离散广义系统的奇异LQ问题及最优代价单调性

研究了离散广义系统的奇异线性二次指标最优控制问题。在给定的条件下，给出线性二次（LQ）问题的惟一最优控制和最优状态，并将最优控制综合为状态反馈。闭环系统正则，因果，稳定。并给出离散广义系统的最优代价比较定理。     

工程机械驾驶员座椅主动悬架最优控制

建立了车辆座椅两自由度悬架系统的力学和数学模型,应用线性随机最优控制理论(LQG),根据路面随机振动输入的统计特性,在状态变量不全知的情况下,通过Kalman-Bucy滤波器对其进行无偏最优估计,设计出控制系统的最优反馈规律·应用MATLAB仿真语言对该模型进行编程设计和计算机仿真实验·     

传热分布参数系统最优状态反馈控制设计

在对工业分布参数系统开环最优控制研究的成果基础上,本文进一步讨论如何实现分布参数最优反馈控制的问题。设计了线性二次型最优状态反馈控制器,描述了在双曲型和抛物型的实际传热过程中的应用。对分布参数系统的可观测性及状态估计问题也作了初步探讨。     

基于一类复合型性能指标的线性最优控制问题

讨论基于一类复合型性能指标的线性最优控制问题.应用最优控制理论推导出问题的最优控制解的形式,得出最优控制是不依赖于系统状态的开环控制.另外得到了最优价值函数的具体形式,并证明了价值函数关于系统状态x是线性的.     

随机种群扩散系统最优边界控制的充分必要条件

讨论了一类具有空间扩散和年龄结构的随机种群系统的最优控制问题．在考虑外界存在扰动的情况下,假定扰动系数为线性的,从而利用哈密尔顿函数导出其伴随方程,并根据伊藤公式和随机极大值原理推出了控制为最优的充分必要条件．     

广义系统的奇异LQ问题及最优代价单调性

研究了广义系统的奇异线性二次指标最优控制问题（即LQ问题）．在给定的条件下,给出LQ问题的惟一最优控制和最优状态,并将最优控制综合为状态反馈．所得闭环系统正则,稳定,无脉冲模．并给出广义系统的最优代价比较定理。     

非方离散广义系统的奇异LQ问题及最优代价单调性

研究了非方离散广义系统的奇异线性二次指标最优控制问题（即LQ问题）.在给定的条件下,给出LQ问题的惟一最优控制和最优状态,并将最优控制综合为状态反馈. 闭环系统的所有有限特征值均在开单位圆内,闭环系统的状态有最少自由元. 并给出非方离散广义系统的最优代价比较定理.     

基于Q学习的有限时间随机线性二次最优控制

针对系统状态和控制均依赖于噪声的随机线性离散时间系统,采用基于值迭代的Q学习迭代算法求解模型参数部分未知的有限时间随机线性二次(SLQ)最优控制问题。首先给出SLQ最优控制问题可达性条件和适应性条件,并通过矩阵拉格朗日乘子算法得到最优控制增益矩阵序列以及相应的随机代数Riccati方程(SARE)。其次,以值迭代算法为基础定义Q函数,利用Q学习迭代算法获得每个最优控制增益矩阵所对应的迭代控制增益矩阵序列和H矩阵序列。该算法依赖于系统状态信息,摆脱了系统模型参数部分未知的限制,并证明控制增益矩阵序列收敛到各自的最优控制增益矩阵,H矩阵序列收敛到各自的最优H矩阵。最后通过一个仿真实例说明了Q学习迭代算法的有效性。     

基于最优预测状态估计的网络化最优控制

针对网络化控制系统中存在的时变网络诱导时延和数据包丢失,提出基于最优预测状态估计的网络化线性二次型高斯(LQG)最优控制算法.对于存在网络诱导时延的情况,考虑反馈信号的网络诱导时延大于1个采样周期的情况,把网络化最优预测状态估计算法与传统最优控制算法结合,补偿网络诱导时延的影响.对于存在时变数据包丢失的情况,把时变数据包丢失的状态描述为1个二元赋值变量,假定当数据包丢失时目标节点保持上一时刻的值,给出相应的最优预测状态估计器和线性二次型(LQ)最优控制器的设计方法.研究结果表明:分离定理成立;网络化最优预测状态估计方法的缺点在于随着网络诱导时延增大或数据包丢失数目增加,其预测估计误差协方差阵略微增大,从而导致最优控制系统的代价略微增长.仿真和实验验证了算法的有效性和理论分析的正确性.     

关于线性二次型调节器次最优控制模型和方法的研究

讨论了解决线性二次型调节器系统的次最优方案,目的是要确定一个相对易改进的线性反馈规律,它可导出接近的最优系统指标。用这种方法,次最优线性调节器问题被精确公式化,并导出了其解的必要条件。     

基于鲁棒分析的一类随机系统的保性能控制

在不确定线性系统保性能控制研究的基础上,对成本控制矩阵不确定随机二次控制问题进行了研究,给出了一类线性随机系统及相应系数不确定线性随机系统保性能控制的定义,并利用伊藤公式和LMI(线性矩阵不等式)方法,在其满足均方稳定的条件下,得到了相应线性随机系统的保性能控制律的存在条件,即若线性随机系统均方稳定,则其相应的保性能控制律存在.最后将最优保成本控制律的设计转化为一个凸优化问题,即求解一个线性矩阵不等式问题.     

