基于RNPI的动态时滞网络主动队列管理算法

针对网络存在较大时滞和网络参数动态变化等问题,提出了一种鲁棒非线性PI主动队列管理算法。由流体流模型将动态网络推导为参数区间不确定一阶时滞系统,在确定使闭环系统稳定的非线性PI控制参数集合基础上,利用遗传算法寻找基于改进ITAE指标最优的PI控制参数。基于扩展到时滞系统的棱边定理,给出了RNPI算法的设计方法。仿真结果表明了该方法具有良好的控制性能,对网络区间不确定参数有较好的鲁棒性。     

时延通信网络的新型指数稳定跟踪控制器设计

针对一个具有单瓶颈和多用户的高速通信网络,提出了一个新的指数稳定跟踪控制器的设计方法。将闭环数据率控制系统描述为一个连续时间时变时滞系统,基于线性矩阵不等式(LMI)技术和Lyapunov方法给出了闭环系统时滞依赖的指数稳定充分条件。导出了状态反馈控制器的设计方法,使得实际网络带宽分配率和实际队列长度在该控制器的作用下分别以指数速度跟踪上给定的参考值,从而有效降低了数据包丢失率,提高了网络利用率。通过在闭环系统指数稳定条件的导出过程中引入自由变量的方法使得得到的时滞依赖条件具有更小的保守性,并且闭环系统具有更快的指数稳定跟踪速度。仿真算例验证了本文方法的有效性和优越性.     

基于不确定时滞模型的鲁棒AQM控制器设计

针对网络环境的不确定性和网络参数的时变性,采用不确定时滞系统模型对网络拥塞控制问题进行了研究。给出了利用线性矩阵不等式方法判定主动队列管理(active queue management,AQM)系统稳定的充分条件,以及基于求解非线性矩阵不等式的AQM控制器参数设计方法,设计了基于线性矩阵不等式的含时滞静态输出反馈控制器。仿真结果表明,利用该方法所得到的控制器是有效的,在变化的网络环境下,其动态响应更快,稳态波动更小。     

非线性不确定时滞系统观测器型鲁棒无源控制

将无源性概念引入到非线性不确定时滞系统中,研究了带有时滞和不确定性的非线性系统的鲁棒无源控制问题.首先,利用多层神经网络近似代替系统中的非线性部分,采用线性微分包含(LDI)技术来线性化该非线性环节.其次,基于LDI模型,构造适当的状态观测器和反馈控制器,利用Lyapunov稳定理论,通过一定的矩阵变换,将设计问题转化为线性矩阵不等式(LMI)的可行解问题.从而使控制器的设计简单易行.接着,引入无源化的损耗指标,给出具有指定损耗指标的鲁棒无源控制器设计方法.最后以Lo-gistic混沌系统为例进行仿真试验,结果表明该设计方法的有效性.     

一类非线性不确定时滞系统的时滞相关鲁棒H∞控制

针对一类具有状态非线性不确定性的时滞系统,基于适当形式的Lyapunov泛函和Lyapunov稳定性理论,利用线性矩阵不等式(LMI)方法,讨论了时滞相关型鲁棒H∞状态反馈控制器设计问题.在非线性不确定性满足增益有界条件下,得到了该类时滞系统依赖于时滞的满足鲁棒H∞性能的一个充分条件,且控制器存在的充分条件由线性矩阵不等式组(LMIs)的形式给出,可以通过求解一个线性矩阵不等式组获得鲁棒H∞控制器.最后给出一个具体算例说明了该方法的有效性.     

