无限维系统的线性二次奇异最优控制问题

本文讨论无限维系统的线性二次奇异最优控制问题,主要目标是最优控制的闭环表示。我们以算子广义逆理论和半群理论为工具证明了在一定的条件下,最优控制可表达成状态反馈的闭环形式,还讨论了反馈算子值函数与非对称的无限维积分Riccati方程之间的关系。我们的结果包含了无限维系统的线性二次非奇异最优控制问题的有关结果。     

时滞重随机线性二次最优控制问题

研究一类含有时滞的重随机线性二次最优控制问题,讨论系统的状态变量和控制变量同时含有时滞变量且时滞变量各不相同情况下系统对应的最优控制问题,利用其伴随方程的解,给出此时系统对应的最优控制的显示表达式,并利用经典的平行四边形法则证得最优控制的唯一性.同时定义该系统对应的矩阵Riccati方程,并利用Riccati方程的解刻画最优反馈控制的形式及此时系统对应的值函数.     

非方离散广义系统的奇异LQ问题及最优代价单调性

研究了非方离散广义系统的奇异线性二次指标最优控制问题（即LQ问题）.在给定的条件下,给出LQ问题的惟一最优控制和最优状态,并将最优控制综合为状态反馈. 闭环系统的所有有限特征值均在开单位圆内,闭环系统的状态有最少自由元. 并给出非方离散广义系统的最优代价比较定理.     

时间最优控制的一种算法

本文提出了对于控制作用和状态均受约束的多入多出线性系统的求解时间最优控制问题的算法。在离散数学模型的基础上,首先应用求解线性规划问题的有界变量单纯形方法求出满足控制约束的控制序列,然后再利用割平面方法处理状态约束,以求得满足约束条件的最优控制。除时间最优外,本算法还允许提出线性形式的附加目标函数。在具有附加目标函数时为能有效地处理状态约束,推导出了有界变量对偶单纯形方法。本算法通过扩展状态或部分扩展状态,可应用于一类有状态滞后的系统。为提高计算效率和减少存储容量,采取改进了的跳步算法和压缩存储技术等措施。     

带有终端约束的线性二次最优控制问题

主要研究了带有终端约束的线性二次最优控制问题的可解性.首先,借助Riccati方程给出了最优控制的状态反馈形式;其次,基于状态反馈表示提出了最优状态和最优控制的计算方法;最后,通过数值算例验证了数值算法的有效性,并且展示了该算法的一阶收敛速度.     

双连杆Acrobot的最优控制

主要研究欠驱动机器人Acrobot的最优控制,讨论控制有无约束两种情形下时间三类性能指标的最优控制问题.首先引进一种非线性等价变换,将系统转换为另一种易于设计控制律的形式,然后由极小值原理建立了最优控制律.在证明了双连杆最优控制律是一种非奇异控制后,利用拉萨尔定理分析最优控制律下的不变集.控制策略是使用最优控制律驱动系统运动至不变集邻域,该邻域满足可线性化条件时,线性化系统并用线性最优控制律进行控制.切换控制的全局稳定性由非光滑Lyapunov控制函数保证.最后给出了一类性能指标下的仿真结果,并与相关研究结果进行了对比,验证了该方法的有效性和优越性.     

离散广义系统的奇异LQ问题及最优代价单调性

研究了离散广义系统的奇异线性二次指标最优控制问题。在给定的条件下，给出线性二次（LQ）问题的惟一最优控制和最优状态，并将最优控制综合为状态反馈。闭环系统正则，因果，稳定。并给出离散广义系统的最优代价比较定理。     

一类多项式系统的事件触发最优控制

该文研究了一类输入仿射多项式系统在事件触发控制下的最优控制问题。首先,基于状态依赖模型和哈密顿-雅克比不等式,将原系统最优控制问题转化为求解一个状态依赖线性矩阵不等式问题。其次,基于Lyapunov函数和事件触发控制策略,并运用平方和算法,得到了该问题的一组可行解并给出控制增益表达式。最后,通过数值仿真验证了所得结果的有效性。     

大型时变线性奇摄动系统的时间最优控制

本文考虑大型时变线性奇摄动系统的时间最优控制问题.证明这种系统可经非退化线性变换化为快、慢状态分离的两个子系统,并给出这种系统的近乎时间最优控制的设计方法.     

