非齐次马尔可夫LPV系统的H∞异步控制

针对存在外界干扰的情况,对一类离散时间非齐次马尔可夫线性变参数(linear parameter-varying, LPV)系统的H_∞异步控制问题进行了研究。由于实际非齐次马尔可夫系统的系统模态难以直接获得,考虑了控制器模态和系统模态不一致的异步问题,并用一个非齐次隐马尔可夫模型建模。非齐次马尔可夫系统和非齐次隐马尔可夫链的时变特性分别由分段齐次状态转移概率矩阵和分段齐次条件概率矩阵描述,且受同一个高层齐次马尔可夫链支配。针对上述问题,完成了对闭环非齐次马尔可夫LPV系统的稳定性分析、H_∞性能分析和H_∞异步控制器设计,使系统在受到外界干扰和控制器模态与系统模态存在异步现象的情况下满足给定的H_∞性能指标。最后通过对直流电机的仿真实验验证了利用非齐次信息得到理论的有效性和优越性。     

非线性扰动离散广义时滞系统的鲁棒H∞控制

研究了扰动是满足Lipschitz条件的一类非线性离散广义时滞系统的鲁棒H_∞控制和鲁棒H_∞保性能控制问题。目的是设计系统的鲁棒H_∞控制器和鲁棒H_∞保性能控制器。应用线性矩阵不等式方法,分别给出了系统的鲁棒H_∞控制器和鲁棒H_∞保性能控制器存在的充分条件;并在这些条件可解时,分别给出了鲁棒H_∞控制器和鲁棒H_∞保性能控制器的表达式。最后用例子说明了所给方法的应用。     

随机时延网络控制系统的鲁棒H∞状态反馈控制

研究了含有双随机时延的不确定网络控制系统的鲁棒H_∞状态反馈控制问题。将传感器到控制器和控制器到执行器的网络时延建模为相互独立的连续时间离散状态的马尔可夫随机过程。基于此网络环境,构造时延依赖的控制器,将不确定网络控制系统转化为马尔可夫跳变系统。通过Lyapunov Krasovskii泛函方法和新的矩阵不等式技术,给出了系统随机稳定且满足H_∞性能的充分条件,并以矩阵不等式形式给出了相应的控制器设计方法。最后,给出了仿真算例,验证了该方法的有效性。     

一类不确定时滞非线性系统的H∞鲁棒镇定

利用混杂状态反馈策略研究一类不确定时滞非线性系统的鲁棒H_∞镇定问题.首先,当控制器增益矩阵均已知时,利用单Lyapunov函数法和凸组合技术,给出了闭环非线性切换系统具有鲁棒H_∞性能的充分条件并设计出相应切换律.然后,当控制器增益矩阵均未知时,利用多Lyapunov函数法,设计了控制器及相应的切换策略,使闭环非线性切换系统是鲁棒H_∞渐近稳定的.     

网络控制系统的主动变采样控制器设计

利用主动变采样周期方法,研究了具有网络诱导时滞和数据包丢失的网络控制系统的H∞控制器设计问题,其采样周期在一个有限集内切换.新提出的主动变采样周期方法能够保证网络带宽的充分利用.在为具有主动变采样周期的网络控制系统设计H∞控制器时,使用了基于线性矩阵不等式的多目标优化方法和基于参数不确定性的方法.仿真结果说明了所提出的H∞控制器设计的有效性.     

随机时延网络控制系统的Markov建模及H∞控制

利用Markov跳变理论讨论了一类具有随机时延以及数据包丢失的网络控制系统的建模方法.其中,系统中的传感器、控制器采用时间驱动,执行器采用事件驱动,传感器的数据采用单包传榆.针对网络控制系统被控对象状态无法直接测量得到的问题,提出了一种静态输出反馈H∞控制器设计方法;根据线性矩阵不等式相关理论,通过建立和求解一个凸优化问题,得出了静态输出反馈H∞曩优控制律.最后,用仿真例子验证了该方法的可行性以及理论的正确性.     

