数值界不确定性关联大系统分散鲁棒H2/ H∞状态反馈控制

针对一类状态矩阵、控制输入矩阵及关联矩阵存在数值界不确定性关联大系统,研究其分散鲁棒H2/H∞状态反馈控制问题.基于有界实引理提出了存在分散鲁棒H2/H∞状态反馈控制器的参数化定理和两种LMI设计方法:直接LMI方法和迭代LMI,并用实例说明了这2种方法的有效性.理论和实验结果表明,所获得的控制器具有块对角结构,闭环大系统稳定且能优化闭环传递函数的H2/H∞性能指标.     

不确定广义系统的鲁棒H2控制

利用线性矩阵不等式 (LMI)方法 ,研究范数有界的不确定广义系统的鲁棒H2 性能分析与控制问题。对该系统所有容许的不确定参数 ,提出了满足鲁棒H2 次优性能的一个线性矩阵不等式 (LMI)的充分条件。进而设计了一个状态反馈控制律 ,保证了闭环系统是容许的且满足鲁棒H2 次优性能 ,即闭环传递函数的H2 范数小于一个给定的正数。利用Matlab控制工具箱 ,给出了该控制律的LMI实用设计方法。最后的数值例子进一步说明了所取得的主要结果     

基于径向基函数网络或模糊系统的非线性连续时间系统的自适应调节

对于一类连续时间的非线性动态系统x=f(x)+Bu+d,当系统中的非线性函数f(x)满足有界或线性增长条件(具有未知的增长系数)时,首先证明了f(x)中的x落入一紧集中,然后根据径向基函数网络或模糊系统的逼近性质,给出了两种自适应调节器的设计方法.利用李亚普诺夫稳定性理论,证明了控制算法是全局稳定的,闭环系统的状态是一致最终有界的,且控制律是稳定的.     

一种改进的鲁棒分散PID控制器的设计

针对复杂的多变量化工过程控制,通过对有效传递函数方法的改进,得到了一种鲁棒性较高的多变量分散PID控制器设计方法METF(改进的有效传递函数法).在有效传递函数方法的基础上,首先导出了多变量FOPFD(一阶加纯滞后)和SOPTD(二阶加纯滞后)对象的传递函数到状态空间表达式的-种转换通式:再由多变量PID控制系统的结构的统一性,推导出整个系统的闭环状态空间表达式,便于求职各种综合崜能指标,并在此基础上对PID整定公式中的幅值裕度进行多目标NLJ寻优:最后利用完整性判据鉴定参数整定结果.仿真实例证实了改进方法的有效性,鲁棒性和通用性.     

基于观测器和小增益定理的自适应模糊控制

针对一类不确定非线性系统,利用输入到状态实际稳定理论(ISpS)、小增益定理,结合T-S模糊逻辑系统在线逼近系统的未知函数,在状态向量不完全可测的情况下,提出一种基于观测器的直接鲁棒自适应模糊控制的新方法。理论分析证明了闭环系统半全局一致终结有界,只有两个参数需要在线调节,同时避免了在一些自适应控制中由于采用线性反馈技术而可能引起的控制增益的奇异问题。仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于 LMI的广义不确定时滞系统鲁棒H∞控制

针对一类广义不确定时滞系统,假定其中的不确定性是范数有界的和系统的状态是完全可测的,基于线性矩阵不等式(linearmatrixinequality,LMI),通过构造Lyapunov泛函,给出了一种鲁棒H∞状态反馈控制器的设计,仅通过求解相应的线性矩阵不等式就可得到鲁棒H∞状态反馈控制器。并证明了该方法不仅使得相应的闭环系统渐进稳定,又能保证闭环系统从扰动到受控输出之间传递函数的H∞范数不大于给定的指标值。用数值算例验证了所给方法的有效性。     

数字信号处理和时序分析(续)

4.4 最小延迟和最小相滞 在3.6节中已明确了最小延迟的概念并证明最小延迟滤波器是不可逆的。在这一节中,我们要证明在幅谱相同的这类滤波器中最小延迟滤波器具有最小的相滞谱。 已知,最小延迟滤波器的特点是,其传递函数H_(min)(z)在单位圆内没有零点,即当且仅当传递函数H_(min)(z)能满足     

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。     

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。     

不确定广义离散系统的鲁棒H-infinity控制

研究E矩阵,确定其它系数矩阵都存在满足范数有界条件的参数不确定性广义离散线性系统的鲁棒H∞控制问题。利用线性矩阵不等式方法,导出广义离散线性系统正则、因果、稳定且传递函数满足给定的范数界的等价条件。在此基础上,可以将广义不确定离散线性系统的状态反馈鲁棒H∞控制问题和输出反馈鲁棒H∞控制问题,分别转化为辅助广义确定性离散线性系统的状态反馈H∞控制问题和输出反馈H∞控制问题。     

