具有凸多面体不确定性的混杂随机微分方程的镇定分析

研究了带有马尔科夫切换的具有凸多面体不确定性的随机微分方程的稳定化问题。基于离散的系统观测状态设计了反馈控制器,将控制项同时添加在漂移项和扩散项中,使得控制系统均方指数稳定。在控制系统中引入时滞量τ,利用Lyapunov函数方法对控制系统进行分析,得到了使控制系统稳定的反馈控制器满足的条件以及时滞量的确定准则,并以此为理论基础设计控制器,应用线性矩阵不等式方法得到了控制项系数矩阵满足的条件,即微分方程的可镇定判据。具体的数值算例验证了该方法的可行性。     

基于广义逆理论的匹域极点配置研究

在控制理论及应用领域中,区域极点配置一直是控制系统设计的重要方法之一。该文针对线连续及离散时间系统提出了一种统一的基于广义逆理论的圆形区域极点配置方法,即设计状态反馈控制器,使闭环极点位于给定的圆状区域中。文中给出了期望控制器存在的充要条件及其参数代化数表示。     

多重采样离散时间系统的最优预见伺服控制器设计

研究了具有多重采样特点的离散时间控制系统,对这类系统给出了一种最优预见控制器的设计方法.首先利用离散时间系统提升技术,把多重采样离散时间系统转化成单一采样的扩大系统.然后利用构造扩大误差系统的方法引入积分器.再对扩大误差系统应用通常的线性二次型最优预见伺服系统设计方法设计控制器,从而得到原系统的多重采样最优预见控制器.     

离散重复控制系统设计的二维模型方法

针对一类线性不确定系统,提出了一种基于离散二维模型的重复控制系统设计方法,通过独立考虑重复控制系统的控制与学习行为,建立了离散重复控制系统的二维模型,构造二维状态反馈控制器,将离散重复控制系统设计问题转化为一类离散二维系统的设计问题,然后应用二维系统理论和线性矩阵不等式方法,分别获得了标称和不确定重复控制系统的稳定性条件,根据稳定性条件,通过求解线性矩阵不等式,求得重复控制器参数,最后数值仿真实例验证了本研究所提方法的有效性。     

基于Delta算子离散化方法的连续T-S模型混沌化

针对一类连续时间T-S模糊模型的混沌化问题,提出一种新的混沌化方法.首先采用Delta算子离散化的方法将连续时间T-S模糊模型全局离散化,然后,在此离散时间T-S模糊模型的基础上,设计了一个线性状态反馈控制器,最后对整个闭环系统作一次溢出非线性函数运算以保证系统状态的有界性.可以证明,当控制器增益取得合适的情况下,系统可以产生Devaney意义下的混沌.数值仿真结果验证了所提方法的有效性.     

时变采样周期网络化系统混合鲁棒H2/H∞控制

针对存在时变采样周期和时延的网络化控制系统,讨论混合鲁棒H2/H∞控制性能约束下控制问题.通过矩阵Jordan变换,将时变采样周期和时延的不确定性转变为系统参数的不确定性,建立了离散时间凸多面体不确定系统模型.利用矩阵不等式方法,设计了满足混合鲁棒H2/H∞性能的控制状态反馈控制器.对不稳定的连续时间系统,该控制器能使闭环系统保持渐近稳定并对外界干扰具有良好的抑制性.控制器存在的充分条件和具体参数通过求解线性矩阵不等式给出,计算简单.数值仿真结果表明所设计控制器的有效性.     

一类受扰线性离散时间系统调节器的设计问题

本文将受线性连续时间系统调节器的设计方法推广到了一类较为广泛的离散时间系统上来，得到了实现闭环静态无差的充分必要条件，纯增益反馈控制器，保证了闭环系统渐近稳定，并可达到输出调节的控制目的。     

有网络限制的MIMO网络化控制系统的稳定性 分析与控制器设计

为了解决网络约束的情况下多输入多输出(MIMO)网络化控制系统(networked control systems, NCSs)的镇定分析和控制器设计问题,在有限网络接入通道的条件下,为MIMO网络化控制系统建立一个离散切换时滞模型. 基于所建立的新型切换Lyapunov-Krasovskii方程,提出一个新的线性矩阵不等式的稳定标准;在获得稳定条件的情况下,应用迭代算法设计出静态输出反馈控制器. 数字仿真结果表明了所提出方法的创新性和有效性.     

时变采样网络控制系统的容错控制器设计

研究了具有时变采样周期的网络控制系统在执行器故障时的容错控制器设计问题.首先,将时变采样周期的不确定性转化成系统结构参数的不确定性,建立了时变采样周期网络控制系统的离散模型;在此基础上,设计了状态反馈容错控制器,保持闭环网络控制系统稳定并满足给定的LQR性能指标,该控制器参数通过求解线性矩阵不等式(LMIs)得出.最后,通过实例阐述了上述设计过程,仿真结果证明:此方法是有效的.     

