Delta算子系统基于输出反馈的鲁棒协方差控制

研究Delta算子描述的线性不确定系统基于输出反馈的鲁棒协方差控制问题,即设计输出反馈控制器,使Delta算子不确定系统鲁棒稳定,且稳态输出协方差矩阵具有给定上界。利用线性矩阵不等式(LMI)方法,给出Delta算子不确定系统输出反馈鲁棒协方差控制器存在的充分条件,并在此基础上,提出Delta算子不确定系统输出反馈鲁棒协方差控制器设计算法。数值算例表明设计方法的可行性。     

Delta算子系统的鲁棒D稳定可靠控制

研究具有执行器故障的Delta算子线性不确定系统鲁棒D-稳定可靠控制问题,即设计控制器,消除系统不确定性和执行器故障的影响,确保闭环系统极点落在复平面指定圆盘区域内。考虑执行器故障为连续故障模型的情形,利用线性矩阵不等式(linear matrix inequality,LMI)方法,给出Delta算子系统状态反馈鲁棒D-稳定可靠控制器存在的充分条件,并由此提出相应控制器设计方法。利用所得结论,给出Delta算子系统状态反馈鲁棒稳定可靠控制器存在的充分条件。数值算例表明设计方法的可行性和有效性。     

基于模糊模型的非线性系统鲁棒控制方差

针对T S模糊模型描述的一类不确定非线性连续系统,研究使得闭环系统的稳态方差小于某个给定上界,同时闭环极点位于给定圆盘中的状态反馈鲁棒方差控制律设计问题。导出了以一组线性矩阵不等式表示控制律的存在条件。通过一个质量弹簧阻尼控制系统验证了这种方法的有效性。     

含有跳变参数的中立系统的鲁棒保性能滤波

对一类含有马尔可夫跳变参数的中立系统研究了鲁棒保性能滤波问题。系统中含有时滞，跳变参数与不确定性。系统中的跳变参数可以通过有限状态马尔可夫过程来描述。目标是设计无记忆线性滤波器使得对所有的不确定性增广系统是时滞独立鲁棒随机稳定的，并且满足所提的保性能指标。基于随机微分方程稳定性理论，给出了线性滤波器存在的充分条件。借助一组相互关联的线性矩阵不等式，获得了鲁棒保性能的设计方法。通过求解线性矩阵不等式约束下的凸优化问题，给出了次优保性能滤波器的设计方法。     

不确定线性描述系统的鲁棒H∞滤波器

研究了一类含有参数不确定性和未知扰动的线性描述系统的鲁棒H_∞滤波器设计问题。在容许、可观测的假设下,基于描述系统的有界实引理给出了鲁棒H_∞滤波器存在的充分条件。将滤波器存在条件转化为线性矩阵不等式的形式,可以利用线性矩阵不等式方法求解。推导了滤波器参数的等效形式,简化了滤波器系数矩阵的计算过程。最后,通过数值算例说明了所提出的方法的性能。     

误差方差约束下不确定离散时间系统的鲁棒卡尔曼滤波

本文研究状态矩阵及测量矩阵中均含有不确定性的离散时间系统的鲁棒卡尔曼滤波问题。在状态估计领域中，指标要求常直接以状态分量的估计误差方差上限的形式给出。为此，本文的目的在于设计卡尔曼滤波增益，使不确定系统的估计误差方差达到稳态且其值不大于预先指定值、文中给出了期望鲁棒滤波增益的存在条件及其解析表达式，并以数值算例说明设计方法的直接性与有效性。     

基于干扰估计的BTT导弹鲁棒方差姿态控制

针对存在非线性和不确定性的倾斜转弯(bank-to-turn, BTT)导弹姿态控制问题,提出基于干扰估计的鲁棒方差控制方法。将姿态运动中非线性项和不确定项作为总干扰,采用干扰观测器进行估计,并引入控制系统进行补偿。干扰观测器的观测误差作为BTT导弹姿态运动的干扰输入,为了保证控制系统具有良好的动态和稳态性能,采用鲁棒方差控制理论设计了线性反馈控制器,将闭环极点配置在特定圆盘区域,同时将状态变量的稳态方差保持在给定的范围内。仿真结果表明,所提出的鲁棒方差姿态控制器能够保证良好的控制效果,鲁棒性强。     

通信受限不确定Delta算子网络系统H∞滤波

研究了一类基于Delta算子的通信受限条件下参数不确定网络系统H∞滤波问题。在通信受限条件下,采用通信序列对网络控制系统进行分析,构建Delta算子描述的不确定系统滤波误差模型。利用线性矩阵不等式和Lyapunov-Krasovskii泛函提出滤波误差系统渐近稳定的充分条件,证明了系统的H∞性能,并给出滤波器的设计方法。数值仿真结果验证了所提方法的有效性。     

不确定系统鲁棒稳态白噪声反卷积平滑器

对于带不确定噪声方差的线性离散时不变随机系统,根据极大极小鲁棒估计原理,基于带噪声方差保守上界的最坏情形保守系统,应用Kalman滤波和最优白噪声估计理论,提出了一种鲁棒稳态白噪声反卷积平滑器。对于所有容许的不确定噪声方差,保证它的实际平滑误差方差阵有一个最小上界。基于Lyapunov方程方法证明了它的鲁棒性和鲁棒精度关系。一个数值仿真例子验证了所提出结果的正确性和有效性。     

