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随机与不确定系统的估计、控制基础理论及方法
成果信息
立项支持
  • 公布年份:
    2018
  • 中图分类:
    TP273.8
  • 关键词:
  • 成果简介:
    随着科技的发展,控制系统日益复杂,仅采用微分方程无法精确描述复杂的控制系统(如含有挠性旋转太阳帆板的卫星控制系统),需要用含有代数约束的奇异系统模型描述。同时,系统参数存在随机跳变(如卫星系统部件失效、载荷释放)、参数不确定(如卫星系统燃料消耗与加注、附件收缩)、外部环境干扰(如卫星转动受气流、地磁扰动、空间碎片撞击)、输入信息随机不确定(如卫星太阳能电池阵辐射、干扰力矩)、传输信息随机不确定(如间歇性观测、电离层和对流层时滞)等原因造成系统的随机与不确定性,对其进行状态最优估计及精确控制十分具有挑战性,开展相关研究具有重要理论意义和实际工程应用价值。 该项目主要科学发现总结如下: 针对具有输入和传输信息随机不确定性的动态系统状态估计关键问题,发现了非线性滤波随机稳定性、收敛性与通信能力极限之间的关系,提出了间歇性观测条件下无迹卡尔曼滤波器的设计方法,提高了随机非线性系统状态估计精度;发现了控制系统中不同传感器的噪声相互关联并与前一步的噪声耦合条件下的最优状态估计机理,设计了最优序列分布式融合方法,减小了滤波的理论均方根误差;提出了Delta算子卡尔曼滤波方法,统一了连续-离散卡尔曼滤波理论,获得了Delta域内滤波器收敛性的充分条件,解决了快速采样系统的最优状态估计问题。 针对具有系统参数随机跳变的动态系统控制问题,发现了奇异矩阵及其转置矩阵零空间基底与奇异系统可容许性之间的内在关系,获得了奇异随机跳变系统可容许性的充分必要条件,给出了状态反馈控制器的解析设计方法;以虚拟控制输入取代滑模面,提出了基于虚拟控制输入的随机自适应干扰抑制方法,设计了估计未知不确定性上界的自适应律,解决了未知干扰上界条件下的随机跳变系统干扰抑制难题。 针对具有外部干扰的不确定系统控制问题,发现了存在非匹配参数不确定性系统的滑模面设计凸优化特性,提出了鲁棒滑模控制器设计方法,保证了系统的快速响应和强鲁棒性;设计了具有非匹配未建模动态和外部干扰上界未知条件下复杂不确定非线性系统的自适应模糊输出反馈滑模控制器,突破了传统自适应模糊滑模控制理论依赖于状态完全可测的局限性;设计了自适应滑模控制器和复合抗干扰控制器,解决了空间飞行器系统外部干扰和惯性矩阵不确定条件下的姿态控制问题,提高了空间飞行器姿态控制的快速性和精确性。 8篇代表性论文发表在Automatica和IEEE Transactions on Automatic Contral等控制领域权威期刊上,总他引918次,SCI他引704次,单篇最高SCI他引169次。该项目成果得到了Automatica主编Andrew R. Teel教授等引用和正面评价。项目成员中1人获批教育部长江学者特聘教授和国家杰出青年科学基金项目资助,1人获北京市优秀博士论文荣誉。
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