一类结构不确定系统的摄动反馈分析与设计

对一类对象和控制器同时具有结构不确定摄动的闭环系统的鲁棒稳定性分析与设计问题进行了研究。利用Riccati不等式、H∞ 范数及矩阵分解等方法 ,得到了系统不确定参数的一种鲁棒稳定摄动界。进一步给出了已知系统参数摄动界时的标称控制器的设计方法。     

线性系统的H∞／L2鲁棒控制问题及其简化

本文研究具有参数不确定性的线性系统的鲁棒性控制问题，提出并证明了不确定系统在Ｈ∞边界约束下使Ｌ２指标最小的充分条件，由此导出Ｈ∞／Ｌ２综合方法可将参数摄动系统的鲁棒控制器的设计问题转化为其标称系统当干扰强度增大时的鲁棒控制器的设计问题。     

多时滞不确定系统的非脆弱鲁棒控制器设计

考虑了一类多时滞不确定系统的非脆弱鲁棒控制器设计问题,控制器增益存在加性和乘性摄动两种情况.通过构造一个相应的Lyapunov函数,证明了使系统鲁棒稳定的充分条件.基于线形矩阵不等式,当控制器增益存在两种形式摄动时,给出了系统鲁棒控制器的设计方法.通过算例验证了所给结果的有效性.     

动态预补偿器实现鲁棒对角优势

给出一种多变量参数不确定系统鲁棒预补偿器设计方法．该方法设计的鲁棒预补偿器可以使摄动系统为鲁棒对角优势的，因而保证了系统的鲁棒稳定，并且具有保守性小，设计的控制器简单等优点．实际系统设计表明，该设计方法有效而实用．     

线性不确定离散时滞系统的鲁棒非脆弱H∞控制

基于线性矩阵不等式（LMI）方法,研究了线性不确定离散时滞系统的鲁棒非脆弱H∞状态反馈控制器的设计问题．系统的不确定项参数和控制器的增益变化都是时变的且满足线性分式形式的范数有界．考虑了控制器增益存在加性和乘性摄动的2种情形,以LMI形式给出了非脆弱H∞控制器存在的充分条件,保证了闭环系统的鲁棒稳定性和一定的H∞衰减水平．实例表明了该设计方法的有效性．     

小脑神经网络用于不确定时滞系统的鲁棒非脆弱控制

针对不确定时滞系统的鲁棒跟踪控制问题,设计了一种基于小脑神经网络CMAC的鲁棒非脆弱控制器。首先,给出小脑模型神经网络控制系统的算法。其次针对一类不确定时滞系统,根据李雅普诺夫稳定理论,进行了鲁棒非脆弱控制器的设计。假设反馈控制中即含有状态反馈不确定性,也具有状态时滞的不确定性。证明不确定时滞系统鲁棒非脆弱控制存在的条件。该条件可以利用Matlab的线性矩阵不等式LMI工具箱来求解鲁棒控制器的参数。之后利用CMAC神经网络较强的学习能力和鲁棒非脆弱控制器对参数摄动抑制作用的特点,将鲁棒非脆弱控制器与小脑模型神经网络CMAC相结合,构成小脑模型神经网络与鲁棒非脆弱控制器的复合控制,实现对不确定时滞系统的跟踪控制。仿真结果显示,对于输入端扰动和一定程度的参数摄动,经过复合控制器的作用,被控系统能在短时间的抖动后逐渐趋于稳定,不仅具有较快的响应速度,还具有较短的收敛时间和令人满意的跟踪精度。该种复合控制表现出较强抗干扰能力及鲁棒性。     

广义线性不确定系统无脉冲鲁棒分析

研究了在两种参数摄动结构摄动和非结构摄动下的广义不确定系统的无脉冲鲁棒性问题,给出了自由不确定系统(U≡0)无脉冲鲁棒性的摄动界.之后,讨论了反馈控制下的闭环不确定系统的无脉冲鲁棒性问题,给出了闭环不确定系统无脉冲鲁棒的不确定量的摄动界.从某程度上刻划了脉冲鲁棒控制下的闭环系统抗脉冲行为的能力(如an,k).     

鲁棒非脆弱保成本控制及其应用仿真

针对不确定系统设计了非脆弱鲁棒保成本控制器,考虑了控制器增益存在加性和乘性两种情形.利用Lyapunov稳定性方法,以线性矩阵不等式的形式给出了非脆弱鲁棒保成本控制器存在的条件.在分析活套控制系统参数不确定等因素的基础上,把所设计的非脆弱保成本控制器应用于热连轧活套自动控制系统.通过仿真可以看出,在活套系统参数摄动的情况下,采用非脆弱保成本控制器活套系统仍具有鲁棒性能好,抗扰动强等优点.图4,参9.     

一类线性不确定时滞系统奇异摄动界

研究了一类常见的奇异摄动时否不确定线性系统的鲁棒稳定性问题，获得了参数H∞范数有界摄动时，系统时滞有关稳定的充分条件，给出了系统稳定时，时滞г及奇异摄动参数ε的上界。应用实例表明了奇异摄动时滞不确定系统鲁棒稳定性充分条件使用的方便性。     

高超声速飞行器的鲁棒变增益跟踪控制器设计

针对含有时变不确定参数的高超声速飞行器模型,提出了一种新颖的鲁棒变增益跟踪控制方法.该方法可以解决传统固定增益鲁棒控制器难以处理时变大摄动的难题,进而提高高超声速飞行器的鲁棒性和抗干扰能力.跟踪控制器设计条件在鲁棒优化技术框架中给出,同时控制器增益按照所设计的切换律而变化.所提出的设计方法在保证高超声速飞行器鲁棒稳定性的同时,也实现了飞行器对指令信号的跟踪.最后,针对高超声速飞行器的仿真结果进一步验证了方法的有效性.