基于收缩序列集的约束PWA系统鲁棒预测控制

针对一类有附加有界扰动的约束离散时间分段仿射系统,提出了一种具有鲁棒稳定性保证的模型预测控制方法.通过多参数规划采用一步预测时域法离线计算具有收缩性质的鲁棒可稳定集系列,把它们作为优化问题的稳定约束,并选择一个鲁棒正不变集作为终端约束,使得优化问题的可行性即保证了系统的鲁棒稳定性.仿真实例表明提出的控制方法可使系统渐近稳定到鲁棒正不变集.     

Markov跳变系统的单步约束预测控制

针对离散Markov跳变系统,研究带输出约束的单步预测控制问题。首先设计基于模态的单步预测控制器,驱动系统状态到达相应的终端不变集内,以此保证约束预测控制系统的稳定性,接着进一步讨论了系统存在峰值有界噪声输入情形。其中终端不变集是通过在预测时域外寻求一个虚拟的带约束的状态反馈控制器以保证系统的随机稳定性来获得,为计算方便,控制器的优化问题转化为SDP问题,并得到以LMI描述的优化问题。最后对Markov跳变系统描述的经济学动力系统的仿真结果说明了本控制器设计方法能够在峰值有界噪声输入下保证系统的稳定性,并且使控制变量满足给定的约束条件。     

输入受限时滞系统的模型预测控制

对于输入受限的离散时滞系统，提出了一种模型预测控制方法。该方法采用双模控制结构，基于Lyapunov-Krasovskii函数构造了时滞系统的终端不变椭圆集，保证闭环系统稳定性。以LMIs(Linear Matrix Inequalities)形式给出了系统稳定的充分条件，使得该方法简单，易于实现。最后通过仿真验证了本方法的有效性。     

离散T-S模糊系统的输出反馈H_∞控制

研究离散T-S模糊系统的输出反馈镇定及输出反馈H∞控制问题. 通过引入松弛变量, 将离散T-S模糊系统的输出反馈镇定问题归结为求解一组线性矩阵不等式(LMIs), 进而给出基于LMI的输出反馈H∞控制器的设计方法. 该方法的优点是, 不仅可以用来设计阶数与原系统相等的全阶动态输出反馈控制器, 还可以设计降阶动态输出反馈控制器和静态输出反馈控制器. 最后通过仿真算例演示控制器设计方法.     

离散模糊双线性关联大系统的广义H2分散控制

基于分段二次Lyapunov函数稳定性理论,研究了一类离散模糊双线性关联大系统广义H₂分散控制问题。模糊双线性关联大系统由J个相互关联的离散T-S模糊双线性系统组成。通过构造分段Lyapunov函数,给出了系统二次稳定的充分性条件。在此基础上,设计了广义H₂分散状态反馈控制器,使闭环系统广义H₂稳定,控制器的设计可以通过序列线性规划矩阵方法求解得到。仿真结果表明所提方法的有效性。     

非线性系统的网络化控制研究

针对一类单输入-单输出仿射非线性系统的网络化控制问题,基于微分几何理论,采用精确线性化方法将非线性系统变换为线性系统;对于网络时滞小于一个采样周期且在小范围随机变化的网络控制系统,将其建模为不确定离散时滞系统,基于线性矩阵不等式设计控制器。文中给出了设计方法和步骤,通过一个仿真算例,证明了方法的正确性。     

基于控制Lyapunov函数新性质的逆最优控制

利用控制Lyapunov函数的新特性,对非线性仿射系统进行了逆最优控制器的设计,进一步改进了基于控制Lyapunov函数的控制器的性能,并且该控制器对于一定范围的输入不确定性具有鲁棒性。将结论用于陈氏混沌系统不稳定平衡点的渐近稳定控制律的设计中,理论分析与仿真结果证明了该方法的有效性与实用性。     

具有输入约束的模糊Markov跳变系统H∞控制

针对由Takagi-Sugeno模糊模型描述的非线性Markov跳变系统,讨论其在控制输入受约束情况下的H∞控制问题。基于不变集理论,通过模态依赖的椭圆状态集合,实现对控制输入的范数约束,并提出使得模糊跳变系统随机稳定且满足一定输入输出H∞增益的模态依赖的控制器存在条件。结合线性矩阵不等式变换,给出状态反馈最优H∞控制器的设计方法,仿真示例说明了设计方法的有效性。     

输入非仿射不确定系统的跟踪控制

针对一类不确定性输入非仿射的混沌系统,结合模糊逻辑系统、非线性跟踪微分器以及扩展状态观测器,利用反演技术设计了一种新的控制器。该设计中,扩展状态观测器用来估计系统中的未知项及扰动项;模糊逻辑系统用来逼近扩展状态器不能很好处理的未知项,并且设计了误差补偿项;非线性跟踪微分器用来逼近虚拟控制量的导数;然后利用Lyapunov稳定性理论证明了闭环误差信号将渐进收敛到原点的残集内。对具有扰动和不确定性的输入非仿射混沌系统进行了仿真,同时针对一类非严格反馈系统进行了仿真,结果表明了该方法的可行性和有效性。     

非线性离散系统的直接自适应神经网络控制器

对于一类非仿射离散时间系统,提出了一种新的自适应神经网络控制器。首先推导与原系统等价的仿射形式模型,由仿射模型推导控制律。控制律中采用一个神经网络,与传统的基于反馈线性化的自适应神经网络设计方法中采用两个神经网络相比,计算量大大减少且避免了控制器奇异问题。神经网络权值根据系统输入输出信号进行更新,另外σ项的引入,取消了为保证参数收敛持续激励的条件。系统的稳定性通过Lyapunov方法进行了分析,仿真实例验证了控制器的有效性。     

