基于动态反馈神经网络的复杂系统预测控制

在分析基于动态反馈神经网络(DRNN:Dynamic Recurrent Neural Network)的模型预测控制策略的基础上,为改善Elman网络辨识高阶系统时的计算复杂性,采用具有局部动态反馈特性的Elman网络进行线性系统状态空间模型的在线辨识.基于跟踪器型性能指标的预测控制器对系统进行滚动优化,并对动态反馈神经网络逼近状态空间模型进行了证明.对过程控制装置三容系统进行了仿真研究,通过离线训练方式获得网络初值的选择.仿真结果表明,此算法能使系统的输出保持期望轨迹,并能有效处理系统本身的输入、输出约束条件.     

离散系统动态协方差配置中的有限拍控制

大量的随机控制系统的性能指标可直接刻划为系统稳态状态协方差的形式。在离散系统的动态协方差控制器设计过程中存在着相当的自由度,该文利用这些自由度使系统达到期望的有限拍特性,即设计动态控制器,使闭环系统的状态协方差在有限拍内配置到指定值。文中表明,只要使系统的闭环矩阵具有期望的特征结构且其最大奇异值满足一定的约束条件就可达到设计目的。文中研究了使闭环矩阵具有期望的特征结构的条件,并给出了满足要求的控制器的存在条件及解析表达式。     

广义生物经济系统的混沌跟踪控制

利用微分代数方程理论研究了一类广义生物经济系统的混沌及混沌控制问题.利用数值方法判定得出,随着季节性影响因子的变化,该系统呈现复杂的动态特性,出现混沌现象;利用反馈线性化方法设计控制器,进而制定合理的开发策略,使受控混沌系统的输出跟踪期望的恒值或某一期望的周期轨道,实现对混沌系统的反馈跟踪控制;通过数值仿真说明该控制方法行之有效,可以使处于混沌状态的生物种群平稳增长,并源源不断地为人类提供物质财富.     

线性系统的输出反馈次优扰动抑制:内模原理方法

 运用内模原理研究线性系统的输出反馈扰动抑制问题.首先根据扰动的动态特性构造内模系统,将最优扰动抑制问题转化为等价的最优调节问题.然后通过构造降维状态观测器重构输出反馈中测量不到的部分状态变量;通过求解一组矩阵微分方程或矩阵方程得到次优控制律,利用控制律中的内模补偿项与外部扰动进行对消.最后采用海洋平台简化模型作仿真示例,将所设计的扰动抑制控制器与前馈反馈最优扰动抑制控制器作比较,证明所设计的控制器能够实现无静差的扰动抑制.     

状态反馈在随动系统设计中的应用

文中采用状态反馈对任意配置极点的随动系统进行了设计、仿真和模拟调试。其中包括随动系统传递函数的辨识、状态空间表达式的建立、状态反馈系数矩阵的计算、系统Simulink仿真研究以及模拟调试。研究了状态反馈系统加死区特性、饱和特性及干扰特性的输出响应曲线,通过曲线分析最终证明状态反馈系统响应速度快、稳定性好、抗干扰能力强。该系统参数调试简单、电路便于实现,为随动系统的实现找到了一个新途径。     

严格正实广义系统的鲁棒性分析与输出反馈控制

讨论了一类广义系统的鲁棒严格正实分析与综合问题,其中各个不确定参数矩阵具有线性分式形式.基于线性矩阵不等式,给出了这类系统对所有容许不确定性扩展严格正实的条件,并设计动态输出反馈控制器,使闭环系统容许且扩展严格正实.结果表明,这一问题可以转化为确定广义系统的正实控制问题.     

二阶Sylvester方程的解及其在特征结构配置中的应用

考虑了二阶Sylvester矩阵方程的求解及其在特征结构配置设计中的应用。通过矩阵初等变换,给出了该矩阵方程的迭代形式的解析通解。基于二阶Sylvester矩阵方程的解析通解,给出了振动二阶线性系统的状态反馈特征结构配置设计参数化方法。该参数化方法给出了特征向量矩阵和状态反馈增益阵的参数化表达式,其所含自由参数为控制系统设计提供了全部自由度,可适当选择这些参数满足某些系统设计性能指标,如鲁棒性等。最后,数值算例表明二阶Sylvester矩阵方程的解析通解和状态反馈特征结构配置设计参数化方法的简单有效性。     

基于逆变器状态预测观测器的离散滑模变结构控制技术研究

设计了应用于电流源逆变器系统的基于状态预测观测器的离散滑模变结构控制器,实现了新能源并网时逆变器的输出与电网频率、幅值、相位相同.在控制技术研究中,借助状态反馈极点配置理论,详细给出了状态观测器的设计方法及其系数矩阵的设计过程.仿真分析证明了该设计的正确性与可行性.     

分布参数系统中传感器位置的优化

针对实际工程问题中的分布参数系统输出和状态检测传感器存在观测噪声的情况,提出了一种基于信息矩阵行列式的优化算法,得到分布参数系统检测传感器的最佳位置配置,同时获得系统状态的最优估计.该算法通过对分布参数进行参数辨识,得到信息矩阵,利用其行列式优化传感器的位置配置.仿真结果表明了该方法的有效性,对分布参数系统输出和状态检测传感器位置选择具有参考价值.     

具有时滞依赖系统的H∞动态输出反馈控制

对于一类具有时滞依赖的线性系统,研究了其动态输出反馈H∞控制器的设计.基于线性矩阵不等式,通过构造Lyapunov泛函,给出了一种动态输出反馈H∞控制器的设计方法,并证明了该控制器在使闭环系统渐近稳定的同时,也能保证闭环系统满足一定的H∞性能指标,达到抑制干扰的效果.最后,给出了该输出反馈控制器参数的求解方法.     

