一、基于有限维YOULA参数化的多目标H_2/H_∞最优控制（论文文献综述）
陈安钢[1]（2021）在《工业烟丝干燥过程建模与先进控制策略研究》文中进行了进一步梳理工业干燥是一项能源密集型的过程,大多数工业干燥过程的能源效率及质量性能偏低。在不断上升的能源成本和愈加激烈的全球化竞争中,干燥过程的能源消耗和质量性能必须得到改善。研究者往往更多地研究干燥过程的机理和模拟仿真,而对干燥过程的操作控制研究甚少。干燥过程的主要成本并不是在初期的投资（设计和装配）,而是在日常运行的干燥过程优化。控制策略对于提高能源效率和获得理想的干燥产品质量至关重要,改善的方法和策略是建立合理的干燥模型和使用有效的控制策略优化干燥过程。在工业干燥过程中,大多数优化控制策略都是基于模型设计的,在控制调节问题中,模型的预测值被用来产生最优控制动作;在估计问题中,基于模型的预测值与工业实际测量数据协调来产生系统最优状态和参数估计。系统模型不仅有助于了解系统内部机理行为,而且是整个控制系统协同优化的基础,因此干燥过程建模是控制研究中首要解决的问题。大多数干燥模型研究从工艺角度来建立,主要的作用是模拟干燥过程以及了解干燥过程各物理变量的变化规律,模型非常复杂且很多涉及到高维度偏微分动态模型,利用该模型进行干燥过程实时控制策略比较困难。作为控制策略研究者更关注模型对后续的控制策略实施的影响,线性模型过于简化并不能精确描述复杂的干燥过程,变量之间的耦合性考虑很少。基于第一原理/机理（能量、质量和动量平衡）的非线性模型不仅能准确地描述干燥过程的复杂动态特性,而且在其他干燥过程/条件下容易移植和扩展这些模型的使用。为了得到干燥过程的最优干燥条件、更好的质量性能以及更高的能源效率,通常基于第一原理模型的优化控制策略是首选。本文主要的研究工作如下:首先,本文基于实际干燥过程（烟丝干燥过程）的相关变量因素客观分析、干燥过程数据主成分分析以及干燥过程机理分析建立起四阶非线性第一原理模型。第一原理模型具有一般性,不仅对于其他干燥过程具有很强的模型移植性和扩展性,而且能够建立起高度复杂且精确的系统模型。其次,针对工业干燥过程存在不可测量或难以测量的状态变量及物理参数,通过能够处理非线性模型及约束的滚动时域估计算法进行估计,避免花费大量精力去测量验证干燥过程中一些难以测量的物理量,以及为后续优化控制提供精确的模型。最后,针对工业干燥过程模型存在自由度不足的控制难题,设计出三种控制策略对其进行优化控制,都取得良好的控制效果。本文主要的创新点如下:（1）设计了烟丝干燥过程的非线性滚动时域估计策略。由于烟丝干燥过程为非线性模型且存在难以测量的未知参数和状态变量以及系统约束,常规的时域估计策略很难处理非线性问题及系统约束,并且不能同时估计出干燥过程模型的未知参数和状态变量。本文设计的非线性滚动时域估计策略（L1-Norm Moving Horizon Estimation,L1-Norm MHE）能显式处理系统非线性及各类约束。基于滚动时域窗口,优化策略只利用最邻近的时域窗口数据同时估计出系统状态变量及未知参数,与全信息时域估计策略相比,该策略不仅有精确的估计结果,而且减少了优化计算负载及计算时间。通过实例仿真对比,发现L1-Norm MHE估计策略在面对复杂工况（数据异常值、噪声、数据漂移）时,更能抑制异常工况,鲁棒性及精确性优于其他算法。该估计策略为后续工业干燥过程的优化控制层提供实时的状态和未知参数估计,改进干燥过程的优化控制效果。（2）提出了烟丝干燥过程的区域非线性模型预测控制策略。针对烟丝干燥系统为多变量非方模型（模型的操作变量数目小于输出变量数目）,存在控制自由度不足的问题。常规模型预测控制往往会导致输出变量存在稳态误差,控制精度及产品质量可能会受到很大影响。本文提出的区域模型预测控制（Zone Model Predictive Control,ZMPC）将烟丝出口水分w无偏差地控制在设定值上。其他被控输出变量不需要严格控制在设定值上,放松其他输出变量的控制要求,只要其在给定的设定区域内即可。放松设定值的策略在一定程度上提高了系统的控制自由度,满足系统关键输出变量的控制要求,消除了输出变量的稳态误差。区域模型预测控制独特特点是采用区域参考轨迹,只有当模型的预测值超过这个区域参考轨迹时,优化器才会改变操作变量。与传统的设定点跟踪模型预测控制相比,区域模型预测控制（ZMPC）具有更好的跟踪性能和鲁棒性能以及控制器最小动作的经济特性,关键是让烟丝出口水分跟踪设定值无任何稳态误差。（3）研究了烟丝干燥过程的优先级多目标非线性模型预测控制策略。针对非线性多变量模型的烟丝干燥过程,系统的被控输出变量间存在相互耦合竞争的矛盾。再加上干燥过程是一个自由度不足的非方模型,如何在有限的操作变量下优先满足系统最为关键的被控输出变量是非方系统迫切需要解决的问题。本文提出将优先级多目标优化策略引入到模型预测控制策略框架上,利用优先级多目标优化是处理系统目标间存在相互竞争的最佳解决策略。对干燥过程被控输出变量进行优先级升序排序依次优化,优先满足优先级高的被控输出变量的工艺要求。针对被控输出变量可能额外受到不同的目标约束,在确定具体被控输出变量的优先级后,对此变量的目标约束进行优先级降序划分,先放松优先级低的目标约束,一旦优化可行时,停止放松其他优先级高的目标约束,最终使系统被控输出变量沿最佳目标轨迹运动。通过控制策略仿真验证,优先级多目标控制策略优先满足烟丝出口水分的目标要求下,降低其他三个输出变量控制目标,以达到干燥过程最优控制效果。与区域模型预测控制比较,设计的控制策略更多地反映工业操作者对干燥过程的主观意愿的要求。（4）开发了烟丝干燥过程的双层非线性模型预测控制策略。对烟丝干燥过程模型进一步分析,发现系统输入输出稳态值的相容性和唯一性都是由于上层优化（Real Time Optimization,RTO）不合理的设定值及模型自由度不足造成的,导致输入输出稳态关系无法求解。系统输出变量存在稳态误差的根本原因是被控输出变量的设定值不合理。针对这一根本原因,本文在上层优化（RTO）和控制层之间增加一个稳态目标优化层（Steady State Objective Optimization,SSTO）,结合当前阶段工艺过程重新优化输出变量的设定值,从而开发出双层模型预测控制（Steady State Objective Optimization-Model Predictive Control,SSTO-MPC）策略。通过控制策略验证,SSTO-MPC控制策略比传统模型预测控制具有更好的跟踪能力和抗干扰能力,与区域模型预测控制及优先级多目标模型预测控制策略相比,SSTO-MPC控制策略具有更严格的理论优化操作设定值,实施更科学合理。
