基于数据丢包的离散奇异脉冲系统量化控制器设计

针对离散奇异脉冲系统,在保证闭环系统稳定的基础上,考虑网络中存在的数据丢包和信号量化问题,提出了一种基于数据丢包的量化反馈控制器设计方法.首先,根据非线性奇异脉中系统的描述,建立了相应的具有丢包的闭环量化反馈控制系统的数学模型.其次,根据李亚普诺夫稳定性理论,给出了离散奇异脉冲系统的渐近稳定的充分条件以及量化反馈控制器...     

离散广义双线性系统的稳定控制研究

双线性系统模型可以很好地描述实际模型,因此,对双线性系统的稳定研究具有很大的实际价值和理论意义.笔者主要针对离散广义双线性系统,寻找反馈控制使得对应的闭环系统全局渐近稳定.最后给出了反馈控制器,利用Lyapunov稳定性理论,证明离散广义双线性系统在此控制器作用下全局渐近稳定.     

基于Lyapunov方法的离散时间模糊控制系统设计

研究了基于 T-S模型的离散时间模糊控制器的规则化设计问题。将模糊控制系统看成是一类具有结构式不确定性的系统 ,利用 L ya-punov稳定性定理 ,提出了一类线性状态反馈控制器的规则化设计方法。通过求解离散时间 Lyapunov方程 ,得出线性状态反馈控制律。并给出了保证闭环系统渐近稳定的充分条件     

基于观测器的一类离散非线性系统的控制

研究一类离散非线性系统的观测器设计问题,基于Schur补引理和Lyapunov稳定性定理,提出一类离散非线性系统的观测器设计方法.证明了在适当条件下,提出的观测器保证观测误差渐近趋于零.进一步,提出了基于观测器一类离散非线性系统的反馈控制器设计方法.并给出在反馈控制的作用下相应闭环系统达到稳定的充分条件.     

具有通信约束的网络化系统动态输出反馈控制

针对一类存在访问约束和时变时延的网络化控制系统,研究了其中的动态输出反馈控制器的设计问题.考虑到介质访问约束服从Markov分布和时变时延的上界小于一个采样周期的情况,将网络化控制系统建模为一类具有不确定性的离散时间Markov跳变系统.根据Lyapunov稳定性理论与状态增广方法,给出了闭环网络化控制系统渐近稳定的充分条件,并设计了动态输出反馈控制器,使得闭环系统渐近稳定.最后通过仿真验证了所提方法的有效性.     

基于Lyaunov方法的离散时间模糊控制系统设计

研究了基于T－S模型的离散时间模糊控制器的规则化设计问题。将模型控制系统看成是一类具有结构式不确定性的系统，利用Lyapunov稳定性定理，提出了一类线性状态反馈控制器的规则化设计方法。通过求解离散时间Lyapunov方程，得出线性状态反馈控制律，并给出了保证闭环系统渐近稳定的充分条件。     

无界时滞线性系统的反馈控制

对于具有无界时滞的系统设计了状态反馈控制器,研究了反馈控制系统的渐近稳定性. 利用李雅普诺夫理论,得出了闭环系统渐近稳定的几个充分条件. 算例说明了方法的有效性.     

广义双线性系统稳定化控制

研究了广义双线性系统稳定化控制的设计问题.利用广义Liapunov方法设计了一类广义双线性系统的线性状态反馈,以实现闭环系统的局部渐近稳定,得到了闭环系统局部渐近稳定的充分条件及其稳定域.对一般的广义双线性系统设计非线性的状态反馈控制器,以保证闭环系统的全局稳定.给出了在非线性状态反馈控制的作用下,广义双线性系统全局稳定的判定定理.     

一类非线性离散时滞系统的H∞输出反馈控制

研究一类具有扇形非线性约束的非线性离散时滞系统的H∞动态输出反馈控制问题.对于所有容许的时滞和扇形非线性,基于Finsler引理和S-过程给出了使得闭环系统渐近稳定且满足H∞抗干扰衰减水平的动态输出反馈控制器存在的时滞独立的充分条件.通过求解相应的线性矩阵不等式可以得到控制器参数.数值仿真表明了设计方法的有效性.     

基于输出反馈的切换模糊控制设计

针对状态不可测的切换模糊系统,提出一类切换模糊控制系统的输出反馈控制问题.根据切换技术和常用的平行分布补偿(PDC)控制器设计方法,给出了切换模糊观测器和切换模糊控制器设计,使用共同Lyapunov函数、单Lyapunov函数和多Lyapunov函数方法,研究了使闭环输出反馈控制系统渐近稳定的充分条件,同时设计可以实现系统全局渐近稳定的切换律.主要条件以矩阵不等式形式给出,具有较强的可解性.仿真结果表明设计方法的可行性与有效性.     

