一、一类不确定线性连续随机系统的H~∞约束方差变结构控制（论文文献综述）
王萌[1]（2021）在《基于LMI技术的时滞随机奇异系统的分析与综合》文中认为
贾晨[2]（2021）在《预见控制理论在容错控制中的应用》文中指出预见控制是一种可以显着提高系统运行效率的控制理论和方法,在实际问题中有着广泛的应用.现代工业系统对安全性和可靠性的需求日益增长使得容错控制成为控制系统研究的热点之一.本文将预见控制理论应用到容错控制中,研究了几类线性系统的容错预见控制问题.具体内容包含以下几个方面:（1）针对一类发生执行器故障的连续时间线性系统,研究了带有预见作用的容错控制器设计问题.根据容错控制中的模型跟踪控制方法引入了一个具有理想特性的参考模型,然后利用一般方法构造增广系统,将输出跟踪问题转化为调节问题.基于最优控制理论得到了增广系统的控制器,进而通过积分获得原系统的容错预见控制器.将所得结果应用到蒸汽发生器水位调节系统中发现预见作用的存在能够有效消除故障信号对水位的影响.（2）研究了一类具有多输入时滞的离散时间系统发生传感器故障时的容错预见控制问题.通过构造增广系统和采用积分变换方法,将原问题转化为无时滞系统的最优调节问题.对比以往使用的离散提升技术,此方法避免了增广系统的维数随着时滞项的增多而增加,减少了计算量,然后针对无时滞增广系统引入性能指标函数,应用最优控制理论获得相应控制器,根据差分算子的定义得到原系统的容错预见控制器.所得结果适用于无时滞情形.（3）研究了一类发生传感器故障的连续时间广义系统的脉冲消除和容错预见控制器设计问题.根据系统的脉冲能控性,引入了状态预反馈对原系统进行脉冲消除.对所得无脉冲广义系统作受限等价变换得到一个正常系统和一个代数方程,然后构造包含正常系统、参考模型和误差方程的增广系统.利用状态预反馈及受限等价变换过程中的变量关系对关于原系统所提出的性能指标函数进行改写,并对所构造的增广系统进行状态反馈得到新增广系统及其对应的性能指标函数.求解新增广系统的最优控制器,并将其回归到原系统得到了容错预见控制器.（4）研究了一类同时发生执行器和传感器故障的多输入时滞因果广义系统的容错预见控制问题.利用因果广义系统的特点,通过受限等价变换和差分构造了具有多输入时滞的增广系统,提出了一个新的积分变换将其转变为无时滞系统.讨论了无时滞增广系统与原系统之间的可镇定性、可检测性关系.采用最优控制理论求解无时滞系统的控制器,进而得到原系统的容错预见控制器.所得结果对于无时滞情形也是适用的.（5）研究了一类发生执行器故障的连续时间线性系统的滑模容错预见控制器设计问题.通过构造增广系统将原问题转变为调节问题,然后针对增广状态向量引入性能指标函数,提出了预见滑模面的设计方法.根据连续指数趋近律方法解得增广系统的滑模控制器,进一步获得原系统的滑模容错预见控制器.仿真部分将所得控制器设计方法与容错预见控制进行对比,结果显示该方法对故障的抑制效果更佳,超调更小.（6）研究了一类发生执行器故障的离散时间线性系统的滑模容错预见控制问题.使用差分方法构造了状态向量不包含可预见信号的增广系统,针对其引入性能指标函数,应用离散时间最优预见控制已有结论解得增益矩阵.然后将可预见信号增广至状态向量中得到新增广系统,利用所得增益矩阵获得了关于新增广系统的预见滑模面.采用离散指数趋近律方法得到了新增广系统的滑模控制器,进而获得所需滑模容错预见控制器.本部分还提出了一个扩张状态观测器,对原系统的状态向量进行估计.文中所有结论都给出了严格的数学证明,数值仿真结果验证了所提出的容错预见控制器的有效性.
韩英举[3]（2021）在《基于数据驱动的涡扇发动机非线性控制器设计研究》文中研究说明涡扇发动机以其高推进效率和低耗油率在民用和军用航空领域有着广泛应用。然而,随着飞机对推进系统性能要求的提高,涡扇发动机结构愈加复杂,系统非线性和变量间耦合特性也相应增强,因此需要探索先进控制器设计方法以满足其性能和安全要求。近年来,随着人工智能技术的发展,基于数据驱动的控制器设计方法在航空发动机领域逐渐发展。因此,本文依托某部委重点项目“XX发动机基础问题研究”,针对某型涡扇发动机开展基于数据驱动的非线性控制器设计研究。主要研究内容包括:针对涡扇发动机直接控制器设计问题,提出了一种基于自适应增强的控制器设计方法。首先,将最小二乘支持向量机引入模型参考控制器设计架构,并基于凸优化方法完成控制器设计,从而保证了控制器的渐近收敛性。其次,采用多个基础控制器结合自适应增强算法,设计基于自适应增强的涡扇发动机控制器。仿真结果表明,该控制器设计可降低涡扇发动机稳态控制误差,由于引入自适应增强算法,有效抑制了过拟合。针对涡扇发动机多变量控制器设计问题,提出一种基于滑动模态变结构的控制方法。首先,分析了该型涡扇发动机控制参数、目标,确定了仿真工作点。其次,设计了涡扇发动机滑动模态控制器控制燃油流量和尾喷管面积,采用带饱和的幂次趋近律防止切换面抖振,通过鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm,WOA）优化增益和饱和边界层。硬件在环验证结果表明,该算法可保证实时性要求,稳态误差小于1%,具有良好控制性能。为了进一步提高涡扇发动机多变量控制器性能,本文提出了两种基于数据驱动的涡扇发动机多变量控制器设计方法。首先,提出了一种RBF神经网络滑模控制器,通过RBF神经网络对发动机系统不可测扰动做出实时补偿。仿真结果表明,所提方法能提高系统响应时间,相较经典滑模控制,稳态误差较小。其次,提出了一种因果卷积神经网络控制器,利用正则化降低过拟合,采用WOA优化初始权及学习率。仿真结果表明,所提方法可进一步降低稳态误差,满足涡扇发动机控制要求。
蒙小莉[4]（2021）在《DETCS下离散NCS主动容错/容侵协同控制研究》文中研究表明网络控制系统（NCS）是一种复杂的网络反馈控制系统,集成信息空间与物理系统。在发生物理故障和遭受网络攻击时,确保网络系统的安全性值得学者投入精力探索研究,包括理论依据和实际应用方面。迄今为止,从研究者们发表的有关NCS的文章来看,对其主要从对系统建立数学模型、状态的安全估计以及安全控制等方向着手展开探索的。虽然单独容错或容侵研究已经取得了很大进展,但容错和容侵协同控制的设计方法可供参考借鉴的文献不多,而实际NCS中故障与攻击都发生的可能性特别高,因此,设计容错/容侵协同控制器使得离散NCS具有较高的安全可靠性研究具有很大的发展前景和实际应用价值。鉴于此,本文针对网络攻击下离散NCS,为避免网络资源的浪费,引入触发通讯机制来研究执行器和传感器失效故障时的控制器设计问题,达到兼顾系统的控制质量和通讯服务质量的目的。总体概略如下:1)针对同时存在时变时延和外界干扰的离散NCS,基于离散事件触发通讯机制（DETCS）约束条件,使用靠近物或数据源头的网络边缘侧进行计算（边缘计算,CA）的思想来构建针对NCS故障容错与攻击容侵的系统结构,在满足均匀采样条件下的传感单元和满足触发条件的控制单元中,基于所建立的系统结构按顺序完成对攻击与故障的在线检测、估计、反馈补偿。