一、一种用于非最小相位系统的模糊控制器设计（论文文献综述）
卿金晖[1]（2021）在《基于FPGA的无刷直流电机转速控制系统设计与实现》文中研究指明无刷直流电机由于具有功率密度大、调速性能优、运行可靠和易于维护等特点被广泛应用于国防、航空航天、机器人、精密机床等领域。随着信息技术的发展,现有基于单片机和DSP的控制系统以及基于PID的控制算法已无法满足应用对转速和稳定性方面的要求,具有良好并行处理能力的FPGA和智能优化算法成为电机转速控制系统的研究热点。本文提出了一种遗传优化的模糊PID控制算法来提高无刷直流电机的转速控制精度,并基于FPGA设计了相应的转速控制系统,搭建了系统测试平台,并对系统性能进行了综合测试。具体研究内容包括:首先介绍了无刷直流电机的结构,并分析其工作机理,推导出数学模型。基于该模型提出了一种遗传优化的模糊PID转速控制算法,其采用模糊控制来自适应调整传统PID的KI、KP、KD参数,并根据实际工况通过遗传算法来动态修正模糊控制器的模糊规则和隶属度函数,从而精确控制电机转速。与传统PID和模糊PID控制算法进行对比分析,验证了所提出算法的性能。其次,采用FPGA设计了无刷直流电机转速控制系统。通过NIOS-II软核设计了遗传优化的模糊控制模块,并在QUARTUS-II下使用VERILOG语言依次设计了转速计算、PID、PWM以及报警模块。根据主控模块的有限状态机,完成转速反馈计算、转速处理决策以及控制输出等功能。此外,在MODELSIM环境下,对各个模块的功能进行了测试。然后,设计并搭建无刷直流电机转速测试平台。采用Cyclone IV FPGA EP4CE115F29C7为主控,分别设计了FPGA的外围电路,包括A/D转换、电平转换、转速检测、转子位置检测、驱动、系统保护以及电源。并以80BL110S50-445TKA无刷直流电机为对象,搭建了系统测试平台。最后,基于搭建的无刷直流转速测试平台,对系统性能进行了综合测试。在PID和遗传优化的模糊PID算法条件下,分别采用示波器和Signal Tap II测试了算法在不同转速条件下的跟踪能力,验证了算法的性能以及实际应用效果。本文采用FPGA设计了无刷直流电机转速控制系统,通过搭建的实测平台验证了系统的性能。为无刷直流电机智能控制算法在FPGA的实际应用提供了借鉴,能有利促进FPGA在电机控制领域的广泛应用。
张明秋[2]（2021）在《人工光源型植物工厂温湿度环境控制与试验研究》文中提出植物工厂作为目前最高水平的设施农业生产方式,是农业产业化进程中吸收应用高新技术成果最具活力和潜力的领域之一,代表着未来农业的发展方向。初期建设成本过高、光源与空调能耗较大以及经济效益不高等,突破这些瓶颈是实现植物工厂持续健康发展的关键。环境控制技术是植物工厂生产技术的核心,是当代农业生物学、环境科学、计算机控制与管理科学的综合应用,是对环境因子进行综合调节和控制的技术,它为不同作物的生长、繁育提供适宜的环境,同时实现系统节能降耗运行。本文建立植物工厂环境机理模型,采用随机森林算法辨识影响温湿度的环境参数,通过多变量解耦内模控制方法,设计环境参数控制器并在植物工厂中实施应用,主要内容如下:（1）构建了典型人工光源型植物工厂的温湿度环境机理模型,提出了随机森林理论用于环境温度、湿度模型参数辨识。基于能量平衡理论和质量平衡理论,建立了典型人工光源型植物工厂的温湿度环境机理模型,提出了随机森林理论用于温度、湿度模型参数辨识,获取了面向控制的温度、湿度环境实用模型,得到影响内部温度和的湿度主要环境参数。（2）建立温湿度控制系统动态非线性数学模型和控制系统传递函数矩阵,确定温湿度系统解耦后的控制策略。确定温湿度控制系统动态非线性模型,并对模型进行验证和分析,通过在计算系统输出值与实际现场中稳态工作点的测量值进行比较,确定模型的准确程度;建立人工光源型植物工厂温湿度控制系统传递函数矩阵;通过相对正则化增益矩阵及耦合指数对温湿度动态系统进行解耦处理,建立温湿度系统解耦后的控制策略。（3）提出了在反馈通道设置滤波器的多变量解耦内模控制方法,对内模控制的过程进行仿真验证。采用内模控制的相关理论,设计环境控制器解决温湿度环境的耦合问题和时滞问题;分别讨论了解耦控制器中各元素的时滞项和非最小相位零点个数的约束条件,提出了在反馈通道设置滤波器的多变量解耦内模控制方法;以稳态工作点A时动态系统的环境物理参数和环境测试参数为例,对内模控制的过程进行抗外界扰动工况仿真、系统响应速度工况仿真、系统稳定性工况仿真,检验系统在工况改变情况下输出信号的及时跟踪和克服外部干扰的能力。（4）在人工光源型植物工厂进行稳态工况和变工况两种情形的温湿度现场控制试验。在人工光源型植物工厂进行温湿度控制试验,分为稳态工况和变工况两种情形,控制效果由实际运行曲线来说明。通过验证试验,得到送风流量控制室内温度、送风含湿量控制室内湿度、冷水流量控制送风温度,内模控制器工作性能稳定,控制系统解耦效果良好,且具有较好的设定值跟踪和抗扰性能,能够满足植物工厂生产要求。
谢旭[3]（2021）在《基于开关升压变换网络的电动汽车混合储能系统的研究》文中指出电动汽车因其节能减排成为了汽车发展的主流方向。混合能量系统是将高功率密度的超级电容和高能量密度的锂电池通过双向DC/DC变换器组合在一起,可以满足电动汽车对车载能量系统容量和功率的双重需求。因此,对车载混合能量系统功率变换器拓扑结构、控制方法及功率分配策略等相关问题的研究具有重要意义。本文针对电动汽车车载能量系统存在的问题提出一种基于开关升压变换网络的电动汽车车载混合能量系统,并详细分析其工作原理。所提出的拓扑结构能够允许逆变器一个桥臂工作在直通模式下,具有抗电磁干扰能力。该拓扑结构以高电压增益提供能量双向流动路径,用于电动车辆的锂电池-超级电容器混合能量系统与交流侧负载之间的能量交换。通过仿真对拓扑的工作原理进行了验证。其次,本文采用状态空间平均法建立了拓扑工作在升压和降压模式下的小信号模型,得到了系统的传递函数。基于零极点图分析了开关升压变换网络中电感值、电容值、电感寄生电阻、电容等效串联电阻以及直通占空比对系统输出响应特性的影响,并进行仿真验证。然后,根据电动汽车的运行工况和储能系统的充电状态,采用基于逻辑门限值能量管理策略对车载混合能量系统进行功率分配。将锂电池作为电动汽车的主要储能元件,超级电容提供负载的峰值功率需求并且回收制动能量。在能量管理策略的基础上设计了具有四个控制器的系统控制框图,以确保电池输出电流和超级电容电压保持稳定,以及交流侧电流稳定。电压和电流控制器是根据波特图在频域中进行设计,所设计的控制器具有良好的动态特性。通过仿真对能量管理策略进行验证。最后,设计并实现了以ARM微处理器和CPLD为控制核心的实验平台,通过实验验证了拓扑的电气可行性和所设计控制器和控制策略的适用性。