赵建国[2]（2020）在《基于策略迭代的线性奇异摄动系统自学习最优控制》文中研究表明奇异摄动系统是一类快、慢动态耦合的双时间尺度系统,广泛存在于电力系统、化工过程、机器人等领域。现有奇异摄动系统最优控制方法主要局限于模型参数已知的情况。自适应动态规划是一种可以在模型完全未知下设计最优控制器的自学习技术,已经广泛用于解决弱耦合、双线性、交联等复杂系统相关最优控制问题。由于共存的快、慢现象,现有自学习最优控制方法直接应用到模型未知的奇异摄动系统上会导致“病态数值问题”。因此,本论文面向模型未知的线性奇异摄动系统,把自适应动态规划方法和系统的双时间尺度结构特点相结合,研究基于策略迭代的自学习最优控制方法,目标是克服常规自学习控制方法的“病态数值问题”,提出良性的在线学习算法。主要工作概括如下:1.针对模型未知的线性奇异摄动系统最优状态调节控制问题,设计一种基于策略迭代的在线学习算法。首先,基于代价函数参数矩阵解的结构特点,重构传统Kleinman算法涉及的Lyapunov方程,提出一种改进的Kleinman算法;其次,根据积分贝尔曼方程和系统双时间尺度特性,设计一种基于数据的良性在线策略迭代算法;然后,在分析两种算法等价性的基础上证明所提在线算法的收敛性与闭环系统的稳定性;最后,通过仿真验证所提方法具有更好的鲁棒性。2.针对模型未知的线性奇异摄动系统混合H2/H∞控制问题,设计一种基于策略迭代的在线学习算法。首先,基于代价函数参数矩阵解的结构特点,重构递归迭代算法所涉及的Lyapunov方程组,提出一种以任意稳定反馈增益为初始条件的离线算法;其次,利用实时测量的数据,设计一种良性的在线策略迭代算法;然后,分析所提在线算法的收敛性与闭环系统的稳定性;最后,通过数值仿真验证所提方法的可行性。3.针对模型未知的线性奇异摄动系统最优输出跟踪控制问题,设计一种基于策略迭代的在线学习算法。首先,构造由参考轨迹和原系统组成的增广模型,将跟踪问题转换为增广系统的调节控制;其次,设计一种基于数据的良性策略迭代算法,同时学习前馈和反馈控制增益矩阵;然后,证明所提在线算法的收敛性与闭环系统的稳定性;最后,通过一个直流电机系统的仿真例子验证所提方法的有效性。
蒋秀珊[3]（2020）在《随机系统的稳定性分析与Pareto最优控制研究》文中提出稳定性理论是研究无限时域中Pareto最优控制的基础,相比较于连续伊藤系统,随机差分系统的稳定性研究仍有较大差距。本学位论文主要基于随机系统研究离散随机系统的稳定性问题和随机伊藤系统的Pareto最优控制问题。Pareto优化是一种重要的合作型博弈,在化学工艺、经济管理、无线通讯、信号处理等领域发挥重要的作用,但基于随机系统所研究的Pareto最优控制问题大多未考虑当系统受到外部干扰影响时的情形。稳定性是系统重要的动态特性,而随机非线性离散差分系统稳定性已有结论中,所得稳定性判据大多为难以验证的随机函数不等式形式。本学位论文一方面通过引入一个新型的差分Lyapunov算子研究了非线性离散随机系统的几类稳定性问题,首次以确定性函数不等式给出判定该类系统稳定性的判据,为非线性离散随机系统稳定性的研究提供了一种新方法。另一方面,本文首次利用Nash博弈和Pareto博弈相结合的方法解决了基于随机伊藤系统的带有外部干扰的Pareto最优控制问题。本文的具体工作按章节顺序论述如下:1. 研究了非线性离散随机系统的稳定性和能稳性问题。一方面,对于一般离散非线性随机系统,基于一个仅包含白噪声数学期望而不包含状态轨迹的数学期望的差分算子?Vk（x）,给出了系统p阶矩指数稳定性和依概率局部/全局渐近稳定性判据,且所得判据均以确定性函数不等式给出。另一方面,对于一类拟线性离散随机系统,以线性矩阵不等式形式分别给出了系统状态反馈能稳和输出反馈能稳的充分性条件。2. 研究了带有时滞的离散随机时变系统的稳定性。首先,通过使用H表示技术将带有一般时变参数的随机时滞系统与一个标准的确定性时变系统建立联系,基于算子谱方法给出所研究系统满足均方指数稳定的充分必要条件。其次,利用“冻结系数法”给出了判定带有慢时变参数的随机时滞系统稳定的充分性条件。特别地,我们使用了两种不同的扩维方法来处理带有不同时变参数系统中的时滞。3. 研究了有限时域中带有H∞约束的Pareto最优控制问题。首先,针对所研究的系统,给出了一个带有任意确定性初始条件的随机有界实引理,改进了初始条件为零的已有结论。其次,利用二人非零和Nash博弈和Pareto博弈得到带有H∞约束的Pareto最优控制策略存在的充分必要条件,且在最坏干扰和Pareto最优控制策略作用下,给出状态依赖噪声系统的Pareto解存在的充分性条件,并求解得到一个Pareto边界。最后通过一个经济学实例验证了所得结论的正确性。4. 研究了有限时域中mean-field随机系统的带有H∞约束的Pareto最优控制问题。首先,结合随机mean-field理论,得到了一个带随机初始条件的随机有界实引理,且该随机初始条件满足一定的数字特征。其次,利用mean-field正倒向随机微分方程解决了带有不定目标泛函的mean-field线性二次Pareto最优控制问题。最后,通过耦合的Riccati方程给出了H∞约束下的Pareto最优控制策略存在的充分必要条件,并通过一个经济学实例验证了所得结论的有效性。最后,总结本文工作,展望后续研究课题。
丛聪[4]（2019）在《基于鲁棒控制的风力机叶片振动控制研究》文中指出随着现代风力发电机组大型化发展,叶片长度的增加导致风轮半径增加,增加了叶片的柔性。在风的作用下会产生振动,不仅影响风力机的安全运行和使用寿命;还能引起发电机转矩变化,影响电网的安全稳定。在此背景下,建立风力发电机组整体动力学模型,分析其动力学特性。选择合适阻尼装置并设计控制器控制风力机的振动,具有重要的理论和实际意义。风力机是一个刚柔结合的复杂多体系统,叶片和塔架是柔性振动体,而机舱是以质量惯性参与振动的刚体。风力机受气动载荷影响,旋转的叶片产生挥舞（flapwise）、摆振（edgewise）、扭转振动（torsion）;塔架产生前后（for-aft）、侧向（side-to-side）、扭转振动。各子系统的振动存在着耦合,如:叶片挥舞振动与塔架前后振动的耦合,叶片摆振与塔架侧向振动的耦合。由于传动系机械转矩与发电机的电气转矩的耦合,发电机动态对风力机叶片振动产生影响。由于系统存在未建模动态、参数不确定和结构不确定,实际运行的工程系统都会受到不确定性的影响。模型误差可能会导致系统性能下降,在系统建模和控制器设计过程中考虑不确定性对系统的影响,设计鲁棒控制器具有重要的意义。因此需要考虑多种系统不确定性,包括参数不确定和动态不确定,设计鲁棒控制。本文重点对风力机叶片振动结构控制的关键技术问题开展研究,包括叶片振动动力学建模、鲁棒控制问题等,主要研究内容如下:（1）建立面向结构控制的风力机耦合多体动力学模型,包括完整的机械和电气耦合模型。建模叶片—塔架—传动轴—电网的完整耦合模型,在此基础上分析电网动态对机械振动对影响。通过建模及仿真分析,得出发电机转矩的变化会加剧叶片的面内摆振。（2）研究基于鲁棒控制的风力机结构控制。由于风载荷具有随机性,考虑随机系统鲁棒控制问题。针对随机不确定性系统,根据随机积分二次型约束（IQC）与相对熵约束的等价,设计最小最大鲁棒线性二次型高斯（LQG）控制。考虑多种系统不确定性,包括参数不确定、动态不确定,使得闭环系统绝对稳定。应用在叶片振动控制问题中,仿真结果表明能有效抑制叶片振动。（3）研究随机系统分散控制。由于叶片与塔架的动态耦合,振动控制设计时要考虑耦合模型。现代风力机大型化发展趋势,控制策略需要大量的传感器和通讯网络。对于这种大型的结构,分散控制是一个更实用的方法。在最小最大LQG控制的基础上提出鲁棒分散最小最大LQG控制。仿真结果表明分散控制能取得与集中控制相似的控制效果。（4）针对确定性系统,研究满足积分二次型约束的不确定性系统的鲁棒控制,考虑结构信息约束,设计采用静态输出反馈方式,使得闭环系统满足H∞性能。（5）针对基于TMD的风力机叶片振动结构控制,建立风力机风轮变速旋转下系统动态模型。本文建立包含阻尼装置的结构模型,设计满足积分二次型约束系统的鲁棒分散H∞控制。仿真结果表明在基于叶片内分散布置多个TMD的分散控制能有效抑制叶片振动。