一种非线性自适应逆噪声控制器设计及其仿真

基于模糊神经网络算法研究了非线性系统的噪声消除问题,设计了一类非线性自适应逆噪声消除控制器。该文利用模糊神经网络融合算法所具有的对任意函数的精确逼近性,对非线性系统进行建模和逆建模,从而为非线性自适应逆噪声控制器的有效性提供了保障。最后将所设计的控制器用于仿真实例,研究表明该噪声控制器能有效地消除非线性被控对象的噪声污染。说明了该方法的可行性和有效性。     

典型Weiener模型和Hammerstein模型数学模型辨识方法

本文介绍的非线性动态系统中的典型Weiener模型如“线性—限幅”系统,“线性—死区一限幅”系统和典型Hammerstein模型如“死区—线性”系统,“滞环—线性”系统参数辨识方法,是在只知道系统输入和输出,而不知道中间变量任何信息的情况下,利用频谱分析方法,辨识出系统中线性和非线性部分全部参数的。最后,还对非线性特性辨识结果进行确认性检验。     

小波变换和神经网络在SVC中的应用研究

电力系统无功功率平衡非常重要,无功功率补偿能进行基波功率因数校正。提出了一种检测基波无功功率的方法和用神经网络补偿TCR的非线性方法,并用于FC TCR型SVC中。用小波变换滤除电压和电流中的谐波,保留基波,用基波电压和电流求出基波功率因数。TCR具有非线性特性,ANN具有非线性映射能力,用神经网络补偿TCR的非线性,方法简单实用。对采用基波无功功率因数检测方法和ANN非线性补偿的SVC控制系统的进行了访真,给出了仿真结果。     

略论人与自然的非线性关系

提出了人与自然的关系是一种非线性关系。从非线性科学的观点剖析了人与自然关系各阶段的特点 ,提出了强化良性非线性相互作用的重要性及其实现的途径。     

Testing linear and nonlinear granger causality in CSI300 futures and spot markets based on new concepts of nonlinear positive/negative spillover

supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant Nos.71125005 70871108 and 70810107020;; Outstanding Talents Funds of Organization Department Beijing Committee of CPC     

反推技术及其在不确定系统中的应用

从控制学科的角度,综述了反推技术的产生、发展、主要方案及其特点。着重叙述了该技术在状态反馈非线性不确定系统、输出反馈非线性不确定系统、离散时间非线性不确定系统、线性不确定系统和随机非线性不确定系统等五个方面的应用形势与进展情况。同时,清楚地指出了反推技术在不确定系统应用中存在的问题,并且就这些问题提出了相应的解决途径和方法。     

基于在线支持向量机和遗传算法的预测控制

针对非线性系统模型预测控制中预测模型容易失配且目标函数难以求解的问题,本文提出一种基于在线支持向量机建模和遗传算法滚动优化的模型预测控制方法。该方法利用在线支持向量机建立被控对象的非线性模型,在线支持向量机是一种迭代学习的支持向量机训练算法,可以进行在线训练,从而实现模型在线自校正;并且通过遗传算法求解目标函数的最优控制量,完成滚动优化。对非线性系统的仿真研究结果表明,该方法有效且具有良好的自适性。     

灰色非线性规划问题及其遗传算法求解方法

灰色系统中的非线性规划问题是一类重要问题 .本文针对一般灰色非线性规划问题 ,给出了一种基于随机模拟的遗传算法求解方法 .实例证明 ,将遗传算法应用于灰色非线性规划问题的求解能取得较好的效果.     

Analysis of one dimensional and two dimensional fuzzy controllers

1 .INTRODUCTIONFuzzy control has attracted considerable researchinterest from different communities , since fuzzysets were first introduced to the steamengine con-trol by Mamdani in 1974 . Avariety of applicationshave demonstrated that fuzzy control can provide abetter performance than the conventional PID con-trollers in dealing withill-defined systems . Howev-er ,some more attention still should be paid to theproperties of the fuzzy controllers . In this paper ,we investigate the analy…     

Cooperative Neuro Adaptive Control of Leader Following Uncertain Multi-Agent Systems with Unknown Hysteresis and Dead-Zone

In this paper, a cooperative adaptive control of leader-following uncertain nonlinear multiagent systems is proposed. The communication network is weighted undirected graph with fixed topology. The uncertain nonlinear model for each agent is a higher-order integrator with unknown nonlinear functions, unknown disturbances and unknown input actuators. Meanwhile, the gains of input actuators are unknown nonlinear functions with unknown sign. Two most common behaviors of input actuators in practical applications are hysteresis and dead-zone. In this paper, backlash-like hysteresis and dead-zone are used to model the input actuators. Using universal approximation theorem proved for neural networks, the unknown nonlinear functions are tackled. The unknown weights of neural networks are derived by proposing appropriate adaptive laws. To cope with modeling errors and disturbances an adaptive robust structure is proposed. Considering Lyapunov synthesis approach not only all the adaptive laws are derived but also it is proved that the closed-loop network is cooperatively semi-globally uniformly ultimately bounded(CSUUB). In order to investigate the effectiveness of the proposed method, it is applied to agents modeled with highly nonlinear mathematical equations and inverted pendulums. Simulation results demonstrate the effectiveness and applicability of the proposed method in dealing with both numerical and practical multi-agent systems.