一种改进的线性网络控制系统的鲁棒稳定性分析

考虑在网络传输延迟和数据丢包二者共同影响下的具有时变结构不确定性的线性网络控制系统的稳定性问题.首先采用模型变化方法,将网络控制系统模型转换为时滞系统模型;然后,通过引入一种新的考虑网络传输延迟下界的Lyapunov泛函,对具有结构不确定性的时变时滞系统的稳定性进行分析,给出了时滞相关的系统镇定的线性矩阵不等式条件.最后通过数值实例证明本文方法与现有方法相比具有更小的保守性.     

网络化时延补偿策略及其在三容系统中的应用

网络诱导时延在网络控制系统中是不可避免的,并且对控制系统性能有非常重要的影响.为了解决网络化控制系统的时延问题,研究了具有时变传输时延的网络化控制系统的稳定性问题.时变的时延可以看作是平均时延和不确定时延之和.具有长时延的网络控制系统可以建模为具有结构不确定性的离散时间模型.基于这个模型,通过求解一个迭代linear matrix inequality,给出了使闭环系统稳定的控制器.通过对三容系统的仿真研究,证实了所提方案的有效性.     

多时滞不确定网络控制系统的稳定性分析

针对具有多个独立传感器和执行器的多输入多输出(MIMO)网络控制系统(NCSs),在考虑分布时滞和不确定性的情况下,建立了一类网络控制系统的连续时间模型.利用李雅普诺夫稳定性理论和线性矩阵不等式(LMIs)方法,分析了系统的稳定性问题,给出了基于LMIs形式与时滞相关的渐近稳定判据.通过该方法,能够分析和判定具有多时滞和不确定性网络控制系统的时滞相关稳定性.与现有的方法相比,该方法给出了保证网络控制系统稳定的更小保守性的最大允许时滞边界(MADB),而且结果更具广泛性和一般性.实例和仿真结果表明该方法保守性较小.     

具有时变时滞的中立型Lurie系统鲁棒稳定性判据

针对一类具有时变时滞和时变结构不确定性的中立型Lurie控制系统的鲁棒稳定性问题,采用构造适当的Lyapunov函数结合自由权矩阵方法,并利用线性矩阵不等式技术,分别获得了保证该系统绝对稳定和鲁棒稳定的时滞相关充分条件,数值例子表明本方法的有效性和可行性.该成果对中立型Lurie控制系统稳定性的研究具有一定的参考和应用价值.     

时滞独立状态下离散控制系统的稳定性分析

针对一类系统矩阵中含有不确定性、系统状态中含有时变时滞的时滞奇异摄动不确定性综合控制系统,进行了时滞独立的稳定性分析.通过构造一种含有奇异摄动的双二次型Lyapunov泛函,推出系统渐近稳定性判据,给出鲁棒稳定区间以及奇异摄动的最小上界,继而给出相应推论.最后用数值样例说明所得方法的有效性和可行性,并展示了时滞独立情形下的鲁棒稳定性所具有的理论价值和优越性.     

参数不确定网络拥塞系统的保性能控制

针对网络控制系统在建模过程中普遍存在的参数不确定性问题,在现有的网络拥塞控制模型基础上,考虑了系统具有时变参数不确定性的情况.通过对已有非线性动态TCP模型进行线性化,得到一个带有参数不确定性的线性时变系统,并且,该线性系统模型能够更精确描述原来非线性系统.对于已得到的线性系统,利用Lyapunov稳定性理论,以及结合...     

中立型不确定时滞系统的时滞相关鲁棒稳定性

本文考虑的具有时变时滞中立型不确定系统的鲁棒稳定性问题。所讨论的时变时滞属于某个闭区间且导函数的有界但不要求一定在[0,1)区间,所考虑的不确定性是时变的且泛函有界。在Lyapunov-Krasovski泛函方法的基础上,通过引入一些能够减少结论保守性的自由权矩阵,得出了该系统的稳定性准则,最后通过数值例子说明本文结果的有效性。     

具有时变时滞的变采样周期网络控制系统的稳定性分析

研究了一类具有时变时滞和变采样周期的网络控制系统的稳定性问题.网络控制系统被建模为等效的具有输入时滞的系统,通过构造一个新的具有不连续项的Lyapunov泛函,给出了线性矩阵不等式作为使得闭环系统指数稳定的充分条件.通过求解这些线性矩阵不等式,可以找到一个常数作为采样时刻和输入更新时刻之间的上界,保证闭环系统的稳定性.数值仿真算例表明,该方法有效且相比已有文献局限性更小.     

切换系统有限时间稳定的事件触发滑模控制

构建了一个事件触发滑模曲面用来处理事件触发过程中的网络传输延迟现象.对传输产生的延时采用模型转换法,将原时变时滞的不确定性从原系统中分离出来,分解为两个常时滞组成的近似项和有界误差项,并经过事件触发滑模控制器消除延时带来的不利影响.用李雅普诺夫函数和平均驻留时间(ADT)方法推导出系统的输入输出有限时间稳定的充分条件,并通过线性矩阵不等式(LMI)求解得到滑模控制律的增益矩阵.实例证明:系统闭环曲线稳定,且输入输出有限时间满足设定要求.     