不确定网络化控制系统鲁棒故障检测

针对一类具有未知输入和模型不确定性的网络化控制系统,基于H_∞滤波器研究了系统的鲁棒故障检测问题.利用输入时滞方法,将含有网络传输时滞和数据丢包的不确定网络化控制系统建模成一类具有双加性状态时滞项的连续系统.采用Lyapunov-Krasovskii泛函方法分析了新系统的H_∞性能,并将所得结果应用于原系统鲁棒故障检测滤波器的设计,得到了滤波器存在的时滞依赖条件.最后,通过仿真验证了该方法的有效性.     

一类不确定时延网络控制系统的模糊控制

针对网络控制系统(NCS)同时存在网络诱导时延和数据包丢失的情况,讨论了如何设计控制器的问题。首先,给出了一种新的闭环网络控制系统的建模方法——模糊T-S方法,利用这种模糊模型去逼近非线性网络控制系统,使之局部线性化,并在此模型的基础上应用平行分布补偿原理设计了网络控制系统模糊控制器。进而,应用Lyapunov理论和LMI方法,研究了模糊NCS的稳定性问题,同时基于线性矩阵不等式给出依赖状态时滞和网络诱导时延的状态反馈模糊控制器的设计方法,并获得使模糊NCS稳定的充分条件。通过两个仿真实例验证了该控制方法的有效性。     

具有圆盘区域极点约束的H∞保性能控制

针对一类不确定系统,提出了具有圆盘区域极点约束的H∞保性能控制器的设计问题。该控制器将闭环系统极点配置在指定的圆盘区域内的同时,传递函数满足给定的H∞范数有界的约束,并且保证性能指标具有上界。以LMIs形式给出了状态反馈H∞保性能控制器的设计方法。最后,数值算例证明了该设计方法的有效性和可行性。     

基于观测器的丢包网络控制系统控制器设计

针对网络控制系统的数据包丢失(丢包)问题,提出将网络控制系统中的丢包问题看成是被控对象输入矩阵的切换问题和控制器对象输入矩阵的分别切换问题,进而将网络控制系统看成是由矩阵切换决定的切换律未知的切换系统,将丢包等效为切换系统中子系统之间的切换。采用李雅普诺夫函数方法,对每个由矩阵形式决定的子系统设计了基于观测器的状态反馈控制器。利用线性矩阵不等式(linear matrix inequalities,LMI)的可行解给出了计算状态观测器和控制器的参数化方法。最后通过仿真算例验证了该方法的有效性。     

模糊连续变增益H∞控制器及其在生化过程中的应用

针对连续搅拌反应釜系统(CSTR)和生物反应等连续系统,采用梯度线性化,设计一种连续变增益控制器,主要思想是先利用梯度线性化方法得到非线性系统的一系列局部线性化模型,结合H_∞理论和极点配置得到变增益矩阵,通过拟合得到连续变增益H_∞控制器,再引入模糊隶属度函数,使控制器兼顾快速特性和良好的阻尼特性,保证系统始终具有较好的动态性能。仿真结果说明了此控制器设计方法的有效性。     

基于T-S模糊模型的网络控制系统鲁棒H∝容错控制

针对同时存在网络时延和数据包丢失的网络环境,研究了执行器故障下一类非线性网络控制系统的鲁棒H_∞容错控制问题。基于不确定T-S模糊模型描述的非线性网络控制系统模型,考虑了更实际、更常见的执行器部分失效情况。通过引入一个积分不等式,获得了此类系统的时滞相关鲁棒稳定性条件,且采用锥补线性化算法给出了此类系统的鲁棒H_∞容错控制器设计方法。仿真算例表明,对于任意容许的不确定性以及执行器故障,所设计的控制器能使系统鲁棒渐近稳定,且具有H_∞范数界。       

大气层内拦截弹采样系统H∞混合灵敏度设计

研究采用姿控式直接侧向力/气动力复合控制方式的大气层内拦截弹的过载跟踪控制器设计问题.舵系统和导弹运动都可以视作连续量,由脉冲发动机提供的直接侧向力可以视作离散控制量,因此基于混合控制的概念,当舵系统的控制器设计完毕后,整个系统就可以视作采样控制系统,从而可以采用采样系统的方法进行系统分析和设计.采用采样系统的H_∞混合灵敏度方法设计直接侧向力的离散控制器,以快速建立攻角来跟踪过载指令.数值仿真验证了设计方法的有效性.     

