一种有限对象集的输入通道任意增益/相角裕度调节方法

针对一类有限多输入多输出线性时不变对象集,提出了一种调节输入通道增益/相角裕度的方法。首先针对单个对象,采用连续线性二次调节器理论设计状态反馈控制器;进而利用周期控制方法设计一个针对有限对象集的线性周期控制器。该控制器可使有限对象集的所有反馈控制回路在输入通道同时实现任意大的增益裕度和直到90°的相角裕度。仿真结果表明了所设计控制器的有效性。     

机载布撒器多胞变增益混合H2/H∞控制

针对机载布撒器俯仰通道,提出一种设计多胞变增益混合H2/H∞输出反馈控制器的新方法。通过引入滤波器,得到易于利用多胞技术设计变增益控制器的俯仰通道增广对象,将其凸分解为多胞表示。利用多胞特性将整个控制器的设计转化为对胞体顶点控制器的设计,利用LMI方法对各顶点分别设计满足混合H2/H∞性能指标的输出反馈控制器,综合各顶点控制器得到具有多胞结构的全局变增益控制器。仿真结果验证了该控制器具有良好的性能。     

输入通道带有干扰的线性时变系统控制器设计

基于Backstepping设计方法,研究了一类线性时变不确定系统的输出跟踪问题。给出了一种新的非线性控制器设计方案。该控制器设计充分考虑了系统输入通道的干扰因素,对已建模部分有任意相对阶的系统,通过选择合适的控制器设计参数,跟踪误差可以趋于原点的任意小邻域,且闭环系统的全局稳定性得到保证。实例仿真验证了所得结果的有效性。     

变采样周期网络控制系统的非脆弱保性能控制

研究了一类具有随机时延和控制器增益扰动的非线性网络控制系统的非脆弱保性能控制问题。基于变采样周期的方法,将网络控制系统建模为非线性Markov跳变系统。利用Lyapunov稳定性理论,给出了保证整个闭环系统均方随机渐近稳定的充分条件。通过线性矩阵不等式的方法,设计了一种非脆弱状态反馈控制器,在该控制器的作用下,闭环系统的能量函数值不超过一个规定的上界。仿真算例说明了所提方法的有效性。     

非匹配不确定时滞系统的自校正滑模控制

针对一类不匹配、不确定并具有状态时滞的多输入多输出线性系统,基于线性矩阵不等式理论提出一种新的自校正滑模控制方法。该方法利用线性矩阵不等式给出滑动模态存在的充分条件,使系统在滑动模态运动下对于存在的不匹配不确定性扰动以及状态时滞具有完全不变性。引入双极性Sigmoid函数代替符号函数并根据Lyapunov稳定性理论设计了具有自适应能力的滑模控制器,在自适应律的作用下Sigmoid函数的边界层厚度以及切换增益可根据系统状态进行自适应调节,从而改善了滑模控制器输出量过大以及抖振等现象。基于Lyapunov理论证明了该方法的稳定性,最后通过仿真实验进一步验证了该方法的可行性及有效性。     

离散T-S模糊系统的输出反馈H_∞控制

研究离散T-S模糊系统的输出反馈镇定及输出反馈H∞控制问题. 通过引入松弛变量, 将离散T-S模糊系统的输出反馈镇定问题归结为求解一组线性矩阵不等式(LMIs), 进而给出基于LMI的输出反馈H∞控制器的设计方法. 该方法的优点是, 不仅可以用来设计阶数与原系统相等的全阶动态输出反馈控制器, 还可以设计降阶动态输出反馈控制器和静态输出反馈控制器. 最后通过仿真算例演示控制器设计方法.     

精馏塔极小极大鲁棒非脆弱控制的研究

将极小极大控制器的设计应用于精馏塔模型。考虑系统和控制器同时含有不确定性,利用线性矩阵不等式(LMI)处理方法和Lyapunov稳定性理论,设计了鲁棒且非脆弱的极小极大控制器。考虑不确定性对系统破坏最大的情形,分别给出含有加性和乘性干扰增益的控制器存在条件。引入凸优化算法,求解使闭环系统渐近稳定且性能指标上界最小的最优控制器参数。仿真结果表明所设计的控制器具有良好的鲁棒性和非脆弱性。     

VTOL直升机的鲁棒非脆弱H∞控制

针对含有飞行时滞的垂直起飞着陆(VTOL)直升机系统,基于Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式(LMI)方法,设计了考虑加性控制器增益摄动的时滞相关鲁棒非脆弱H∞控制器.利用描述系统变换,得到了状态反馈鲁棒非脆弱H∞控制器存在的充分条件.在无控制增益摄动的情形下,读控制器能够允许更大的飞行时滞.引入凸优化算法,求解使闭环系统渐近稳定且干扰抑制水平最小的最优控制器参数.仿真结果表明所设计的控制器具有良好鲁棒性和非脆弱性.     