为接下来安全控制的目标做好铺垫。2)根据单侧故障容错/攻击容侵、单侧故障容错/双侧攻击容侵及双侧故障容错/攻击容侵控制逐步递进的设计方案,类比容错控制的理念和与区分标准,分别建立集执行器故障与同侧网络攻击、传感器故障与同侧网络攻击、DETCS于一体的闭环离散NCS模型,并借鉴状态增广的思想,利用改进的自适应卡尔曼滤波估计器对系统状态、执行器或传感器故障以及网络攻击信息同时进行跟踪估计,为容错/容侵协同控制器的设计打好基础。3)针对三种协同控制器的设计问题:单侧主动容错/容侵、单侧主动容错/双侧主动容侵、双侧主动容错/容侵,依照网络攻击与物理故障不同的特性采用相应的处理方法,本文分别采用基于滑模变结构控制思想的状态反馈控制策略和基于改进自适应卡尔曼滤波估计器的动态输出反馈控制策略,证明了离散NCS能够在系统有限能量扰动下,发生物理故障和遭受网络攻击时能稳定运行的充分条件、容错/容侵协同控制器的设计方法。
付焕森[5]（2021）在《时滞分布参数系统的移动控制与估计》文中研究表明移动传感器/执行器网络是在无线传感器/执行器网络基础上,升级为具有自主感知和智能控制功能的网络系统,近年来得到了广泛应用,也必将伴随人工智能的发展在未来发挥举足轻重的作用。利用移动传感器/执行器网络对时滞分布参数系统进行控制与估计,称为移动控制和估计。移动控制和估计相当于对时滞分布参数系统增加了一个维度,使其控制变得更为复杂和更具挑战性。本文利用泛函分析、算子半群理论、抽象发展方程理论、Lyapunov稳定性理论以及随机分析等理论方法,通过移动传感器/执行器网络对几类时滞分布参数系统进行移动控制和估计,主要工作如下:1.基于移动传感器/执行器网络,研究了一类反应-扩散型时滞分布参数系统和It（?）型随机时滞分布参数系统出现扰动时的镇定问题。首先,基于移动传感器/执行器的网络通讯集合设计了时滞分布参数系统的反馈控制器;其次,基于移动传感器/执行器的动力学模型设计其控制力;再选择合适的Lyapunov泛函,利用算子半群理论和Lyapunov稳定性定理给出了两类时滞分布参数系统的镇定判据;最后通过数值仿真表明,移动控制能提升时滞分布参数系统的控制性能,系统以更快的速度趋于稳定;实验还比较了不同时滞大小、不同扰动强度对系统的影响。2.针对移动传感器/执行器运动过程中的协同控制问题,研究了移动传感器/执行器之间的防碰撞控制,移动传感器/执行器和障碍物的避障控制,以及时滞分布参数系统的稳定性控制问题。一是设计反馈控制器时定义了一种新的网络通讯集合,优化了传感器/执行器的通讯能耗;二是在研究移动传感器/执行器与障碍物的避障控制时,增设了发射器装置,设计了避障函数。同样利用算子半群理论和Lyapunov稳定性定理证明了在移动传感器/执行器的控制作用下,时滞分布参数系统是渐近稳定的,并辅以仿真实验说明防碰撞控制和避障控制是有效的。3.针对移动传感器/执行器网络中传感器测量数据丢失的问题,研究了时滞分布参数系统的状态估计。探讨了一类时滞分布参数系统的集中式估计器设计问题,构造了估计误差系统,并得到了时滞误差系统渐近稳定的充分条件;同时考虑了随机测量丢失下的估计器设计问题,设计了分布一致式状态估计器,通过移动控制和估计策略使其在均方意义内全局渐近稳定,并利用随机分析理论和相关控制理论进行了证明。仿真实验表明,分布一致式状态估计器在测量丢失时能更好地估计原系统状态,在移动控制下估计效果更有效。4.探讨了基于移动传感器/执行器网络具输入控制时滞的分布参数系统稳定性问题,与此相关的研究成果在国内外尚未发现,该成果与状态时滞的分布参数系统研究工作互为补充。分别考虑了基于系统输入时滞和执行器输入时滞两种情况,并设计了不同输入时滞情况下的反馈控制器和移动控制力。同样利用算子半群方法、应用泛函技术和Lyapunov稳定性理论,得到了系统输入控制时滞和执行器输入控制时滞的分布参数系统渐近稳定的判据,仿真实验也说明了移动控制策略的有效性。
满金[6]（2021）在《智能汽车路径跟踪控制的研究》文中进行了进一步梳理随着社会的进步以及汽车产业的不断发展,巨大的汽车保有量对资源、交通、环境带来一定的压力。在传统的驾驶行为中,安全因素是驾驶员系统中最薄弱的环节。智能汽车的出现,极大地缓解了传统汽车所带来的社会问题。研究和发展智能汽车不仅符合当前万物智能化的趋势,也是提高人们智慧,确定安全出行的重要保障。智能驾驶包含三个方面的技术,环境感知、决策规划和跟随控制。作为控制层部分,路径跟踪是实现车辆智能化和实用化的先决条件,也是智能驾驶技术核心价值的体现。因此实现全自主无人驾驶车辆在复杂工况下的路径跟踪控制具有十分重要的意义。本文主要对智能汽车的路径跟踪控制问题展开研究。首先建立了车辆的七自由度动力学模型,并用Pacejka’89魔术公式来描述车辆的轮胎模型,通过仿真分析证明所建立的模型能够满足智能汽车路径跟踪控制实时性和稳定性的要求。提出了 一种基于最优预瞄理论的路径跟踪控制器。将车辆的路径跟踪控制问题解耦成纵向速度跟随控制问题和横向轨迹跟踪控制问题。分别从预瞄误差模型、航向角偏差的计算等方面将期望前轮转角转换成最优方向盘转角输入,设计了系统的横向轨迹跟踪控制器。采用基于模式切换的速度控制系统和通过油门/刹车系统来控制加速度的输入,设计了系统的纵向速度跟随控制器。在预瞄跟踪控制器中引入了基于预瞄误差补偿的PID反馈控制,对于预瞄距离的选取加入了预瞄时间自适应的模块。通过仿真分析验证了控制器在三种路径及不同工况下的跟踪性能,结果表明高附着条件下具有良好的跟踪效果,而低附着下车辆的稳定性较差,且跟踪精度不高。提出了一种基于滑模变结构控制的路径跟踪控制器。基于车辆的自行车模型设计了车辆的模糊-滑模纵横向耦合跟踪控制器,控制输入选择车辆横摆角速度的函数,滑模面为车辆的横摆角速度误差。为了削弱滑模控制器的抖振现象,同时又能保证系统的控制性能,设计了模糊控制器来调节滑模控制器趋近律的大小。最后在联合仿真平台下对所设计的模糊-滑模路径跟踪控制方法进行了验证分析,结果表明该控制器适用于车辆在低中速下的行驶,具有很高的跟踪精度,而在高速条件,车辆容易导致失稳现象。提出了一种基于模型预测的路径跟踪控制器。选择车辆的七自由度动力学模型作为算法的模型基础。为满足算法实时在线优化的要求,建立了基于线性时变模型预测的跟踪控制方法,设计了以控制增量作为状态量的优化目标函数,将目标函数转化为QP问题保证优化目标有解。同时在纵横向耦合控制器的设计中加入了侧偏角软约束,以此来提高车辆的路径跟踪性能。通过仿真分析对所设计的模型预测控制器进行了验证,结果表明加入侧偏角软约束的模型预测控制器能很好地适应不同车速、不同路面附着条件下的跟踪行驶。最后,在Carsim/Simulink联合仿真平台中,对三种路径跟踪控制算法进行了仿真对比,结果表明,预瞄控制器只适合车辆在高附着路面下的跟踪行驶,模糊-滑模控制器适合车辆在低速和中速下的跟踪行驶,具有最高的控制精度,且对路面附着系数的极限工况下具有很强的适应能力。而加入侧偏角软约束的模型预测控制器在智能汽车应对不同车速、不同道路附着条件的跟踪问题上具有独特的优势。
