二次型性能的优化降阶控制器设计

在静态输出反馈控制器设计的基础上,设计线性系统在二次型性能指标下的优化降阶动态输出反馈控制器.动态反馈控制器可表示为一个最优降维状态估值器和一个最优静态反馈增益阵.控制器的输入阵,可用全维控制器输入阵的一个线性组合来表示.通过求解利用降维状态观测器的静态输出反馈,可得到降阶控制的最优反馈增益阵.最后,通过一个例子,说明本文提出的给定解控制器设计方法.     

基于Luenberger观测器的降阶H∞控制器的设计

本文主要研究了基于Luenberger观测器的H∞降阶控制器的设计问题,该观测器是干扰解耦的。首先利用LMI方法提出了求解H∞状态反馈增益的充要条件,然后对该控制器进行渐近降阶观测,基于sylvester矩阵方程的显示通解的参数化设计方法,实现了线性系统的降阶H∞控制器的设计,最后给出了相应的降阶H∞控制器设计算法。     

离散系统静态输出反馈H∞控制器的设计方法

研究了一类离散系统静态输出反馈H∞控制器的设计问题. 输出反馈问题往往通过解一组非线性的矩阵不等式解决. 通过引入适当的矩阵变量,设计合理的迭代算法,将这样的不等式组合转化为关于Lyapunov函数和静态输出增益的替换线性矩阵不等式,从而利用已有的matlab工具包求解. 最后, 仿真例子说明了方法的有效性.     

反馈控制器的降阶问题

根据线性离散随机系统的包含原理,研究了系统的状态反馈和输出反馈控制器的降阶问题．给出了控制器降阶两种类型：聚集和约束．通过一个9阶系统控制器的设计,讨论降阶控制器和全阶控制器的性能．     

分数阶线性系统初值学习的PDα型迭代学习控制

针对分数阶线性时不变系统的随机初值问题,提出了基于初值学习的PDα型分数阶迭代学习控制算法,利用λ-范数,对控制算法的收敛条件进行了严格证明,并利用仿真实验进行验证.理论分析和仿真实验表明,系统初值不论如何取值,在该算法作用下,随着迭代次数的增加,都能实现系统输出对期望输出的精确跟踪.相比传统的PDα型控制算法,该算法解决了传统控制算法要求系统初值与期望初值相同的限制,消除了随机初值对系统的影响.     

反馈控制器的降阶问题

根据线性离散随机系统的包含原理[1],研究了系统的状态反馈和输出反馈控制器的降阶问题.给出了控制器降阶两种类型:聚集和约束.通过一个9阶系统控制器的设计,讨论降阶控制器和全阶控制器的性能.     

单臂柔性机械手的H_∞鲁棒控制

研究单臂柔性机械手的Ｈ∞控制和溢出抑制问题．用Ｌａｇｒａｎｇｅ假设模态法对柔性臂进行建模，截断高阶模态构造柔性臂的降阶模型．基于这个降阶模型，应用Ｈ∞控制理论设计一鲁棒降阶控制器．这样设计的闭环系统不但具有良好的跟踪性能，而且能够抑制溢出现象．最后实例数值仿真结果表明了设计的有效性     

静态输出反馈多目标控制的求解方法

研究了连续多面体不确定系统的多目标静态输出反馈控制问题,此目标静态输出反馈控制问题由双线性矩阵不等式(BMI)给出.为了计算静态输出反馈增益,提出了一种基于差分进化算法(DEA)和线性矩阵不等式(LMI)方法的新型混合算法.新算法的基本思想是通过DEA得到控制器的样本,并将BMI问题转化为凸约束优化问题,进而采用LMI方法来最小化系统的性能指标.以多目标H2/H∞控制问题为例,给出了基于静态输出反馈的多目标控制求解的具体方法,并用数值仿真例子说明了该算法的有效性.     

数字1型伺服系统的低阶控制器设计

使用滤波型或预测型降阶观测器的控制器被用于数字1型伺服系统的输出反馈设计中,以便降低控制器的阶数,并考虑一拍的运算延迟。该控制器由状态反馈设计和降阶观测器来决定。本文通过导出基于这个控制器的二重互质分解状态空间表达式,获得了所有能保证积分作用并考虑了一拍运算延迟的稳定化控制器的参数化形式,它把稳态特性和运算延迟的要求表达为对自由参数的约束,而且还可以用于求解H_2和H_∞最优灵敏度控制问题。     

极点和输出方差约束下的低成本输出反馈控制器设计

本文先给出问题的BMI描述,然后借鉴求解区域极点约束下输出反馈低成本控制的方法,设计静态输出反馈低成本控制器,使得系统同时满足区域极点指标和稳态输出方差指标,并给出了相应的满足条件的迭代求解算法。