不确定脉冲系统的鲁棒指数稳定性分析

对线性和非线性不确定脉冲系统的鲁棒指数稳定性问题进行了研究，利用拟Lyapunov函数法以及Riccati和Hamilton-Jacobi不等式等方法，分别得到了线性和非线性不确定脉冲系统鲁棒指数稳定的充分条件，这些鲁棒指数稳定性判据可用Riccati不等式方程或Hamilton-Jacobi不等式方程是否有正定解检验，最后，给出了一个实例加以验证所得到的结论。     

New algorithm for robust H2/H∞ filtering with error variance assignment

We consider the robust H2/H∞ filtering problem for linear perturbed systems with steady-state error variance assignment. The generalized inverse technique of matrix is introduced, and a new algorithm is developed. After two Riccati equations are solved, the filter can be obtained directly, and the following three performance requirements are simultaneously satisfied: The filtering process is asymptotically stable; the steady-state variance of the estimation error of each state is not more than the individual prespecified upper bound; the transfer function from exogenous noise inputs to error state outputs meets the prespecified H∞ norm upper bound constraint. A numerical example is provided to demonstrate the flexibility of the proposed design approach.     

Robust H∞ filter design for uncertain nonlinear discrete systems with state delay

In this paper, we address the problem of robust H∞ filter design for a class of nonlinear discrete-time systems with norm-bounded parameter uncertainty, unknown state delay, and unknown nonlinear disturbance. Firstly, the sufficient condition of the existence of the robust filter is analyzed by the modified Riccati inequalities, such that the filtering process remains robustly stable and a prescribed H∞ performance lever is achieved. Then the filter is characterized in the terms of positive solutions of two algebraic Riccati-like equations, irrespective of the uncertainties, time delays and nonlinearities. The simulation example further shows the validity and the applicability of the proposed approach.     

ROBUST KALMAN FILTERING FOR SYSTEMS UNDER NORM BOUNDED UNCERTAINTIES IN ALL SYSTEM MATRICES AND ERROR COVARIANCE CONSTRAINTS

This paper concerns robust Kalman filtering for systems under norm bounded uncertainties in all the system matrices and error covariance constraints. Sufficient conditions are given for the existence of such filters in terms of Riccati equations. The solutions to the conditions can be used to design the filters. Finally, an illustrative example is given to demonstrate the effectiveness of the proposed design procedure.     

具有估计误差方差约束的连续时间卡尔曼滤波新方法

在状态估计应用领域。指标要求常常表现为估计误差稳态方差的上界形式。本文考虑连续系统在动态特性及稳态误差方差约束下的卡尔曼滤波问题，即设计滤波增益，使滤波矩阵具有给定的稳定裕度，同时各状态分量的估计误差稳态方差不大于各自预先给定值。基于代表方法，文中给出了期望滤波增益的存在条件及其解析表达式，并提供了说明性的数值算例。     

基于抗差UD分解滤波的导航星座整网定轨方法

针对我国导航星座的自主定轨问题,提出基于抗差UD(upper triangular matrix diagonal matrix)分解滤波的导航星座整网定轨方法。该方法对卫星轨道参数进行整网估计,通过对所有观测资料加权以避免观测粗差的影响,并利用UD分解算法来避免对协方差矩阵的直接求逆而导致的计算机舍入误差过大从而滤波发散。推导了整网定轨的数学模型,给出了抗差UD分解滤波的详细步骤。通过性能分析和仿真计算表明了该方法的可行性与有效性。     

基于理想弹道鲁棒容积卡尔曼滤波视线角估计

针对惯性元件在低成本全捷联制导弹药中应用难度大的问题,设计了一种利用理想弹道弹体运动参数代替惯性元件测量值的弹目视线角滤波估计方法。根据坐标系转换关系及弹目视线几何关系,将理想弹道参数作为系统不确定性参数,建立非线性滤波系统;针对具有参数不确定性的非线性系统滤波问题,提出了一种基于理想弹道的鲁棒容积卡尔曼滤波(ideal trajectory robust cubature Kalman filter,ITRCKF)算法,将具有不确定性系统的滤波问题转化为带参数κ的误差协方差上界最小化问题;最终利用导引头探测器测量得到弹体视线角,结合ITRCKF对非线性系统状态进行估计。实验结果表明:在小扰动条件下,ITRCKF偏角估计最大误差值较容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF)下降了85.57%,误差均方根(root mean square error, RMSE)下降了81.93%;在大扰动条件下,ITRCKF倾角估计值最大误差较CKF下降了31.64%,误差均方根下降了46.39%。所提方法对弹目视线角的估计值满足精度要求,并且相对于CKF估计值具有较好的鲁棒性能。     

不确定随机跳变时滞系统非脆弱H∞滤

针对一类具有马尔可夫跳变参数的It^o类型不确定随机时滞系统,讨论了该类系统的鲁棒非脆弱H_∞滤波问题。在被控对象及滤波器同时存在不确定性的情况下,闭环滤波误差系统渐近稳定,干扰抑制性能指标小于给定上界。通过构造一个Lyapunov Krasovskii泛函,应用It^o微分公式沿系统对其求微分,再运用线性矩阵不等式（linear matrix inequality, LMI）和It^o公式,给出了非脆弱滤波器存在的可解性条件。通过数值算例表明了该方法的有效性。     

预测误差方差约束下的稳态离散卡尔曼滤波

在预测与滤波领域中，指标要求常常直接表现为状态分量的预测误差方差的上界形式。本文研究稳、暂态指标约束下的离散系统卡尔曼滤波问题，即设计滤波增益，使每个状态分量的预测误差方差不大于各自预先给定值，同时滤波矩阵满足给定的区域极点约束。本文给出了期望滤波增益的存在条件及其解析表达式。数值例子说明了本文设计方法的简单性与有效性。