杨瑶[7]（2021）在《磁悬浮球系统非线性控制与仿真》文中研究指明随着科技的不断进步,磁悬浮技术成为当今的研究热潮,磁悬浮球系统作为磁悬浮技术的研究对象,被研究学者广泛关注。磁悬浮球系统是典型的强非线性、不稳定系统,其涉及电磁学、材料学及控制科学等领域,由于其本身的强非线性特性,采用传统的控制器难以取得较好的控制效果,所以寻找提高磁悬浮球控制系统整体性能的方法很有研究价值。本文首先从磁悬浮技术的研究发展进行介绍,然后引申到磁悬浮球技术,对磁悬浮球的内部结构及工作原理进行详细介绍,在熟悉设备的前提下对系统进行建模,分别搭建了线性和非线性模型,并在MATLAB中进行建模仿真,对其自身特性进行分析。接着分别介绍了磁悬浮球系统的两种变结构控制器与一种新型控制器:（1）Anti-windup变结构PI控制器,采用的是磁悬浮球系统在电流下的线性模型,在PI控制器的基础上考虑到系统存在饱和现象,加入抗饱和控制器,为了验证控制器的可行性,将PI控制器与变结构PI控制器进行比较,加入遗传算法优化P,I,a的值,验证该控制器的优越性。（2）反步滑模变结构控制器,采用的是磁悬浮球系统在电压下的线性模型,并将反步法与滑模变结构控制器相结合,建立反步滑模控制器,针对外界干扰,与滑模变结构控制器进行对比,验证控制器的控制效果。（3）三步非线性控制器,针对非线性单输入单输出系统设计的三步非线性控制器,采用的是磁悬浮球系统的非线性模型,该控制器结构简单且易于实现,推导出相应的三步法控制器,在MATLAB中对该控制器进行仿真验证,并与反步滑模控制器进行对比,验证了该控制器的可行性与鲁棒性。最后从仿真结果可以看出三种控制器在控制效果上逐步优化,但都能很好的实现控制效果,在控制性能上能使小球快速地稳定悬浮在平衡位置,为了验证控制器的跟踪性能,将平衡位置变更为正弦信号,系统依旧能较快的跟踪上所给信号,并且跟踪效果良好。由此验证了三种控制器的可行性,对之后其他的控制具有较好的借鉴价值。
曲直[8]（2021）在《超敏捷卫星姿态机动与稳定控制算法研究》文中认为近年来,伴随着航天技术的快速发展,遥感信息获取、在轨非合作目标接近等航天任务对于卫星的持续对地凝视、大角度侧摆、单线阵3D成像、可观测条带拓展等功能提出更高要求,因此要求卫星具有超敏捷性和稳定性,即卫星具有更高的姿态机动能力且在姿态机动末端仍能保持高稳定性。为满足上述需求,本文围绕超敏捷卫星执行机构、操纵律、姿态控制算法展开深入研究。单框架控制力矩陀螺（SGCMG）输出力矩大且动态性能好,故被广泛应用于敏捷卫星,但主流航天器配置的SGCMG一般体积较大、单体数目少,导致输出力矩无法满足超敏捷卫星任务需求,因此亟需设计分布式单框架控制力矩陀螺群（SGCMGs）来解决上述问题。同时,由于超敏捷卫星执行机构在机动过程中极易陷入奇异状态,因此需要设计一种快速逃离奇异操纵律加以解决。在此基础上,还需设计一种超敏捷卫星姿态控制算法进一步实现超敏捷性和稳定性。主要内容如下:首先,基于遗传算法（GA）拟双环-锁相环（PLL）的双模式控制策略设计一种SGCMG高精度稳速控制方法,通过设置稳速控制限切换开关进行双模式切换,实现对SGCMG转子转速快速收敛和精细稳定控制,在此基础上采用一种前馈补偿的稳速控制方法,通过实验实测数据进行拟合并推导了框架转速与不确定干扰力矩的定量关系,将定量关系作为扰动前馈补偿模块进行不确定扰动补偿,进一步实现高精度稳速控制。其次,分析了不同分布式SGCMGs可重构构型的角动量包络特点和奇异性角动量包络特点,以此作为超敏捷卫星执行机构的选型依据。提出基于综合赋权法的分布式SGCMGs构型选型评价方法,通过最小二乘法重构主观层次法和熵权法权值矩阵,综合考虑角动量包络、奇异性、可重构性、质量、成本、系统能耗、力矩输出精度等因素,应用基于正负理想点距离的方案评估方案分析并验证出分布式可重构八棱锥-金字塔构型SGCMGs是超敏捷卫星执行机构的最佳选型方案。再次,以奇异鲁棒操纵律为基础设计一种基于功效函数的带零运动奇异鲁棒操纵律,通过功效函数构造带零运动的奇异度量项,进而优化零运动解实现分布式SGCMGs兼顾快速逃离奇异以及角动量利用率高的目标。为解决上述方法受内部奇异点影响导致框架角速度出现局部最小值的问题,引入扩张系数?以调节功效函数缩放系数η和?的比值关系,进而更新缩放系数?,从而改进带零运动的奇异度量项,避免出现局部最小值。同时,将最优初始框架角引入操纵律中,通过预设分布式SGCMGs初始框架角?来代替添加零运动改变初始框架角,进而优化机动路径、提高运算效率。再次,针对挠性卫星姿态控制系统存在刚柔耦合作用、外部未知因素干扰以及执行机构摩擦干扰非线性的问题,设计了一种RBF网络摩擦补偿滑模控制算法,通过运用Lyapunov理论和La Salle不变集定理进行系统稳定性证明。将该算法与超敏捷卫星执行机构和操纵律结合设计一种超敏捷卫星姿态控制策略,通过设置时间窗口切换开关完成分布式SGCMGs的构型切换,在机动初期以八棱锥构型SGCMGs作为执行机构输出大力矩,在机动末端以金字塔构型SGCMGs作为执行机构输出精细力矩,在满足卫星超快速机动的同时兼顾稳定性的需求。最后,考虑到超敏捷卫星姿态控制系统精密复杂、零部件众多,针对在轨机动任务中可能出现的安全问题,本文基于监督局部线性嵌入（SLLE）法设计一种超敏捷卫星姿态控制系统故障检测方法,对卫星的多维遥测数据进行降维处理和特征提取,同时结合SPE和T2统计方法对故障检测方案进行设计,综合误报率和漏报率来定义故障检测精确度。该故障检测方法解决了局部线性嵌入（LLE）算法难以实时更新数据库这一问题,确保了降维特征提取的准确性,从而提高故障检测精确度。
