有穷维随机动态大系统的渐近P-稳定性

利用Ｂｅｌｍａｎ－Ｇｒｏｎｗａｌ方法研究有穷维随机动态大系统,给出了渐近Ｐ－稳定的充分条件,其结果是新的．     

非线性控制大系统的部分镇定

研究了非线性大系统关于部分状态变量的镇定问题,大系统放弃了其对应的孤立子系统部分状态为稳定的条件．基于数量与向量李雅普诺夫函数,以分解-集结方法为基础,研究了两类控制方法．当控制大系统具有不稳定孤立子系统时,讨论了控制大系统的非线性反馈控制;当不知道控制大系统的孤立子系统的稳定性时,利用带有部分状态线性反馈控制项的孤立子系统的部分稳定性,讨论了控制大系统的部分状态变量线性反馈控制．基于矩阵的性质及不等式分析,分别得到了保证控制大系统部分状态渐近镇定的充分条件．算例证实了设计方法的有效性．     

一类大规模随机非线性系统的适应镇定

讨论一类大规模随机非线性系统的适应镇定问题。采用Lyapunov和Backstepping方法设计了自适应的状态反馈控制器使得闭环系统是以概率稳定的,且使系统的状态以概率收敛为0;进一步,给出一个仿真算例说明方法的有效性。     

一类可分散镇定的线性大系统

本文研究用局部状态反馈使具有关联耦和的线性定常大系统镇定的问题，给出了一类可分散镇定的线性大系统，并提供了相应的分散镇定算法，文中结论是Ｓｅｚｅｒ和Ｈｕｓｅｙｉｎ在文［１］中所得结果的推广．     

关联时滞系统分散镇定控制的若干结果

分别对具有Ｎ×Ｎ个和Ｎ个时滞的Ｎ维关联线性连续系统提出了一种分散镇定控制方法．所考虑的时滞是任意未知常时滞．针对所研究的系统,文中建立了若干时滞无关分散镇定控制的充分条件．最后,给出了一个示例与文献中存在的结果进行了比较,并说明所提方法的优越性．     

一类随机大系统的自适应有界镇定

研究了一类具有严反馈形式、含有有界不确定参数的非线性随机大系统的镇定问题,在充分考虑各子系统之间互联项影响的基础上,设计了这类组合系统的状态观测器,再运用反步法技术,通过构造四次型随机控制Lyapunov函数,设计出一种自适应输出反馈分散控制器.在此控制器作用下,所考虑的闭环、互联非线性随机大系统实现了概率意义下的有界稳定.仿真结果表明了该控制算法的有效性.     

一类不确定时滞大系统的分散鲁棒镇定

为了解决在传输延时、测量的不灵敏性及设备的物理特性等因素产生的时滞问题和建模误差以及系统工作环境变化会带来不确定因素的问题,采用线性矩阵不等式方法,研究一类控制输入时滞和关联时滞均为时变时滞的不确定时滞大系统的鲁棒镇定问题。结果表明:具有数值界表达形式的不确定项,虽然不满足匹配条件,但通过构造Lyapunov泛函,利用Schur补引理,仍可得出其可分散状态反馈镇定的充分条件,最后通过一组数值算例证明了这种方法的有效性。该结果对大系统的分散鲁棒镇定问题具有一定的参考价值和指导意义。     

非线性系统的动态补偿镇定

本文研究仿射非线性系统在采用了状态检测器后的输入-状态稳定问题.证明了在对检测器加以一定的要求之后,系统在Lyapunov 意义下的稳定性可以保证其输入-状态的可镇定.     

一类不确定时滞大系统的分散鲁棒镇定

主要研究了一类控制输入时滞和关联时滞均为时变时滞的不确定时滞大系统的分散鲁棒镇定问题.基于不确定项的表达形式,分别利用Riccati矩阵不等式方法和线性矩阵不等式方法,给出了其可分散状态反馈镇定的充分条件,最后通过一组数值算例证明了这种方法的有效性.     

动态大系统的分散容错控制

该文考虑了一般关联大系统的分散容错控制问题,对传感器失效故障,提出了一种新的基于局部状态反馈的分散容错控制器设计方法。     

一类信息交迭关联大系统的分散自适应控制

针对关联和有信息交迭的大系统,提出了一种分散自适应控制方法．在对子系统进行辨识的基础上进行适应控制器的设计,同时控制输入之间进行信息交换,以考虑子系统之间的关联作用．从而降低由于关联项造成的不利影响,从而有效抑制每个子系统的有界扰动．最后采用李亚普诺夫方法证明了系统的全局稳定性．通过对电力网大系统的仿真,表明了本文方法的有效性．     

不确定组合系统的分散动态状态反馈控制

给出了一类具有非线性关联和不确定性的线性时变大系统的分散反馈镇定控制器的设计方法·研究结果表明,所设计的控制器具有较强的鲁棒性,动态状态反馈控制器的引入,避免了在系统不确定项界未知的情况下,采用估计界所设计的控制器的过分保守性或不能使系统稳定,采用非线性控制器仅能得到系统实用稳定的不足·仿真结果表明,其方法是有效的     

线性随机控制系统的能控性

首先讨论了时变系数随机混合控制系统的精确能控性问题,给出了控制系统精确能控的等价判据.然后又研究了常系数的混合控制系统的精确能控性问题,用两种方法得到了相应的能控性的代数判据.     

线性不确定大系统的分散变结构控制

本研究了具有参数摄动、关联影响和外界干扰等不确定因素影响的线性大系统的分散控制问题。在假设系统不确定性有界且满足一定匹配条件的前提下,给出了系统的一种分散变结构控制算法,实现了大系统的全局渐近稳定。该控制律设计简单,并保证了闭环系统较好的动态性能和较强的鲁棒性。     

随机系统的最小熵控制

本文放弃传统的MSE准则,从信息论观点出发,发展了随机系统的一种最小熵(ME)控制方法,并从ME控制的等价性、控制限度、存在性、唯一性及必要条件等方面,研究了ME控制的合理性和实用性。ME方法是一种全局分析法,它不仅包含了MSE和MAP准则,且由于全文在整个推导中并未假定高斯性、线性和非时变等,因而原则上适用于诸如非高斯、非线性、时变等传统方法难以处理的复杂系统;不仅适用于工程系统,将其推广到决策、社会、经济等领域会更为自然和切合实际。     

连续随机系统的变结构控制

研究一般连续型Ｉｔｏ随机系统的变结构控制，构造了滑动流形，给出了变结构控制律，文末的算例示范了本文结果的应用方法     

一种非线性鲁棒均值预测控制器

提出了一种有界随机动态控制系统输出均值的非线性鳍棒预测控制器。在采用B－样条神经网络的平方根模型表示随机动态系统的输出概率密度函数基础上，输出分布的均值控制转换成一个非线性优化问题。为了解决这一问题，采用了L－M修正梯度搜索方法，得到预测控制器。基于Lyapunov稳定分析，得到了闭环渐近稳定的充分条件和考虑系统建模误差时的鲁棒稳定充分条件。仿真例子表明此算法正确，并获得了很好的结果。     

大系统分散镇定的一种频域方法

本文将多变量频域法与大系统理论相结合,提出了一种大系统分散镇定的频率设计方法。作者首先将大系统分散镇定问题用频域的语言来进行描述,然后将大系统问题分解成一系列问题。最后,对小系统的设计和分散设计的物理意义进行了深入的讨论。