具有均匀量化器的网络控制系统的一致有界性

针对连续被控对象、系统总时延小于1个采样周期的网络控制系统建立了离散模型.利用Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式方法给出了使网络控制系统稳定的控制方法.实现了均匀量化情况下系统的一致有界控制,给出了系统收敛上界.通过调节量化器的误差可以将系统状态控制在一定的范围内.实际中据此可设计相应的量化级别及编码长度等参数.通过仿真验证控制方法的有效性并分析了量化误差对系统收敛性的影响.     

基于有限时间的扇形界方法的量化估计(英文)

研究了具有对数量化器的离散时间系统的有限时间量化估计问题。利用扇形界的方法给出了量化误差,进一步设计了有限时间的量化估计器,使得对于由所有的量化新息给出的量化估计误差都在一个有限界之内,并且使得这个界在范数意义下尽可能的小。最后通过求解一个与量化新息有关的黎卡提方程得到了量化估计器。     

具有量化误差的单输入双线性采样系统的稳定性

研究一类具有量化误差的单输入双线性采样系统的稳定性问题,通过小反馈控制器的设计使得不含量化误差的双线性采样系统全局一致指数稳定,并在此基础上讨论量化误差对双线性采样系统稳定性的影响,给出在量化误差受限的情况下,采样系统仍保持原有的稳定性.     

舵机减速器转角测量误差分析与补偿

在舵机系统的力能传递测试实验中,减速器转角的测量精度是反映舵机特性的重要指标.由于机械安装、零件加工、控制算法采样量化误差和传感器非线性等因素综合影响,角度实测值与理论值之间存在误差并影响测量精度.本文以带有光栅传感器的舵机减速器作为研究对象,通过物理分析、数值计算与系统建模等手段分析了机械、传感器和控制算法采样量化等原因引入的测角误差,提出将机械偏心和传感器非线性作为系统误差,采用最小二乘法构建角度误差指标函数,通过优化指标函数获得由于控制算法采样量化造成角度误差的补偿量的观点.仿真曲线给出了动态静态加载时的误差曲线,以某型舵机减速器为测试设备的实验依此方法进行数据处理,实验结果将测角精度提高了一个数量级(30″),证明了此方法的有效性.     

基于网络的中立型随机时滞系统的H_∞滤波

针对一类中立型不确定随机时滞系统,研究其在网络环境下的鲁棒H∞滤波问题,其中网络因素包括信号传输时滞和数据包丢失.通过构造参数依赖的Lyapunov-Krasovskii泛函、应用投射引理以及引入若干参数依赖的自由权矩阵,给出了滤波误差系统鲁棒随机稳定并具有给定H∞性能的时滞依赖充分条件,解决了将信号传输时滞和数据包丢失考虑在内的鲁棒H∞滤波器的设计问题.     

变采样周期网络控制系统的量化状态反馈控制

研究了一类具有变采样周期的网络控制系统的量化状态反馈控制问题.将从传感器到控制器的随机时延作为系统的时变采样周期,通过将具有时变采样周期、随机时延和量化器的网络控制系统建模为M arkov跳变系统,利用李雅普诺夫稳定性理论和线性矩阵不等式方法给出了系统指数均方稳定的充分条件,并设计了一种量化状态反馈控制器.通过仿真算例说明了所提方法的有效性.     

基于采样控制的混沌系统容错同步

针对一类李普希兹混沌系统,研究其基于采样控制的容错同步问题.利用输入时滞方法,将采样误差系统转换为连续时间时滞系统;基于Lyapunov泛函方法,给出了同步误差系统的时滞依赖稳定性判据;在此基础上,利用线性矩阵不等式技巧设计了容错控制器;最后,用蔡氏电路举例说明了该方法的有效性.     

随机传输的量化网络化系统故障检测

研究了具有传感器量化数据随机丢失情况下非线性网络控制系统的故障检测问题.考虑到数据量化和网络噪声等不确定因素对网络控制系统故障检测性能的影响,建立了随机非线性网络化控制系统模型,并将网络控制系统的故障检测问题转化为H∞扰动问题.基于获得的扩展滤波误差系统模型,利用李雅普诺夫函数方法,给出了线性矩阵不等式形式的结论,在线性矩阵不等式具有可行解情况下,设计了观测器形式的故障检测滤波器.给出了数据传输率和量化水平与故障检测性能之间的数量关系,仿真结果验证了所得结论的有效性.     

有限紧框架的任意阶Sigma-Delta量化近似误差分析

信号的框架冗余展开系数未必一定是"数字的",所以需要选择合适的量化方法对其系数进行量化,而Sigma-Delta量化是其中方法之一.本文讨论有限紧框架的任意阶Sigma-Delta量化算法及量化后的近似误差.首先,建立紧框架的任意阶Sigma-Delta量化的误差估计.其次,由于调和框架应用于U时空星座的系统设计,所以作为结果的应用,给出广义调和框架的任意阶Sigma-Delta量化近似误差.     

一种针对减格矢量预编码的可调量化误差校正方法

基于减格矢量预编码的量化误差问题,提出了一种可调量化误差校正方法.通过大量仿真实验发现,在减格矢量预编码中量化误差数目的概率分布是有规律的,利用实际量化误差数目的概率分布规律,通过设定不同的调节值控制量化误差校正的数目,获得一种可调的误差校正方法.仿真表明,该方法在量化误差校正中,能够取得性能和复杂度的折衷.