张逸为[9]（2021）在《电网负荷频率控制系统传感器故障容错控制研究》文中认为如今,安全、高质量的电力能源供给是保障当今社会快速发展的重要因素之一,国民的生活、工业的生产都离不开稳定的电力能源。但在国内电网结构日趋复杂、新能源技术广泛应用等趋势下,传统的负荷频率控制策略难以保证电网频率质量;另外各种故障发生概率也不可避免地增长,故障造成的系统不确定因素严重影响了系统的控制性能,给电网频率调控带来了新的挑战。考虑到负荷频率控制系统直接参与电网频率调制,维持系统发电与用电的平衡,在社会发展中承担重要角色。因而需要设计合理可靠的控制策略保证电网频率质量。本文结合故障检测、故障估计和滑模控制等相关技术,针对发生传感器故障的电网负荷频率控制系统进行了容错控制方案研究。本文主要工作内容如下:1.研究了电网负荷频率控制系统的结构组成和工作原理,建立了多区域多机组电网负荷频率控制系统的数学模型。同时针对可能发生的传感器故障信号进行分析、建模为后文研究方法奠定基础。2.针对电网负荷扰动和系统参数不确定问题,设计了一种基于区间观测器的扰动重构滑模负荷频率控制策略。利用区间观测器对每个控制区域的状态量进行区间观测,结合系统模型和观测的区间信息实现系统不确定项的在线估计。从而设计了基于扰动重构的滑模控制器,保证了系统在负荷扰动和系统参数不确定问题下的频率稳定。另外,区间观测器与传感器输出生产的区间残差因为对扰动和系统参数不具敏感的特性,可针对传感器故障问题进行在线检测,在理论分析和仿真实验下验证了所提方法的有效性。3.从多区域互联电网的角度入手,利用不同区域间的关联信息设计了分布式传感器故障估计策略,采用H∞性能手段抑制了系统不确定项对故障估计的影响,保证估计故障信息的可靠性。利用估计信息对传感器测量进行在线补偿,并设计了自适应积分滑模容错控制器,基于理论分析证明了所设计的容错控制器可以保证系统在扰动、参数不确定和传感器故障发生下的渐进稳定,通过仿真验证了该方法的有效性。4.针对混合储能参与调频的系统,本文建立带混合储能系统的电网负荷频率控制系统模型,提出了一种基于滑模观测器的负荷频率容错控制策略。对电网每个控制区域设计了滑模观测器,将传感器故障视为系统辅助状态变量进行故障重构,利用滑模不连续输入项,保证故障重构信号的准确性。设计了基于观测器的积分滑模容错控制器。基于理论分析证明了系统稳定。通过对比仿真实验验证了该方法的有效及优越性。
王卓[10]（2021）在《航空遥感稳定平台控制算法研究》文中认为随着航空航天事业的蓬勃发展,航空遥感稳定平台广泛应用在导航、定位、航空拍摄等领域中。在进行航拍等任务过程中,由于存在各项干扰对航空遥感稳定平台的视轴指向精度以及稳定性等方面产生巨大的影响。因此,本文以航空遥感稳定平台为研究对象,针对系统在运动过程中出现的未知非线性干扰、耦合干扰等问题进行分析和研究,并对航空遥感稳定平台控制算法进行了优化。首先,建立航空遥感稳定平台的数学模型。以经典的直流无刷力矩电机模型为基础建立了单轴系统模型。在稳定平台的坐标系下,根据平台视轴指向进行系统姿态解算,推导出俯仰、横滚、偏流转轴框架的数学模型。以各轴间相互力矩为联系,推导出航空遥感稳定平台系统数学模型。并对平台存在的主要非线性干扰进行建模和分析。其次,对抑制非线性干扰的控制算法进行研究。针对航空遥感稳定平台运行过程中出现的未知干扰进行分析,忽略次要干扰项,并明确主要的干扰项为摩擦干扰以及模型不确定项。为了降低摩擦干扰以及模型不确项对系统的影响,采用RBF神经网络逼近模型不确定性项、最小参数学习法对权重进行估计,设计参数估计自适应率替代神经网络学习算法。采用Stribeck摩擦模型作为摩擦干扰项,补偿系统数学模型,并结合滑模变结构控制算法提升系统鲁棒性。然后,对航空遥感稳定平台解耦控制算法进行研究。通过对系统数学模型的分析,稳定平台系统在运行中存在耦合力矩干扰,因此设计了非线性交叉反馈解耦方案补偿耦合项,并与RBF神经网络滑模控制器相结合降低执行器饱和带来的闭环性能的影响,提升系统视轴指向的精确性与稳定性。最后,对航空遥感稳定平台解耦控制算法进行优化。针对仿真实验发现的系统存在初始误差过大、系统收敛时间较长等问题,采用小脑神经网络算法对系统解耦控制算法进行优化,并基于信度分配和优化平滑度的复合算法降低了输出离散化以及过度学习对系统的影响。
二、一类不确定线性连续随机系统的H~∞约束方差变结构控制（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、一类不确定线性连续随机系统的H~∞约束方差变结构控制（论文提纲范文）
（2）预见控制理论在容错控制中的应用（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩写和符号清单 |
| 1 引言 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 预见控制的文献综述 |
| 2.1.1 预见控制的研究背景 |
| 2.1.2 预见控制的研究方法 |
| 2.1.3 预见控制的研究现状 |
| 2.2 容错控制的研究综述 |
| 2.2.1 容错控制的研究背景 |
| 2.2.2 故障分类 |
| 2.2.3 容错控制的研究方法 |
| 2.2.4 容错控制的研究现状 |
| 2.3 滑模控制的研究综述 |
| 2.3.1 滑模控制的研究背景 |
| 2.3.2 滑模控制的研究方法 |
| 2.3.3 滑模控制的研究现状 |
| 3 一类连续时间线性系统的容错预见控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题描述 |
| 3.3 容错预见控制器的设计 |
| 3.4 控制器存在的条件 |
| 3.5 数值仿真 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 一类离散时间线性系统的容错预见控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题描述 |
| 4.3 增广系统的构造和时滞变换 |
| 4.4 控制器的存在条件 |
| 4.5 数值仿真 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 一类连续时间广义系统的容错预见控制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 问题描述 |
| 5.3 脉冲消除和受限等价变换 |
| 5.4 增广系统的构造 |
| 5.5 控制器存在的条件 |
| 5.6 数值仿真 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 一类离散时间广义系统的容错预见控制 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 问题描述 |
| 6.3 受限等价变换 |
| 6.4 增广系统构造和时滞变换 |
| 6.5 控制器的存在条件 |
| 6.6 数值仿真 |
| 6.7 本章小结 |
| 7 一类连续时间线性系统的滑模容错预见控制 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 问题描述 |
| 7.3 预见滑模面的设计 |
| 7.4 滑模容错预见控制器的设计 |
| 7.5 数值仿真 |
| 7.6 本章小结 |
| 8 一类离散时间线性系统的滑模容错预见控制 |
| 8.1 引言 |
| 8.2 问题描述 |
| 8.3 预见滑模面的设计 |
| 8.4 滑模容错控制器的设计 |
| 8.5 状态观测器的设计 |
| 8.6 数值仿真 |
| 8.7 本章小结 |