基于网络控制系统的H∞鲁棒控制

针对控制器与执行器均为事件驱动、传感器为时间驱动、时延不确定且不大于一个采样周期的网络控制系统,建立了其在单包传输下的离散模型。基于Lyapunov函数和线性矩阵不等式(LMI)方法,分析了闭环系统的鲁棒稳定性,导出了闭环系统渐近稳定且满足给定H_∞性能指标的充分条件。通过仿真算例,证明了分析方法和结果的有效性。     

具有乘法式摄动的广义系统H∞控制器设计

研究基于观测器的广义系统H_∞控制器设计问题。对所给的广义系统模型设计具有乘法式摄动的广义控制器,并给出H_∞控制器的定义。用广义代数Riccati不等式(generalizedalgebraicriccatiinequality,GARI)和线性矩阵不等式(linearmatrixinequality,LMI)两种方法,给出闭环广义系统存在具有乘法式摄动的H_∞控制器的3个等价命题,同时也给出了具有乘法式摄动的H_∞控制器的两种设计方法,并对这两种设计方法进行了比较。最后用一个数值例子演示了设计过程并说明此方法的有效性。     

有包丢失的动态输出反馈奇异网络化系统稳定性分析

基于正则、无脉冲的奇异被控对象,研究了同时具有时延和数据包丢失的动态输出反馈网络控制系统的建模和稳定性问题。 当时延不大于一个采样周期、数据包丢失率一定时,将动态输出反馈网络控制系统建模为数据包丢失率约束的异步动态切换系统,利用切换系统和线性矩阵不等式方法,推导出数据包丢失率约束的系统指数稳定的充分条件,并且给出了系统指数稳定的指数衰减率以及最大容许数据包丢失率。仿真实验说明分析方法和研究结果是有效可行的。     

有时延和数据包丢失的网络控制系统反馈控制

针对同时具有网络诱导时延和数据包丢失的网络控制系统,假设数据包丢失率一定,网络诱导时延小于一个采样周期,将网络控制系统建模为具有事件率约束的异步动态系统。提出了使得该系统达到指数稳定的动态输出反馈控制器的设计方法。利用遗传算法获得了NCS的事件衰减率的局部极大值。通过仿真算例证明了该方法的有效性。     

时滞广义系统的状态反馈H∞控制

研究了时滞广义系统的稳定性与H∞控制问题。给出时滞广义系统正则、无脉冲且稳定的充分条件,基于带有约束的广义Riccati不等式给出系统的状态反馈H∞控制器设计方法。所得的控制器保证闭环系统是正则、无脉冲、稳定的且满足给定的H∞性能指标。算例说明了该控制器设计方法的有效性。     

基于2D模型的网络系统迭代学习控制设计方法

迭代学习控制(iterative learning control, ILC)方法应用于网络控制系统时,由于数据需要在控制器和远程对象间传输经常产生数据丢失现象。给出了一种存在数据丢失时网络系统的随机迭代学习控制设计方法,首先将数据丢失现象描述为随机伯努利序列,在此基础上将迭代学习的控制器设计转化为随机〖JP2〗2D Roesser系统的稳定问题。定义了随机意义下2D系统的均方渐进稳定,基于线性矩阵不等式(linear matrix inequality, LMI)给出一个判别稳定性的条件,该条件同时可实现迭代学习控制器的设计。仿真示例验证了设计方法的有效性。     

具有数据包丢失的网络控制系统的估计问题

主要考虑了具有数据包丢失的网络控制系统(NCSs)的估计问题。首先,给出经典的卡尔曼滤波估计器和协方差矩阵。当量测方程带有噪声时,通过递推的方法严格推导出最优估计(条件期望)。另外,根据系统丢包行为能否被观测到的估计问题,分情况进行讨论。最后,在实际应用中开发了一个次优的近似估计器。这对在大的有限域下研究具有数据包丢失的网络控制系统有所帮助,也为进一步分析网络控制系统的问题提供了研究方向。