具有状态约束的动态经济系统最优控制

利用动态投入产出模型和控制理论方法相结合,对经济系统进行分析和宏观调控·具有状态积分不等式约束的确定性线性经济系统最优控制模型,是基于动态投入产出理论建立的·利用无约束条件的极大值原理,分析了最优技术与经济控制策略的存在性和惟一性,使得产品的实际产出尽量接近理想产出,同时使能源、资金等消耗最小,并给出了最优反馈控制的形式·     

一般时滞系统最优控制的逐步优化方法

上世纪60年代以来,借助于动态规划,无时滞系统的最优控制已经得到了很好的解决,然而,经典的动态规划没有像无时滞系统中逐步导出控制器一样,成功地应用于时滞系统。在本文中,针对一般时滞系统的最优控制问题,通过引入一对偶的倒向随机系统并应用内积理论,将提出一个逐步优化算法。借助于该方法,我们可以逐步对线性二次型（LQ）进行完全平方,进而得到控制器的解析解。有趣的是,时滞系统的控制器设计等价于对偶的倒向随机时滞系统不同信号的估计器设计。所提出的一般方法是行之有效的,因为借助于此方法,我们可以将时滞系统的最优控制从确定整个控制序列旋即变为逐一确定序列的元。可以相信所给出的逐步优化算法也可以用于解决其他相关的复杂控制问题,如控制问题解的充要条件等。     

随机2-D离散系统的统计特性

随机系统在研究方法上不同于确定性系统。目前，对存在随机干扰的2－D状态空间模型的研究较为少见。该文针对2－D随机多输入多输出线性时变系统的状态变量表达式，讨论了系统状态的统计特性，给出了系统的状态均值、方差和协方差阵的计算公式，并举例说明了该计算法。这些结果对进一步展开对随机2－D系统的状态估计，最优控制和其它方面的研究都具有重要意义。     

统一和通用的白噪声信息融合反卷积估值器

对于带不同局部动态模型的多传感器线性离散时变随机控制系统,应用Kalman滤波方法,在按标量加权最优融合准则下,提出了统一和通用的最优信息融合白噪声反卷积估值器,并对定常系统提出了稳态最优信息融合白噪声反卷积估值器。它们可统一处理白噪声反卷积融合滤波、平滑和预报问题。为了计算最优加权,提出了输人白噪声局部估计误差互协方差计算公式。它们在石油、地震勘探领域中有重要的应用背景。     

乘性／加性噪声Markov跳变系统线性均方最优控制

针对具有乘性/加性噪声的离散时间Markov跳变线性系统,运用Bellamn随机动态规划法,对于噪声相互独立和相关两种情形推导了有限终止时间和无限终止时间的随机LQ最优控制算法,控制器的求解归结为求一组代数Riccati方程解.与不含有乘性噪声的系统相比较,此Riccati方程中多了包含噪声强度的项,反映了噪声对控制器的影响,从而改善了系统的性能.仿真结果与名义系统相比较,表明了本文所设计的控制器使系统具有更优的性能.     

Science Letters：On stochastic optimal control of partially observable nonlinear quasi Hamiltonian systems

A stochastic optimal control strategy for partially observable nonlinear quasi Hamiltonian systems is proposed. The optimal control forces consist of two parts. The first part is determined by the conditions under which the stochastic optimal control problem of a partially observable nonlinear system is converted into that of a completely observable linear system. The second part is determined by solving the dynamical programming equation derived by applying the stochastic averaging method and stochastic dynamical programming principle to the completely observable linear control system. The response of the optimally controlled quasi Hamiltonian system is predicted by solving the averaged Fokker-Planck-Kolmogorov equation associated with the optimally controlled completely observable linear system and solving the Riccati equation for the estimated error of system states. An example is given to illustrate the procedure and effectiveness of the proposed control strategy.     

一类不确定混合线性系统鲁棒自适应控制

通过分析一类具有Markov跳跃参数的不确定混合线性系统的随机稳定性问题,将确定型系统中的Lasalle稳定性定理推广到混合系统中,并对系统不确定部分的未知范数上界提出了一种参数自适应估计方法及相应的鲁棒控制律,实现了混合线性系统以概率1渐近稳定.研究结果表明,此控制方案对混合线性系统的不确定部分有较强的鲁棒性.     

带不同局部动态模型的时变系统信息融合Kalman估值器

对于带不同局部动态模型和多传感器的的线性离散时变随机控制系统,应用Kalman滤波方法,基于Riccati方程,根据按矩阵加权、按对角阵加权和按标量加权三种最优融合规则．提出了系统公共状态的三种最优加权融合Kalman估值器,可统一处理融合滤波、预报和平滑问题。为计算最优加权,提出计算局部估计误差互协方差公式。它们可用于信号融合滤波。用增广状态方法．将待估信号看成子系统公共状态,提出了信号多传感器信息融合滤波的一种设计方法。