| 9 结论与展望 |
| 9.1 结论 |
| 9.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及在学研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（3）基于数据驱动的涡扇发动机非线性控制器设计研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 涡扇发动机控制研究现状 |
| 1.3 智能控制研究发展及现状 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 2 涡扇发动机模型基础 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 涡扇发动机部件级模型 |
| 2.2.1 进气道 |
| 2.2.2 风扇 |
| 2.2.3 高压压气机 |
| 2.2.4 燃烧室 |
| 2.2.5 高压涡轮 |
| 2.2.6 低压涡轮 |
| 2.2.7 混合室 |
| 2.2.8 加力燃烧室 |
| 2.2.9 尾喷管 |
| 2.3 共同工作方程 |
| 2.4 涡扇发动机线性化模型 |
| 2.5 涡扇发动机LPV模型 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 基于自适应增强的涡扇发动机控制器设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题描述 |
| 3.3 控制系统结构设计 |
| 3.4 基于自适应增强的涡扇发动机控制器设计 |
| 3.5 仿真与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于滑动模态变结构的涡扇发动机多变量控制器设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 涡扇发动机多变量控制 |
| 4.2.1 涡扇发动机多变量控制原理 |
| 4.2.2 控制参数选取 |
| 4.2.3 控制器性能指标 |
| 4.2.4 仿真工作点选择 |
| 4.3 基于滑动模态变结构的涡扇发动机控制器设计 |
| 4.3.1 滑模控制原理 |
| 4.3.2 鲸鱼优化算法 |
| 4.3.3 滑模控制器设计方法及趋近律分析 |
| 4.4 验证与分析 |
| 4.4.1 仿真验证 |
| 4.4.2 试验验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于神经网络的涡扇发动机多变量控制器设计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于RBF神经网络滑模的涡扇发动机控制器设计 |
| 5.2.1 RBF神经网络 |
| 5.2.2 基于RBF神经网络滑模的涡扇发动机控制器设计 |
| 5.2.3 稳定性分析 |
| 5.2.4 仿真验证与分析 |
| 5.3 基于因果卷积神经网络的涡扇发动机控制器设计 |
| 5.3.1 因果卷积神经网络 |
| 5.3.2 基于因果卷积神经网络的涡扇发动机控制器设计 |
| 5.3.3 稳定性分析 |
| 5.3.4 仿真验证与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（4）DETCS下离散NCS主动容错/容侵协同控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 网络控制系统的研究现状 |
| 1.2.1 NCS物理故障容错控制研究现状 |
| 1.2.2 NCS网络攻击容侵控制研究现状 |
| 1.2.3 NCS容错/容侵协同控制研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容及结构安排 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 预备知识 |
| 2.1 事件触发机制 |
| 2.2 自适应卡尔曼滤波器 |
| 2.3 基于趋近律的滑模控制 |
| 2.4 相关定理引理 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于滑模的离散NCS主动容错/容侵协同控制研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 单侧故障/攻击并存下闭环NCS离散模型的建立 |
| 3.2.1 系统描述 |
| 3.2.2 DETCS的引入 |
| 3.3 单侧故障/攻击的渐消自适应卡尔曼滤波估计器设计 |
| 3.4 基于滑模的主动容错/容侵协同控制器设计 |
| 3.4.1 主动容错/容侵控制律的数学描述 |
| 3.4.2 主动容错/容侵控制律的设计 |
| 3.5 仿真算例 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于积分滑模的离散NCS单侧容错/双侧容侵协同控制研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 单侧故障/双侧攻击并存下闭环NCS离散模型的建立 |
| 4.2.1 系统模型 |
| 4.2.2 DETCS触发条件 |
| 4.3 单侧故障/双侧攻击的自适应卡尔曼滤波估计器设计 |
| 4.4 基于积分滑模的单侧容错/双侧容侵协同控制器设计 |
| 4.4.1 单侧容错/双侧容侵协同控制律的数学描述 |
| 4.4.2 单侧容错/双侧容侵协同控制律的设计 |
| 4.5 仿真算例 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于输出反馈的离散NCS双侧容错/容侵协同控制研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 双侧故障/攻击并存下闭环NCS离散数学模型描述 |
| 5.3 双侧故障/攻击的改进自适应卡尔曼滤波估计器设计 |
| 5.3.1 改进自适应卡尔曼滤波器设计 |
| 5.3.2 改进自适应卡尔曼滤波估计器收敛性分析 |
| 5.4 基于输出反馈的离散NCS控制器设计 |
| 5.4.1 双侧容错/容侵协同控制律的数学描述 |
| 5.4.2 双侧容错/容侵协同控制律的设计 |
| 5.5 仿真算例 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文 |
（5）时滞分布参数系统的移动控制与估计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 课题的国内外研究现状 |