孙瑀擎[4]（2021）在《基于变论域模糊PID的典型开关变换器特性研究》文中研究指明随着近年来电子电力技术和智能控制策略的发展,DC-DC变换器已成为开关电源的重要组成部分,主要用于数据通讯、远程控制系统、光伏发电系统、绿色能源等各个领域。DC-DC变换器是非线性时变系统,这类系统在实际运行过程中容易产生边界碰撞分岔、倍周期分岔等非线性现象,对变换器的性能和工作质量产生影响。现在大部分的DC-DC变换器使用的是单闭环控制方法。单环控制系统受到干扰时,输出电压会出现波动情况,从而影响系统的稳定性。针对上述情况,本文提出了基于双环模式的变论域模糊PID控制方法控制Buck-Boost变换器和Boost变换器。双环控制模式使得系统对输入电压变化有更快的响应速度、系统稳定性更高。变论域模糊控制器既具有模糊控制器的优点,又利用伸缩因子对模糊控制的一些不足进行了改进。本文将从以下几个方面对应用于DC-DC变换器的双环模式变论模糊PID控制方法进行论述:首先,根据Buck-Boost变换器和Boost变换器的工作原理,在开关状态不同时搭建变换器的小信号数学模型;同时介绍并分析了目前在开关变换器领域应用较多的几类控制方法。其次,使用幅相裕度补偿法,利用系统的传递函数设计了双环模式的PID控制器;选取合适的隶属度函数和模糊子集数量,设计了模糊规则库;再选取合适的伸缩因子设计变论域控制器。然后,在仿真环境Simulink中分别搭建双环模式的PID控制、模糊PID控制以及变论域模糊PID控制策略下的系统仿真模型。通过仿真实验证明双环模式的变论域模糊PID控制策略使得系统具有更强的抗干扰能力和更高的控制精度。最后,基于STM32G474搭建硬件电路实验平台,通过实验证明变论域模糊PID策略对开关变换器的控制效果更佳,结果表明:变论域模糊PID控制策略的在响应时间和控制精度方面的控制效果优于模糊PID控制策略,实现了对模糊PID控制策略的改进。
申慧[5]（2021）在《预防区域路网过饱和的优化控制方法研究》文中研究指明交通作为日常生活的重要组成,在国民经济发展中发挥着举足轻重的作用。近年来,我国城市机动车保有量持续增长,车辆数的增加速度高于道路空间的扩容速度,由此引发的交通拥堵问题日益严重。在有限的道路空间内,如何充分利用现有交通管理设备提升车辆流通效率、避免交通拥堵的发生,是当前交通控制领域的研究重点。在此背景下,本论文基于现有道路空间的存储能力,结合交通拥堵的时域特性和地域特性,对预防区域路网发生过饱和的优化控制方法展开研究,完成的主要工作和取得的研究成果如下:1.针对基于聚类的交通时段划分方法中存在的聚类质量不高、划分粗糙等问题,提出基于图像分割算法的交通时段划分方法。根据日交通流量分布覆盖率将日交通流划分为三种模式,对不同模式下的交通流数据进行时段划分,体现不同工作日和休息日的交通出行特征差异,提高划分精度。针对人工划分方法中存在的主观因素干扰问题,使用先进的FR-FCM（Fast and Robust Fuzzy C-Means Clustering Algorithm）算法对交通流数据图像进行分割。该方法的操作过程简单、易行,划分结果具有可视化特点。基于图像分割算法的交通时段划分方法完全依据交通流变化趋势和流量值进行客观、科学的划分,有效避免了人工划分方法中存在的弊端。2.针对传统二相位控制方法中存在的车流冲突问题和四相位控制方法中存在的相邻车道上“排队不公”现象,提出了单向全通行（The Same Entrance Full-Pass,SEFP）的优化控制方法。将来自关键交叉口同一进口的各转向车流组成一个信号相位,同时放行或截止这些车流,有效提升关键交叉口车辆运行的安全性和通行效率。3.在分析关键交叉口和相邻交叉口之间车辆流通特性的基础上,提出了相关三转向车流的同步控制方法并应用于相邻交叉口,使相邻交叉口“服务”于关键交叉口,实现按需放行进入关键交叉口的车流量,避免关键交叉口进口路段上出现溢流。结合交通波理论,在相邻交叉口制定基于信号相位差的协同控制方案,在提升关键交叉口的车流通过量的同时,显着减少车辆延迟和停车次数。并在相邻交叉口协同控制方案中加入“不完全”截流控制方法,有效避免了关键交叉口出现交通过饱和现象,为优化区域路网的交通控制奠定研究基础。4.针对现有路网划分方法中存在的划分规则不统一、对相邻交叉口之间的车辆流通特性考虑不充分等问题,提出基于重叠划分的交叉口分组方法,将相邻的交叉口划分为一个控制组。通过推导各控制组中心交叉口进口路段上的动态车辆分布率范围,设计了区域路网车容量计算的新方法,为区域路网边界交叉口的流量控制提供合理阈值。为预防过多车辆进入区域路网而造成拥堵,提出“减少输入、增加输出”的边界流量控制方法。当区域路网内部车辆数超过阈值时,在区域路网边界处的I型中心交叉口采用“不完全”截流控制方法以减少驶入区域路网的车辆数。同时,将区域路网边界处II型中心交叉口的放行相位切换到车流输出相位,增加驶离区域路网的车辆数。“减少输入、增加输出”的流量控制方法可以有效维持区域路网内部车辆数的稳定。5.提出“边界服务中心”的协同控制方法,在区域路网内部交叉口得到较好应用。在I型中心交叉口执行定时控制方案的基础上,在其边界交叉口、即II型中心交叉口处建立二级模糊控模型,使其根据I型中心交叉口各进口的放行需求和自身进口路段上的车辆排队情况,动态调整各相位的放行权和放行时长,协调相关路段的车辆分布。该控制方法保证区域路网中有半数交叉口处于车流通过量最大的高效运行状态,同时,降低了整个区域路网的协同控制难度,更容易实现、应用和推广。借助微观交通仿真软件搭交通模型,加载本论文所提出的优化控制方法。通过仿真实验,对各种优化方法的仿真结果进行分析和对比,验证了本文所述各种优化控制方法的可行性和有效性。
邱志成[6]（2021）在《柔性机械臂的振动测量和控制研究进展综述》文中进行了进一步梳理柔性机械臂通常具有柔性关节和/或连杆.在过去的40多年里,柔性机械臂的研究取得了长足的进展.本文综述了柔性机械臂在动力学建模方法、振动的传感器测量系统和控制算法研究方面的发展现状、研究热点和前沿进展.首先,简要说明了柔性机械臂的优缺点和复杂性,介绍了柔性关节机器人和柔性连杆机械臂的建模方法和技术;其次,综述了不同振动测量系统在柔性机器人中的应用和特点,并比较了不同测量方法在柔性机械臂振动测量应用中的优缺点;然后,重点评述了文献中提出的柔性机械臂振动控制方法和控制算法;并分析了并联柔性机器人自激振动及其控制的研究现状;最后,对未来研究工作的发展趋势,面临的问题和挑战进行了展望.