吴伟林[5]（2019）在《基于控制器参数化的切换系统设计》文中研究说明现代工业过程面向大规模、集成化方向发展,对系统的控制精度要求也越来越高,需要不断的对系统进行优化,保证系统稳定性或某些性能指标达到更高的要求,采用传统的控制方法设计单一的控制器难以满足实际工业系统的多性能指标需求。为了克服单个控制器的不足,设计一系列子控制器按照预先设定好的规则进行切换,使得系统能够应对外部环境多种复杂因素的干扰。虽然切换控制器能够满足复杂系统的多种性能需求,但是现有的基于Lyapunov函数的切换控制器设计方法更多强调闭环系统全局性能,而切换控制器在系统局部性能优化上,仍需进一步深入研究。为同时保证控制系统的全局和局部最优性能,进一步优化系统性能,将Youla参数化方法引入到切换控制器的设计上,在保证系统稳定性的同时,将优化问题集中到自由参数的优化上,从而实现既定的控制目标,改善系统局部最优性能。此外,基于Youla参数化设计切换控制器不仅可以保证在切换的情况下整个闭环系统稳定或满足某些性能,而且可以保证局部子系统满足相应的最优性能指标。本论文将结合Youla参数化方法,对线性时不变（Linear time invariant,LTI）系统和线性参数变化（Linear parameter-varying,LPV）系统的切换控制器设计问题展开深入研究,本文主要内容分为以下几个方面:1.针对一个LTI被控对象,基于Youla参数化方法设计切换控制器,给出了切换控制器的Youla自由参数在任意切换时保证子系统的H2控制性能的充分条件。另外,根据该自由参数和闭环系统之间H2性能的对应关系,给出了一种切换控制器自由参数的状态空间实现,不仅可以保证在任意切换的情况下整个闭环系统满足某一H2性能,而且可以保证局部子系统满足相应的H2性能。2.研究了基于Youla参数化的LPV系统任意切换H∞性能控制器设计问题。为解决单一的LPV控制器在时变参数大范围变化时,无法保证闭环系统在所有参数区域内都具有相同的控制性能。将时变参数的变化区域划分为若干个子区域,利用Riccati不等式求解中心控制器保证系统全局的H∞性能。通过线性分式变换得到中心控制器Youla参数的状态空间实现Q（θ）,将切换控制器转换为自由参数之间的切换,以保证在任意切换下的每个子系统和整个闭环系统都满足相应的H∞性能。3.针对LPV控制系统的噪声抑制问题,结合Youla参数化方法,研究了H2控制性能的平滑切换LPV控制器的设计。首先,采用Lyapunov不等式求取中心控制器,保证系统的稳定性,然后根据时变参数的变化区域划分为若干个子区间,再将中心控制器进行参数化分解,通过线性矩阵不等式求取具有H2控制性能的自由参数Q（θ）,设计平滑切换控制器自由参数,不仅能够实现平滑过渡的切换,并且使得系统具有较好的噪声抑制能力。4.针对切换LPV控制器在切换时可能产生较大的扰动问题,基于Youla参数化方法设计平滑切换控制器并实现系统满足H∞控制性能。将参数变化范围划分为若干个子区域,利用Riccati不等式求解中心控制器保证全局的H∞性能,采用互质因式分解技术,构造凸组合形式,对于调度参数重叠区域的LPV控制器的Youla参数的设计,重叠区域的Youla参数将由相邻的子区间的控制器的Youla参数线性插值得到,从而实现自由参数平滑过渡的切换。所提出的方法不仅能够保证系统全局的H∞性能,也可以保证局部子系统的H∞性能,并且实现在切换时产生较小的扰动。
郭民环[6]（2018）在《带吊挂负载的四旋翼无人机控制问题研究》文中研究指明得益于自身简单的机械结构和集成电路、MEMS传感器、通信、自动控制等技术的发展,以四旋翼无人机为代表的多旋翼无人机近年来受到广泛关注并持续快速发展。作为一种目前比较理想的空中作业平台,四旋翼无人机可以通过携带不同的设备完成不同飞行任务。一般说来,四旋翼无人机携带任务设备的方式有两种,第一种为夹持,就是将需要携带的设备通过某种夹具与机身进行刚性连接。第二种为吊挂,就是将需要携带的设备直接通过绳索吊挂在无人机的机身下方。其中,后一种方式能够有效降低负载对无人机转动惯量的影响,同时还可避免负载外形与机身的不匹配问题。因此,研究带吊挂负载的四旋翼无人机系统具有非常重要的实用价值。本文以拓展四旋翼无人机的应用为背景需求,针对带吊挂负载四旋翼无人机控制中的若干问题开展研究,主要研究内容归纳如下:（1）针对由一个和两个四旋翼无人机构成的吊挂飞行系统分别进行受力分析并建立各自理论动力学模型。其中,针对单个四旋翼吊挂飞行系统,根据绳子张力是否为零建立了完整的混合动力学模型。对双四旋翼吊挂飞行系统则只考虑绳子张力非零的情况,同时引入作用在吊挂负载上的外界干扰,并通过分析悬停状态附近的平衡点,得到了该系统的线性化参数模型。最后,在MATLAB环境下搭建数字仿真平台,为下文的算法研究与仿真测试奠定基础。（2）对带有内环增稳系统的四旋翼无人机高度、俯仰和横滚通道进行模型辨识技术研究。首先,选用低阶线性模型来近似各通道的输入输出关系,设计一种基于递推频谱的最小二乘算法来估计未知参数,并通过真实飞行实验数据对辨识算法进行验证。接着,将辨识得到的低阶近似模型改写为状态空间方程,并对其预测能力进行检验。然后,在Simulink环境中用该状态空间方程构造四旋翼无人机外环位置控制器的性能指标,通过数值优化的方法进行位置控制器参数寻优,最后通过无人机位置跟踪实验进行验证。（3）在系统精确模型未知的情况下,研究如何控制一个带吊挂负载的四旋翼无人机成功穿过一个高度有限的“窗户”。首先,在垂直平面内对吊挂系统进行二维模型简化并选择合适的低阶近似形式。接着,基于扫频实验数据,利用之前提出的辨识方法估计出近似模型中的未知参数,并检验模型的预测能力。利用辨识出的结果,将过“窗”问题转化为无人机的轨迹优化问题,优化目标为轨迹的平滑程度,约束条件为低阶近似模型构成的动力学约束和过“窗”过程中的空间约束。最后,在几组不同约束条件下分别对该问题进行数值求解,并对其中一种求解结果进行实验验证。（4）针对双四旋翼吊挂系统容易因外界干扰而产生的摆动问题和干涉问题,设计了一个带边界约束的混合H2、H∞控制器。首先针对这两个问题介绍了该控制器的一般形式,并给出了通过线性矩阵不等式（LMI）进行求解的方法。接着,从提高吊挂系统暂态性能和鲁棒性能的角度出发,分别确定系统的H2性能输出、H∞性能输出和边界约束输出,并设计对应的性能权值矩阵。接着再通过数值方法分析调节参数α和参数γH2/H∞C对控制器性能的影响,并讨论对应的调节策略。最后通过悬停和跟踪预设参考轨迹这两个数值仿真实例,对控制器的性能进行验证。其中,吊挂系统穿过“窄门”的预设参考轨迹是通过在微分平坦空间里的数值优化得到的。仿真结果表明设计的控制器满足预期要求。（5）针对双四旋翼吊挂系统中无人机控制目标不一致的问题,设计了一个滚动纳什控制器。首先,介绍了非合作动态博弈的基本概念,在此框架下将四旋翼无人机看成是具有不同目标函数的决策主体。接着,通过为两个四旋翼无人机分别设计一个二次型目标函数,并将双四旋翼吊挂系统的线性数学模型转换成开环信息结构下的有限时间差分博弈问题。然后,再将该动态博弈问题的开环纳什均衡解和滚动优化的思想相结合,设计一种基于状态反馈的滚动纳什控制器。最后,通过两个仿真实例进行验证,结果表明该控制方法充分考虑无人机的差异性,使得系统有了更大的调节空间。
苏为洲,闻成[7]（2018）在《鲁棒与最优控制在伺服系统中的应用》文中认为随着现代科技的迅速发展,高性能需求对伺服控制技术提出了更高的要求.鲁棒与最优控制技术在雷达天线、数控机床、机械臂、移动机器人和硬盘驱动等伺服系统的应用中表现出极大的优势,在伺服控制领域扮演着越来越重要的角色.结合伺服控制的应用背景回顾了鲁棒与最优控制理论中的一些主要问题与方法;以车载天线系统为例,对伺服控制设计的主要环节（指标定义、模型辨识、鲁棒分析和控制设计）进行讨论,强调了状态控制方法与经典频域法结合的重要性;对主流鲁棒与最优控制算法(回路成型、H∞、μ综合、H2、混合H2/H∞、GKYP)进行整理,并分析各方法的特点及存在的一些问题.最后探讨与伺服设计相关的控制问题,并对鲁棒与最优控制技术在伺服应用中的推广提出一些展望.
