基于T-S模型的非线性离散系统的鲁棒镇定

研究了非线性离散系统的基于T S型模糊系统的二次镇定问题·针对含有不确定项的非线性离散系统,在构造T S模型时,引入了参数不确定项,使得模糊模型能够更精确逼近原系统·基于Lyapunov稳定性理论,推导出满足二次稳定的状态反馈控制律存在的充分必要条件,并且把该条件进一步等价为一个求解线性矩阵不等式(LMI)的问题,利用Matlab工具箱能够方便地求解出该线性矩阵不等式·最后通过对truck trailer例子的仿真,验证了该方法的可行性·     

概率鲁棒镇定控制器的研究

将统计学习理论中的经验概率一致收敛特性应用到鲁棒控制中,针对具有实参数不确定性的控制系统,研究了概率鲁棒镇定控制器的设计问题.给出了设计概率鲁棒镇定控制器的前提条件,采用基于经验概率一致收敛特性的随机化算法设计概率鲁棒镇定控制器的具体步骤和方法.研究表明,与传统方法相比,在概率意义下采用随机化算法设计概率鲁棒镇定控制器具有设计方法简单、计算量小的优点.计算实例表明了该算法的有效性.     

线性时滞不确定系统的时滞相关鲁棒镇定

讨论了同时具有输入时滞与状态时滞的不确定线性系统的时滞相关鲁棒镇定问题.运用矩阵分解思想和Lyapunov-Karsovskii泛函方法,在处理V的导数时添加一个恰当的0项,引入自由权矩阵,基于LMI方法获得了系统经无记忆状态反馈后可鲁棒镇定的时滞相关充分条件,同时获得了具体的控制器设计方法.数值例子说明所得结论具有较小的保守性.     

基于LMI的T-S模糊控制系统动态输出反馈镇定

研究了一类由T-S模糊模型表示的非线性系统输出反馈控制问题.提出了一种新的动态输出反馈控制器的设计方法,给出了模糊系统二次镇定的充分条件,将控制问题转化为线性矩阵不等式的求解问题.深入分析了各模糊子系统之间的作用关系,使所得的充分条件更加宽松.最后给出了一个倒立摆例子进行仿真说明,结果表明系统具有很好的快速性及鲁棒性.     

随机系统的反馈镇定设计

众所周知,稳定性问题是研究各类动态系统的最基本,也是最重要的问题之一.稳定性理论已经积累了十分丰富的成果,考虑将Backstepping递归设计应用到随机系统,通过对一个高阶随机系统的设计分成对一系列低阶随机系统的设计问题,构造具体的Lyapunov函数,从而得到合适的状态反馈控制器,进而达到系统的渐近稳定性.并给出具体实例来说明随机系统的反馈镇定设计的应用.     

改进的不确定时滞系统时滞相关鲁棒镇定结论

针对一类不确定时滞系统,研究了其时滞相关鲁棒镇定问题.通过将整个时滞区间划分为许多子区间,并在每个子区间上定义不同的能量函数,定义了一种新的Lyapunov-Krasovskii泛函.基于此泛函,并借助线性矩阵不等式工具,给出了标称时滞系统的时滞相关稳定条件.基于得到的稳定条件给出了状态反馈控制器的设计方法,得到的控制律可保证相应的闭环系统鲁棒渐近稳定.最后,仿真示例表明了该方法的可行性.     

带有饱和输入和转弯半径限制的Dubins' Car位姿镇定

针对具有饱和输入和最小转弯半径约束的Dubins' Car,提出一种非线性系统连续位姿镇定方法.通过建立人工吸引协调场,用变论域自适应模糊控制在线调整协调因子,调节系统的线速度.由弹道成型制导律推导出角速度控制律,获取能量最省的收敛轨迹.考虑了实际系统的输入饱和限制和最小转弯半径约束.扩展后的控制律可实现平面内满足最小转弯半径约束的任意点一点镇定.确保系统的指数稳定性,位姿指数收敛到期望值.仿真结果表明具有较高的位姿镇定精度.     

经动态输出反馈的随机时滞线性网络系统的镇定与仿真

研究了带有随机时滞的有线线性网络系统的镇定和仿真问题.基于Lyapunov-Razumikhin方法设计了动态输出反馈控制器使得这一类系统稳定.以矩阵不等式的形式给出了控制器存在的充分条件.并采用了一个算法得到了控制器增益的局部最优解.最后通过数值仿真验证了所提方法的有效性.     

非完整链式系统的非正则反馈全局K指数镇定

 利用非正则反馈线性化对非完整链式系统进行反馈镇定。构造一种不连续非线性变换, 将非完整链式系统转换成线性系统, 以便使用线性系统理论进行控制律设计。针对高维非完整链式系统, 显式构造出一个方便易用的不变集和切换规则。所获得的不连续控制律保证了闭环系统的指数收敛速度和控制输入的有界性。仿真结果验证了控制方案的有效性。