网络环境下混合时滞系统对时滞参数的自适应控制

在网络环境下,建立了一类复杂的混合时滞系统模型,该模型被控对象为连续系统,控制输入为离散序列且状态时滞参数未知.在分别建立了连续与离散的模型基础上,根据已有的混合系统的稳定性定理,提出了一种镇定系统的方法,并得到了离散形式的可用于控制输入的对未知时滞参数的自适应律.控制方法基于一种Lyapunov-Krasovskii泛函,且在得到的自适应律作用下,对未知时滞参数的估计值能始终被反映在带记忆状态反馈控制器中,且依赖于时滞的反馈控制器,存在的充分条件均可通过一组线性矩阵不等式LMIs表示.     

线性时滞系统的新型自适应控制

针对一类单时滞的线性时滞系统,为对其未知的状态时滞参数进行自适应控制,基于LMI方法,采用一种基于“描述形式”的Lyapunov-Krasovskii泛函和新型的带记忆的状态反馈控制,使得参数自适应律能反映实时估计值与实际接近值之间的差值,从而突破以往自适应控制对估计值的大小限制和调整参数计算的困难,给出了一种新型的保守性较小、简便、实用的自适应律,仿真实例证明了该控制方案的有效性。     

带有多个离散和分布时滞的不确定系统的鲁棒自适应控制

对于带有多个离散和分布时滞且有外部干扰的不确定线性系统提出一类鲁棒自适应控制方案.系统的不确定性是范数有界的未知连续函数,外部干扰是扇形有界的.分2步证明其结论:首先用线性矩阵不等式方法说明状态反馈控制可以保证系统的确定部分的稳定性;其次由于系统的不确定部分的上界未知,用自适应的方法来估计上界的值;利用径向基函数神经网络来估计关于状态的未知连续函数;最终证明了在结合状态反馈和自适应神经网络控制的复合控制律作用下闭环系统是渐近稳定的.然后,在第一步基础上,要求系统满足2个不等式条件,设计相应的控制律参数,用Lyapunov-Krasovskii泛函方法证明了闭环系统是指数稳定的.     

一类不确定非线性扰动离散时滞系统的鲁棒状态反馈控制

研究了具有非线性扰动的离散不确定带有状态时滞和输入时滞系统的鲁棒稳定性问题.以线性矩阵不等式的形式给出了可设计系统状态反馈控制律的充分条件,当条件满足时设计出系统状态反馈控制律,从而使闭环系统渐近稳定.     

一类时滞Ikeda混沌系统的自适应同步研究

针对一类具有时滞的Ikeda混沌系统,研究了其自适应同步问题.所讨论的驱动和响应系统的结构不同,参数不同且部分参数未知.根据Lyapunov稳定理论及Barbalat引理,给出了自适应控制器的设计方法及参数自适应律的解析表达式.所设计的控制器实用有效,易于实现,能够使具有时滞的两个不同结构的Ikeda混沌系统渐近同步.该方法不仅适用于时滞Ikeda混沌系统,也适用于任何状态有界的连续时间时滞混沌系统的同步问题.仿真示例验证了该方法的有效性.     

非线性时滞系统的智能迭代学习控制

针对一类单输入单输出非线性时滞系统,提出了一种自适应神经网络迭代学习控制方案,神经网络用来逼近未知非线性函数和未知非线性时滞函数,放宽了传统迭代学习控制对非线性函数和非线性时滞函数的限制,拓展了迭代学习控制的应用范围．采用Lyapunov—Krasovskii函数和利用反演（Backstepping）技术设计神经网络学习律和控制律,基于Lyapunov稳定性理论,证明了闭环系统所有信号半全局一致最终有界,通过调节设计参数可以实现对目标轨线任意精度的跟踪．     

基于ADP的一类时滞离散系统跟踪控制

时滞现象是自然界中广泛存在的一种物理现象,时滞的存在使得被控量不能及时反映系统的变化,从而使控制系统的稳定性变差,给时滞系统控制器的设计带来很大困难.针对一类状态和控制输入均含有时滞的离散仿射系统的跟踪控制进行研究,采用自适应动态规划迭代算法求解时滞系统的跟踪控制,在自适应动态规划的基础上,建立系统性能指标函数,通过系...     

一类混合时变时滞混沌神经网络自适应同步研究

基于微分方程的拉萨尔不变集原理和自适应动态反馈控制技术,研究了一类带有完全未知参数和混合时变时滞的混沌神经网络的自适应同步问题,给出了保证两个具有相同结构但具有完全未知参数的时滞混沌神经网络同步的控制律的设计方法.在此自适应控制律的作用下,达到了同步与参数辨识同时进行的目的.所设计的控制律简单,易于实现.仿真示例验证了所提方法的有效性.     

一类参数不确定时滞混沌系统的反同步

针对一类不确定时滞混沌系统,基于Lyapunov稳定性理论,结合自适应控制方法,设计了自适应控制器及参数自适应律,证明了控制器和自适应律在参数不确定的情况下可实现时滞混沌系统的反同步,对不确定参数做出识别,并分析了控制调节器Ω的作用.数值仿真结果表明,该方法正确、有效.     