| 1.2.1 时滞分布参数系统的研究进展 |
| 1.2.2 分布参数系统的移动控制研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究工作 |
| 第二章 基于移动传感器/执行器的时滞分布参数系统镇定 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 具扰动的时滞分布参数系统镇定 |
| 2.2.1 反应-扩散型时滞分布参数系统描述 |
| 2.2.2 移动控制与稳定性分析 |
| 2.2.3 仿真实验分析 |
| 2.3 随机时滞分布参数系统的镇定 |
| 2.3.1 It(?)型随机时滞分布参数系统描述 |
| 2.3.2 移动控制与稳定性分析 |
| 2.3.3 仿真结果分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 时滞分布参数系统的移动传感器/执行器协同控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 移动传感器/执行器的防碰撞控制 |
| 3.2.1 系统描述与问题提出 |
| 3.2.2 防碰撞控制与稳定性分析 |
| 3.2.3 数值仿真分析 |
| 3.3 移动传感器/执行器的避障控制 |
| 3.3.1 一类扩散型时滞分布参数系统描述 |
| 3.3.2 避障控制与稳定性分析 |
| 3.3.3 实验仿真分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于移动传感器/执行器的时滞分布参数系统状态估计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 一类时滞分布参数系统的状态估计 |
| 4.2.1 扩散型时滞分布参数系统描述 |
| 4.2.2 集中式估计器设计和稳定性分析 |
| 4.2.3 仿真实例分析 |
| 4.3 具测量丢失的时滞分布参数系统状态估计 |
| 4.3.1 随机测量丢失模型描述 |
| 4.3.2 分布一致式估计器设计与稳定性分析 |
| 4.3.3 实验仿真分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 具输入时滞的分布参数系统移动控制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 具系统输入时滞的分布参数系统移动控制 |
| 5.2.1 输入时滞型分布参数系统描述 |
| 5.2.2 移动控制与稳定性分析 |
| 5.2.3 数值仿真分析 |
| 5.3 基于执行器输入时滞的分布参数系统移动控制 |
| 5.3.1 具执行器输入时滞的反应-扩散系统描述 |
| 5.3.2 移动控制与稳定性分析 |
| 5.3.3 仿真实验分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录:作者在攻读博士学位期间发表的论文 |
（6）智能汽车路径跟踪控制的研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 背景和意义 |
| 1.2 智能汽车的发展历程和研究现状 |
| 1.3 智能汽车路径跟踪控制的研究现状 |
| 1.3.1 国外路径跟踪控制研究现状 |
| 1.3.2 国内路径跟踪控制研究现状 |
| 1.3.3 目前存在的问题 |
| 1.4 本文的研究内容 |
| 2 车辆动力学模型 |
| 2.1 车辆的动力学模型 |
| 2.2 轮胎模型 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 基于最优预瞄理论的路径跟踪控制器 |
| 3.1 预瞄问题描述 |
| 3.2 预瞄跟踪控制器的设计 |
| 3.2.1 预瞄误差模型(驾驶员模型) |
| 3.2.2 航向角偏差的计算 |
| 3.2.3 纵向速度跟随控制器 |
| 3.2.4 基于预瞄误差补偿的反馈控制 |
| 3.2.5 预瞄时间自适应模块 |
| 3.3 基于预瞄跟踪控制算法的仿真结果分析 |
| 3.3.1 标准双移线工况 |
| 3.3.2 定曲率圆形轨迹工况 |
| 3.3.3 变曲率S型轨迹工况 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于滑模变结构控制的路径跟踪控制器 |
| 4.1 滑模控制器的原理 |
| 4.2 滑模控制器的设计 |
| 4.3 基于增益调节的模糊控制器的设计 |
| 4.3.1 模糊控制概述 |
| 4.3.2 模糊控制器的结构及设计方法 |
| 4.3.3 基于增益切换的模糊控制器的设计 |
| 4.4 基于滑模控制的路径跟踪控制器的仿真结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于模型预测的路径跟踪控制器 |
| 5.1 模型预测控制基本原理 |
| 5.2 模型预测控制算法的开发与求解 |
| 5.2.1 非线性模型预测控制算法 |
| 5.2.2 线性时变模型预测控制算法 |
| 5.3 基于模型预测的路径跟踪控制器的设计 |
| 5.3.1 线性离散模型 |
| 5.3.2 目标函数与约束条件 |
| 5.3.3 QP问题求解 |
| 5.4 基于模型预测的路径跟踪控制器的仿真分析 |
| 5.4.1 高附着路面工况 |
| 5.4.2 未含侧偏角软约束的低附着路面工况 |
| 5.4.3 包含侧偏角软约束的低附着路面工况 |
| 5.4.4 三种控制器的对比 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
（7）磁悬浮球系统非线性控制与仿真（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 磁悬浮技术概述 |
| 1.1.1 磁悬浮技术背景 |
| 1.1.2 磁悬浮技术简述及发展 |
| 1.2 课题研究的背景及意义 |
| 1.3 课题的国内外发展现状与研究趋势 |
| 1.3.1 课题的国内外发展现状 |
| 1.3.2 课题的研究趋势 |
| 1.4 本论文的主要研究内容 |
| 第2章 磁悬浮球系统的工作原理及模型建立 |
| 2.1 磁悬浮球系统的组成及工作原理 |
| 2.2 磁悬浮球系统建模 |
| 2.2.1 电磁铁电路部分建模 |
| 2.2.2 磁悬浮球系统动力学建模 |
| 2.3 磁悬浮球系统线性化模型 |
| 2.4 磁悬浮球系统线性模型控制分析 |
| 2.4.1 可控可观性 |
| 2.4.2 阶跃响应 |
| 2.5 小结 |
