控制理论与控制工程专辑
控制理论与控制工程是研究运动系统的行为、受控后的运动状态以及达到预期动静态性能的一门综合性学科。在理论方面，利用各种数学工具描述系统的动静态特性，以建模、预测、优化决策及控制为主要研究内容。在应用方面，将理论上的研究成果与计算机技术、网络技术和现代检测技术相结合，形成各种新型的控制器或控制系统。研究内容涵盖从基础理论到工程设计与实现技术的多个层次，应用遍及从工业生产过程到航空航天系统以及社会经济系统等极其广泛的领域。为了更深入了解相关概念，整合了本刊发表的控制理论与控制工程方面的相关研究，共计15篇。制作了控制理论与控制工程专辑，欢迎浏览。
主题关键词： 控制理论与控制工程补偿函数观测器模型预测控制姿态控制
- 论文汇编
基于位置跟踪的机械臂多电机新型滑模控制策略
摘要：为了解决多电机驱动的机械臂系统在复杂环境运行时，其关节位置容易受到负载等外界干扰，导致位置的跟踪误差及同步误差较大，造成系统工作性能下降等问题，提出了一种新型多电机环形耦合控制策略（NRCC）。NRCC中设置了同步比例系数保证多电机协调运行；设计了自抗扰补偿控制器和相邻平均误差处理器，自抗扰补偿控制器通过相邻平均误差信号对电机位置控制信号进行二次补偿，减小了多电机间的同步误差；同时，提出了一种自适应神经模糊推理系统（ANFIS）优化的新型指数趋近率滑模跟踪控制器（ANFIS-SMC）和扰动观测器保证电机的位置跟踪性能。仿真结果表明：该控制策略有效地减小了多电机间的同步误差，保证了电机的高精度跟踪性能。关键词：控制理论与控制工程;机械臂;多电机;环形耦合控制;自适应神经模糊推理系统;滑模跟踪控制器225|215|0<HTML><网络PDF><WORD>更新时间：2025-05-26不依赖观测器的不确定性系统输出反馈鲁棒控制
摘要：针对非匹配不确定性系统的静态输出反馈鲁棒控制问题在线求解难的难题，提出了一种基于数据驱动学习的自适应学习算法。首先，将不确定性系统的鲁棒控制问题转化为具有性能指标函数的标称系统的最优控制问题。其次，为实现输出反馈最优控制，根据状态反馈控制项构造了输出反馈黎卡提方程。再次，为实现该输出反馈黎卡提方程的在线求解，使用克罗内克积和向量化操作重构输出反馈黎卡提方程，进而设计了基于输入/输出数据的自适应学习算法，摒弃了传统观测器的使用，实现可一步求解的输出反馈鲁棒控制。最后，为实现被估参数的快速收敛，进一步放松了所要求的持续激励条件。仿真结果验证了本文控制方法和学习算法的有效性。关键词：控制理论与控制工程;数据驱动学习;鲁棒控制;最优控制;持续激励条件358|137|0<HTML><网络PDF><WORD>更新时间：2025-05-26共轴倾转旋翼无人机有限时间滑模姿态控制
摘要：针对受外界干扰的共轴倾转旋翼无人机姿态控制问题，设计了一种有限时间滑模控制器（FTSMC），以提高姿态控制的跟踪能力和在不确定干扰下的鲁棒性。采用牛顿-欧拉法建立了无人机姿态动力学模型，调整动力分配以克服无人机控制通道的过驱动。应用李雅普诺夫理论验证了有限时间滑模控制器的稳定性。最后，在Matlab/SimMechanics平台中进行仿真测试，以验证本文所设计控制器的性能。关键词：控制理论与控制工程;共轴倾转旋翼;无人机;有限时间滑模控制器;姿态控制469|138|0<HTML><网络PDF><WORD>更新时间：2025-05-26基于补偿函数观测器的四旋翼无人机姿态受限控制
摘要：由于四旋翼无人机的飞行环境及自身执行机构等原因限制，为了保证姿态始终在约束范围内变化，引入障碍Lyapunov函数（BLF）保证系统能够达到预设性能。提出了一种基于补偿函数观测器（CFO）的反步姿态受限控制（CFO-BLF）方案。通过Simulink仿真对比了CFO-BLF反步控制、ESO-BLF反步控制和PID控制下四旋翼无人机的姿态跟踪性能，验证了多无人机地面移动目标搜寻和定位
摘要：为了提高多无人机搜寻的效率，降低实际搜寻过程中操作和通信延时带来的误差影响，提高定位精度，提出了多无人机地面移动目标搜寻和定位方法。首先，通过地面站为单一无人机手动搜寻框选目标并提取目标共享信息。然后，他机根据共享信息，利用YOLOv3自动检测并定位目标。最后，设计了基于判别相关滤波器的延时误差补偿算法，对选定过程中的坐标误差进行估计和补偿。实验结果表明，本文方法有效提高了多机目标搜寻和定位的效率和精度。关键词：控制理论与控制工程;多无人机;目标搜寻;误差补偿673|187|0<HTML><网络PDF><WORD>更新时间：2025-05-26基于观测器的四旋翼控制-抗扰-避障一体化
