一类离散时滞大系统的指数稳定非脆弱控制器设计

研究了一类离散时滞大系统的指数稳定非脆弱控制器设计问题.基于Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式方法,设计系统的状态反馈非脆弱控制器,以线性矩阵不等式形式给出系统的指数稳定的充分条件,并可以通过M atlab十分方便地求解.     

带状态时滞和输入时滞的不确定非线性系统的鲁棒H_∞控制

针对一类带有状态时滞和输入时滞的不确定非线性系统,研究了鲁棒H∞控制问题.在适当的假设下利用Lyapunov稳定性方法,并采用一个新的积分不等式方法,用线性矩阵不等式的形式给出了系统鲁棒能稳和鲁棒H∞控制的时滞依赖条件,其保守性小于已有的结果.最后给出数值例子验证了所给结论的可行性和有效性.     

一种非线性系统自适应观测器的仿真研究方法

感应电机无速度传感器的控制系统是典型的非线性系统,非线性系统的控制和分析可采用自适应观测器的方法。但采用此方法在极点配置时会存在不稳定区域的问题。因此,应用Lyapunov稳定性原理,给出了观测器的速度辨识率,并建立一个全阶自适应状态观测器。同时,为提高非线性系统的鲁棒性,建立了一个在MAT-LAB6.5/SIMULINK环境下无速度传感器感应电机控制的仿真实验平台,提出了一种仿真研究方法。仿真结果表明,全阶自适应观测器方法在全速范围内具有很好的鲁棒性。     

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.     

一类不确定网络控制系统的有界输入保性能控制

针对一类不确定的网络控制系统,在满足系统一定性能指标的基础上考虑系统中存在的问题及影响系统稳定的各种不确定因素,应用李亚普诺夫稳定性理论,借助线性矩阵不等式,推导出了闭环系统渐近稳定充分条件,提出了针对性的控制策略,并给出了有界输入保性能反馈控制率,优化了系统的性能。     

时滞相关的非线性广义系统的保性能控制

针对一类具有时滞相关和具有非线性扰动的不确定广义系统,研究了该系统的保性能控制问题。目的是设计一个有记忆的状态反馈控制器,不仅使得闭环系统渐进稳定而且相应的性能指标不超过某个确定的上界。基于Lyapunov函数方法和线性矩阵不等式(LMI),得到闭环系统渐进稳定的充分条件和保性能控制器的设计方法。最后通过数值算例说明了所给方法的有效性。     

Controlling uncertain fuzzy neutral dynamic systems with Markov jumps

The robust H∞ control problems for stochastic fuzzy neutral Markov jump systems (MJSs) with parameters uncertainties and multiple time-delays are considered. The delays are respectively considered as constant and time varying, and the uncertain parameters are assumed to be norm bounded. By means of Takagi-Sugeno fuzzy models, the overall closed-loop fuzzy dynamics are constructed through selected membership functions. By selecting the appropriate Lyapunov-Krasovskii functions, the sufficient condition is given such that the uncertain fuzzy neutral MJSs are stochastically stability for all admissible uncertainties and satisfies the given H∞ control index. The stability and H∞ control criteria are formulated in the form of linear matrix inequalities, which can be easily checked in practice. Practical examples illustrate the effectiveness of the developed techniques.     

一类多时滞中立型方程描述的神经网络渐近稳定时滞依赖判据

通过引入适当的Lyapunov-Krasovskii泛函,给出一类由多时滞中立型方程所描述的神经网络的稳定性判据,该稳定性判据不仅与离散性时滞相关,而且依赖中立型时滞,由于稳定性判据基于线性矩阵不等式,因此其求解方法可以使用各种凸优化算法,使用Matlab工具箱中的线性矩阵不等式算法,给出数据仿真实例,验证了方法的有效性.     

直线二级倒立摆基于LMI算法的滑模鲁棒H∞控制

倒立摆系统的控制研究一直是控制领域里经久不衰的课题,倒立摆系统是高阶次、自然不稳定系统,容易受到外界干扰或者自身一些不确定性因素的影响而失去稳定。若用传统的滑模控制难以实现系统具有全程鲁棒抗干扰能力,同时存在控制输入抖振的现象。对此,提出了滑模鲁棒状态反馈 控制,即设计了带有滑模面参数和状态反馈增益的复合控制器,将问题转化为通过线性矩阵不等式求解优化值的优化问题,优化了状态反馈增益和滑模面,使得整个闭环控制系统具有全局强鲁棒性的特点,并实现了削弱抖振的目的。仿真结果表明了该控制方法的有效性和可行性,并且具有较强的鲁棒性和响应速度快的优越性,对高阶次不稳定系统具有很好的控制效果。     

基于二维模型的保性能离散重复控制系统设计

对于线性离散系统,给出了一种基于离散二维模型的保性能重复控制设计方法。首先为了提高系统的稳定性引入了状态反馈;用离散二维系统的状态反馈来描述重复控制律;然后,使用保性能重复控制设计方法来确保控制系统性能指标不超过某个性能上界。和现有方法的区别是,通过调节性能指标值泛函中相关权重,能够方便地对控制和学习行为进行独立调节。最后通过仿真验证了该方法能取得满意的跟踪性能。