祝熙彤,孙瑀擎,周诺,徐红梅[7]（2020）在《电压模式Buck-Boost变换器变论域模糊PI控制》文中进行了进一步梳理电压模式Buck-Boost变换器是一个典型的非最小相位系统。根据DC-DCBuck-Boost变换器的工作特性,运用状态空间平均法建立其小信号模型,据此设计PI控制器参数。Buck-Boost变换器是一个时变的非线性系统,传统PI控制难以达到最优的控制效果,由此采用模糊PI控制来规避PI控制的弊端。针对模糊PI控制在被控量变化较大时,控制精确度变差的问题,设计了模糊论域自适应伸缩变化的变论域模糊PI控制器,对Buck-Boost电路进行控制。通过Matlab/Simulink环境仿真,实验结果表明,变论域模糊PI控制具有更好的动态控制性能。
孟爱文[8]（2020）在《多项式模糊正系统稳定性分析与控制综合》文中研究指明正系统是具有独特正性的一类特殊系统,因其在生物医学、化学、生态学等诸多领域的广泛应用而引起学者的关注。但也因此特性,使得很多针对一般系统的研究成果无法适用于正系统。如何充分利用正系统的独特性质进行控制器设计与稳定性分析有待深入研究。因此,本文利用多项式模糊理论,线性余正Lyapunov稳定理论以及隶属函数依赖技术等,集中研究了正非线性系统的输出反馈控制、滤波器设计、L1性能、稳定性分析以及保守性放松等问题。主要研究内容如下:（1）基于多项式模糊模型,为正非线性系统设计多项式模糊静态输出反馈控制器,通过引入隶属函数依赖技术放松稳定性分析结果的保守性。首先,采用多项式模糊模型逼近正非线性系统,使得多项式可以存在于子模糊系统中,从而拓展正非线性系统的研究范围。其次,鉴于前提变量不完全匹配技术允许模糊控制器与模糊系统的隶属函数完全不同,故采用该技术为正非线性系统设计多项式模糊静态输出反馈控制器,从而降低模糊控制器的设计和实施难度。此外,通过引入非奇异变换矩阵,并结合矩阵处理技术,将非凸的稳定条件和正性条件转化为凸条件以便于求出可行解。最后,通过引入隶属函数依赖技术,推导出放松的稳定条件和正性条件。（2）鉴于多项式模糊理论的优越性,研究多项式模糊正系统的输出反馈控制器设计与渐近稳定性分析问题。同时,利用多项式隶属函数近似方法放松闭环系统的稳定性分析结果。首先,采用非并行补偿技术,为多项式模糊正系统设计多项式模糊输出反馈控制器。其次,利用增广向量法构造闭环控制系统的增广系统,通过选择合适的线性余正Lyapunov函数,利用先进的平方和处理技术,并结合一个非零常数向量,提出一种解决非凸问题的新方法,得到基于平方和形式的稳定条件和正性条件。最后,采用先进的多项式隶属函数近似方法,将隶属函数的形状信息、近似误差信息等引入到稳定性分析中,降低稳定性分析结果的保守性。（3）针对含有常时滞与外界扰动的T-S模糊正系统,设计一种L1-增益模糊滤波器,隶属函数信息的引入有助于放松正T-S模糊滤波误差系统的稳定性分析结果。其中,利用一个辅助变量构造正T-S模糊滤波误差系统的增广系统,以促进非凸稳定条件向凸条件的转化。同时,鉴于时滞项的存在和系统正性的捕获,构造线性余正Lyapunov-Krasovskii泛函,并结合系统L1性能要求,推导出既能保证系统稳定性和正性,又能保证系统最优性能的充分条件。最后,为了提高结果的放松性,首次将分段线性隶属函数近似方法应用于正T-S模糊滤波误差系统的稳定性分析中,从而获得放松的稳定性和正性分析结果。（4）针对不同情况下具有外界扰动的多项式模糊正系统,设计不同的L1-增益输出反馈模糊控制器。利用Lyapunov稳定理论和L1性能指标,对基于L1-增益输出反馈控制的多项式模糊正系统进行稳定性和正性分析,推导出满足系统L1性能要求的稳定条件和正条件。其中,针对棘手的非凸问题,利用增广向量法、矩阵变换技术以及约束条件限制等技巧,将非凸的稳定条件和正性条件转化为凸条件。最后,基于隶属函数依赖技术,提出一种高阶多项式隶属函数近似处理方法,从而有助于实现更好的放松效果。
戴喆[9]（2020）在《基于机器视觉的城市道路交叉口交通参数提取及交通信号控制》文中研究表明中心城市在国家区域协调发展中发挥着越来越重要的作用,城市交通的管理和控制逐渐成为了制约城市建设和经济发展的主要问题之一。在城市人口不断增加,人们对交通出行方式和交通质量要求不断提高的情况下,优化城市路网结构和交通运行状况,已成为社会关注的热点。与此同时,城市公共区域监控范围的扩大、监控需求的细化、以及监控设施的不断完善,为智能交通系统的建设和平台的有效运营提供了可靠保障。先进的城市交通控制系统是提高交通通行效率的核心,而合理的交叉口信号控制设计是提高城市道路通行能力,改善路网交通状况的重要手段,也是城市现代化的重要标志。因此对城市交通控制问题的研究具有很高的应用价值。针对当前城市道路交通控制的核心需求,本文重点研究基于机器视觉的交通参数提取及其在城市交通信号控制系统中的作用及应用价值,在为城市道路交通控制提供可靠数据来源的同时,为道路交叉口交通控制的智能化发展及高效运营提供具有参考价值的研究成果。为实现这一目标,主要的研究内容包括以下三点:1.针对交通参数的获取问题,设计了一种基于视频分析的道路交叉口交通参数提取方法,该方法包括三个方面:（a）制作了一个交通目标检测数据集（Vehicle Detection Dateset,VDD）,用来配合车辆目标的检测任务,制作了一个车辆计数数据集（Vehicle Counting Dateset,VCD）,用来进行交通参数获取方法的评价;（b）提出了一种多目标跟踪算法;（c）设计了一种区域编码算法用于轨迹处理和交通参数的计算。通过基于VDD和VCD开展实验及结果分析,验证了所设计方法的可行性和有效性。2.针对交通目标的运动信息提取及描述问题,基于相机标定模型,充分考虑道路交叉口交通监控场景的特点提出了两种相机标定算法:（a）对于使用固定相机进行长期监控的场景,提出了一种基于虚拟网格的离线标定算法;（b）对于监控视角要求变化的交通场景,提出了一种基于车辆三维模型的在线自动标定算法。以相机标定结果为基础,针对城市交通信号控制系统对交通参数的需求,获取基于目标运动信息的准确交通参数,并针对几种交通监控场景验证了算法的有效性。3.针对实现基于机器视觉的道路交叉口交通信号控制目标,完成了三个方面的工作:（a）提出了一种基于参数优化的道路交叉口交通信号控制方法,形成了基础控制方案;（b）提出了一种基于模糊逻辑的自适应信号控制算法,在基础控制方案的前提下,实现基于交通流变化的绿灯时间调整自适应控制过程;（c）基于基础控制方案与自适应信号控制过程,完成了基于机器视觉的道路交叉口交通信号控制仿真和分析。实验结果表明:论文提出的基于视频分析的道路交叉口交通参数提取方法能够适应于复杂的交通场景,并能较为准确的提取出重要的交通参数信息,其中交通流和交通组成信息的精度可以达到90%以上。提出的道路交叉口场景下的相机标定算法及交通目标的运动信息提取方法中,两种相机标定算法可以在不同的场景下配合使用,对于图像场景的距离估算精度（91%）能够较好地满足实际交通需求,能够实现在道路交叉口场景下准确描述交通目标运动信息的目标。提出的基于机器视觉的交通信号控制策略能够克服由于交通流波动对交通信号控制带来的干扰和影响,使车辆平均延误和停车次数显着降低,在非饱和交通流的情况下能够实现接近于理想条件下的交通控制性能,在饱和交通流的情况下的交通控制性能也明显优于固定周期的信号控制策略。