基于Q学习的有限时间随机线性二次最优控制

针对系统状态和控制均依赖于噪声的随机线性离散时间系统,采用基于值迭代的Q学习迭代算法求解模型参数部分未知的有限时间随机线性二次(SLQ)最优控制问题。首先给出SLQ最优控制问题可达性条件和适应性条件,并通过矩阵拉格朗日乘子算法得到最优控制增益矩阵序列以及相应的随机代数Riccati方程(SARE)。其次,以值迭代算法为基础定义Q函数,利用Q学习迭代算法获得每个最优控制增益矩阵所对应的迭代控制增益矩阵序列和H矩阵序列。该算法依赖于系统状态信息,摆脱了系统模型参数部分未知的限制,并证明控制增益矩阵序列收敛到各自的最优控制增益矩阵,H矩阵序列收敛到各自的最优H矩阵。最后通过一个仿真实例说明了Q学习迭代算法的有效性。     

一类二阶常微分方程的利普希茨控制问题研究

研究了一类由二阶常微分方程所支配的具有状态约束的控制问题.通过状态方程的外部函数来实现系统的控制.在适当的假设条件下,证明了状态方程解的存在惟一性,并证明了当控制函数在利普希茨连续函数类中时,最优控制的存在性.在光滑最优控制情形下,导出了一个最优化必要条件.     

具非线性控制变量系统的等时区域

严格证明了，当控制区域有界闭集时，状态变量为线性而控制变量为非线性的系统的等时区域是有界凸闭集，从而用等时区域方法能彻底解决这类系统的时间最优控制问题。     

带有多个离散和分布时滞的不确定系统的鲁棒自适应控制

对于带有多个离散和分布时滞且有外部干扰的不确定线性系统提出一类鲁棒自适应控制方案.系统的不确定性是范数有界的未知连续函数,外部干扰是扇形有界的.分2步证明其结论:首先用线性矩阵不等式方法说明状态反馈控制可以保证系统的确定部分的稳定性;其次由于系统的不确定部分的上界未知,用自适应的方法来估计上界的值;利用径向基函数神经网络来估计关于状态的未知连续函数;最终证明了在结合状态反馈和自适应神经网络控制的复合控制律作用下闭环系统是渐近稳定的.然后,在第一步基础上,要求系统满足2个不等式条件,设计相应的控制律参数,用Lyapunov-Krasovskii泛函方法证明了闭环系统是指数稳定的.     

串行生产线无阻塞均匀时间最优控制

用极大代数方法[1]对批量生产的串行生产线建立了含缓冲区容量的状态方程和带控制项的输出状态方程，证明了系统无阻塞均匀时间控制的充要条件是一类线性状态反馈，提出了求最优控制系统动态参数和动态作业计划的阵列迭代算法。     

基于观测器的广义时滞系统最优保成本控制

讨论一类含有参数不确定性且具有状态滞后的广义时滞系统的观测器型最优保成本控制器设计问题.不确定性假设是时变的且范数有界.通过基于状态观测器的线性状态反馈控制并采用一种新方法,结合凸优化理论得到了不确定广义时滞系统的最优保成本控制器的设计方法.该控制器的设计使得在满足一定的条件下对所有的不确定性,广义时滞系统是鲁棒可镇定的且二次型保成本指标最小,并证明了所得结论等价于一组线性矩阵不等式(LMIs)的可解性问题.最后给出实际算例验证了设计方法的有效性.     

线性离散系统的最优预见控制

该文对线性离散系统的最优预见控制方法进行了研究。这种方法在二次型性能指标中综合考虑跟踪误差和控制量的变化 ,在设计反馈控制器的基础上 ,利用已知的未来目标值及未来干扰信号设计前馈补偿器 ,进一步改善了系统的性能。该文讨论了最优预见控制设计方法的关键技术 ,即预见步数的选取问题 ,推导了预见步数与性能指标函数值之间的关系 ,并给出了预见步数的选取方法。     

倾转旋翼机切换鲁棒控制器初始化研究

为提升跟踪控制下的线性切换系统瞬态性能,采用控制器初始化方法,通过闭环切换系统输出性能指标的最小化,获得切换控制器最优初始化映射,给出了简化最优初始映射的求解方法. 采用多Lyapunov函数的方法,证明了闭环切换系统的输入状态有界性,给出了初始化切换系统渐近稳定条件. 依据倾转旋翼机纵向运动模型以及所选取的被控对象平衡状态点,采用鲁棒控制器设计方法设计了相应控制器,并对跟踪控制下的切换控制器初始化控制效果进行了仿真验证.      

Mayer型线性最优控制问题的一阶充分条件

针对目标泛函为Mayer型的最优控制问题,在目标函数为伪凸的情形下,证明了当控制系统为线性控制时最优控制的一阶充分条件,同时证明了相应的离散最优控制问题的一阶充分条件;作为应用,通过一阶最优性条件将离散最优控制问题等价地转化为有限维变分不等式问题,并利用伪单调变分不等式的算法给出最优控制的一个数值算例。     

基于遗传算法的稳定自适应模糊控制器的优化

采用模糊动态模型,对连续时间的高阶非线性系统进行了模糊控制。通过模糊推理,选择起主导作用的局部子系统的状态反馈控制,并作用于整个系统。利用大系统分散控制关联稳定性的概念和方法,得到了闭环模糊系统稳定的充分条件,并在此基础上给出了对模糊控制器进行优化设计的一种遗传算法实现策略。同时,仿真例子也验证了该设计方法的正确性。