《中国公路学报》编辑部[8]（2017）在《中国汽车工程学术研究综述·2017》文中研究说明为了促进中国汽车工程学科的发展,从汽车噪声-振动-声振粗糙度（Noise,Vibration,Harshness,NVH）控制、汽车电动化与低碳化、汽车电子化、汽车智能化与网联化以及汽车碰撞安全技术5个方面,系统梳理了国内外汽车工程领域的学术研究进展、热点前沿、存在问题、具体对策及发展前景。汽车NVH控制方面综述了从静音到声品质、新能源汽车NVH控制技术、车身与底盘总成NVH控制技术、主动振动控制技术等;汽车电动化与低碳化方面综述了传统汽车动力总成节能技术、混合动力电动汽车技术等;汽车电子化方面综述了汽车发动机电控技术、汽车转向电控技术、汽车制动电控技术、汽车悬架电控技术等;汽车智能化与网联化方面综述了中美智能网联汽车研究概要、复杂交通环境感知、高精度地图及车辆导航定位、汽车自主决策与轨迹规划、车辆横向控制及纵向动力学控制、智能网联汽车测试,并给出了先进驾驶辅助系统（ADAS）、车联网和人机共驾等典型应用实例解析;汽车碰撞安全技术方面综述了整车碰撞、乘员保护、行人保护、儿童碰撞安全与保护、新能源汽车碰撞安全等。该综述可为汽车工程学科的学术研究提供新的视角和基础资料。
王上行[9]（2017）在《电网功角稳定安全分析及控制策略研究》文中研究指明随着我国“西电东送、北电南送、水火互济、能源资源大范围优化配置”的电网格局逐渐形成,区域电网间受到各种复杂扰动因素的可能性大大增加,极易造成发电机之间功角稳定的破坏,显着增加了系统发生连锁故障以及振荡失稳的概率,严重威胁着电网的安全。对其进行有效、可靠的安全分析及控制以使其保持安全稳定运行是一项富有挑战和意义的课题。为此,本文以域的方法描述参数和扰动,以跳变过程描述连锁故障过程,对系统开展功角稳定分析的研究,在此基础上,提出考虑扰动和参数不确定性的安全控制策略以及考虑连锁故障过程的安全控制策略。通过对系统功角稳定分析及控制策略开展研究,论文研究的主要内容和成果有:（1）针对传统小扰动稳定域在功角稳定安全分析时难以考虑系统可能出现的持续振荡和低阻尼比情况,提出一种基于改进小扰动稳定域的电网功角稳定分析方法。首先,借助映射理论将系统从改进小扰动稳定域映射到负半平面上,并通过直和运算构成保护映射,然后利用保护映射方法准确快速地求解出改进小扰动稳定域的边界。仿真结果表明:基于保护映射的电力系统改进小扰动稳定域描绘方法具有较高的精确度和有效性。最后,进一步分析了发电机励磁系统参数对改进小扰动稳定域的影响,该成果对于指导系统调度运行,对系统可能出现的小扰动失稳进行准确预警具有重要意义。（2）针对不同类型、不同大小的扰动对电力系统功角稳定性的影响程度难以定量描述的难题,提出一种基于能量稳定域的电网功角稳定分析方案。首先,将发电机电枢反应过程中时变阻尼分量定义为动态阻尼,充分考虑功角失稳过程中,时变因素对系统动态特性的影响,将动态阻尼进行能量化处理,构造同时考虑扰动大小和系统状态的电力系统动态稳定判据。并据此在参数能量空间建立能够直观反映不同扰动下系统动态稳定性的能量稳定域。通过分析该能量稳定域内、外不同参数-能量对的仿真结果,验证了所求能量稳定域的正确性及有效性。本文的研究成果对于指导系统调度运行,对系统潜在风险准确预警,从而制定控制方案,保证系统安全稳定运行具有重要意义。（3）针对连锁故障引发的系统大停电等安全稳定问题,提出一种考虑连锁故障的多工况电力系统功角稳定安全分析方法。首先,基于历史数据考虑连锁故障过程中断路器、继电保护装置等一、二次设备不确定动作、失效等对连锁故障事故链的影响,基于实时工况考虑连锁故障过程中潮流转移对连锁故障事故链的影响,并计算事故链中各工况间转移概率矩阵。在此基础上,建立基于离散马尔科夫理论的系统跳变模型,并基于该模型建立李雅普诺夫函数,推导鲁棒随机稳定性判据,分析系统稳定性。仿真结果表明该方法能够有效判别电力系统在连锁故障过程中多工况变化时的功角稳定性,与时域仿真法相比,无需获取系统运行轨迹,且计算量较小,简单易实现,能够对连锁故障过程中的系统稳定性作出准确判断。（4）针对电力系统扰动及参数模型难以匹配系统实际工况,造成控制效果难以保证系统稳定性的情况,本文提出了一种考虑系统不确定性的Youla参数化鲁棒控制策略。首先,将测量误差和参数估计引入的不确定性通过摄动矩阵描绘,将运行点变化引入的不确定性用凸多胞体模型描绘,再通过求解满足2范数与无穷范数有界的不等式得到Youla参数化矩阵,将实际系统与标称系统之间的输出误差,通过Youla参数化矩阵引入至输出反馈控制中,最终使系统不仅能满足H2/H∞鲁棒性能,而且能够实现对输出误差的追踪。仿真结果表明,所设计的鲁棒控制器对扰动和参数引入的多种不确定性因素均有良好的适应性,与依赖精确模型的控制方法相比,不仅能够更为迅速的平抑系统功角失稳现象,而且对多工况系统具有更强的鲁棒性。（5）针对连锁故障过程当中的时滞功角稳定控制策略设计问题,本文提出了基于离散马尔科夫理论的连锁故障功角稳定时滞控制策略。首先,将连锁故障过程用离散马尔科夫理论进行描述并建模,引入时滞项后,基于Newton-Leibniz公式构建李雅普诺夫泛函,并结合系统跳变特性构造非线性时滞功角稳定控制器,为了优化控制器求解过程,进一步利用Schur补理论将控制器求解过程中的非线性项解耦,实现非线性矩阵不等式的LMI求解,大大提升了控制器的求解效率。
袁绍军,白雪松,潘立巍,杨丽,周伟光[10]（2015）在《微电网用飞轮储能支承系统多目标控制》文中指出提出一种基于Youla参数和依赖独立李雅普诺夫函数为每个目标的多目标控制算法,并将其用于微电网用飞轮储能支承系统中。在假设悬浮转子系统性能的柔性与刚性相互独立的基础上,建立了柔性转子的结点状态空间模型和刚度模型,并结合了闭环控制回路中的其它环节,建立了微电网用飞轮储能的磁悬浮支承控制系统模型。在详细介绍了形成线形矩阵不等式的矩阵控制和一般的算法的基础上,对所设计的控制器作了分析和与传统控制器作了比较,实验结果表明所提出的多目标控制算法精确有效。
二、基于有限维YOULA参数化的多目标H_2/H_∞最优控制（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、基于有限维YOULA参数化的多目标H_2/H_∞最优控制（论文提纲范文）
（1）工业烟丝干燥过程建模与先进控制策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 工业干燥过程建模及先进控制策略研究的背景及意义 |
| 1.3 工业干燥过程建模及先进控制策略研究的现状分析 |
| 1.3.1 工业干燥过程的研究现状 |
| 1.3.2 工业干燥过程建模的研究现状 |
| 1.3.3 工业干燥过程先进控制策略的研究现状 |
| 1.3.4 工业干燥过程建模及先进控制策略相关研究之不足 |
| 1.4 本文的主要研究工作和创新点 |
| 1.5 符号说明 |
| 第2章 工业烟丝干燥过程机理数学建模 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 工业烟丝干燥过程建模相关研究概况 |
| 2.3 工业干燥过程建模理论方法 |
| 2.3.1 控制系统数学模型 |
| 2.3.2 工业过程主要建模法 |
| 2.4 工业烟丝干燥过程 |
| 2.4.1 烟丝干燥过程工艺描述 |
| 2.4.2 烟丝干燥设备结构及工艺要求 |
| 2.4.3 工业烟丝干燥过程建模 |
| 2.4.4 烟丝干燥过程控制方案 |
| 2.5 系统控制周期内层级间协同优化 |
| 2.5.1 有限元正交配置法 |
| 2.5.2 非线性约束优化算法 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于非线性滚动时域估计器的状态和参数估计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 状态估计方法相关概述 |
| 3.3 滚动时域估计(MHE)相关概述 |
| 3.4 全信息估计策略(FIE) |
| 3.5 有限滚动时域估计(MHE) |
| 3.6 状态及参数的滚动时域估计 |
| 3.7 工业干燥过程估计算法鲁棒性对比 |
| 3.7.1 基于线性模型的各类状态估计策略对比 |
| 3.7.2 基于非线性模型的L1-Norm 估计器和L2-Norm 估计器对比 |
| 3.8 本章小结 |
| 第4章 烟丝干燥过程的区域非线性模型预测控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 干燥过程系统及控制策略相关概述 |
| 4.3 非方多变量系统的非线性控制策略 |
| 4.4 区域模型预测控制策略 |
| 4.5 干燥过程控制策略结果分析 |
| 4.5.1 负载跟踪能力测试的结果 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 烟丝干燥过程的优先级多目标非线性模型预测控制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 多目标MPC优化算法结构 |
| 5.3 多目标MPC可行性判定及软约束调整 |
| 5.4 多目标优先级及目标约束优先级调整 |
| 5.5 多目标MPC控制策略仿真验证 |
| 5.5.1 单变量系统的多目标控制策略验证 |
| 5.5.2 多变量系统的多目标控制策略验证 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 烟丝干燥过程的双层非线性模型预测控制 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 烟丝干燥系统及性能指标概述 |
