求有一个确定的数学模型（可能是常规的，也可能是统计的）。
以往，由于对一般的控制系统要求不太高，所以系统中普遍存在的不确定性问题往往被忽略。
事实上，对许多要求不高的系统，在名义系统的基础上进行分析与设计已经能够满足工程要求，而对一些精度和可靠性要求较高的系统，也只是在名义系统基础上进行分析和设计，然后考虑模型的误差，用仿真的方法来检验实际系统的性能（如稳定性、暂态性能等）。
自动控制系统中的鲁棒性与容错控制方法研究第一章导论1.1 研究背景自动控制系统在工业和科学领域中扮演着重要角色。
然而，由于外界环境的不确定性和内部脆弱性，控制系统常常面临鲁棒性和容错控制方面的挑战。
为了解决这些问题，研究人员提出了许多鲁棒控制和容错控制的方法。
1.2 研究目的本文的目的是研究自动控制系统中的鲁棒性和容错控制方法，探讨其在提高系统鲁棒性和容错性能方面的应用。
第二章鲁棒控制方法2.1 鲁棒控制简介鲁棒控制是一种能够在系统参数变化或外界扰动的情况下保持系统稳定性和性能的控制方法。
常见的鲁棒控制方法包括PID控制、模糊控制和自适应控制等。
2.2 基于PID的鲁棒控制方法PID控制是一种经典的控制方法，它通过比例、积分和微分三个项来调节控制器的输出。
鲁棒PID控制在传统PID控制的基础上引入了鲁棒性设计，具有较好的鲁棒性能。
2.3 基于模糊逻辑的鲁棒控制方法模糊控制是一种基于模糊逻辑推理的控制方法，它可以处理非线性和模糊系统。
基于模糊逻辑的鲁棒控制方法通过设计模糊控制器来提高系统的鲁棒性能。
2.4 基于自适应控制的鲁棒控制方法自适应控制是一种能够自动调节控制器参数以适应系统变化的控制方法。
基于自适应控制的鲁棒控制方法可以实时调整控制器参数，提高系统鲁棒性。
第三章容错控制方法3.1 容错控制简介容错控制是指在控制系统出现故障或错误时，通过系统设计或算法控制，使得系统仍能保持一定的性能和稳定性。
3.2 冗余设计冗余设计是常用的容错控制方法之一，通过增加冗余元件或模块来提高系统的容错性。
例如，在电力系统中增加备用电源，当主电源故障时可切换到备用电源。
3.3 容错控制器设计容错控制器设计是一种针对故障进行系统建模和控制器设计的方法。
通过故障检测和系统重构，容错控制器可以在故障发生时自动切换到备用控制器，保证系统的稳定性和性能。
第四章鲁棒性与容错控制方法的应用4.1 工业自动化系统中的应用鲁棒性和容错控制方法在工业自动化系统中具有广泛的应用。