| 第3章 基于GA的磁悬浮球系统的Anti-windup变结构PI控制 |
| 3.1 PID控制基本原理 |
| 3.2 Anti-windup PI控制器设计 |
| 3.2.1 饱和的基本概念 |
| 3.2.2 抗饱和方法 |
| 3.2.3 Anti-windup PI控制器 |
| 3.3 GA参数优化 |
| 3.3.1 遗传算法基本原理 |
| 3.3.2 遗传算法的问题描述 |
| 3.3.3 遗传算法的运算过程 |
| 3.4 仿真结果与分析 |
| 3.5 小结 |
| 第4章 磁悬浮球系统的反步滑模变结构控制 |
| 4.1 滑模变结构控制基本理论 |
| 4.1.1 滑模变结构控制的理论发展 |
| 4.1.2 滑模变结构控制的定义与基本原理 |
| 4.1.3 滑模变结构控制的基本设计方法 |
| 4.1.4 滑模变结构控制抖振问题 |
| 4.2 反步控制的基本理论 |
| 4.3 磁悬浮球系统反步滑模控制器的设计 |
| 4.3.1 反步滑模控制器设计 |
| 4.3.2 稳定性分析 |
| 4.3.3 仿真结果与分析 |
| 4.4 小结 |
| 第5章 基于三步法的磁悬浮球系统控制设计 |
| 5.1 三步法 |
| 5.1.1 三步法的基本原理 |
| 5.1.2 三步法的二阶非线性系统应用示例 |
| 5.2 磁悬浮球系统三步非线性控制器 |
| 5.2.1 控制器推导 |
| 5.2.2 稳定性与鲁棒性分析 |
| 5.2.3 仿真结果与分析 |
| 5.3 小结 |
| 第6章 总结 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
（8）超敏捷卫星姿态机动与稳定控制算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 课题背景及意义 |
| 1.3 国内外研究现状及分析 |
| 1.3.1 超敏捷卫星的发展现状和趋势 |
| 1.3.2 分布式SGCMGs的研究现状 |
| 1.3.3 操纵律的研究现状 |
| 1.3.4 卫星姿态控制算法的研究现状 |
| 1.3.5 卫星姿态控制系统故障检测研究现状 |
| 1.4 论文研究内容和结构安排 |
| 第2章 超敏捷卫星姿态控制系统数学模型 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 空间坐标系定义 |
| 2.3 超敏捷卫星姿态运动学模型 |
| 2.3.1 欧拉角描述法 |
| 2.3.2 四元数描述法 |
| 2.3.3 四元数与欧拉角描述法相互转化 |
| 2.4 超敏捷卫星姿态控制系统动力学模型 |
| 2.4.1 挠性卫星姿态动力学模型 |
| 2.4.2 单框架控制力矩陀螺动力学模型 |
| 2.4.3 空间环境干扰模型 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 超敏捷卫星姿态机动执行机构研究 |
| 3.1 SGCMG的稳速控制系统设计 |
| 3.1.1 双模式稳速控制器设计 |
| 3.1.2 前馈框架干扰补偿控制器设计 |
| 3.1.3 实验结果及分析 |
| 3.2 分布式SGCMGs构型角动量包络分析 |
| 3.2.1 金字塔构型SGCMGs角动量包络分析 |
| 3.2.2 五棱锥构型SGCMGs角动量包络分析 |
| 3.2.3 八棱锥构型SGCMGs角动量包络分析 |
| 3.3 分布式SGCMGs构型奇异性分析 |
| 3.3.1 金字塔构型SGCMGs奇异性分析 |
| 3.3.2 五棱锥构型SGCMGs奇异性分析 |
| 3.3.3 八棱锥构型SGCMGs奇异性分析 |
| 3.4 分布式SGCMGs构型选型评价 |
| 3.4.1 构型选型评价理论基础 |
| 3.4.2 基于综合赋权法的分布式SGCMGs构型选型评价 |
| 3.4.3 构型选型评价方法验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 超敏捷卫星分布式SGCMGs操纵律研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 操纵律问题描述 |
| 4.3 传统操纵律设计思想 |
| 4.3.1 奇异鲁棒操纵律 |
| 4.3.2 带零运动的奇异鲁棒操纵律 |
| 4.4 超敏捷卫星分布式SGCMGs操纵律设计 |
| 4.4.1 奇异性理论基础 |
| 4.4.2 基于功效函数的带零运动奇异鲁棒操纵律设计 |
| 4.4.3 基于功效函数的带零运动奇异鲁棒操纵律的奇异逃避分析 |
| 4.4.4 基于功效函数的带零运动奇异鲁棒操纵律的局部最小值分析 |
| 4.5 仿真与分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 超敏捷卫星姿态控制算法研究 |
| 5.1 挠性卫星姿态控制算法设计 |
| 5.1.1 引言 |
| 5.1.2 滑模控制算法基本原理 |
| 5.1.3 RBF网络摩擦补偿滑模控制算法 |
| 5.1.4 算法对比仿真结果及分析 |
| 5.1.5 空间干扰力矩模型仿真结果及分析 |
| 5.1.6 理论与拉偏仿真结果及分析 |
| 5.2 超敏捷卫星姿态机动与稳定控制策略 |
| 5.2.1 引言 |
| 5.2.2 超敏捷卫星姿态控制策略数学描述 |
| 5.2.3 仿真实验与结果分析 |
| 5.2.4 指标测试与分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 超敏捷卫星姿态控制系统故障检测 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 卫星遥测数据特征分析及预处理 |
| 6.3 监督局部线性嵌入算法设计 |
| 6.3.1 局部线性嵌入算法 |
| 6.3.2 监督局部线性嵌入算法 |
| 6.4 故障检测方法设计 |
| 6.4.1 SPE统计方法 |
| 6.4.2 T~2统计方法 |
| 6.5 仿真实例 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 主要完成工作及创新点 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的论文与研究成果 |
（9）电网负荷频率控制系统传感器故障容错控制研究（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 电网LFC系统研究现状 |
| 1.3 故障诊断技术与容错控制研究现状 |
| 1.3.1 故障诊断技术 |
| 1.3.2 容错控制技术 |
