不确定关联时滞系统基于观测器的鲁棒分散镇定

讨论了一类不确定关联时滞系统基于状态观测器的鲁棒分散镇定问题·系统的不确定性是未知时变且范数有界的,系统状态及控制输入、互联项中均存在时滞·根据李亚普诺夫稳定性理论,给出了系统可分散输出反馈镇定的充分条件,即一组线性矩阵不等式(LMI)有解·所设计的分散控制器保证系统渐进稳定·仿真结果表明,该方法是有效的·     

一类区间不确定时滞系统超前/滞后补偿器设计

针对一类具有全极点的区间不确定时滞系统,给出了相位超前/滞后补偿器的一种图解鲁棒设计方法.对滞后因子采用一阶Pade近似,应用广义Kharitonov定理,证明了图解法设计出的相位超前/滞后补偿器可以镇定区间不确定近似系统.通过仿真验证了该补偿器亦可镇定原区间不确定时滞系统,并保持良好的系统性能.该种图解设计方法选择参数灵活,便于实际应用.     

相控阵多址系统中通道间群时延不一致性分析

首先从数学公式分析了多用户相控阵通信系统的通道时延将会引起调制数据过零点出现偏移；再针对多通道时延不一致的情况,通过理论和仿真分析发现,如果空分处理前不进行通道间时延均衡而直接进行数字波束形成处理,会使得输出信号失真,系统误码性能恶化.     

含有状态时滞的受扰线性离散系统前馈-反馈最优控制

对在随机噪声环境下含状态时滞的线性离散系统的最优控制问题进行了研究。利用卡尔曼滤波算法求得随机干扰的最优估计值,并构造一个敏感度函数,根据麦克劳林展开式将原系统的求取过程转化为通过构造一个两点边值问题族来求解。同时在最优控制律中构造一个补偿函数以减小运算中所带来的误差。将原系统的最优控制律近似估算成M阶前馈-反馈次优控制律,再由分离原理得到含有状态时滞的受扰线性离散系统前馈-反馈最优控制律,最后通过给定一个M的具体值得到M阶的前馈-反馈次优控制律的仿真图像来对比前馈-反馈与经典状态反馈的控制作用,表明前馈-反馈在最优控制律中具有更好的控制效果。     

基于正则神经网络模型的时滞混沌系统预测控制

研究模型未知、不稳定的不动点位置及其局部性态未知情形下的时滞混沌系统的控制问题。提出了一种神经网络预测控制方法,将模型未知时的时滞混沌运动控制到不稳定的不动点处。分析了控制系统(包括观测器、正则神经网络预测器和在线训练的线性神经网络预测控制器)的稳定性,与现有同类方法比较,本方法收敛速度快,算法简便。仿真实验表明了本方法的有效性。     

Controlling uncertain fuzzy neutral dynamic systems with Markov jumps

The robust H∞ control problems for stochastic fuzzy neutral Markov jump systems (MJSs) with parameters uncertainties and multiple time-delays are considered. The delays are respectively considered as constant and time varying, and the uncertain parameters are assumed to be norm bounded. By means of Takagi-Sugeno fuzzy models, the overall closed-loop fuzzy dynamics are constructed through selected membership functions. By selecting the appropriate Lyapunov-Krasovskii functions, the sufficient condition is given such that the uncertain fuzzy neutral MJSs are stochastically stability for all admissible uncertainties and satisfies the given H∞ control index. The stability and H∞ control criteria are formulated in the form of linear matrix inequalities, which can be easily checked in practice. Practical examples illustrate the effectiveness of the developed techniques.     

大时滞系统全参数自适应预测控制策略

针对大时滞系统纯滞后时间长、参数时变的特点,提出一种基于改进的粒子群优化的自适应预测控制算法.利用改进的粒子群优化算法对时变大时滞系统模型的全部参数进行辨识,从而克服预测模型失配对系统控制性能的影响,并且将粒子群优化算法用于预测控制滚动寻优,有效解决系统存在约束条件下的最优值求解问题.仿真结果验证所提方法的有效性和优越性.     

时滞不确定系统的支持向量机滑模控制

针对一类具有不确定性参数和状态时滞的系统,利用线性矩阵不等式(LMI)方法设计了滑模控制器,并且针对系统的不确定性,引入支持向量机(SVM)对其进行在线学习,获得不确定性部分的上界值,保证了系统的稳定性与鲁棒性,有效地降低了滑模控制固有的抖振现象,改善了系统的控制品质。仿真研究表明了此方法的可行性与有效性。     

多输入非线性不确定时滞系统的同时H_∞控制（英文）

所考虑的问题是设计一个H∞状态反馈控制器来同时镇定一族多输入非线性不确定时滞系统.利用控制泛函(Control Lyapunov-Krasovskii Functional)的方法给出了同时H∞控制器存在的一个充分条件,并且给出了控制泛函及同时H∞控制器的构造方法,数值仿真验证了所提方法的有效性.     

一类非线性时滞系统控制器的设计

摘要：研究了一类非线性时滞系统的状态反馈控制器的设计问题．利用Lyapunov稳定性定理和LMI技术,给出了非线性时滞系统在所设计的状态反馈控制器的控制下指数稳定的充分条件．