| 6.3 非线性滚动时域估计与实时优化 |
| 6.3.1 非线性滚动时域估计(NMHE) |
| 6.3.2 实时优化设计(RTO) |
| 6.4 子层稳态目标优化设计(SSTO) |
| 6.4.1 SSTO可行性判断 |
| 6.4.2 SSTO目标跟踪 |
| 6.4.3 SSTO经济优化 |
| 6.4.4 SSTO可行性与经济优化的协调 |
| 6.5 集成SSTO的 MPC |
| 6.6 控制策略验证 |
| 6.6.1 系统参数和约束 |
| 6.6.2 SSTO和 RTO的优化设定值 |
| 6.6.3 最优操作设定值跟踪能力测试的结果 |
| 6.6.4 非方系统的控制策略对比 |
| 6.7 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表论文清单 |
| 攻读学位期间承担的科研项目 |
| 致谢 |
（2）基于策略迭代的线性奇异摄动系统自学习最优控制（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 符号注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 自适应动态规划概述 |
| 1.3 奇异摄动系统概述 |
| 1.4 研究内容与创新点 |
| 2 基于策略迭代的线性奇异摄动系统最优状态调节控制 |
| 2.1 问题描述和预备知识 |
| 2.2 最优状态调节控制器设计 |
| 2.3 性能分析 |
| 2.4 仿真结果 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于策略迭代的线性奇异摄动系统混合H2/H∞控制 |
| 3.1 问题描述和预备知识 |
| 3.2 混合H_2/H_∞控制器设计 |
| 3.3 性能分析 |
| 3.4 仿真结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于策略迭代的线性奇异摄动系统最优输出跟踪控制 |
| 4.1 问题描述和预备知识 |
| 4.2 最优输出跟踪控制器设计 |
| 4.3 性能分析 |
| 4.4 仿真结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（3）随机系统的稳定性分析与Pareto最优控制研究（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 离散随机系统稳定性研究现状 |
| 1.2.1 非线性离散随机系统稳定性 |
| 1.2.2 时变离散系统稳定性 |
| 1.3 Pareto合作微分博弈研究现状 |
| 1.3.1 微分博弈论的研究现状 |
| 1.3.2 Pareto博弈研究现状 |
| 1.4 本文主要工作与章节安排 |
| 1.5 常用符号 |
| 第二章 非线性离散随机系统的稳定性和能稳性分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 非线性离散随机系统的p阶矩指数稳定性分析 |
| 2.3 非线性离散随机系统的局部和全局渐近稳定性分析 |
| 2.4 拟线性离散随机系统的能稳性分析 |
| 2.4.1 拟线性离散随机系统的状态反馈能稳性分析 |
| 2.4.2 拟线性离散随机系统的输出反馈能稳性分析 |
| 2.5 数值仿真 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 带有时滞的时变离散随机系统稳定性分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 预备知识 |
| 3.3 一般时变离散系统的稳定性分析 |
| 3.4 慢时变离散系统的稳定性分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 H_∞约束下的随机系统的Pareto最优控制分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 模型描述和预备知识 |
| 4.3 H_∞约束下的随机系统的Pareto控制和Pareto解 |
| 4.4 数值仿真 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 H_∞约束下的mean-field随机系统的Pareto最优控制分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 模型描述和预备知识 |
| 5.3 主要结论 |
| 5.3.1 带有随机初始状态的有界实引理 |
| 5.3.2 Mean-field线性二次Pareto最优控制 |
| 5.3.3 带有H_∞约束的Pareto最优控制策略和Pareto解 |
| 5.4 数值仿真 |
| 5.5 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（4）基于鲁棒控制的风力机叶片振动控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 主要符号及英文缩写对照表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 |
| 1.2 面向控制的风力机结构建模研究现状 |
| 1.3 风力机叶片振动控制的发展概况 |
| 1.3.1 载荷控制 |
| 1.3.2 结构控制 |
| 1.4 时域积分二次型约束系统的鲁棒控制发展概况 |
| 1.4.1 确定性系统鲁棒控制 |
| 1.4.2 随机系统鲁棒控制 |
| 1.4.3 最小最大LQG控制在振动控制问题中的应用 |
| 1.4.4 最小最大LQG控制的其它应用 |
| 1.5 静态输出反馈控制发展概况 |
| 1.6 本论文的主要工作 |
| 1.7 论文安排 |
| 第2章 预备知识 |
| 2.1 风力机结构动力学理论基础 |
| 2.1.1 基于假设模态的振型叠加法 |
| 2.1.2 欧拉拉格朗日方程 |
| 2.2 系统不确定性 |
| 2.2.1 积分二次型约束 |
| 2.2.2 相对熵约束 |
| 2.2.3 随机积分二次型约束与相对熵约束等价表述 |
| 2.3 绝对稳定性 |
| 2.3.1 确定系统绝对稳定性 |
| 2.3.2 随机系统绝对稳定性 |
| 2.4 S-过程 |
| 2.5 数学预备知识 |
| 2.5.1 相对熵与自由能对偶 |
| 2.5.2 线性矩阵不等式 |
| 2.5.3 鲁棒控制中用到的数学引理 |
| 2.5.4 代数黎卡提方程 |
| 第3章 面向结构控制风力机结构建模 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 风力机结构模型 |
| 3.2.1 叶片与塔架耦合模型 |
| 3.2.2 叶片载荷 |
| 3.2.3 运动方程 |
| 3.3 气动模型 |
| 3.3.1 风速仿真 |
| 3.3.2 叶素动量理论 |
| 3.4 基于主动拉索的风力机机械模型 |
| 3.5 基于调谐质量阻尼器的风力机机械模型 |
| 3.6 并网双馈风力机电气模型 |
| 3.7 传动链模型 |
| 3.8 变桨距控制 |
| 3.9 算例仿真 |
| 3.9.1 风速仿真 |
| 3.9.2 风力机叶片结构模型验证 |
| 3.9.3 电气动态对机械振动的影响 |
| 3.10 本章小结 |
| 第4章 基于最小最大LQG控制的叶片振动控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.1.1 基于主动拉索的叶片振动主动控制工作介绍 |
| 4.1.2 最小最大LQG理论应用在悬臂梁工作介绍 |
| 4.2 标准最小最大LQG控制 |
| 4.3 单叶片的不确定模型表述Ⅰ |
| 4.3.1 溢出动态 |
| 4.3.2 数值仿真 |
| 4.4 单叶片不确定模型表述Ⅱ |
| 4.4.1 溢出动态 |
| 4.4.2 参数不确定 |
| 4.4.3 最小最大LQG控制设计 |
| 4.4.4 数值仿真 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于分散最小最大LQG控制的风力机振动控制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 分散最小最大LQG控制 |
| 5.3 分散输出反馈控制 |
| 5.4 数值算例:风力机结构控制 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 利用TMD实现叶片分散控制 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 状态反馈控制 |
| 6.3 具有结构信息约束的静态输出反馈控制 |
| 6.4 算例分析:风力机主动结构控制-分散控制方式 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 结论和创新点 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录A |
| 附录B |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（5）基于控制器参数化的切换系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 控制器参数化概述 |
