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.     

不等间距采样数据控制系统的性能

探讨了系统在不等间距采样方式下的一些主要特性.证明了线性时变连续系统在不等间距采样方式下离散化时,其能控性和能观性不变,并将该结论推广到周期性系统和时变采样方式.同时分析了不等间距采样条件下线性和非线性数字控制系统的稳定性,提出并证明了这两种系统在线性数字反馈控制作用下的稳定性条件,并进而将该稳定性结论推广到任意时变采样方式和由非线性连续被控对象和非线性数字控制器构成的一般非线性系统.     

基于数据采样的混沌容错同步控制方法

针对含有故障的混沌系统,利用非线性系统Euler近似离散化方法,将采样控制系统转换为离散时间系统,并针对控制器容易出现的一类故障建立数学模型,设计故障观测器,进而给出了容错同步控制器的设计方法以及误差系统渐近稳定的充分条件,有效地实现两个混沌系统的同步.所设计的控制器增益可以通过Matlab提供的线性矩阵不等式(LMI)工具箱来求解.数值仿真实现了两个蔡氏电路的同步,并通过与文献算法的对比,验证了所设计采样同步控制器的有效性和容错能力.     

一类具有快速振荡系数的线性抛物方程的近似能控性

考虑一类具有快速振荡系数的线性抛物系统的近似能控性,当ε→0时,具有快速振荡系数的线性抛物系统的近似控制和相应的解分别收敛于相应的均匀化问题的近似控制和相对应的解.     

稳定线性时不变系统的阶梯模型及其Robust采样调节器

本文对稳定的线性时不变系统提出了一种阶梯模型近似.证明了由此导出的控制律在适当选取它的参数后总能成立闭环渐近稳定性而不必要求系统具有单调的阶跃响应,控制器的采样周期也不再受到限制,从而使控制品质有了较大的改善.     

非线性采样系统镇定问题的连续原型方法(简报)

0 引 言 基于近似离散模型上设计的采样控制器是否对原来连续受控系统有效的问题是近期研究的热点之一,文献[1~2]对镇定问题进行了研究,在采样周期充分小的情况下,给出了可实用渐近稳定的条件,但对实际控制系统而言,其执行机构的工作响应频率是有限制的,因此控制器的采样周期不可能任意小.而文献[3]在采样周期固定的条件下,考虑了指数稳定的特殊情况.文献[3]中提出了离散模型连续原型的概念,证明了在微分同胚条件下近似离散模型的连续原型的存在性,在连续的框架下,给出了基于近似离散模型上设计的指数稳定的采样控制器,能够以同样方式指数稳定原来连续受控系统的条件.在采样周期固定的条件下,本文在文献[3]连续原型方法的基础上,进一步讨论相应渐近稳定的情况,给出了基于近似离散模型上设计的渐近稳定的采样控制器能够镇定连续受控系统的条件.     

不确定离散脉冲系统的保成本控制研究

许多实际系统都可归结为基于脉冲差分方程数学模型所描述的离散脉冲系统,针对此类离散脉冲系统,考虑一类范数有界时变参数不确定性和一个二次型性能指标,研究了其保成本状态反馈控制问题.首先根据李亚普诺夫稳定性理论与鲁棒控制的基本原理,给出了存在保成本控制器的一个充分条件,然后依据范数有界性参数不确定性已有的结论证明了该条件等价于一个线性矩阵不等式的可解性问题,并用这组线性矩阵不等式的可行解给出了保成本控制律的一个参数化表示.     

非线性振动控制的神经网络离散逆系统方法

针对非线性结构振动控制难以用线性控制方法精确控制的情况，提出神经网络离散逆系统方法．建立了结构的离散化模型，再用神经网络将非线性系统通过逆系统变换变为伪线性系统，对该伪线性系统可以用一般线性方法精确控制．该方法将非线性结构控制问题转化成了线性结构控制问题，使问题难度大大减小．对某非线性建筑结构振动作了控制仿真，实现了精确线性化，控制效果曲线与对线性结构控制效果曲线几乎完全吻合．神经网络离散逆系统方法发挥了神经网络和线性控制各自的优点，可用于强非线性结构的振动控制．     

时滞网络化控制系统的鲁棒H∞稳定性分析孙

考虑控制器和执行器事件驱动、传感器时钟驱动、恒定周期采样和不大于一个采样周期的不确定时延,将有控制约束的状态反馈网络控制系统建模为含有不确定性的离散时变系统。利用Lyapunov理论和线性矩阵不等式方法,导出系统鲁棒稳定的充要条件。利用Matlab LMI工具箱求解该条件,可在判定该类系统稳定性的同时,获得系统鲁棒控制律,仿真算例说明了分析方法和稳定判据的有效性。     