时滞TCP网络的自适应滑模控制

针对具有输入时滞和状态时滞的TCP网络的拥塞控制问题,提出了一种基于自适应滑模控制的主动队列管理算法。通过引入一个特殊变换将原时滞系统转化为无时滞系统,从而消除时滞带来的影响。考虑到网络系统不确定性上界很难获得,提出了一种自适应律以适应系统的不确定的上界,并根据此自适应律设计了一个滑模控制器,所设计的控制器不仅可以使队列长度快速收敛到设定值,而且维持较小的队列振荡。仿真结果表明,该算法可以获得良好的暂态和稳态响应,该方法优于传统的PI控制和滑模控制。     

具记忆状态反馈的输入受限时滞系统模型预测控制器

针对一类具有输入约束的离散线性不确定时滞系统,提出了一种具有记忆状态反馈的模型预测控制器.首先,定义时滞系统的鲁棒性能指标,在考虑时滞状态影响的条件下设计了包含时滞状态的记忆状态反馈控制律,在线优化时将当前控制量作为独立优化变量,与其它作为反馈控制的时域控制序列分开处理,以降低算法保守性,提高可行性.然后,给出了基于线性矩阵不等式凸优化的控制策略以及系统稳定的充分条件.最后,通过仿真实验验证了该控制算法的有效性.     

双线性广义时滞系统的稳定性与无源控制

研究了离散的双线性广义时滞系统在外部输入作用下的稳定性和无源控制问题.利用线性矩阵不等式和广义代数Riccati不等式,给出了离散双线性广义时滞系统渐进稳定且严格无源的充分条件,并且基于此条件给出存在状态反馈控制器,使得闭环系统渐进稳定且严格无源的充分条件,同时给出相应的控制器设计.     

一类不确定非线性离散时滞系统的鲁棒镇定问题

研究了不确定非线性离散系统的鲁棒镇定问题,把不确定非线性离散系统的鲁棒镇定问题转化为严格的线性矩阵不等式,给出了可设计系统无记忆状态反馈控制律的充分条件;当条件满足时设计出无记忆状态反馈控制律使闭环系统渐近稳定,同时得到有界非线性扰动项的最大界值.然后把结果推广到非线性时滞系统,得到了相应的结果.     

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.     

一类离散奇异Markovian跳变系统的非脆弱H∞控制

本文研究了一类离散奇异Markovian跳变系统的非脆弱H∞问题．首先针对标称离散奇异Markovian跳变系统,得到考虑控制器参数摄动后不确定闭环系统的关于鲁棒随机可容许性及H。扰动衰减性能分析的结论;然后推导出标称离散奇异Markovian跳变系统非脆弱H∞控制器的设计方法,该方法表明可通过求解一组耦合线性矩阵不等式来构建非脆弱H∞控制器;最后将标称系统的结果进一步推广到考虑系统不确定性的鲁棒非脆弱H∞控制器设计．     

离散马尔科夫跳变系统模态不依赖非脆弱H_∞控制

针对跳变系统跳变参数无法获取的情形,考虑待设计控制器增益存在乘性范数有界不确定摄动,研究了离散马尔科夫跳变系统的模态不依赖非脆弱H∞控制问题.基于几个重要引理,导出了模态不依赖非脆弱状态反馈H∞控制器存在的以耦合线性矩阵不等式形式表达的充分条件,并给出了确定控制器参数的显示表达式.最后给出一个具体算例,利用Matlab7.0的LMI工具箱进行数值仿真,通过求取相应的状态响应和输出响应曲线,并与在设计阶段不考虑控制器参数摄动的常规H∞状态反馈控制器设计方法的结果进行比较,演示了所提出方法的有效性和优越性.     

控制时滞与测量时滞采样系统的最优扰动抑制

研究在持续外部扰动作用下,具有控制时滞和测量时滞的采样线性系统前馈-反馈最优扰动抑制控制器设计问题.首先将采样系统离散化为时滞离散系统,再利用模型转换将时滞离散系统转换为无时滞系统;对转换后的系统设计前馈-反馈最优控制器,证明其存在唯一性;通过求解Riccati矩阵方程和Stein方程,设计含控制记忆项的最优控制律,利用控制记忆项补偿时滞对系统产生的影响;然后通过构造降维状态观测器解决前馈控制物理不可实现以及状态不完全可测的问题.最后通过仿真示例,证实运用模型转换方法所设计的最优扰动抑制控制器,能够有效地补偿时滞给系统带来的影响,并实现扰动抑制.     

不确定时滞线性离散系统的鲁棒容错控制

针对含有执行器失效故障的一类线性不确定时滞离散系统,研究了状态反馈鲁棒容错控制问题,其中参数的不确定性是范数有界的．基于Lyapunov稳定性理论和LMI方法,设计了一种有记忆的状态反馈控制器,使得闭环系统在所有可能的执行器失效故障情况下均是渐近稳定的．给出了该系统对执行器失效具有完整性的一个LMI充分条件,并利用MA...     

不确定时滞线性系统的鲁棒镇定问题

针对过程控制中普遍存在的时滞和不确定现象,应用Lyapunov稳定方法和Riccati方程方法研究了存在滞后的不确定线性系统的鲁棒镇定问题,其中的不确定性是时变有界的,不要求满足“匹配条件”;获得了一类不确定线性时滞系统用状态反馈控制器进行鲁棒镇定的充分条件.该充分条件以线性矩阵等式存在对称正定解的形式给出,通过求解代数Riccati方程的对称正定解构造线性状态反馈稳定化控制器.最后给出了算例,结果证明了对于不确定线性时滞系统,应用该方法构造的线性状态反馈稳定化控制器,可使闭环系统渐近稳定.     

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.