祝洋[10]（2020）在《基于多源干扰估计器的鲁棒飞行控制技术研究与应用》文中认为在复杂多变的飞行条件下,飞行器不可避免地受到输入干扰、模型不确定性、测量误差等因素的影响,这些因素统称为多源干扰。为了保证飞行器的飞行品质和飞行安全,在控制设计阶段必须系统地考虑多源干扰的主动抑制问题。然而,经典控制理论表明,同时抑制多源干扰往往需要做精细的折中,这样的设计过程复杂且极具挑战性。本文针对多源受扰系统的鲁棒轨迹跟踪问题,在标称跟踪控制器的基础上,提出统一的基于干扰估计器的鲁棒控制框架,将针对不同干扰的补偿机制进行结构整合,实现测控系统的多源干扰抑制,并在几种飞行器平台上进行应用与验证。本文创新点总结如下:针对无速率测量系统的鲁棒跟踪问题,提出了两种基于不确定性和干扰估计器（UDE）的输入干扰补偿方法。第一种方法中推导了UDE滤波器在无速率测量条件下的可行相对阶,保证UDE在可物理实现的前提下实现干扰的估计与补偿,并通过passivity技术注入阻尼,替代标称跟踪控制器中不可获得的速率反馈项,实现速率跟踪。第二种方法中提出了一种伦伯格状态观测器（LSO）和UDE的双向耦合结构,LSO为UDE提供速率估计,解决无速率测量问题,而UDE为LSO提供干扰估计,消除干扰对LSO性能的影响。在3-DOF直升机平台上的实验结果表明,提出的两种控制方法都能实现对集总干扰的估计与补偿以及对参考信号的高精度跟踪。针对传感器测量性能受限系统的鲁棒跟踪问题,首先,提出了一种基于测控系统模型的测量误差估计器（MEE）。相比于经典的滤波方法,MEE最大化地利用了传感器、控制器和被控对象的模型以及控制系统实时的输入输出信息,实现对测量误差的在线精准估计,并在控制系统中进行动态补偿。其次,通过引入预滤波器对测量信号进行预处理,可以降低MEE的带宽要求,从而降低MEE对模型不确定性的敏感程度。进一步针对复杂的传感器模型,提出了一个传感器动态时滞补偿器（SLC）,利用测控系统模型重构动态时滞误差并在闭环系统中对其进行实时补偿。在2-DOF直升机平台上的仿真实验结果展示了MEE相比于卡尔曼滤波器的性能优势。针对存在多源干扰的一类二阶系统的鲁棒跟踪问题,提出了一个多源干扰估计框架。该框架利用部分准确的控制系统模型信息和部分准确的状态测量来构建MEE和UDE,以分别在控制系统中估计和补偿多源干扰。此外,通过在多源干扰估计框架中引入奇异摄动参数ε,可以实现两个估计器估计带宽的协同调参,并利用奇异摄动理论证明了减小ε可以提高多源干扰抑制性能和闭环系统稳定性。在2-DOF直升机平台和四旋翼飞行器上的仿真实验结果表明,提出的基于MEE+UDE的多源干扰补偿方法相比于经典的鲁棒控制方案在瞬态控制、稳态控制和调参简易性等层面具有更优的性能。针对存在测量误差条件下的固定翼飞机航迹倾角鲁棒同步跟踪问题,研究本文提出的方法在飞行器编队控制中的推广应用。考虑固定翼飞机航迹倾角动态模型中的非最小相位特性,通过将基于MEE的测量误差补偿方法与经典的分布式观测技术以及非最小相位系统控制技术进行融合,提出了一种基于三模块的分布式鲁棒控制方案。该方案的特点是各个模块在结构和功能上实现解耦,使得在不影响其他功能模块的情况下,可以根据实际需求对其中任意模块进行改进或重新设计。对F-16战斗机编队的仿真结果表明,提出的控制方法可以实现时变航迹倾角参考信号的鲁棒同步跟踪。
二、一种用于非最小相位系统的模糊控制器设计（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、一种用于非最小相位系统的模糊控制器设计（论文提纲范文）
（1）基于FPGA的无刷直流电机转速控制系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究现状及发展趋势 |
| 1.3 论文主要内容及结构 |
| 第2章 无刷直流电机机理分析 |
| 2.1 结构分析 |
| 2.1.1 电机本体 |
| 2.1.2 转子位置检测机构 |
| 2.1.3 电子换相电路 |
| 2.2 驱动方式 |
| 2.3 工作机理 |
| 2.4 数学模型 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于遗传优化的模糊PID控制算法研究 |
| 3.1 PID控制算法 |
| 3.1.1 PID控制模型 |
| 3.1.2 增量式PID控制 |
| 3.2 模糊PID控制算法 |
| 3.2.1 模糊控制原理 |
| 3.2.2 模糊控制结构 |
| 3.2.3 模糊控制设计步骤 |
| 3.2.4 模糊PID控制策略参数整定原则 |
| 3.3 基于遗传优化的模糊PID控制算法 |
| 3.3.1 遗传算法概述 |
| 3.3.2 算法设计 |
| 3.4 仿真设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 系统FPGA设计 |
| 4.1 FPGA开发流程 |
| 4.2 系统框架描述 |
| 4.3 主控模块 |
| 4.4 基于Nios II遗传算法优化的模糊控制模块 |
| 4.5 数字PID控制模块 |
| 4.6 速度计算模块 |
| 4.7 PWM模块 |
| 4.8 故障报警模块 |
| 4.9 本章小结 |
| 第5章 系统测试平台设计与搭建 |
| 5.1 系统结构设计 |
| 5.1.1 FPGA特点 |
| 5.1.2 FPGA的选型 |
| 5.2 硬件电路设计 |
| 5.3 Nios II平台搭建 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 系统测试与结果分析 |
| 6.1 系统测试 |
| 6.2 结果分析 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 论文总结 |
| 7.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 |
（2）人工光源型植物工厂温湿度环境控制与试验研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 植物工厂发展与现状 |