离散随机系统输出反馈协方差配置

于由协主差配置理论可以比传统的控制设计方法更直接地将闭环系统状态协方差配置到指定值,因此该理论成为近年来人们研究的一个热点。然而,在已有的基于输出反馈的离散系统协方差控制文献中均未考虑测量噪声的影响。为此,该文研究含测量噪声的线性离散随机系统的输出反馈协方差控制问题,即设计输出反馈控制器,使闭环系统达到预先给定的稳态状态协方差。基于矩阵分解技巧和广义逆理论,文中导出了期望控制器存在的充要条件及其解     

连续时间正系统的静态输出反馈鲁棒H∞控制

利用有界实引理和线性矩阵不等式技术,得到了连续时间正系统静态输出反馈H_∞控制问题可解的一个充要条件。在此基础上给出了连续时间正系统存在静态输出反馈鲁棒H_∞控制器的一个充分条件,所得条件均由带有矩阵等式约束的线性矩阵不等式给出。H_∞控制器增益矩阵可利用锥补线性化技巧来求解。最后,作为静态输出反馈的一种特殊情形,得到了状态反馈控制器存在的一个充分条件,并通过数值仿真验证了结论的正确性。     

线性系统极点正规配置问题

基于正规矩阵特征值对其元素变化的不敏感性,讨论线性系统极点的正规配置问题,即设计状态反馈控制律,将闭环控制系统极点配置到期望位置的同时使闭环状态矩阵为正规矩阵,从而达到增强控制系统的鲁棒性的目的.对于线性时不变系统,给出期望极点集可正规配置的充分必要条件及反馈控制律的一般表达式,并结合示例给出算法.     

二次型性能的优化降阶控制器设计

在静态输出反馈控制器设计的基础上,设计线性系统在二次型性能指标下的优化降阶动态输出反馈控制器.动态反馈控制器可表示为一个最优降维状态估值器和一个最优静态反馈增益阵.控制器的输入阵,可用全维控制器输入阵的一个线性组合来表示.通过求解利用降维状态观测器的静态输出反馈,可得到降阶控制的最优反馈增益阵.最后,通过一个例子,说明本文提出的给定解控制器设计方法.     

广义系统的圆形区域极点配置:输出反馈情形

该文考虑连续广义系统在输出反馈作用下的圆形区域极点配置问题,目的在于设计输出反馈控制律,使得闭环系统正则,无脉冲且闭环极点位给定的圆形区域内,该文利用矩阵不等式及广义逆得到了所期望的输出反馈控制律的存在条件,并给出其参数表达式。     

SISO系统输出无偏协方差控制器设计

迄今所介绍的协方差控制器只适用于干扰为零均值的高斯白噪声过程，一旦噪声均声不为零或系统存在滞值扰动，系统输出一般将会有偏。该文用状态反馈ＰＩ控制器实现了单输入单输出线性随机系统输出无偏无协方差协方差配置，给出了控制器存在的充要条件及其解的一般形式。     

不确定线性系统区域极点配置静态输出反馈可靠控制

对含有状态不确定项的线性系统,在连续增益故障模型的基础上,提出带有执行器故障的圆形区域极点配置的静态输出反馈的可靠控制问题.首先给出了在不考虑故障时设计控制器使系统保持渐近稳定的充分条件;然后讨论了对于同一系统同一控制器在考虑执行器故障时系统出现不稳定;接下来,针对同一故障模型重新设计静态输出反馈控制器使系统在发生故障后仍保持渐近稳定.利用线性矩阵不等式(LMI),在考虑执行器故障模型的基础上,给出了圆形区域极点配置的静态输出反馈的可靠控制器存在的充分条件.仿真结果进一步说明当系统发生故障时,正常控制的闭环系统极点可能离开所给定的圆形区域,而可靠控制的闭环系统仍然会保持极点在给定的圆形区域内,从而看出对系统进行极点配置的静态输出反馈的可靠控制的必要性.     

离散系统控制器设计和稳定性分析

首先给出离散系统模糊状态模型的表示方法,在此基础上给出了一种模糊状态反馈控制器的设计方法,对其稳定性进行了分析,得出了一个确保系统全局稳定的充分条件,同时也给出一种模糊观测器的设计方法,并对其收敛性进行了分析,得出了确保收敛的一个充分条件;最后,利用Lyapunov稳定性理论,分析了基于模糊观测器的反馈控制系统的“分离”特性。     

二次型最优控制系统鲁棒特征结构配置设计

本文根据系统极点的鲁棒性与特征向量的关系,构造了一个以配置鲁棒特征结构为目标,以具有线性二次型最优控制为约束条件的最优化问题。解此最优化问题,即可得到具有鲁棒特征结构的二次型最优状态反绩。本算法无需首先确定二次型性能指标中的加权阵Q,R.由此算法确定的状态反馈阵所构成的闭环系统的极点,将位于设计者所指定的希望极点附近,并具有较强的鲁棒性。     

基于时变状态转移隐半马尔科夫模型的寿命预测

隐半马尔科夫模型在进行系统状态估计及寿命预测时,其状态转移概率矩阵是固定值,得到的剩余寿命预测值呈阶梯状变化,与系统的实际剩余寿命值之间存在着较大的误差.针对上述问题,提出了具有时变状态转移概率矩阵的隐半马尔科夫模型,根据系统的3种典型退化状态分析,给出3种不同的状态转移系数.与初始状态转移矩阵相结合,得到随时间变化的状态转移矩阵.提高系统在当前健康状态下的剩余持续时间估计精度,最终得到更为准确的总体剩余寿命预测值.结果表明,基于时变状态转移概率矩阵的隐半马尔科夫模型相比传统的隐半马尔科夫模型,可显著提高剩余寿命预测的准确性.