| 1.3.3 故障诊断与容错控制在电力系统中的应用 |
| 1.4 主要研究内容及创新点 |
| 1.4.1 本文主要研究内容 |
| 1.4.2 本文的创新点 |
| 第二章 电网LFC系统和相关理论知识 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 LFC系统模型 |
| 2.2.1 发电机模型 |
| 2.2.2 负荷模型 |
| 2.2.3 原动机模型 |
| 2.2.4 调速器模型 |
| 2.2.5 联络线模型 |
| 2.2.6 多区域多机组LFC动态模型 |
| 2.3 传感器故障介绍 |
| 2.4 相关理论基础 |
| 2.4.1 区间观测器 |
| 2.4.2 线性矩阵不等式 |
| 2.4.3 H_∞性能分析 |
| 2.4.4 滑模控制技术 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于区间观测器的滑模负荷频率控制和传感器故障检测策略 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题描述 |
| 3.3 区间扰动重构滑模负荷频率控制设计 |
| 3.3.1 区间观测器设计 |
| 3.3.2 扰动重构 |
| 3.3.3 滑模负荷频率控制器设计 |
| 3.4 基于区间观测器的故障检测策略 |
| 3.5 仿真验证 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 分布式滑模负荷频率容错控制策略 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题描述 |
| 4.3 分布式传感器故障估计策略 |
| 4.4 容错控制器设计 |
| 4.4.1 故障补偿 |
| 4.4.2 自适应积分滑模负荷频率容错控制器设计 |
| 4.5 仿真验证 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 含混合储能的电网负荷频率容错控制策略 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 问题描述 |
| 5.2.1 HESS模型 |
| 5.2.2 带HESS的负荷频率控制系统 |
| 5.3 基于滑模观测器的故障估计策略 |
| 5.3.1 误差动态系统稳定性分析 |
| 5.3.2 滑模面可达性分析 |
| 5.4 基于滑模观测器的容错控制器设计 |
| 5.5 仿真验证 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录:攻读硕士学位期间发表的论文 |
（10）航空遥感稳定平台控制算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源以及研究背景和意义 |
| 1.1.1 课题的来源 |
| 1.1.2 课题的研究背景和意义 |
| 1.2 相关领域的国内外研究现状 |
| 1.2.1 航空遥感稳定平台产品的研究现状 |
| 1.2.2 关键控制策略研究现状 |
| 1.3 主要的研究内容以及结构安排 |
| 第2章 航空遥感稳定平台工作原理及模型建立 |
| 2.1 航空遥感稳定平台的原理以及电机模型 |
| 2.1.1 航空遥感稳定平台控制系统原理 |
| 2.1.2 航空遥感稳定平台无刷电机建模 |
| 2.2 航空遥感稳定平台动力学建模 |
| 2.2.1 航空遥感稳定平台坐标系建立 |
| 2.2.2 航空遥感稳定平台动力学建模 |
| 2.3 航空遥感稳定平台干扰分析和建模 |
| 2.3.1 摩擦模型 |
| 2.3.2 电机力矩波动模型 |
| 2.3.3 模型不确定项干扰 |
| 2.3.4 结构谐振模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 抑制非线性干扰的控制算法研究 |
| 3.1 航空遥感稳定平台主要的非线性干扰 |
| 3.2 抑制非线性干扰控制器设计 |
| 3.2.1 输入输出模型建立及分析 |
| 3.2.2 RBF神经网络滑模控制器设计 |
| 3.2.3 系统稳定性证明 |
| 3.3 仿真实验验证 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 航空遥感稳定平台解耦控制算法研究 |
| 4.1 系统的交叉反馈解耦控制 |
| 4.2 航空遥感稳定平台的解耦控制器设计 |
| 4.2.1 基于RBF神经网络的交叉反馈解耦控制器设计 |
| 4.2.2 稳定性证明 |
| 4.3 仿真实验验证 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于优化小脑神经网络的解耦控制算法研究 |
| 5.1 小脑神经网络控制基本描述 |
| 5.2 小脑神经网络的优化 |
| 5.2.1 基于信度分配的小脑神经网络 |
| 5.2.2 基于信度分配以及优化平滑度的小脑神经网络 |
| 5.3 小脑神经网络滑模控制器设计 |
| 5.4 仿真实验验证 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 结论 |
| 6.1 论文的主要工作 |
| 6.2 创新性工作 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 |
四、一类不确定线性连续随机系统的H~∞约束方差变结构控制（论文参考文献）
- [1]基于LMI技术的时滞随机奇异系统的分析与综合[D]. 王萌. 沈阳建筑大学, 2021
- [2]预见控制理论在容错控制中的应用[D]. 贾晨. 北京科技大学, 2021
- [3]基于数据驱动的涡扇发动机非线性控制器设计研究[D]. 韩英举. 大连理工大学, 2021(01)
- [4]DETCS下离散NCS主动容错/容侵协同控制研究[D]. 蒙小莉. 兰州理工大学, 2021(01)
- [5]时滞分布参数系统的移动控制与估计[D]. 付焕森. 江南大学, 2021(01)
- [6]智能汽车路径跟踪控制的研究[D]. 满金. 浙江大学, 2021(01)
- [7]磁悬浮球系统非线性控制与仿真[D]. 杨瑶. 吉林化工学院, 2021(01)
- [8]超敏捷卫星姿态机动与稳定控制算法研究[D]. 曲直. 中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所), 2021
- [9]电网负荷频率控制系统传感器故障容错控制研究[D]. 张逸为. 江南大学, 2021(01)
- [10]航空遥感稳定平台控制算法研究[D]. 王卓. 长春工业大学, 2021(08)