摘要：针对四旋翼飞行器“规划-跟踪”避障方法中存在执行器跟踪误差的问题，采用控制-抗扰-避障一体化的设计方案，提出了一种带障碍约束的避障位置控制器。将Barrier李亚普诺夫函数用于约束障碍物边界，通过引入飞行器与目标位置的距离信息使目标点成为平衡点，从而解决传统势场方法中目标不可到达的问题。对于四旋翼控制系统状态强耦合、模型建立不精确的问题，提出了一种基于观测器的模型补偿控制策略并应用于姿态控制。采用补偿函数观测器估计模型偏差及外界扰动，并实时将估计值反馈补偿给控制器以达到自适应抗扰的控制跟踪效果。最后，对上述算法仿真验证，结果表明，基于观测器的模型补偿控制相较于其他控制算法在暂态性能、跟踪期望响应和抗干扰方面有更优的控制效果；避障位置控制器无需考虑跟踪误差问题，在仿真时间角度上，一体化避障方法较传统的“规划-跟踪”避障方法大幅度缩短，通过给定起始、目标位置后可以实现对静态障碍的躲避。关键词：控制理论与控制工程;四旋翼飞行器;控制-抗扰-避障一体化;Barrier李亚普诺夫势函数;模型补偿控制;补偿函数观测器;抗干扰646|171|0<HTML><网络PDF><WORD>更新时间：2025-05-26跟随式车辆队列高效协同弦稳定预测控制
摘要：针对前后跟随式通信拓扑的约束车辆队列弦稳定协同控制问题，提出一种分布式参数化模型预测队列控制算法。首先，建立车辆队列的纵向动力学模型，通过反馈线性化将其转化为线性状态空间模型。然后，利用邻域内车辆的预测轨迹信息构造局部优化问题，建立车辆队列局部控制器。为降低求解该局部最优控制问题的计算量，将预测时域内的控制输入增量参数化为阶梯式结构。在此基础上，设计模型预测队列控制器迭代计算算法，满足系统输入输出约束和弦稳定约束条件。进一步，应用Lyapunov稳定性定理和Moore-Penrose广义逆矩阵，获得车辆队列渐近稳定性充分条件，并分析系统跟踪性能。最后，通过与常规队列控制算法的仿真对比实验，验证所提出控制策略的高效性。关键词：控制理论与控制工程;模型预测控制;车辆队列;分布式控制;阶梯式策略;弦稳定性701|172|0<HTML><网络PDF><WORD>更新时间：2025-05-26复杂场景智能车辆车道与速度一体化滚动优化决策
摘要：针对智能车在复杂场景下的行车环境理解和行为决策问题，提出了一种智能车辆车道与速度一体化滚动优化决策方法。在复杂场景下建立了车路空间重构模型，得到以不同车道中心线为参考的车辆位置。建立了以非整数的纵向车速和整数的车道序号为控制量的车道与车速一体化模型。对本车与多方向来车的未来轨迹进行安全性分析，将复杂场景下智能车辆车道与速度一体化决策描述为混合整数非线性规划问题。为了验证本文决策方法的有效性，在无保护路口场景下进行汽车动力学仿真软件veDYNA和Simulink的联合仿真，结果表明：本文决策方法面对行驶缓慢、突然切入的周车，能及时做出换道决策；当智能车和周车同时行驶至路口区域时，能够做出减速让行决策，以实现安全行驶。关键词：控制理论与控制工程;车道与速度一体化决策;滚动优化;复杂场景;混合整数规划706|153|0<HTML><网络PDF><WORD>更新时间：2025-05-26基于车辆执行驱动能力的复杂路况速度规划及控制
摘要：为解决复杂道路环境（大曲率、低附着）下满足安全性和高效性约束的车速规划问题，提出了一种基于车辆动力学解析的微分方程规划方法。首先，推导了在稳态转向时满足侧向轮胎力约束的极限速度结构参数表达式。其次，将前轮和后轮的轮胎力执行空间组合为F-F图，得到考虑载荷转移和驱动方式因素的隐式微分方程，并求解该微分方程得到沿路径的极限速度，同时给出了面向离散路径信息的极限速度计算方法。最后，设计了横、纵向协同模型预测控制器，搭建了CarSim和Simulink联合仿真平台，在连续和离散两种信息路径上以规划的极限速度进行轨迹跟踪仿真实验。结果表明，本文提出的极限速度规划方法能够在尽快完成复杂路面环境下轨迹跟踪任务的同时，将轮胎力控制在稳定摩擦圆范围内。关键词：控制理论与控制工程;极限速度;轨迹跟踪;F-F图;模型预测控制792|186|0<HTML><网络PDF><WORD>更新时间：2025-05-26基于改进BPNN⁃MPF算法的锂离子电池SoE估计
摘要：为了提高锂离子电池能量状态（SoE）估计的准确性，考虑到电流或电压传感器噪声会累积误差，提出了一种基于改进反向传播神经网络（BPNN）与模型预测滤波（MPF）相结合的SoE估计方法。基于一阶RC等效电路模型，采用MPF算法估计电池的SoE，并使用改进BPNN对MPF算法的估计结果进行误差补偿。在NEDC工况下验证了本文方法的准确性。结果表明，与传统MPF算法和BPNN-MPF算法相比，本文方法的SoE估计值能较好地收敛到真实值，且最大绝对误差和均方根误差均在1%以内。关键词：控制理论与控制工程;锂离子电池;能量状态估计;改进BP神经网络;模型预测滤波304|240|0<HTML><网络PDF><WORD>更新时间：2025-05-26