基于观测器的不确定时滞Markov跳变系统H∞控制

讨论了一类线性不确定时滞Markov跳变系统的控制问题,针对能量有界的输入噪声,设计了基于观测器的优化鲁棒H∞控制器。基于鲁棒控制理论,通过对重构的观测器系统的分析,提出了使得系统随机稳定且满足一定输入输出H∞增益的模态依赖的控制器存在条件。结合构造的Lyapunov函数和线性矩阵不等式变换,给出了H∞控制器的设计方法,并将其描述为一个优化问题。基于观测器设计的优化H∞控制器使系统具有随机稳定性,状态的跟踪性能好,抑制干扰能力强,满足所给的范数指标。仿真示例说明了设计方法的有效性。     

基于频域的PI控制器整定方法研究及仿真

提出了一种基于频域的PI控制器参数整定方法。以典型的一阶惯性加滞后系统为被控对象,综合考虑系统设定值响应和扰动响应,以ISE为性能指标,结合求解幅值裕度和相位裕度的简化公式,利用Nelder-Mead单纯形优化方法搜索给定幅值裕度下的最优相位裕度,整定PI控制器参数;通过与几种整定方法对比,验证了该整定方法使得制系统具有良好的控制效果和较强的鲁棒性;对中央空调系统中几种高阶系统模型进行简化,利用该整定方法进行仿真试验,进一步验证该方法的可行性。     

能源化工循环经济中类Cobb-Douglas生产函数简化及资源优化分配

为了使能源化工循环经济工业园区在一定资源使用量下的产出最大,需要对园区内企业间进行原料资源的优化配置. 分析了能源化工企业产出和各个生产要素的关系,以Cobb-Douglas生产函数为基础,构建描述循环经济中的能源化工企业生产特点的类Cobb-Douglas生产函数;为方便求解,通过进一步假设和简化得到能源化工企业产出与原料使用量的线性关系,从而将原料优化配置问题简化成可计算的线性规划问题. 为不使优化后利润率低的企业分配不到资源,人为设置优化后的利润不低于原规划固定成本一定比例,称为利润下限,并以陕北锦界工业园区为例求解,在无利润下限的约束下,优化后的园区利润提高了76.0%;有利润下限的约束,优化后的园区利润提高了26.8%. 将该资源优化方法应用于正在规划的循环经济园区,可得到园区产出（或利润）最大,且每个企业的利润率最高;对于已建设好的园区,由于企业生产规模不能改变,求解只可以得到园区产出（或利润）最大的结果,该方法可为正在建设或已建成的循环经济工业园区中企业间资源分配优化或企业规模优化提供借鉴.     

Delta算子系统基于输出反馈的鲁棒协方差控制

研究Delta算子描述的线性不确定系统基于输出反馈的鲁棒协方差控制问题,即设计输出反馈控制器,使Delta算子不确定系统鲁棒稳定,且稳态输出协方差矩阵具有给定上界。利用线性矩阵不等式(LMI)方法,给出Delta算子不确定系统输出反馈鲁棒协方差控制器存在的充分条件,并在此基础上,提出Delta算子不确定系统输出反馈鲁棒协方差控制器设计算法。数值算例表明设计方法的可行性。     

大滞后过程对象自适应鲁棒PI控制器

针对较难控制的大滞后过程对象,提出了一种基于幅值裕度和相位裕度的自适应鲁棒PI控制器.该控制器利用闭环控制回路正常运行中产生的过程对象输入和输出信号,通过信号分解和傅立叶分析运算在线辨识过程对象在重要频率点上的频率响应特性,从而获得一个可以很好的描述大滞后对象的一阶加纯滞后模型.然后基于该模型计算出同时满足幅值裕度和相位裕度的鲁棒PI控制器参数,实现了大滞后过程对象的自适应鲁棒PI控制.提出的PI控制器的自适应过程不需要过程对象的任何先验知识,也不需要中断控制回路的正常运行.仿真实验表明了自适应鲁棒PI控制器的有效性和可行性.     

