多面体不确定时滞系统的鲁棒预测控制

针对一类具有时滞并且状态不可测的多面体不确定系统,提出鲁棒预测控制的方法.首先基于李亚普诺稳定性理论给出构造状态观测器的条件,其次使用多个李亚普诺夫函数对应多面体的各个不同顶点,通过减小二次性能指标的上界值来减少保守性.优化算法的可行性保证了系统的鲁棒稳定性.最后通过仿真验证了算法的有效性.     

模型不确定多智能体系统的鲁棒一致性控制

针对模型不确定性多智能体系统的分布式鲁棒一致问题,提出了鲁棒部分变元稳定性方法,将连续时间多智能体不确定系统的状态一致性问题转化为相应线性系统的鲁棒部分变元渐近稳定性问题.首先根据有向图生成树建立关联矩阵,对原来的不确定系统进行线性变换,实现结构分解.其次根据得到的降阶系统设计鲁棒二次镇定控制器,推导出所有智能体状态达到渐近一致的充分条件,将控制协议的设计最终转化成求解线性矩阵不等式可行解的问题,使得所有的智能体能够在所设计的控制协议下不仅能保证不确定性闭环系统是渐进稳定的,而且实现了多智能体系统状态的一致性.最后通过数值仿真验证了所提出的一致性协议的可行性和有效性.     

考虑执行器时滞不确定的车辆编队网联巡航鲁棒模型预测控制

针对车辆编队中执行器时滞的不确定性,提出了一种基于鲁棒模型预测控制的新的车辆编队网联巡航控制方法。该方法能够实时处理编队安全约束,并兼顾车辆编队的弦稳定性与对执行器时滞的鲁棒性。首先,建立车辆编队的数学模型与网联巡航模型预测控制的控制架构,分析无约束条件下网联巡航模型预测控制的线性反馈特性。其次,基于H∞控制分析网联巡航线性系统对执行器时滞不确定的鲁棒性,得到车辆编队L2弦稳定性的实现条件。然后,通过控制器参数匹配,根据满足编队稳定性、鲁棒性要求的线性反馈参数对模型预测控制器的优化权重进行调整。通过不同执行器时滞的车辆编队系统仿真,结果表明,本文提出的控制方法简化了工程应用中相应的控制器参数匹配工作,进一步提高了车辆编队网联巡航控制系统的功能稳定性与安全性。     

时变离散不确定系统的鲁棒稳定性

主要研究了基于多包不确定性描述的离散线性不确定系统χ（κ+1）=Α(δ^κ)χ（κ）的鲁棒稳定性问题，在现有的参数时不变不确定性线性系统χ（κ+1）=Α(δ^κ)χ（κ）的鲁棒稳定性结果的基础上，给出了时变情形的几个鲁棒稳定的充分条件，并就这几个条件做了简单的保守性比较。     

不确定时变滞后系统的鲁棒容错控制

研究一类不确定时滞后系统的鲁棒容错控制问题,当系统既有状态时变滞后,又有控制输入时变滞后,而且状态和控制输入的不确定项均不满足匹配条件时,利用线性矩阵不等式,得到了系统可由基于观测的 状态反馈鲁棒镇定的充分条件,同时在执行器发生故障时具有完整性。     

时变时滞不确定系统鲁棒完整性控制

研究了具有结构不确定和时变时滞特性系统的时滞依赖鲁棒完整性控制器设计问题.利用Newton-Leibniz转换关系式中各项间的相互联系而获得了新的时滞依赖稳定性指标,该指标保守性较小.基于该时滞依赖稳定性指标,结合Lyapunov稳定性理论和LMI方法,针对系统可能发生传感器或执行器故障的情况,给出了时滞依赖完整性控制器的设计方法.仿真研究表明,所设计的完整性控制器对传感器和执行器故障具有良好的稳定作用.     