| 1.2.1 控制器参数化研究现状 |
| 1.2.2 基于Youla参数化的增益调度控制 |
| 1.3 切换系统概述 |
| 1.3.1 切换规则 |
| 1.3.2 多控制器的切换 |
| 1.4 切换线性变参数系统 |
| 1.4.1 LPV系统研究概述 |
| 1.4.2 LPV系统模型 |
| 1.4.3 LPV系统的Lyapunov稳定性 |
| 1.4.4 切换LPV控制器研究现状 |
| 1.5 本文结构与主要研究内容 |
| 1.6 课题来源 |
| 第二章 预备知识 |
| 2.1 向量和矩阵的范数 |
| 2.1.1 向量的范数 |
| 2.1.2 矩阵范数 |
| 2.1.3 函数范数 |
| 2.2 线性矩阵不等式(LMI) |
| 2.2.1 Schur补引理 |
| 2.2.2 有界实引理 |
| 2.3 线性分式变换 |
| 2.4 控制器参数化基础理论 |
| 2.4.1 镇定控制器的存在性 |
| 2.4.2 镇定控制器参数化 |
| 2.5 控制性能指标 |
| 2.5.1 H_2 性能分析 |
| 2.5.2 H_∞性能分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 Youla参数化的任意切换LTI控制器H_2性能设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题描述 |
| 3.3 主要结果 |
| 3.4 数值算例 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 Youla参数化的任意切换LPV控制器H_∞性能设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题描述 |
| 4.3 LPV中心控制器参数化 |
| 4.4 切换LPV控制器设计 |
| 4.5 数值算例 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于Youla参数化的平滑切换LPV控制器H_2性能设计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 问题描述 |
| 5.3 主要结果 |
| 5.3.1 中心解 |
| 5.3.2 控制器Youla参数的平滑切换设计 |
| 5.4 数值算例 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 基于Youla参数化的平滑切换LPV控制器H_∞性能设计 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 问题描述 |
| 6.3 主要结果 |
| 6.3.1 Youla参数插值准则 |
| 6.3.2 基于互质因式分解的Youla参数化 |
| 6.3.3 H_∞中心控制器设计 |
| 6.3.4 Youla参数的平滑切换设计 |
| 6.4 数值算例 |
| 6.5 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（6）带吊挂负载的四旋翼无人机控制问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题的背景和意义 |
| 1.2 四旋翼无人机发展概况 |
| 1.2.1 建模与辨识技术 |
| 1.2.2 轨迹优化与追踪技术发展应用 |
| 1.3 带吊挂负载的飞行系统国内外发展概况 |
| 1.3.1 带吊挂负载的有人直升机 |
| 1.3.2 带吊挂负载的无人直升机 |
| 1.3.3 带吊挂负载的多旋翼无人机 |
| 1.4 论文的主要研究内容与结构安排 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 论文结构安排 |
| 2 带吊挂负载的四旋翼无人机动力学建模 |
| 2.1 带吊挂负载的单个四旋翼无人机混合动力学模型 |
| 2.1.1 非零张力动力学模型 |
| 2.1.2 零张力动力学模型 |
| 2.1.3 子系统的切换 |
| 2.2 带吊挂负载的两个四旋翼无人机 |
| 2.2.1 考虑外部干扰的非线性模型 |
| 2.2.2 平衡点分析和参数化线性模型 |
| 2.3 四旋翼吊挂飞行系统的微分平坦特性 |
| 2.3.1 微分平坦理论 |
| 2.3.2 四旋翼无人机 |
| 2.3.3 两个四旋翼无人机带吊挂负载 |
| 2.4 MATLAB数字仿真平台 |
| 2.4.1 单个四旋翼无人机吊挂系统 |
| 2.4.2 两个四旋翼无人机吊挂系统 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 四旋翼无人机的低阶近似系统辨识 |
| 3.1 问题描述与研究思路 |
| 3.2 频域内系统辨识技术 |
| 3.2.1 传递函数模型辨识 |
| 3.2.2 递推离散傅里叶变换 |
| 3.2.3 频域内最小二乘估计 |
| 3.3 实验结果与分析 |
| 3.3.1 实验环境 |
| 3.3.2 外环位置控制器 |
| 3.3.3 各通道输入输出实验数据采集 |
| 3.3.4 模型辨识结果 |
| 3.3.5 辨识结果的验证 |
| 3.4 基于辨识模型的控制器参数整定 |
| 3.4.1 构建控制器性能指标 |
| 3.4.2 参数寻优与实验验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 过“窗”问题中四旋翼的轨迹优化与追踪 |
| 4.1 问题描述与研究思路 |
| 4.2 模型的简化与分析 |
| 4.3 低阶近似模型的系统辨识 |
| 4.3.1 实验平台 |
| 4.3.2 辨识过程与结果分析 |
| 4.4 轨迹最优问题及其数值解法 |
| 4.4.1 轨迹优化问题的一般描述 |
| 4.4.2 代价函数与边界约束 |
| 4.4.3 选择时间t_F |
| 4.4.4 轨迹优化问题的数值解法 |
| 4.5 四旋翼的轨迹优化与轨迹追踪实验 |
| 4.5.1 四旋翼的轨迹优化与结果分析 |
| 4.5.2 四旋翼的轨迹追踪实验与结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 双机吊挂系统抗摆动和防干涉的混合H_2/H_∞控制 |
| 5.1 问题描述与研究思路 |
| 5.2 H_2与H_∞的基本概念 |
| 5.3 带边界约束的混合H_2/H_∞控制 |
| 5.3.1 控制策略 |
| 5.3.2 控制器的线性矩阵不等式求解 |
| 5.4 数值仿真实验 |
| 5.4.1 仿真设置 |
| 5.4.2 仿真一:平衡点悬停 |
| 5.4.3 仿真二:跟踪3D轨迹 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 双机协同吊挂飞行的滚动纳什控制 |
| 6.1 问题描述与研究思路 |
| 6.2 非合作博弈理论基础 |
| 6.2.1 基本概念 |
| 6.2.2 纳什均衡与斯塔伯格均衡 |
| 6.3 有限时间开环纳什博弈 |
| 6.3.1 信息结构 |
| 6.3.2 线性二次型差分开环均衡解 |
| 6.4 控制器设计 |
| 6.4.1 滚动纳什控制器结构 |
| 6.4.2 算法编排 |
| 6.5 数值仿真 |
| 6.5.1 仿真设置 |
| 6.5.2 情形一: 悬停 |
| 6.5.3 情形二: 路径跟踪 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 研究内容总结 |
| 7.2 论文创新点及贡献 |
| 7.3 未来工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录A 物理参数与部分计算结果 |
| A.1 四旋翼无人机吊挂系统物理参数 |
| A.1.1 单个无人机情形 |
| A.1.2 两个无人机情形 |
| A.2 两个四旋翼无人机吊挂飞行系统动力学模型结果 |
| A.3 YALMIP优化工具 |
| 附录 B 本文中部分仿真、实验及MATLAB源程序链接汇总 |
| B.1 第2章 |
| B.2 第3章 |
| B.3 第4章 |
| B.4 第5章 |
| B.5 第6章 |
| 附录 C |
（8）中国汽车工程学术研究综述·2017（论文提纲范文）
| 索引 |
| 0引言 |
| 1汽车NVH控制 (长安汽车工程研究院庞剑总工程师统稿) |
| 1.1从静音到声品质 (重庆大学贺岩松教授提供初稿) |
| 1.1.1国内外研究现状 |
| 1.1.1.1声品质主观评价 |
| 1.1.1.2声品质客观评价 |
| 1.1.1.3声品质主客观统一模型 |
| 1.1.2存在的问题 |
| 1.1.3研究发展趋势 |
| 1.2新能源汽车NVH控制技术 |
| 1.2.1驱动电机动力总成的NVH技术 (同济大学左曙光教授、林福博士生提供初稿) |
| 1.2.1.1国内外研究现状 |
| 1.2.1.2热点研究方向 |
| 1.2.1.3存在的问题与展望 |
| 1.2.2燃料电池发动机用空压机的NVH技术 (同济大学左曙光教授、韦开君博士生提供初稿) |
| 1.2.2.1国内外研究现状 |
| 1.2.2.2存在的问题 |
| 1.2.2.3总结与展望 |
| 1.3车身与底盘总成NVH控制技术 |
| 1.3.1车身与内饰 (长安汽车工程研究院庞剑总工程师提供初稿) |