| 1.2.2 植物工厂环境建模研究现状 |
| 1.2.3 植物工厂环境控制研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 2 人工光源型植物工厂温湿度环境模型建立与优化 |
| 2.1 人工光源型植物工厂基本组成及结构特点 |
| 2.2 温湿度环境动态模型建立 |
| 2.2.1 温度环境动态模型建立 |
| 2.2.2 湿度环境动态模型建立 |
| 2.3 温湿度环境参数辨识 |
| 2.3.1 参数辨识方法分析 |
| 2.3.2 参数辨识结果预测与分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 人工光源型植物工厂环境控制结构研究 |
| 3.1 植物工厂空气处理设备组成 |
| 3.2 环境温湿度控制动态模型建立及验证 |
| 3.2.1 温湿度控制设备的机理模型 |
| 3.2.2 环境温湿度控制动态模型验证 |
| 3.3 环境温湿度控制结构确定 |
| 3.3.1 温湿度耦合动态系统确定 |
| 3.3.2 传递函数建模 |
| 3.4 温湿度控制系统耦合特性 |
| 3.4.1 耦合特性指标 |
| 3.4.2 温湿度系统控制系统解耦 |
| 3.5 温湿度系统解耦控制结构 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 温湿度环境多变量解耦内模控制与仿真 |
| 4.1 内模控制研究 |
| 4.2 多变量解耦内模控制研究 |
| 4.3 多变量解耦内模控制器研究 |
| 4.4 温湿度控制系统解耦内模控制器设计与仿真 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 植物工厂温湿度环境控制试验 |
| 5.1 试验条件 |
| 5.2 试验仪器 |
| 5.3 试验环境参数采集 |
| 5.3.1 农艺技术要求 |
| 5.3.2 环境参数采集 |
| 5.4 验证试验 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与创新点 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 个人简历 |
（3）基于开关升压变换网络的电动汽车混合储能系统的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 车载混合能量系统的研究意义及研究现状 |
| 1.2.1 车载混合能量系统的研究意义 |
| 1.2.2 车载混合能量系统的研究现状 |
| 1.2.3 DC-DC 变换器拓扑研究现状 |
| 1.3 车载混合能量系统的能量管理策略研究现状 |
| 1.4 主要研究内容及全文安排 |
| 第二章 开关升压变换网络的工作原理及分析 |
| 2.1 开关升压变换网络的工作原理 |
| 2.1.1 升压模式 |
| 2.1.2 降压模式 |
| 2.2 开关升压变换网络调制 |
| 2.3 开关升压变换网络仿真验证 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 开关升压变换网络建模及特性分析 |
| 3.1 开关升压变换网络小信号建模 |
| 3.2 动态特性分析 |
| 3.3 系统动态特性仿真结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 混合能量系统的能量管理研究 |
| 4.1 储能元件充电状态计算 |
| 4.2 混合能量系统的能量管理策略 |
| 4.3 仿真验证 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 实验平台设计 |
| 5.1 电路设计 |
| 5.1.1 控制采样电路设计 |
| 5.1.2 驱动器电路设计 |
| 5.2 实验结果 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
（4）基于变论域模糊PID的典型开关变换器特性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究目的与意义 |
| 1.2 国内外研究背景及现状 |
| 1.3 研究内容与主要工作 |
| 1.4 本文结构 |
| 第2章 开关变换器与控制策略简介 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 非最小相位系统概述 |
| 2.2.1 Buck-Boost变换器非最小相位分析 |
| 2.2.2 Boost变换器非最小相位分析 |
| 2.3 开关电源的控制方式 |
| 2.3.1 电压控制方式 |
| 2.3.2 电流控制方式 |
| 2.4 控制策略概述 |
| 2.4.1 PID控制器概述 |
| 2.4.2 模糊控制策略概述 |
| 2.4.3 变论域模糊控制理论基础 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 变论域模糊PID及电路设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 PID控制器设计 |
| 3.2.1 PID控制器参数整定 |
| 3.2.2 模糊控制器设计 |
| 3.2.3 变论域模糊PID控制器设计 |
| 3.3 三种控制器的建模仿真 |
| 3.3.1 Buck-Boost变换器建模仿真 |
| 3.3.2 Boost变换器建模仿真 |
| 3.4 Buck-Boost变换器的电路设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 变论域模糊PID控制器实验结果研究及分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 Buck-Boost变换器仿真结果分析 |
| 4.3 Boost变换器仿真结果分析 |
| 4.4 实验验证与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和其它成果 |
| 致谢 |
（5）预防区域路网过饱和的优化控制方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内、外研究现状 |
| 1.3.1 交叉口过饱和状态识别方法研究 |
| 1.3.2 路网过饱和状态识别方法研究 |
| 1.3.3 基于MFD的路网交通状态识别 |