不确定时变时滞系统的鲁棒镇定设计

讨论了不确定时变时滞系统的二次稳定性问题。有两类不确定性被讨论,首次,利用Ｌｙａｐｕｎｏｖ稳定性定理及范数不等式,将系统可二次稳定的控制器设计问题转化为求解Ｒｉｃｃａｔｉ方程问题;其次,当不确定性满足某种匹配条件时,给出了上述Ｒｉｃｃａｔｉ方程可解的充分条件;最后,用实例难证了此方法的有效性。     

基于阶梯化脉冲响应模型的鲁棒预测控制器

基于阶梯化脉冲响应模型，进行一种简单预测控制器的再设计，提出了一种鲁棒预测控制器，证明了建模误差在一定范围内，可保证预测控制器是鲁棒稳定的，并使得闭环系统在存在建模误差和未知常值扰动情况下无静态跟踪误差．最后用仿真研究验证此算法的鲁棒性．     

基于状态观测器的一类不确定系统的鲁棒预测控制

运用线性矩阵不等式方法,研究了一类具有范数有界不确定系统的鲁棒预测控制问题．在每一采样时刻预测状态值,将无限时域“min-max”优化问题转化为凸优化问题求解,得出状态反馈预测控制律;同时设计系统的全维状态观测器,使得到的控制律满足观测器增益Lp,从而保证了闭环系统的稳定性．仿真示例验证了算法的有效性．     

不确定时变时滞线性系统的鲁棒采样控制

讨论了带有不确定参数的时变时滞线性系统的鲁棒采样控制问题,针对快时变时滞情形,以线性矩阵不等式的形式,给出了不确定线性时滞系统鲁棒镇定采样控制律的时滞相关设计方法.并通过仿真实例说明了所提方法的有效性.     

多区域暖通空调温湿度鲁棒模型预测控制策略

多区域暖通空调(heating, ventilation and air conditioning, HVAC)系统相比基础的单区域空调系统能够更好地描述空调房间各区域内的动态热响应过程,传统模型预测控制(model predictive control, MPC)算法能较好实现温湿度控制,但室内区域之间传热系数的耦合作用,使得模型中存在不确定性扰动,这种情况下,传统MPC算法难以实现控制。针对这类问题,设计了一种基于线性矩阵不等式的改进鲁棒模型预测控制(robust model predictive control, RMPC)策略,将模型中存在的扰动用多胞不确定集来表示。最终将一个无穷时域控制量无限的最小化最坏情况的min-max问题转化为有限时域内求解状态反馈控制率的问题,同时考虑了状态与输入约束条件,通过在线实时求解即可得到每一时刻最优解。最后对多区域HVAC空调房间系统进行仿真,结果表明本文算法下3个区域温湿度的跟踪精度较高,抗干扰能力也较强。     

不确定中立变时滞系统的鲁棒H∞控制

研究了一类不确定中立变时滞系统的鲁棒比控制问题．时滞假定为未知并且时变．基于Lyapunov-Krasovskii范函理论,提出了状态反馈控制器存在的时滞依赖判据,保证了系统是鲁棒镇定并且满足噪声衰减律．采用了线性矩阵不等式（LMI）方法解决鲁棒巩控制问题．最后,给出了一个算例证明了该结论是可行的．     

Robust Predictive Control of Uncertain Systems with Time-delay Using Tight Sets of Predicted States

A robust model predictive control （MPC） algorithm for discrete time linear systems with time-delay （RPC.TDS） subjected to constrained input control is presented, where the polytopic uncertainties exist in state matrices and input matrices. In the algorithm the standard optimization of quadratic objective function has been transformed into optimization of sum of N ＋ 1 upper bounds of the quadratic objective function with respect to N control moves and a state feedback control law, where N is the control horizon. The feasibility of the optimization problem guarantees that the algorithm is robustly stable. The simulation results verify the effectiveness of the proposed algorithm.     

一种扩展时域自适应预测控制的直接算法

提出了一种新型的扩展时域自适应预测控制的直接算法。它适用于时滞未知、开环不稳定和最小相位系统，具有计算量小的特点。文中证明了该算法的佤稳定性和收敛性，并以仿真研究表明此方法的有效性。     

一类不确定非线性时变时滞系统的鲁棒控制

研究了一类带有不确定非线性时变时滞系统的鲁棒渐近稳定问题.利用Lyapunov稳定性定理和LMI技术,给出了不确定非线性时变时滞系统在具有鲁棒状态反馈控制下鲁棒渐近稳定的充分条件.计算机仿真算例表明了该方法的有效性.     

一类不确定离散时滞系统的鲁棒镇定

考虑了一类具有多胞型不确定离散时滞系统的鲁棒稳定及控制器设计问题.文章首先得出了新的时滞相关的稳定性判据,然后在此基础上设计了鲁棒镇定反馈控制器,所得结果用矩阵不等式给出,最后通过数值算例表明该方法的有效性.