| 1.3.1.1车身结构 |
| 1.3.1.2声学包装 |
| 1.3.2制动系 (同济大学张立军教授、徐杰博士生、孟德建讲师提供初稿) |
| 1.3.2.1制动抖动 |
| 1.3.2.2制动颤振 |
| 1.3.2.3制动尖叫 |
| 1.3.2.4瓶颈问题与未来趋势 |
| 1.3.3轮胎 (清华大学危银涛教授、杨永宝博士生、赵崇雷硕士生提供初稿) |
| 1.3.3.1轮胎噪声机理研究 |
| 1.3.3.2轮胎噪声计算模型 |
| 1.3.3.3轮胎噪声的测量手段 |
| 1.3.3.4降噪方法 |
| 1.3.3.5问题与展望 |
| 1.3.4悬架系 (吉林大学庄晔副教授提供初稿) |
| 1.3.4.1悬架系NVH问题概述 |
| 1.3.4.2悬架系的动力学建模与NVH预开发 |
| 1.3.4.3悬架系的关键部件NVH设计 |
| 1.3.4.4悬架NVH设计整改 |
| 1.4主动振动控制技术 (重庆大学郑玲教授提供初稿) |
| 1.4.1主动和半主动悬架技术 |
| 1.4.1.1主动悬架技术 |
| 1.4.1.2半主动悬架技术 |
| 1.4.2主动和半主动悬置技术 |
| 1.4.2.1主动悬置技术 |
| 1.4.2.2半主动悬置技术 |
| 1.4.3问题及发展趋势 |
| 2汽车电动化与低碳化 (江苏大学何仁教授统稿) |
| 2.1传统汽车动力总成节能技术 (同济大学郝真真博士生、倪计民教授提供初稿) |
| 2.1.1国内外研究现状 |
| 2.1.1.1替代燃料发动机 |
| 2.1.1.2高效内燃机 |
| 2.1.1.3新型传动方式 |
| 2.1.2存在的主要问题 |
| 2.1.3重点研究方向 |
| 2.1.4发展对策及趋势 |
| 2.2混合动力电动汽车技术 (重庆大学胡建军教授、秦大同教授, 彭航、周星宇博士生提供初稿) |
| 2.2.1国内外研究现状 |
| 2.2.2存在的问题 |
| 2.2.3重点研究方向 |
| 2.3新能源汽车技术 |
| 2.3.1纯电动汽车技术 (长安大学马建、余强、汪贵平教授, 赵轩、李耀华副教授, 许世维、唐自强、张一西研究生提供初稿) |
| 2.3.1.1动力电池 |
| 2.3.1.2分布式驱动电动汽车驱动控制技术 |
| 2.3.1.3纯电动汽车制动能量回收技术 |
| 2.3.2插电式混合动力汽车技术 (重庆大学胡建军、秦大同教授, 彭航、周星宇博士生提供初稿) |
| 2.3.2.1国内外研究现状 |
| 2.3.2.2存在的问题 |
| 2.3.2.3热点研究方向 |
| 2.3.2.4研究发展趋势 |
| 2.3.3燃料电池电动汽车技术 (北京理工大学王震坡教授、邓钧君助理教授, 北京重理能源科技有限公司高雷工程师提供初稿) |
| 2.3.3.1国内外技术发展现状 |
| 2.3.3.2关键技术及热点研究方向 |
| 2.3.3.3制约燃料电池汽车发展的关键因素 |
| 2.3.3.4燃料电池汽车的发展趋势 |
| 3汽车电子化 (吉林大学宗长富教授统稿) |
| 3.1汽车发动机电控技术 (北京航空航天大学杨世春教授、陈飞博士提供初稿) |
| 3.1.1国内外研究现状 |
| 3.1.2重点研究方向 |
| 3.1.2.1汽车发动机燃油喷射控制技术 |
| 3.1.2.2汽车发动机涡轮增压控制技术 |
| 3.1.2.3汽车发动机电子节气门控制技术 |
| 3.1.2.4汽车发动机点火控制技术 |
| 3.1.2.5汽车发动机空燃比控制技术 |
| 3.1.2.6汽车发动机怠速控制技术 |
| 3.1.2.7汽车发动机爆震检测与控制技术 |
| 3.1.2.8汽车发动机先进燃烧模式控制技术 |
| 3.1.2.9汽车柴油发动机电子控制技术 |
| 3.1.3研究发展趋势 |
| 3.2汽车转向电控技术 |
| 3.2.1电动助力转向技术 (吉林大学宗长富教授、陈国迎博士提供初稿) |
| 3.2.1.1国内外研究现状 |
| 3.2.1.2重点研究方向和存在的问题 |
| 3.2.1.3研究发展趋势 |
| 3.2.2主动转向及四轮转向技术 (吉林大学宗长富教授、陈国迎博士提供初稿) |
| 3.2.2.1国内外研究现状 |
| 3.2.2.2研究热点和存在问题 |
| 3.2.2.3研究发展趋势 |
| 3.2.3线控转向技术 (吉林大学郑宏宇副教授提供初稿) |
| 3.2.3.1转向角传动比 |
| 3.2.3.2转向路感模拟 |
| 3.2.3.3诊断容错技术 |
| 3.2.4商用车电控转向技术 (吉林大学宗长富教授、赵伟强副教授, 韩小健、高恪研究生提供初稿) |
| 3.2.4.1电控液压转向系统 |
| 3.2.4.2电液耦合转向系统 |
| 3.2.4.3电动助力转向系统 |
| 3.2.4.4后轴主动转向系统 |
| 3.2.4.5新能源商用车转向系统 |
| 3.2.4.6商用车转向系统的发展方向 |
| 3.3汽车制动控制技术 (合肥工业大学陈无畏教授、汪洪波副教授提供初稿) |
| 3.3.1国内外研究现状 |
| 3.3.1.1制动系统元部件研发 |
| 3.3.1.2制动系统性能分析 |
| 3.3.1.3制动系统控制研究 |
| 3.3.1.4电动汽车研究 |
| 3.3.1.5混合动力汽车研究 |
| 3.3.1.6参数测量 |
| 3.3.1.7与其他系统耦合分析及控制 |
| 3.3.1.8其他方面 |
| 3.3.2存在的问题 |
| 3.4汽车悬架电控技术 (吉林大学庄晔副教授提供初稿) |
| 3.4.1电控悬架功能与评价指标 |
| 3.4.2电控主动悬架最优控制 |
| 3.4.3电控悬架其他控制算法 |
| 3.4.4电控悬架产品开发 |
| 4汽车智能化与网联化 (清华大学李克强教授、长安大学赵祥模教授共同统稿) |
| 4.1国内外智能网联汽车研究概要 |
| 4.1.1美国智能网联汽车研究进展 (美国得克萨斯州交通厅Jianming Ma博士提供初稿) |
| 4.1.1.1美国智能网联车研究意义 |
| 4.1.1.2网联车安全研究 |
| 4.1.1.3美国自动驾驶车辆研究 |
| 4.1.1.4智能网联自动驾驶车 |
| 4.1.2中国智能网联汽车研究进展 (长安大学赵祥模教授、徐志刚副教授、闵海根、孙朋朋、王振博士生提供初稿) |
| 4.1.2.1中国智能网联汽车规划 |
| 4.1.2.2中国高校及研究机构智能网联汽车开发情况 |
| 4.1.2.3中国企业智能网联汽车开发情况 |
| 4.1.2.4存在的问题 |
| 4.1.2.5展望 |
| 4.2复杂交通环境感知 |
| 4.2.1基于激光雷达的环境感知 (长安大学付锐教授、张名芳博士生提供初稿) |
| 4.2.1.1点云聚类 |
| 4.2.1.2可通行区域分析 |
| 4.2.1.3障碍物识别 |
| 4.2.1.4障碍物跟踪 |
| 4.2.1.5小结 |
| 4.2.2车载摄像机等单传感器处理技术 (武汉理工大学胡钊政教授、陈志军博士, 长安大学刘占文博士提供初稿) |
| 4.2.2.1交通标志识别 |
| 4.2.2.2车道线检测 |
| 4.2.2.3交通信号灯检测 |
| 4.2.2.4行人检测 |
| 4.2.2.5车辆检测 |
| 4.2.2.6总结与展望 |
| 4.3高精度地图及车辆导航定位 (武汉大学李必军教授、长安大学徐志刚副教授提供初稿) |
| 4.3.1国内外研究现状 |
| 4.3.2当前研究热点 |
| 4.3.2.1高精度地图的采集 |
| 4.3.2.2高精度地图的地图模型 |
| 4.3.2.3高精度地图定位技术 |
| 4.3.2.4基于GIS的路径规划 |
| 4.3.3存在的问题 |
| 4.3.4重点研究方向与展望 |
| 4.4汽车自主决策与轨迹规划 (清华大学王建强研究员、李升波副教授、忻隆博士提供初稿) |
| 4.4.1驾驶人决策行为特性 |
| 4.4.2周车运动轨迹预测 |
| 4.4.3智能汽车决策方法 |
| 4.4.4自主决策面临的挑战 |
| 4.4.5自动驾驶车辆的路径规划算法 |
| 4.4.5.1路线图法 |
| 4.4.5.2网格分解法 |
| 4.4.5.3 Dijistra算法 |
| 4.4.5.4 A*算法 |
| 4.4.6路径面临的挑战 |
| 4.5车辆横向控制及纵向动力学控制 |
| 4.5.1车辆横向控制结构 (华南理工大学游峰副教授, 初鑫男、谷广研究生, 中山大学张荣辉研究员提供初稿) |
| 4.5.1.1基于经典控制理论的车辆横向控制 (PID) |
| 4.5.1.2基于现代控制理论的车辆横向控制 |
| 4.5.1.3基于智能控制理论的车辆横向控制 |
| 4.5.1.4考虑驾驶人特性的车辆横向控制 |
| 4.5.1.5面临的挑战 |
| 4.5.2动力学控制 (清华大学李升波副研究员、李克强教授、徐少兵博士提供初稿) |
| 4.5.2.1纵向动力学模型 |
| 4.5.2.2纵向稳定性控制 |
| 4.5.2.3纵向速度控制 |
| 4.5.2.4自适应巡航控制 |
| 4.5.2.5节油驾驶控制 |
| 4.6智能网联汽车测试 (中国科学院自动化研究所黄武陵副研究员、王飞跃研究员, 清华大学李力副教授, 西安交通大学刘跃虎教授、郑南宁院士提供初稿) |
| 4.6.1智能网联汽车测试研究现状 |
| 4.6.2智能网联汽车测试热点研究方向 |
| 4.6.2.1智能网联汽车测试内容研究 |
| 4.6.2.2智能网联汽车测试方法 |
| 4.6.2.3智能网联汽车的测试场地建设 |
| 4.6.3智能网联汽车测试存在的问题 |
| 4.6.4智能网联汽车测试研究发展趋势 |
| 4.6.4.1智能网联汽车测试场地建设要求 |