| 1.3.4 过饱和交叉口的优化控制方法研究 |
| 1.3.5 过饱和路网的优化控制方法研究 |
| 1.3.6 交通优化控制方案评价指标 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 技术路线 |
| 1.6 本章小结 |
| 2 基于图像分割算法的交通时段划分 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 常用的交通时段划分方法 |
| 2.2.1 基于聚类算法的交通时段划分 |
| 2.2.2 借助人工智能方法的交通时段划分 |
| 2.3 基于图像分割算法的交通时段划分 |
| 2.3.1 基于交通流量分布覆盖率的交通流模式分类 |
| 2.3.2 交通流数据图像分割 |
| 2.4 仿真实例与结果分析 |
| 2.4.1 交叉口属性及数据准备 |
| 2.4.2 基于图像分割算法的交通时段划分结果 |
| 2.4.3 仿真结果分析 |
| 2.4.4 实验对比分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 预防关键交叉口过饱和的单向全通行控制方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 信号相位优化设计 |
| 3.2.1 关键交叉口单向全通行放行方式 |
| 3.2.2 相邻交叉口相关三转向车流同步放行方式 |
| 3.3 预防关键交叉口过饱和的信号控制策略 |
| 3.3.1 关键交叉口的信号周期 |
| 3.3.2 关键交叉口各相位的绿时分配 |
| 3.3.3 关键交叉口的信号优化控制模型 |
| 3.4 基于相关三转向车流同步控制的相邻交叉口协同控制方法 |
| 3.4.1 相邻交叉口的信号配时方案 |
| 3.4.2 相邻交叉口的相位差协同控制 |
| 3.4.3 预防车队溢流的相关三转向车流“不完全”截流控制 |
| 3.5 实例仿真与结果分析 |
| 3.5.1 实验设计 |
| 3.5.2 结果分析 |
| 3.5.3 实验对比分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于重叠划分方法的区域路网车辆分布模型 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于重叠划分的交叉口车流特性分析 |
| 4.2.1 重叠划分方法 |
| 4.2.2 控制组内车流运行特性分析 |
| 4.3 基于重叠划分方法的区域路网内部车辆分布模型 |
| 4.3.1 I型控制组内的车辆分布模型 |
| 4.3.2 II型控制组内的车辆分布模型 |
| 4.4 实例分析 |
| 4.4.1 研究对象 |
| 4.4.2 I型控制组中心交叉口信号配时 |
| 4.4.3 区域路网内部路段的车辆分布率计算 |
| 4.4.4 路网划分结果对比 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于可变车辆分布的区域路网协同控制方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于动态车辆分布的区域路网车容量计算 |
| 5.3 基于区域路网车容量的边界交叉口流量控制 |
| 5.3.1 I型中心交叉口为边界交叉口 |
| 5.3.2 II型中心交叉口为边界交叉口 |
| 5.4 基于模糊控制的II型控制组中心交叉口放行方法 |
| 5.4.1 一级模糊控制器设计 |
| 5.4.2 二级模糊控制器设计 |
| 5.5 仿真实验与结果分析 |
| 5.5.1 仿真对象说明 |
| 5.5.2 区域路网中各交叉口配时参数 |
| 5.5.3 边界交叉口流量控制参数 |
| 5.5.4 仿真结果及分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 |
（6）柔性机械臂的振动测量和控制研究进展综述（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 柔性臂建模 |
| 1.1 假设模态方法 |
| 1.2 有限元方法 |
| 1.3 柔性关节机器人建模 |
| 1.4 带有柔性关节的柔性连杆机器人建模 |
| 2 柔性机器人振动测量 |
| 2.1 应变测量方法 |
| 2.2 加速度传感器测量 |
| 2.3 PSD测量 |
| 2.4 激光位移传感器测量 |
| 2.5 视觉测量 |
| 3 平面柔性机器人振动控制策略 |
| 3.1 自适应前馈控制 |
| 3.2 输入整形控制 |
| 3.3 应变反馈和PD控制 |
| 3.4 正位反馈控制(PPF) |
| 3.5 加速度反馈控制 |
| 3.6 视觉反馈反馈控制 |
| 3.7 时延反馈控制 |
| 3.8 滑模变结构控制 |
| 3.9 鲁棒、 自适应控制 |
| 3.10 预测控制 |
| 3.11 智能控制 |
| 3.12 强化学习控制 |
| 3.13 柔性关节机器人控制 |
| 3.14 智能特征模型控制 |
| 3.15 轨迹优化控制 |
| 3.16 采用振荡器方法控制 |
| 3.17 气压驱动控制 |
| 4 平面并联柔性机器人振动控制 |
| 5 结论与展望 |
（7）电压模式Buck-Boost变换器变论域模糊PI控制（论文提纲范文）
| 1 Buck-Boost变换器的基本工作原理 |
| 2 Buck-Boost变换器的PI控制器设计 |
| 3 Buck-Boost变换器的模糊PI控制器设计 |
| 4 Buck-Boost变换器的变论域模糊PI控制器设计 |
| 5 仿真分析 |
| 6 结论 |
（8）多项式模糊正系统稳定性分析与控制综合（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 符号 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源及研究意义 |
| 1.2 正系统的发展过程和研究现状 |
| 1.2.1 正非线性系统的发展过程 |
| 1.2.2 正系统输出反馈控制的研究现状 |
| 1.2.3 正系统L_1-增益滤波器设计的研究现状 |
| 1.2.4 正系统稳定性分析方法的研究现状 |
| 1.3 预备知识 |
| 1.3.1 矩阵相关知识 |
| 1.3.2 正系统基础知识 |
| 1.3.3 线性余正Lyapunov函数 |
| 1.3.4 凸条件 |
| 1.3.5 SOSTOOLS工具箱 |