连续时间T-S模糊系统的离散化:Delta算子方法

针对一类连续时间T-S模糊系统,利用Delta算子方法,对系统进行局部离散化和全局离散化处理.首先对模糊规则后件部分的线性时不变动态方程做局部离散化处理,然后再对系统的动态模型做全局离散化处理.为了获得T-S模糊系统的多胞结构,对全局离散化模型进行Taylor级数展开,从而得到近似全局离散化模型.基于线性矩阵不等式(LMI)技术,针对近似全局离散化模型设计了相应的状态反馈控制器,使系统被渐近镇定.采用Delta算子对连续系统离散化时,随着采样频率的加快,其离散模型将趋近于原来的连续模型,并保持原有的动力学性质.仿真结果验证了理论的有效性.     

中立型随机时滞微分方程的离散反馈镇定

考虑了中立型随机时滞微分方程基于离散时间状态观测的反馈镇定问题.首先建立了受控系统均方指数稳定的充分条件,然后基于此用线性矩阵不等式方法设计了所需的离散时间的反馈控制器,最后举例说明了所得结果的有效性.     

非连续状态反馈控制系统反馈最大允许时间间隔

提出了一种求解状态反馈的最大允许时间间隔的方法.控制系统采用状态反馈控制,分析了状态反馈时间间隔τ、控制器的输入状态与对象实时状态之间的关系,得到了定量的关系式并给出了证明过程.在此基础上用广义李亚普诺夫稳定性理论方法分析反馈的时间间隔必须满足的条件,并证明了在该条件下系统一定保持渐近稳定.基于此条件得到了求解最大允许时间间隔的方法.实例表明该方法求得的最大时间间隔的保守性较小,并且求解过程也比较简单.     

离散综合控制系统的静态输出反馈控制

为进一步对离散控制系统进行系统设计与分析,使新的闭环系统渐近稳定,满足预期性能指标,在时滞依赖和时滞独立两种情形下,对奇异摄动不确定控制系统设计一个静态输出反馈控制器,构造一种新的二次求和型L-K泛函.利用交叉项界定方法对泛函差分过程进行放大,运用引理消除系统的不确定性,得到静态输出反馈控制器在时滞条件下的充分性判据,...     

具有时延的广义网络控制系统的鲁棒H_∞控制

针对被控对象是广义系统模型的网络控制系统,在传感器和执行器采用时间驱动、控制器采用事件驱动、网络诱导时延小于一个采样周期时,将系统建为具有不确定性及输入时滞的离散广义系统模型.应用Lyapunov函数和线性矩阵不等式方法,给出系统稳定的条件,同时设计满足系统稳定和H∞控制的状态反馈控制器,研究其鲁棒H∞控制问题.最后通过实例及仿真表明所提方法的有效性.     

具有Markov延迟的网络化控制系统控制与通信协同设计

由于网络化控制系统分析与设计的复杂性,其控制与通信协同设计问题一直没有得到解决.该文讨论了一类离散线性时不变网络化控制系统在服从介质访问约束和传感器-控制器端存在Markov随机延迟的情况下控制与通信协同设计问题,提出了系统均方稳定的条件.采用静态通信序列,使通信序列和控制器可以分别设计,应用V-K迭代算法设计最优周期控制增益.仿真算例验证了系统在所设计的最优控制器下达到均方稳定.     

中立型控制系统的BIBO控制器设计

就中立型连续控制系统给出了一种新的Razumikhin型有界定理 ,基于这个定理提出相应的反馈BIBO镇定控制器的设计方法 .     

带有状态时滞的多采样率线性离散时间系统的最优预见控制器设计

研究了一类具有状态时滞的多采样率离散时间控制系统,对这类系统给出了一种最优预见控制器的设计方法.首先利用离散时间系统提升技术,把所研究的系统转化成单一采样的扩大系统;然后利用构造扩大误差系统的方法引入积分器;再对扩大误差系统应用通常的线性二次型最优预见伺服系统设计方法设计控制器,从而得到原系统的最优预见控制器.同时还对扩大误差系统的能控性和能观测性进行了讨论,并通过数值仿真说明了控制器的有效性.     

基于广义逆理论的区域极点配置研究

在控制理论及应用领域中，区域极点配置一直是控制系统设计的重要方法之一。该文针对线性连续及离散时间系统提出了一种统一的基于广义逆理论的圆形区域极点配置方法，即设计状态反馈控制器，使闭环极点位于给定的圆状区域中。文中给出了期望控制器存在的充要条件及其参数化代数表示。与已有结果相比，该文方法只需求解一线性矩阵方程，因而更易工程实现。数值算例验证的了该方法的有效性及直接性。     

不确定离散线性切换系统的鲁棒控制

利用共同李亚普诺夫函数方法和线性矩阵不等式处理方法,研究了一类含有结构参数不确定性的离散时间切换系统的鲁棒渐近稳定问题。基于凸组合条件,通过各个子系统的状态反馈控制器和相应切换规律的设计．在有限控制器之间进行切换使得该系统是全局渐近稳定的。文中用数学方法证明了该设计方法的有效性,所得结果为线性切换系统的分析提供了更深的视角,有助于控制系统其它性能实现。     

离散时间系统的滑模控制器设计

针对离散时间系统变结构控制器的设计问题,提出了滑模控制器设计方法.该方法不仅改善了系统到达阶段的品质,能够使系统快速趋向滑模面,且有效消除系统的抖振.理论分析和仿真结果表明,此方法是可行的,使所得到的变结构控制系统具有良好的性能,保证了系统的稳定性.