一类不确定时延状态反馈网络化系统鲁棒稳定性

考虑控制器和执行器事件驱动、传感器时钟驱动、恒定周期采样和不大于一个采样周期的不确定时延,将有控制约束的状态反馈网络控制系统建模为含有不确定性的离散时变系统.利用Lyapunov理论和线性矩阵不等式方法,导出系统鲁棒稳定的充要条件.利用Matlab LMI工具箱求解该条件,可在判定该类系统稳定性的同时,获得系统鲁棒控制律.仿真算例说明了分析方法和稳定判据的有效性.     

广义离散线性随机系统的稳态Kalman估计

用现代时间序列分析方法,基于ＡＲＭＡ新息模型和白噪声估值器,提出了广义离散随机线性系统的一种稳态Ｋａｌｍａｎ估值器,可统一处理滤波,平滑和预报问题可处理带相关噪声系统,并给出了保证其渐近稳定性的初值选取公式。     

利用奇异值分解的二阶递归系统数值稳定性方法

为了简便地解决二阶递归系统的稳定性问题,将二阶递归系统转变为二阶离散时变线性系统,并讨论递归系统的稳定性.在二阶离散线性时变系统稳定性分析的基础上,利用奇异值分解(SVD),将其转化为参考信号(RS)系统.提出一个新的离散时变线性系统不稳定性的充分条件,并以离散正交Krawtchouk多项式与Jacobsthal数列递归式为主,讨论并推导出其在Ⅱ,Ⅳ象限上的变化情况和新的不稳定性判据.仿真结果验证了结论的准确性.     

线性时变离散系统有界性定理

给出线性时变离散系统稳定条件■|xi（n）|有界的充分必要条件，并证明了线性时变离散系统稳定的有界性定理，该定理同样适用于线性时不变离散系统。     

不确定线性时滞系统的抽样数据镇定

本文讨论了不确定线性时滞系统的抽样数据反馈控制,由比较原理推出了使闭环系统具有给定衰减指数的充分条件,所得结果推广了现有不含参数扰动或对不确定线性时滞系统作连续状态反馈控制的有关成果。     

加权平均预测的一阶多智能体一致性的采样控制

研究了具有加权平均预测的一阶多智能体系统一致性的采样控制问题。应用时滞分解技术得到了基于采样数据的离散时间一致性协议，同时，使用代数图论、线性系统的稳定性理论，获得了确保具有加权平均预测的一阶多智能体系统渐近实现平均一致性的充分和必要条件，最后仿真结果表明了理论研究结果的有效性，得到了采样周期的条件，并对满足和不满足条件的2种情况进行了仿真验证，为一阶多智能体系统采样控制的一致性问题提供了一种可行解。     

具有量化误差的非线性多步长采样系统的稳定性

研究具有量化误差的非线性多步长采样系统的稳定性．证明了无量化误差的线性化采样系统的系数矩阵在Schur稳定的条件下,原非线性采样系统是一致渐近稳定的；而具有量化误差的非线性采样系统在一致终极有界的意义下是稳定的；同时证明两者之间响应的差异,当量化误差趋于零时而趋于零．     

线性时变系统辨识的神经网络方法

构造了一种用于线性时变系统辨 神经网络,研究了它对线性时变控制系统的逼近能力。在以Ｌ＾２（０,ｔ１）;Ｒ＾ｍ的任意一个有界子集为控制函数集上,神经网络具有一致逼近线性时变系统的状态的能力,了采用标准正交系作为样本的 训练方法,按照这种方法训练后,在由这个标准正交系所生成的Ｌ＾２「Ｏ,ｔ１」;Ｒ＾）的空间上,神经网络的输出一致逼近线性时变系统的状态。     

含未知输入的线性离散系统的状态观测器

研究了含未知输入的线性离散系统的全阶状态观测器,给出了观测器存在的充要条件和设计方法设计一个干扰解耦观测器,用观测器的状态与系统输出估计线性离散系统的状态.     

用频域模型近似多变量系统时的反馈稳定性

本文研究线性多变量系统当其模型不能精确获得时的频域稳定性问题。使用真实系统的近似频域模型，通过线性算子在复频域上的压缩条件，利用系统构模误差矩阵的范数运算得到了真实系统开环逆的范数上界以及近似模型闭环稳定后使实际系统也保持闭环稳定的一个新的充分条件；所得结果亦可应用于开环不稳定最小相位系统。