| 1.4 本文主要研究内容与结构安排 |
| 第2章 多项式模糊正系统的输出反馈控制与稳定性分析 |
| 2.1 问题描述 |
| 2.2 静态输出反馈多项式模糊控制器设计 |
| 2.3 基本稳定性分析 |
| 2.4 基于隶属函数依赖技术的稳定性分析 |
| 2.5 仿真验证 |
| 2.5.1 系统描述与参数设置 |
| 2.5.2 仿真结果分析 |
| 2.5.3 系统状态的相位图 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于增广向量的多项式模糊正系统输出反馈控制 |
| 3.1 问题描述 |
| 3.2 静态输出反馈多项式模糊控制器设计 |
| 3.3 基本稳定性分析 |
| 3.4 基于多项式隶属函数近似方法的稳定性分析 |
| 3.5 仿真验证 |
| 3.5.1 系统描述与参数设置 |
| 3.5.2 仿真结果分析 |
| 3.5.3 系统状态的相位图 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于分段线性隶属函数的模糊正系统滤波器设计 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.2 正T-S模糊滤波器设计 |
| 4.3 稳定性分析 |
| 4.3.1 正T-S模糊滤波误差系统的增广系统 |
| 4.3.2 正T-S模糊滤波误差系统的稳定性与正性分析 |
| 4.3.3 基于分段线性隶属函数的稳定性分析 |
| 4.4 仿真验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 多项式模糊正系统L_1-增益输出反馈控制与稳定性分析 |
| 5.1 问题描述 |
| 5.2 L_1-增益输出反馈多项式模糊控制器设计 |
| 5.3 基本稳定性分析 |
| 5.4 基于高阶多项式近似方法的稳定性分析 |
| 5.5 仿真验证 |
| 5.5.1 系统描述与参数设置 |
| 5.5.2 子操作域数量的影响效果 |
| 5.5.3 近似多项式函数的最高阶次的影响效果 |
| 5.5.4 状态变量边界信息的影响效果 |
| 5.5.5 与第2章的放松方法比较 |
| 5.5.6 系统状态的时间响应 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 受干扰的多项式模糊正系统输出反馈控制器设计 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 输出不受干扰的多项式模糊正系统的控制综合 |
| 6.2.1 问题描述 |
| 6.2.2 多项式模糊控制器设计 |
| 6.2.3 稳定性分析 |
| 6.2.4 仿真验证 |
| 6.3 输出含有扰动的多项式模糊正系统的控制综合 |
| 6.3.1 问题描述 |
| 6.3.2 多项式模糊控制器设计 |
| 6.3.3 稳定性分析 |
| 6.3.4 仿真验证 |
| 6.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间承担的科研任务与主要成果 |
| 致谢 |
（9）基于机器视觉的城市道路交叉口交通参数提取及交通信号控制（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 交通信号控制的研究现状 |
| 1.3 交通参数提取技术的研究现状 |
| 1.4 交通目标运动信息获取的研究现状 |
| 1.5 论文的研究思路和内容 |
| 1.5.1 基于多目标跟踪算法和区域编码的交通参数提取方法 |
| 1.5.2 基于相机标定算法的交通目标运动信息获取方法 |
| 1.5.3 基于机器视觉的道路交叉口交通信号控制方法 |
| 1.6 论文的安排与结构 |
| 第二章 城市道路交叉口交通信号控制及其关键技术 |
| 2.1 单交叉口交通信号控制系统的组成 |
| 2.2 交通信号控制方案及参数设计 |
| 2.3 交通信号控制算法 |
| 2.4 交通信号控制评价指标 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于视频分析的道路交叉口交通参数提取 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 检测及评价数据集 |
| 3.2.1 车辆计数数据集 |
| 3.2.2 车辆检测数据集 |
| 3.3 基于视频的交通参数提取总体框架 |
| 3.3.1 车辆目标检测方法及模型构建 |
| 3.3.2 目标跟踪算法分析 |
| 3.4 交通场景下的多目标跟踪算法 |
| 3.4.1 模板匹配算法 |
| 3.4.2 高置信度跟踪器的选择 |
| 3.4.3 轨迹跟踪算法 |
| 3.4.4 轨迹的更新与删除 |
| 3.4.5 多目标跟踪算法 |
| 3.5 轨迹处理和信息提取算法 |
| 3.5.1 车辆的类别判定 |
| 3.5.2 区域编码算法 |
| 3.5.3 交通参数信息提取 |
| 3.6 实验结果与分析 |
| 3.6.1 目标检测算法及数据集测试实验 |
| 3.6.2 交通流信息统计实验 |
| 3.6.3 交通组成信息统计实验 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 道路交叉口场景下的相机标定及目标运动信息提取 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 交通场景下的相机成像与模型构建 |
| 4.3 相机标定算法模型 |
| 4.3.1 基于标志物的建模方法 |
| 4.3.2 基于消失点的建模方法 |
| 4.3.3 不同交通场景下的相机标定问题分析 |
| 4.4 基于虚拟网格的离线标定算法 |
| 4.4.1 相机内外参数获取分析 |
| 4.4.2 算法流程 |
| 4.5 基于车辆模型的自动标定算法 |
| 4.5.1 沿着道路方向消失点的获取 |
| 4.5.2 垂直道路方向消失点的获取 |
| 4.5.3 算法流程 |
| 4.6 道路交叉口场景交通目标的运动信息提取 |
| 4.7 实验结果与分析 |
| 4.7.1 基于虚拟网格方法的实验 |
| 4.7.2 基于车辆模型方法的实验 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 基于机器视觉的道路交叉口交通信号控制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于视频的自适应交通信号控制系统 |