非线性时滞系统自适应输出反馈跟踪控制

针对一类参数化非线性时滞输出反馈系统,提出了一种自适应输出跟踪控制器的设计方案。引入时滞滤波器估计未知系统状态,采用backstepping技术设计控制律和参数自适应律,运用占优方法处理非线性时滞项,从而放宽了对非线性时滞函数的要求,实现了对给定目标轨线的全局渐近跟踪,同时保证闭环系统所有信号一致有界。基于Lyapunov-Krasoviskii泛函方法证明了整个闭环系统的稳定性。实例仿真说明了该方案的可行性。     

受扰非线性时滞系统的最优跟踪控制

考虑受扰非线性时滞系统的最优跟踪控制问题.基于内模原理构造扰动补偿器,将受扰系统转化成无扰动的增广系统.通过引入灵敏度参数并围绕其进行Maclaurin级数展开,将原时滞非线性系统的最优跟踪控制问题转化为无时滞的两点边值问题.通过求解增广系统的最优跟踪控制律从而得到原系统的最优跟踪控制律.仿真实例表明该方法的有效性.     

参数不确定的非线性随机时滞系统的H∞滤波

研究了一类带有参数不确定性的非线性随机时滞系统的鲁棒H∞滤波问题.假设参数不确定性是范数有界的并且系统的动态方程是由伊藤微分方程所描述的.对所有容许的参数不确定性以及外界干扰,构造一个线性、无时滞、不确定性及独立的状态滤波器,使滤波误差动态系统是指数均值稳定并且独立于时滞的.针对单时滞系统和多时滞系统两种情况,基于线性矩阵不等式(LMI)方法给出了保证鲁棒H∞滤波存在的充分性条件.最后,数值仿真结果很好地说明了该方法的有效性.     

多输入多输出网络控制系统的绝对稳定性分析

考虑到网络诱导时延和网络通道的非线性反馈干扰,研究了多输入多输出网络控制系统的时滞依赖稳定性。基于各回路有界的状态反馈输入,建立闭环系统的Lurie时滞系统模型。应用Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式工具,分析了各子系统在有扇形条件约束的绝对稳定性,同时得到网络控制系统全局稳定运行的最大允许时延界。最后,通过仿真例子,表明该方法是可行的。     

网络控制中基于LMI的次优化允许等价时滞界研究

针对网络控制问题，建立包含变网络时建及网络传输丢包等非理想网络状况的系统统一模型．提出将非理想网络状况转化为次优化允许等价时滞界的方法。通过引入自由矩阵及次优化允许等价时滞界方法，将求取最大允许时延问题转化为基于LMI的次优化允许等价时滞界求解问题并提出相应求解算法。仿真结果说明该方法具有较小的保守性。     

Two-step measurement update for extended Kalman filtering

1.INTRODUCTION TheextendedKalmanfilter(EKF)isthemost widelyusednonlinearfilterbecauseofitssimplicity despiteitsinconsistenceinsomeapplications.Thein consistenceoftheEKFmainlyarisesfromtheuseof linearization.Sincethereferencepointsforthelin earizationarearoundthepriorestimatesofthestate (filteredestimateforlinearizationofstatetransition equationandpredictiveestimateforlinearizationof measurementequation,respectively),agoodprior estimateisveryimportantfortheEKF.Inmanycas es,themeasur…     

基于T-S模型的非线性系统离散时间滑模控制

基于T-S模糊模型,讨论了一类非线性离散时间系统的控制问题。采用T-S模糊模型来描述非线性系统的动态模型,再将非线性系统的全局T-S模糊模型转化为线性不确定系统的模型。这样复杂的非线性系统的稳定问题就转化为线性不确定系统的鲁棒镇定问题。采用离散时间滑模控制方法实现线性不确定系统的鲁棒镇定。利用用线性矩阵不等式技术设计稳定的滑动模面,以降低非匹配不确定对系统的影响。给出了线性矩阵不等式形式的稳定滑动模面存在的充分条件。此外还给出了滑模控制律的设计方法。所给设计方法可保证系统鲁棒镇定,并且在滑动模面附近的抖振可明显减弱。最后,给出了truck-trailer的仿真算例,证明了所给方法的可行性和有效性。     