MIMO网络控制系统建模与稳定性分析

针对被控对象为多输入多输出(MIMO)的网络控制系统,假设传感器与控制器均采用时间驱动,执行器采用片上执行机构,同时考虑到网络控制中存在的时延、数据包丢失和多包传输问题,依据数据寄存和静态调度两种方法,分别建立了多包传输MIMO网络控制系统的模型,基于李雅普诺夫稳定性理论和线性矩阵不等式方法,分别推导出了MIMO网络控制系统渐近稳定的充分条件.通过Matlab中LMI工具箱实现了控制器的设计,仿真结果验证了此方法的有效性,且说明网络控制方法选取与网络的传输条件存在着紧密联系.     

时变时滞奇异脉冲切换系统的鲁棒弹性保成本控制

针对一类具有时变时滞的奇异脉冲切换系统,研究鲁棒弹性保成本控制问题。首先,基于多 Lyapunov泛函技术,建立标称自由系统具有正则性、因果性及渐近稳定性的充分条件。然后,给出一个弹性保性能控制器的设计方案,该方案能保证对所有容许的不确定性,闭环系统是正则的、因果的和渐近稳定的,且成本函数不超过某个上界。并进一步运用矩阵最大奇异值的最小化方法和凸优化方法,求解最优鲁棒弹性保成本控制器。所有的充分条件均巧妙地表示为线性矩阵不等式形式。最后,运用两个仿真实例验证本研究方法较少的保守性和有效性。     

一类不确定脉冲时滞系统的指数镇定

针对一类不确定脉冲时滞系统的鲁棒控制问题,通过设计鲁棒状态反馈控制器以消除脉冲扰动和时滞对系统的影响,从而使系统稳定.为此基于Lyapunov稳定性理论,选取适当的Lyapunov函数并结合Riccati方程以及线性矩阵不等式技术,设计状态反馈控制器,使得闭环系统实现鲁棒指数稳定.通过求解线性矩阵不等式给出鲁棒控制器的设计方法,最后通过数值例子说明方法的有效性.     

具有通信约束的网络控制系统稳定性研究

针对网络带宽的限制,在网络控制系统中需要采用多包传输．为了避免这些网络包发生时序错乱,每次只传输控制对象测量值分出的多个数据包中的一个,从而将这类网络控制系统建模为异步动态系统．多包传输网络控制系统中同样存在大的网络延时,这必将影响系统的控制性能,甚至使系统失稳．为了保证这类系统的稳定性,借助异步动态系统的Lyapunov稳定理论,给出了多包传输长时延网络控制系统的Lyapunov稳定条件．仿真实验结果表明了该方法的有效性．     

离散非线性系统模糊双模预测控制算法

针对一般离散非线性系统,将模糊系统对非线性系统的逼近能力与预测控制算法相结合,提出一种基于模糊系统逼近的双模预测控制算法·在吸引域外,以模糊系统为预测模型计算控制量,并施加于实际系统;在吸引域内,切换至一个渐进稳定的线性控制器·在满足一定条件下,给出预测模型与非线性系统性能指标间的关系,分析了闭环系统的稳定性·最后以一个仿真例子说明了算法的有效性·     

时滞相关的非线性广义系统的保性能控制

针对一类具有时滞相关和具有非线性扰动的不确定广义系统,研究了该系统的保性能控制问题。目的是设计一个有记忆的状态反馈控制器,不仅使得闭环系统渐进稳定而且相应的性能指标不超过某个确定的上界。基于Lyapunov函数方法和线性矩阵不等式(LMI),得到闭环系统渐进稳定的充分条件和保性能控制器的设计方法。最后通过数值算例说明了所给方法的有效性。     

非线性模糊脉冲系统的输出反馈模糊控制

研究了非线性模糊脉冲系统的静态输出反馈鲁棒模糊控制问题.基于线性矩阵不等式(LMI)方法提出了一种静态输出反馈模糊控制新方案.采用并行分布补偿(PDC)的基本思想设计输出反馈控制器,并利用Lyapunov方法理论证明闭环系统以全局指数稳定.最后基于LMI方法,将鲁棒模糊控制器的设计问题转化为线性矩阵不等式问题(LMIP).仿真表明了本方法的有效性.     

一类不确定非线性时滞系统的自适应控制

考虑了一类不确定非线性时滞系统的自适应控制.基于Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式(LMI)方法,处理了系统中的时滞项,并且巧妙地构造了自适应控制器和反馈控制器.通过估计非线性部分的未知参数,自适应控制器补偿了系统中的非线性部分,并保证了闭环系统是渐近稳定的.最后,数值例子和仿真结果验证了所设计控制器的有效性.     

一类非线性离散系统的神经网络自适应控制

针对一类控制方向未知的单输入单输出非线性离散系统,将常规增量式数字PID控制器与自适应神经网络控制项相结合,提出了一种能够保证闭环系统稳定的自适应神经网络控制方法.常规PID控制器用来保证近似线性系统的稳定,自适应神经网络项用来处理非线性项对闭环系统的影响.在神经网络权值修正律中引入离散Nussbaum增益来解决被控系统控制方向未知的问题.证明了闭环系统的所有信号有界,且跟踪误差收敛于紧集,并通过仿真验证了所提方法的有效性.