| 5.3 基于参数优化的道路交叉口信号控制方法 |
| 5.3.1 基于参数优化的当量交通量计算方法 |
| 5.3.2 信号控制周期和绿信比计算 |
| 5.3.3 实验结果与分析 |
| 5.4 基于模糊逻辑的自适应信号控制算法 |
| 5.4.1 模糊逻辑理论 |
| 5.4.2 基于模糊逻辑的控制过程 |
| 5.4.3 基于模糊逻辑的自适应交通信号控制算法 |
| 5.4.4 实验结果与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（10）基于多源干扰估计器的鲁棒飞行控制技术研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.1.1 受多源干扰的控制系统 |
| 1.1.2 低成本飞行器的发展现状 |
| 1.1.3 低成本飞行器在受多源干扰条件下的控制难点 |
| 1.2 受多源干扰控制系统的国内外研究历史与现状 |
| 1.2.1 受集总输入干扰系统的鲁棒控制 |
| 1.2.2 受输出干扰或传感器数量受限系统的鲁棒控制 |
| 1.2.3 受多源干扰系统的鲁棒控制 |
| 1.3 本论文的主要创新与贡献 |
| 1.3.1 主要创新 |
| 1.3.2 主要贡献 |
| 1.4 本论文的结构安排 |
| 第二章 无速率测量系统的集总输入干扰补偿控制 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 无速率测量系统的控制器设计分析 |
| 2.2.1 问题描述 |
| 2.2.2 设计难点 |
| 2.3 基于passivity技术和改进的UDE的控制方案设计 |
| 2.3.1 控制方案设计 |
| 2.3.2 改进的UDE设计 |
| 2.3.3 稳定性和性能分析 |
| 2.3.4 3-DOF直升机应用 |
| 2.4 基于改进的LSO+UDE的控制方案设计 |
| 2.4.1 控制方案设计 |
| 2.4.2 改进的LSO设计 |
| 2.4.3 UDE设计 |
| 2.4.4 稳定性和性能分析 |
| 2.4.5 3-DOF直升机应用 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 传感器性能受限系统的测量误差补偿控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 传感器性能受限系统的控制器设计分析 |
| 3.2.1 问题描述 |
| 3.2.2 设计难点 |
| 3.3 基于MEE的控制方案设计 |
| 3.3.1 控制方案设计 |
| 3.3.2 MEE设计 |
| 3.3.3 稳定性分析 |
| 3.3.4 2-DOF直升机应用 |
| 3.3.5 固定翼飞机应用 |
| 3.4 被控系统模型精度受限条件下基于MEE的控制方案设计 |
| 3.4.1 改进的控制方案设计 |
| 3.4.2 2-DOF直升机应用 |
| 3.5 传感器动态时滞条件下基于MEE+SLC的控制方案设计 |
| 3.5.1 针对一阶传感器模型的控制方案设计 |
| 3.5.2 针对一阶传感器模型的MEE设计 |
| 3.5.3 针对高阶传感器模型的控制方案和MEE设计的推广 |
| 3.5.4 2-DOF直升机应用 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 存在多源干扰系统的一体化补偿控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 存在多源干扰系统的控制器设计分析 |
| 4.2.1 问题描述 |
| 4.2.2 设计难点 |
| 4.3 基于MEE+UDE的控制方案设计 |
| 4.3.1 多源干扰估计框架设计 |
| 4.3.2 控制方案设计 |
| 4.3.3 MEE设计 |
| 4.3.4 UDE设计 |
| 4.3.5 稳定性和性能分析 |
| 4.3.6 与经典鲁棒控制方案的对比 |
| 4.3.7 2-DOF直升机应用 |
| 4.3.8 四旋翼飞行器应用 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 固定翼飞机高精度编队控制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 固定翼飞机高精度编队控制设计分析 |
| 5.2.1 问题描述 |
| 5.2.2 设计难点 |
| 5.3 基于因果稳定逆的分布式鲁棒同步输出跟踪控制方案设计 |
| 5.3.1 控制方案设计 |
| 5.3.2 分布式观测网络设计 |
| 5.3.3 因果稳定逆设计 |
| 5.3.4 基于MEE的局部鲁棒控制器设计 |
| 5.3.5 稳定性和性能分析 |
| 5.3.6 F-16战斗机编队应用 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 全文总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 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 |
四、一种用于非最小相位系统的模糊控制器设计（论文参考文献）
- [1]基于FPGA的无刷直流电机转速控制系统设计与实现[D]. 卿金晖. 长春工业大学, 2021(08)
- [2]人工光源型植物工厂温湿度环境控制与试验研究[D]. 张明秋. 黑龙江八一农垦大学, 2021(01)
- [3]基于开关升压变换网络的电动汽车混合储能系统的研究[D]. 谢旭. 北方工业大学, 2021(01)
- [4]基于变论域模糊PID的典型开关变换器特性研究[D]. 孙瑀擎. 延边大学, 2021
- [5]预防区域路网过饱和的优化控制方法研究[D]. 申慧. 西南科技大学, 2021(09)
- [6]柔性机械臂的振动测量和控制研究进展综述[J]. 邱志成. 信息与控制, 2021(02)
- [7]电压模式Buck-Boost变换器变论域模糊PI控制[J]. 祝熙彤,孙瑀擎,周诺,徐红梅. 太赫兹科学与电子信息学报, 2020(06)
- [8]多项式模糊正系统稳定性分析与控制综合[D]. 孟爱文. 燕山大学, 2020(07)
- [9]基于机器视觉的城市道路交叉口交通参数提取及交通信号控制[D]. 戴喆. 长安大学, 2020(06)
- [10]基于多源干扰估计器的鲁棒飞行控制技术研究与应用[D]. 祝洋. 电子科技大学, 2020(03)