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线性多项式系统的非线性状态反馈

在70年代,线性系统的状态反馈与综合曾是控制理论讨论的中心课题之一I‘l,它的许多理论研究结果已广泛用于生产实践.非线性环节或子系统常常被认为是消极、难以支配的不稳定因素;但是,生物物理学揭示出许多优良的生物系统都是非线性系统,这就又促使人们怀疑上述看法.本文讨论一类非线性系统的综合问题,试图说明:在某些条件下,合理地利用或构造非线性环节,将有助于改善系统的稳定程度.问题的提出线性多项式型系统可表示为I“’“] 戈=f(x)+g(%)u.(1)式中:x(t)。R’为状态向量;u(t)〔Rr为控制变量;f(x)△〔fl(二),fZ(二),…f。(x)〕犷,其中f;(x)为x的多项式函数(i=1,2,…,n);g(x)△g;,(戈),其中‘=1,2,…,n,了=1,2,3,二,仁,g;,(“)为x的多项式函数。 这类系统的特例就是线性定常多变量系统,即取式(1)中j(幼的每个分量f‘(劝为向量x的各分量的线性组合,且取g;j(劝=g...  (本文共6页) 阅读全文>>

哈尔滨工程大学
哈尔滨工程大学

动力定位船非线性状态估计及融合算法研究

动力定位(Dynamic Positioning,DP)船的非线性状态估计对船舶完成海上精确作业起着重要作用。然而DP船状态估计过程中主要面临以下干扰:1、由于电磁干扰,热噪声及宇宙噪声普遍存在并与状态呈加性关系,这类干扰被称为加性噪声干扰,由于状态之间具有递推关系,故加性状态噪声具有自相关性,同时传感器测量值根据系统状态得到,故加性测量噪声也具有自相关性,又由于传感器与DP船在同一噪声环境下工作,故加性测量噪声和加性状态噪声之间又具有互相关性。2、系统模型参数及噪声干扰统计特性的精确值很难获得,且由于通信故障,电磁干扰等原因,测量值具有随机丢失现象,这类干扰称为参数不确定性干扰。3、由于复杂海洋环境下海况的变化及系统时变性等未建模干扰,会使系统出现随信号变化的干扰,这些干扰用乘性噪声干扰表示。以上干扰都会影响DP船状态估计精度,另外DP船一般配置冗余的传感器单元,多传感器下的状态估计融合值要比单传感器下估计值更加精确。因而为了...  (本文共138页) 本文目录 | 阅读全文>>

《工程数学学报》2004年01期
工程数学学报

非线性状态估计的改进(英文)

1 IntroductionTherehavebeenconsiderabledevelopmentsinthedesignofnonlinearobserversinthelasttwode cades .Oneapproach ,calledobservererrorlinearization ,wasproposedindependentlybyKrenerandIs idori[2 ] andBestleandZeitz[3] fortheclassofscalaroutputsystems,andwasextendedtosystemswithmul tipleoutputs,andtosystemswithinputsbyKrenerandRespondek[4 ] .Thismethodattemptsatgeneralizingthelinearobservertheorybyincorporatinganonl...  (本文共7页) 阅读全文>>

《测控技术》2009年05期
测控技术

一种快速估计线性非线性状态的粒子滤波器

粒子滤波器通常用来进行非线性状态的估计[1,3]。然而,在很多实际应用中,如导航[8]、目标跟踪[4],状态维数普遍高于观测维数,若直接对所有状态采用粒子滤波方法,须使用庞大的粒子数目来降低滤波发散的可能性;此外,在有些情况下,非线性状态只占系统所有状态的一小部分,大部分都为线性状态,例如对于一个简单的地形辅助导航系统,状态包括位置、速度和加速度等,而非线性状态只是位置,不超过总数的1/3。针对这些问题可以考虑用组合滤波的方法,对非线性部分用粒子滤波(particle filter),而对于线性部分用计算代价较小的线性滤波方法。目前,针对既有线性状态,又有非线性状态的估计问题,通常采用的方法是Rao-B lackwellized粒子滤波器[5~7],但该方法的计算量较大,难以满足工程实时性要求。以下首先介绍混合状态估计模型,利用在对非线性状态进行估计时,某一时刻抽取出的N个粒子,先取它们的均值,将此均值传播到线性状态估计部分,这...  (本文共3页) 阅读全文>>

《沈阳工业大学学报》198S年10期
沈阳工业大学学报

含部分非线性状态系统稳定性

0引言在许多应用领域,如经济、技术领域中,经常出现一类含对称正则非线性状态的动态系统.如价格系统中的供、需及边际价格极限、电气系统中的电压及容量极限等,它们具有某些状态在达到某值后渐近趋向或立即达到饱和的特点.全部状态饱和非线性问题已有许多研究[1~4],但在实际应用中并非全部状态具有上述非线性,也并非表现为折线饱和性.如在波动性市场,特别是在证券市场中[5,6],资金或产品的流入量一般设为无约束,但某些价格变量则表现为一定的心理及客观极限.当接近这些极限时,呈现渐近饱和的“阻力”或“支撑”性弯曲.许多工程应用都有类似的情况.因此,有必要考虑部分状态非线性系统的问题.本文将给出此类系统全局渐近稳定的充要条件.1渐近稳定分析考虑系统x(t)=Ag[x(t)],t≥0(1a)式中A=[AⅠAⅡ]=[aij]∈Rn×n,AⅠ∈Rn×n,AⅡ∈Rn×n,n=nⅠ+nⅡ(1b)x(t)=xⅠ(t)xⅡ(t)Rn,xⅠ(t)∈RnⅠ,xⅡ...  (本文共4页) 阅读全文>>

《控制工程》2011年06期
控制工程

一种非线性状态参数延时系统的离散化方法

1引言很多非线性系统,如化学过程、电热系统和液压系统等,存在状态参数延时的特性。这激发了广大学者对非线性延时系统的控制问题的研究。近年来,很多关于延时系统的研究被提出[1-5]。其中,文献[3]针对状态参数延时系统提出了一种鲁棒控制方法。文献[4-5]分析了时间延时系统的稳定性问题。然而大部分的研究都是基于连续系统的。但是,大部分的工业控制器设计都是基于系统的离散模型。传统的欧拉方法被用于进行连续系统的离散。但是该方法要求采样周期要足够小。然而,由于物理上的限制,大的采样周期有时是不可避免的。一种从线性系统离散方法[6]扩展来的非线性系统的离散方法[7]可以解决这个问题。该方法对系统特性的影响也得到了研究[8]。本文提出了一种非线性状态参数延时系统的离散方法。该方法利用泰勒级数和SST技术可以在大的采样周期的情况下提供准确的离散模型。2无时间延时的非线性系统的离散无延时非线性连续系统可以表示如下:dx(t)/dt=f(x(t))...  (本文共5页) 阅读全文>>