基于LMI的模糊控制器设计

对于许多实际的非线性系统,状态变量往往不能获取或难于测量。因此设计模糊状态观测器来估计状态变量是非常必要的。针对T-S模糊模型近似描述的非线性系统,提出了一种基于线性矩阵不等式(LMI)的具有区域极点配置功能的模糊控制器和模糊状态观测器的设计方法。首先利用并行分布补偿(PDC)设计思想和基于线性矩阵不等式(LMI)的极点配置理论,将闭环系统的全局渐进稳定性要求,性能指标及控制量约束条件统一到线性矩阵不等式框架内。然后求解线性矩阵不等式族获得控制器和观测器参数。最后将该设计方法应用于倒立摆的平衡控制中,通过仿真曲线可以看出该方法设计的控制器可使倒立摆稳定并满足指定的性能指标,因此该设计方法是有效的。     

基于LMI的非线性系统PDC控制器设计方法

针对T-S模糊模型描述的非线性系统，提出了一种PDC控制器的直接设计方法。将闭环控制系统的稳定要求、性能指标及控制量约束条件统一到线性矩阵不等式的框架内，通过求解线性矩阵不等式族获得控制器参数。以倒立摆系统为例，对提出的设计方法进行了验证，仿真结果表明设计方法是有效的。     

一类不确定时滞系统的滑模控制

考虑了一类同时存在状态不确定性和控制不确定性的时滞系统的滑模控制问题,通过采用李亚普诺夫方法和线性矩阵不等式(LMI)技术,给出了闭环系统渐近稳定的充分条件,而且滑模控制律和滑模面的设计可以利用线性矩阵不等式的解得到,证明了该滑模控制律能保证状态轨迹被驱动到指定的切换面上。仿真实验表明了算法的有效性。     

基于自适应未知输入观测器的多故障快速重构

针对一类非线性函数中耦合执行器故障的非线性动态系统, 提出一种基于自适应未知输入观测器的多故障快速重构方法, 通过引入比例项提高故障重构的快速性。首先, 将执行器故障进行解耦处理并构建包含传感器故障的增广系统。然后, 综合H_∞性能指标给出状态估计误差的稳定性证明。接着, 将观测器增益矩阵的求解转化为受线线矩阵不等式约束的非线性优化问题, 并实现执行器故障和传感器故障的多故障重构。最后, 结合单关节柔性机器人算例仿真验证了所提方法的有效性。     

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。     

一类复杂动态网络的鲁棒H∞同步

针对一类由Lur'e系统组成的复杂动态网络,研究其鲁棒H∞同步问题,其中每个子系统所受的干扰为一个能量有界函数.基于Lyapunov稳定性理论,给出了使网络达到同步并能满足给定的H∞性能指标的同步判据,即一组LMIs有解,且所设计的控制器的参数可由LMIs的解给出.仿真中以蔡氏振荡器组成的复杂网络为例,验证了所提方法的...     

一类参数不确定性混沌系统的T-S模糊控制

针对一类参数不确定性混沌系统,首次提出利用区间矩阵理论描述其不确定性,进而用T-S模糊模型对其进行精确描述的新方法.在此T-S模糊模型的基础上,给出一种基于并行分布补偿(PDC)技术的状态反馈控制器设计方法,并用Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统的鲁棒稳定性.该方法充分考虑了模糊子系统之间的相互作用.状态反馈控制器增益矩阵可以通过求解一组线性矩阵不等式(LMIs)获得.仿真结果验证了所提方法的有效性.     

T-S模糊系统的一种新型PDC鲁棒模糊控制器设计

针对一类模有界的参数不确定Takagi-Sugeno(T-S)模糊系统,在分析模糊系统前提规则结构的基础上,设计了一种新的并行分配补偿(PDC)控制器,研究了其鲁棒控制问题。基于分段Lyapunov稳定性理论,导出了线性矩阵不等式(LMI)形式的鲁棒控制器设计方法。该方法充分利用了模糊系统隶属度函数的结构信息,降低了采用线性矩阵不等式方法求解的难度。仿真实验证明,通过该方法设计的模糊控制系统,具有良好的鲁棒性能,控制效果良好。     

一类T-S 模糊广义系统的无源控制

研究了一类T-S模糊广义系统的无源控制问题.通过矩阵分解方法,证明了这类系统容许的充分必要条件.在此基础上,将严格无源的概念引入到T-S模糊广义系统中,得到了使闭环系统容许、严格无源的充分条件,并将此条件用线性矩阵不等式(LMIs)表示.通过解这些矩阵不等式得到状态反馈增益矩阵.这个充分条件,可以一次判定系统的容许、严格无源.最后的数值算例说明所给方法的可行、有效.     

Robust H∞ controller design for sampled-data systems with parametric uncertainties

This article investigates the problem of robust H∞ controller design for sampled-data systems with time-varying norm-bounded parameter uncertainties in the state matrices. Attention is focused on the design of a causal sampled-data controller, which guarantees the asymptotical stability of the closed-loop system and reduces the effect of the disturbance input on the controlled output to a prescribed H∞ performance bound for all admissible uncertainties. Sufficient condition for the solvability of the problem is established in terms of linear matrix inequalities (LMIs). It is shown that the desired H∞ controller can be constructed by solving certain LMIs. An illustrative example is given to demonstrate the effectiveness of the proposed method.