基于T—S模型的一类非线性系统的变结构控制算法

针对一类非线性系统,基于T—S模糊模型提出了一种变结构控制算法．采用带有非匹配参数不确定性和时变时滞的T—S模糊模型来近似代表原非线性系统,使用线性矩阵不等式设计了一个渐近稳定的滑模面,所设计的控制器能够克服时变时滞和不确定性因素的影响．仿真结果表明该算法具有良好的稳定性和鲁棒性．     

不确定离散时滞大系统的鲁棒稳定性

对于一类具有时变时滞以及非线性不确定性的离散大系统,考虑了其鲁棒稳定性问题.基于Lyapunov泛函方法及矩阵范数不等式方法,提出了这类时滞大系统的时滞无关鲁棒稳定性判据,所得判据条件由一族Lyaunov方程以及代数不等式给出,计算简单,验证方便.最后以一个数值实例表明了本文所得结论的正确性.     

具有非线性摄动网络控制系统的量化控制设计

针对具有网络诱导时延及数据包丢失的非线性摄动网络控制系统,考虑系统存在量化误差及非线性摄动等干扰,建立具有一般性的网络控制系统新模型.基于李雅普诺夫稳定性原理和线性矩阵不等式方法,提出网络控制系统渐进稳定的充分条件和量化反馈控制器设计方法.通过求解凸优化问题获得具有非线性摄动网络控制系统的最大允许时滞界.最后,仿真示例验证了所提出方法的有效性.     

不确定时滞微分中立系统的稳定性条件

目的 研究不确定微分中立系统带有时变时滞的稳定性问题,所考虑的系统带有时变结构不确定项和时变时滞.方法 采用Lyapunov-Krasovskii泛函理论和线性矩阵不等式(LMI).结果 导出该系统时滞依赖渐近稳定性条件.结论 用一个数值算例来说明此方法的可行性以及更低的保守性.     

网络控制系统保性能控制

针对网络控制系统中时延不确定因素,将时延的不确定性转换为系统状态方程系数矩阵的不确定性,网络控制系统对象模型为具有时滞的不确定离散模型.在此模型的基础上,将网络控制系统的保性能控制问题转化为研究时滞的不确定离散系统的鲁棒保性能控制问题.利用Lya-punov理论及线性矩阵不等式(LMI)方法,证明了通过状态反馈控制,使网络控制系统保性能控制的充分条件等价于求解LMI.仿真示例验证了该控制方法的有效性.     

马尔可夫时滞网络控制系统的稳定性

针对同时具有马尔可夫(Markov)链跳变特性时滞和随机丢包现象的网络控制系统,建立了网络控制系统的离散模型,利用李亚普诺夫稳定性理论、线性矩阵不等式和自由权矩阵方法,分析了系统的均方稳定性和均方可镇定性,并基于线性不等式给出了系统均方稳定、镇定判据.该方法能判定具有马尔可夫时滞和丢包的网络控制系统的均方稳定性,并设计出同等条件下的均方可镇定时滞依赖控制器.与现有方法相比.能更准确地描述网络时滞特性,有效减小系统保守性,结果更具一般性.最后通过仿真实例证明了方法的有效性.     

变时滞反馈控制的混合中立型随机延迟微分方程的稳定性

研究了变时滞反馈控制的具有时变延迟的高度非线性混合中立型随机微分方程(NSDDE)的稳定性.通过Lyapunov函数方法研究了该随机系统LP的渐近稳定性和H∞稳定性.对比已有的科研成果,该研究的主要贡献是将反馈控制函数和系统本身的时滞从常时滞推广到变时滞.最后,用一个例子来证明结论的有效性.     

基于LTR观测器的输入时滞系统的滑模控制

针对一类线性时滞系统且存在外部噪声干扰和参数不确定性问题,提出一种基于回路传输恢复(LTR)观测器的滑模变结构控制方法.为了简化时滞变结构控制器的设计,采用非奇异线性变换将输入时滞的线性系统转化为无时滞系统,并进行滑模变结构控制器的设计、理论分析及稳定性证明.仿真结果表明,该方法对时滞系统在噪声干扰和过程参数不确定性时系统状态快速达到稳态,得到的控制效果仍具有较好的稳定性.     

不确定时滞复杂网络的自适应控制同步

文章研究了一类复杂网络的同步问题,其中网络模型中考虑了时变节点时滞和多重时变耦合时滞,系统参数未知并且节点间的耦合是不确定的.通过设计自适应控制器,实现了复杂网络的完全同步和反同步.基于Lyapunov稳定性理论和不等式方法,得到了网络同步的充分条件.上述结果同时适用于确定网络和无时滞网络的情形,结果具有一般性.仿真例子验证了控制方法的有效性.     

一类线性时变时滞不确定系统的鲁棒稳定性和H∞性能

讨论了一类具有不匹配不确定性的线性时变时滞系统的鲁棒稳定性和鲁棒H∞性能问题,对于给定的不确定性,以矩阵不等式的形式给出了时变时滞不确定系统渐近稳定的条件和系统满足H∞性能的条件.     

带有不确定性的时变时滞神经网络渐近稳定性分析

研究了一类既具有时变时滞,又带有不确定性的细胞神经网络全局渐近稳定性问题,并给出了新的稳定判据.其中考虑的不确定性为有界不确定性,系统参数具有的这种不确定性是与时间相关的,它的参数被限制在一定范围内,时间滞后函数是随时间变化而改变的,但它的导数是小于1的.在国际上,针对这一类综合性问题的研究并无太成熟理论.因此,所建模型与以往模型相比更具有一般性.通过构造新的Lyapunov函数,利用LMI方法,给出了系统稳定的充分条件.最后,用仿真实例证明了理论的有效性.