统一混沌系统非线性控制器的设计与分析

提出了一类统一混沌系统的非线性控制器的设计新方法。应用反馈精确线性化方法给出了统一混沌系统的标准型。然后利用线性控制方法对变换后的等价系统中的线性子系统进行了控制器设计,由此设计出原混沌系统的非线性控制器,并证明其具有指数稳定性。仿真结果表明利用反馈线性化方法设计的非线性控制器的有效性。     

Fuzzy Modeling of Non-Uniformly Sampling Nonlinear Systems Based on Clustering Method and Convergence Analysis

The studying motivation of this paper is that there exist many modeling issues of nonuniformly sampling nonlinear systems in industrial systems. Based on multi-model modeling principle,the corresponding model of non-uniformly sampling nonlinear systems is described by the nonlinear weighted combination of some linear models at local working points. Fuzzy modeling based on multimodel scheme is a common method to describe the dynamic process of non-linear systems. In this paper, the fuzzy modeling method of non-uniformly sampling nonlinear systems is studied. The premise structure of the fuzzy model is confirmed by GK fuzzy clustering, and the conclusion parameters of the fuzzy model are estimated by the recursive least squared algorithm. The convergence perfromance of the proposed identification algorithm is given by using lemmas and martingale theorem. Finally, the simulation example is given to demonstrate the effectiveness of the proposed method.     

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。     

高阶非线性控制系统相平面的图解实现

非线性控制系统在实际中的存在非常普遍，分析方法有多种。而非线性系统的相平面法既能提供稳态性能信息，又能提供时问响应信息，因而被广泛使用，但相平面法只限于一阶、二阶线性系统的分析。为得到高阶非线性系统的相平面，借助状态空间法，提出一种利用图解方法实现高阶非线性系统相轨迹的作图方法。数值仿真结果表明该算法与解析法相比具有良好的动静态性能、高的控制精度和较强的适应性，同时结果说明了该方法的有效性，算法具有计算简单、易于实现的特点。     

分段广义正交多项式算子法的非线性系统分析

首先对文献[7]提出的分段广义正交多项式算子(简记为PGOPO)的主要运算规则进行了概括和总结,特别是推导出了非线性函数的PGOPO递推计算公式;其次对一般非线性系统PGOPO算子解及解的收敛性问题进行了分析、研究,证明了PGOPO算子解将收敛于其精确解;最后采用PGOPO算子法对一类含时延的非线性系统进行了分析,并推导出便于使用的递推求解算法.给出的数值算例论证了该算法的有效性.     

未知非线性系统的神经网络跟踪控制与仿真研究

应用输入／输出反馈线性化方法和李亚普诺夫方法,研究了一类具有未知非线性函数的非线性动态系统的自适应鲁棒输出跟踪控制问题。首先通过坐标变换和输入变换,将非线性系统变换为部分线性可控系统。接着采用多层前向神经网络来逼近未知非线性函数,网络的权值根据李亚普诺夫原则来在线修正,这样就克服了多神经网络控制系统中存在的稳定性问题。同时,为了减少权值学习时间,应用遗传算法预先离线训练网络权值。最后提出了一个基于神经网络建模的自适应鲁棒控制律,给出了李亚普诺夫意义下的稳定性证明。所提出的控制律可确保相应闭环系统的状态及跟踪误差一致最终有界。所给的Van der pol系统的例子说明了所提控制方案的有效性与鲁棒性。     

非标准多传感器信息融合下的状态融合估计

给出了标准多传感器观测信息的统一融合模型,在此基础上分析了传感器观测系统参数对最优融合估计性能的影响.针对存在量测系统误差的非标准多传感器融合系统,构建了一种有效的系统误差参数估计模型.此外对传感器问具有不同非线性误差成份的融合系统,提出了一种基于互迭代自适应半参数的状态融合估计算法.该算法通过对非标准多传感器融合模型误差的补偿,利用线性和非线性迭代的方法来提取非线性因素,进而确定状态的最优融合估计.给出了应用该算法的具体步骤,并通过理论分析与仿真实验证明了该算法的有效性.