| 4.6.4.2智能网联汽车测评方法的发展 |
| 4.6.4.3加速智能网联汽车测试及进程管理 |
| 4.7典型应用实例解析 |
| 4.7.1典型汽车ADAS系统解析 |
| 4.7.1.1辅助车道保持系统、变道辅助系统与自动泊车系统 (同济大学陈慧教授, 何晓临、刘颂研究生提供初稿) |
| 4.7.1.2 ACC/AEB系统 (清华大学王建强研究员, 华南理工大学游峰副教授、初鑫男、谷广研究生, 中山大学张荣辉研究员提供初稿) |
| 4.7.2 V2X协同及队列自动驾驶 |
| 4.7.2.1一维队列控制 (清华大学李克强教授、李升波副教授提供初稿) |
| 4.7.2.2二维多车协同控制 (清华大学李力副教授提供初稿) |
| 4.7.3智能汽车的人机共驾技术 (武汉理工大学褚端峰副研究员、吴超仲教授、黄珍教授提供初稿) |
| 4.7.3.1国内外研究现状 |
| 4.7.3.2存在的问题 |
| 4.7.3.3热点研究方向 |
| 4.7.3.4研究发展趋势 |
| 5汽车碰撞安全技术 |
| 5.1整车碰撞 (长沙理工大学雷正保教授提供初稿) |
| 5.1.1汽车碰撞相容性 |
| 5.1.1.1国内外研究现状 |
| 5.1.1.2存在的问题 |
| 5.1.1.3重点研究方向 |
| 5.1.1.4展望 |
| 5.1.2汽车偏置碰撞安全性 |
| 5.1.2.1国内外研究现状 |
| 5.1.2.2存在的问题 |
| 5.1.2.3重点研究方向 |
| 5.1.2.4展望 |
| 5.1.3汽车碰撞试验测试技术 |
| 5.1.3.1国内外研究现状 |
| 5.1.3.2存在的问题 |
| 5.1.3.3重点研究方向 |
| 5.1.3.4展望 |
| 5.2乘员保护 (重庆理工大学胡远志教授提供初稿) |
| 5.2.1国内外研究现状 |
| 5.2.2重点研究方向 |
| 5.2.3展望 |
| 5.3行人保护 (同济大学王宏雁教授、余泳利研究生提供初稿) |
| 5.3.1概述 |
| 5.3.2国内外研究现状 |
| 5.3.2.1被动安全技术 |
| 5.3.2.2主动安全技术研究 |
| 5.3.3研究热点 |
| 5.3.3.1事故研究趋势 |
| 5.3.3.2技术发展趋势 |
| 5.3.4存在的问题 |
| 5.3.5小结 |
| 5.4儿童碰撞安全与保护 (湖南大学曹立波教授, 同济大学王宏雁教授、李舒畅研究生提供初稿;曹立波教授统稿) |
| 5.4.1国内外研究现状 |
| 5.4.1.1儿童碰撞安全现状 |
| 5.4.1.2儿童损伤生物力学研究现状 |
| 5.4.1.3车内儿童安全法规和试验方法 |
| 5.4.1.4车外儿童安全法规和试验方法 |
| 5.4.1.5儿童安全防护措施 |
| 5.4.1.6儿童约束系统使用管理与评价 |
| 5.4.2存在的问题 |
| 5.4.3重点研究方向 |
| 5.4.4发展对策和展望 |
| 5.5新能源汽车碰撞安全 (大连理工大学侯文彬教授、侯少强硕士生提供初稿) |
| 5.5.1国内外研究现状 |
| 5.5.1.1新能源汽车碰撞试验 |
| 5.5.1.2高压电安全控制研究 |
| 5.5.1.3新能源汽车车身结构布局研究 |
| 5.5.1.4电池包碰撞安全防护 |
| 5.5.1.5动力电池碰撞安全 |
| 5.5.2热点研究方向 |
| 5.5.3存在的问题 |
| 5.5.4发展对策与展望 |
| 6结语 |
（9）电网功角稳定安全分析及控制策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景和意义 |
| 1.2 功角稳定安全分析研究现状 |
| 1.2.1 传统的动态安全分析方法 |
| 1.2.2 基于安全域的安全分析方法 |
| 1.3 考虑连锁故障的功角稳定安全分析方法研究现状 |
| 1.3.1 连锁故障模型建立 |
| 1.3.2 考虑连锁故障的电网安全分析及预警 |
| 1.4 面向功角稳定问题的安全控制策略研究现状 |
| 1.4.1 稳定控制的手段 |
| 1.4.2 稳定控制的方法 |
| 1.5 存在问题及本文主要工作 |
| 1.5.1 存在问题 |
| 1.5.2 本文主要工作 |
| 第2章 基于参数稳定域的电网功角稳定安全分析方法研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 改进小扰动稳定域 |
| 2.2.1 小扰动稳定域的定义 |
| 2.2.2 改进小扰动稳定域 |
| 2.3 基于保护映射理论的稳定域求解方法 |
| 2.3.1 保护映射理论 |
| 2.3.2 单参数系统稳定域求解方法 |
| 2.3.3 多参数系统小扰动稳定域求解方法 |
| 2.4 从负半平面到改进小扰动稳定域的映射 |
| 2.4.1 改进小扰动稳定域的分解 |
| 2.4.2 改进小扰动稳定域的映射 |
| 2.5 算例分析 |
| 2.5.1 四机系统 |
| 2.5.2 十六机系统 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于能量稳定域的电网功角稳定安全分析方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 动态阻尼理论 |
| 3.2.1 系统振荡能量 |
| 3.2.2 动态阻尼的定义 |
| 3.3 动态阻尼的求解 |
| 3.3.1 非平衡点线性化模型的推导 |
| 3.3.2 群阻尼能量的求取 |
| 3.4 能量稳定域构建 |
| 3.4.1 系统安全稳定运行需满足的条件 |
| 3.4.2 能量稳定域构建步骤 |
| 3.5 仿真算例 |
| 3.5.1 仿真系统 |
| 3.5.2 能量稳定域构建 |
| 3.5.3 能量稳定域的验证 |
| 3.5.4 动态阻尼理论的验证 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 考虑连锁故障的电网功角稳定安全分析方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 考虑事故链的系统多工况模型 |
| 4.2.1 连锁故障过程的建模分析 |
| 4.2.2 基于离散马尔科夫理论的电力系统多工况跳变模型 |
| 4.3 考虑连锁故障的多工况电力系统功角稳定性分析方法 |
| 4.3.1 系统离散马尔科夫鲁棒随机稳定判据 |
| 4.3.2 元件故障概率与系统功角稳定性的关系 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.4.1 测试系统 |
| 4.4.2 多工况系统随机稳定情况分析 |
| 4.4.3 多工况系统随机失稳情况分析 |
| 4.4.4 提升系统稳定性的方案验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 考虑扰动不确定性的电网功角稳定控制策略 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 考虑不确定性的系统状态方程 |
| 5.2.1 不确定性描述 |
| 5.2.2 Youla参数化矩阵的引入 |
| 5.3 鲁棒控制策略求取 |
| 5.3.1 鲁棒控制问题构建 |
| 5.3.2 鲁棒控制策略求解 |
| 5.4 仿真算例 |
| 5.4.1 测试系统 |
| 5.4.2 鲁棒控制仿真结果 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 考虑连锁故障的电网功角稳定控制策略 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 考虑时滞过程的电力系统连锁故障建模 |
| 6.2.1 考虑时滞过程的电力系统模型 |
| 6.2.2 考虑连锁故障的系统跳变模型建立 |
| 6.3 考虑跳变特性的电力系统连锁故障时滞稳定控制策略 |
| 6.3.1 控制模型的构建 |
| 6.3.2 控制器求解过程优化 |
| 6.4 仿真算例 |
| 6.4.1 测试系统 |
| 6.4.2 仿真结果及分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
四、基于有限维YOULA参数化的多目标H_2/H_∞最优控制（论文参考文献）
- [1]工业烟丝干燥过程建模与先进控制策略研究[D]. 陈安钢. 东华大学, 2021(01)
- [2]基于策略迭代的线性奇异摄动系统自学习最优控制[D]. 赵建国. 中国矿业大学, 2020(01)
- [3]随机系统的稳定性分析与Pareto最优控制研究[D]. 蒋秀珊. 华南理工大学, 2020(01)
- [4]基于鲁棒控制的风力机叶片振动控制研究[D]. 丛聪. 华北电力大学(北京), 2019(01)
- [5]基于控制器参数化的切换系统设计[D]. 吴伟林. 华南理工大学, 2019
- [6]带吊挂负载的四旋翼无人机控制问题研究[D]. 郭民环. 南京理工大学, 2018(06)
- [7]鲁棒与最优控制在伺服系统中的应用[J]. 苏为洲,闻成. 控制与决策, 2018(05)
- [8]中国汽车工程学术研究综述·2017[J]. 《中国公路学报》编辑部. 中国公路学报, 2017(06)
- [9]电网功角稳定安全分析及控制策略研究[D]. 王上行. 华北电力大学(北京), 2017(12)
- [10]微电网用飞轮储能支承系统多目标控制[J]. 袁绍军,白雪松,潘立巍,杨丽,周伟光. 电工技术学报, 2015(S1)