基于MIMO直达波的无人机分布式相参雷达相位同步方法

分布式相参雷达(distributed coherent aperture radar, DCAR)实现信号全相参的前提是相位同步,而各单元雷达的初始时钟参差、机动性引入的位置误差、本地振荡器的初始相位等因素均会导致DCAR相位不同步问题。为解决上述相位不同步问题,提出一种基于多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)直达波的无人机DCAR相位同步方法。该方法对各单元雷达接收的直达波,首先利用包络同步法联合双向时间比对的方式,估计出时间同步误差,再提出坐标线性变换法和偏移线性变换法用于各单元雷达位置误差的估计,并联合同一单元雷达分置辅助天线接收波以提高位置误差的估计精度。最后,利用误差估计值对直达波进行补偿,剩余相位即不同单元雷达收发对下的初相估计。仿真实验验证了所提方法的有效性。     

增益调度积分型切换项滑模控制器设计

针对一类不确定离散系统,提出了一种增益调度积分型滑模控制器,并分析其鲁棒H_∞性能。首先,通过状态扩维,得到含有输出误差积分项的离散模型,并利用理想滑模运动性质得出滑模等效控制律,利用输出误差积分项设计增益调度滑模补偿控制律。然后,将滑模闭环控制系统等效为切换系统,基于切换系统相关理论推导了滑模控制参数与闭环控制系统的二次稳定性、鲁棒H_∞性能指标的关系。最后,通过对不确定项和非线性项的处理得到线性矩阵不等式(linear matrix inequality, LMI),再求解该不等式,得出满足控制性能要求的滑模控制参数。仿真实验中分析了控制算法的暂态性能和扰动抑制能力,证明了该方法的有效性。     

Stabilization of Continuous-Time Systems Against Stochastic Network Uncertainties: Fundamental Variance Bounds

This paper studies the stabilizability and stabilization of continuous-time systems in the presence of stochastic multiplicative uncertainties. The authors consider multi-input, multi-output(MIMO) linear time-invariant systems subject to multiple static, structured stochastic uncertainties,and seek to derive fundamental conditions to ensure that a system can be stabilized under a mean-square criterion. In the stochastic control framework, this problem can be considered as one of optimal control under state-or input-dependent random noises, while in the networked control setting, a problem of networked feedback stabilization over lossy communication channels. The authors adopt a mean-square small gain analysis approach, and obtain necessary and sufficient conditions for a system to be meansquare stabilizable via output feedback. For single-input, single-output(SISO) systems, the condition provides an analytical bound, demonstrating explicitly how plant unstable poles, nonminimum phase zeros, and time delay may impose a limit on the uncertainty variance required for mean-square stabilization. For MIMO minimum phase systems with possible delays, the condition amounts to solving a generalized eigenvalue problem, readily solvable using linear matrix inequality optimization techniques.     

基于T-S模型的非线性系统非脆弱保性能模糊控制

针对一类用T-S模糊模型描述的非线性系统,采用状态反馈的并行分布补偿方法研究其非脆弱保性能模糊控制问题,使得在控制器存在可加性摄动的情况下,其闭环性能指标值低于确定的上界。利用线性矩阵不等式处理方法,导出了非脆弱保性能模糊控制律的存在条件。通过建立和求解一个凸优化问题,给出了最优非脆弱保性能模糊控制律的设计方法,并用此方法设计一级倒立摆的非脆弱模糊控制律。仿真结果表明了方法的有效性。     

Fault-tolerant control of linear uncertain systems using H∞ robust predictive control

The robust fault-tolerant control problem of linear uncertain systems is studied. It is shown that a solution for this problem can be obtained from a H∞ robust predictive controller (RMPC) by the method of linear matrix inequality (LMI). This approach has the advantages of both H∞ control and MPC: the robustness and ability to handle constraints explicitly. The robust closed-loop stability of the linear uncertain system with input and output constraints is proven under an actuator and sensor faults condition. Finally, satisfactory results of simulation experiments verify the validity of this algorithm.