Fixed-Orderl1-Control for Systems with Time-Delay

1. INTRODUCTIONPhysical plaaes are inevitably affected by exogenous disturbance, hence rejecting disturbanceis important. Ffor example, HOO-control systems can reject the LZ disturbance. But in factthere are maily species of disturbances: some are LZ-attenuation; some are stochastic; andsome are Loo(loo) [6]. If the exogenous disturbance is modeled as the energy-bounded signal, and the performance is the output energyt that is Hoo problem. If the performance isoutput energy, that is p…     

Decentralized Bezout Identity and a Parametrization of Decentralized Controllers for Singular Systems

1　 IntroductionConsider a singular decentralized control system of the formEx(t) =Ax(t) ∑Ni=1Biui(t)yi =Cix(t) ,i∈ N ={ 1 ,2 ,… ,N}(1 )where x(t)∈ Rn is the state vector,ui(t)∈ Rmi and yi(t)∈ Rpi are respectively the localcontrol input and measure outputvectors of the ith control channel.The matrix E may besingular,i.e.,rank(E) 相似文献   

"系统的系统"综述

近年来,在各种期刊文献经常出现“System of Systems”(系统的系统)这一专用词汇,到目前为止,“系统的系统”还没有公认的定义。“系统的系统”的分类体系,设计原理,建设原则,安全体系以及与一般复杂大系统之间的关系等方面,目前都亟待出现突破性研究工具和基础理论。“系统的系统”应用由军事领域逐渐向企业、政府应用领域扩展,为加快该领域的研究进展,对“系统的系统”定义、特征、分类体系、建设原则,以及研究和实践发展前景等进行归纳和整理。     

高阶非线性控制系统的适应性仿真研究

针对带有外部扰动和参数摄动的不确定高阶非线性系统,利用积分行为补偿系统的各种未知因素,设计适应性非线性控制器(ANLC),并提出了全面的控制器适应性评价方法。首先结合典型信号扰动试验和模型参数摄动试验,检验系统的抗扰性和鲁棒稳定性;然后引入神经网络和Taylor级数展开理论构造非线性函数,改变高阶非线性系统的模型结构,利用Monte-Carlo随机试验方法,进行模型摄动的性能鲁棒性分析;并与精确反馈线性化(EFL)方法进行了定量比较。结果表明,适应性非线性控制器(ANLC)具有很强的适应性能,是解决不确定高阶非线性系统控制的有效途径。     

热超声倒装芯片运动平台的模糊PID控制

针对自行设计的步进电机结合传动装置构成的热超声倒装芯片运动平台，建立了含摩擦等扰动因素的系统非线性数学模型。针对这一非线性数学模型，研究了传统PID控制和模糊PID控制的控制性能。结果表明，传统PID控制难以达到理想的性能，而模糊PID控制能显著地改善定位精度和运行速度。     

自组织临界性的经济学应用的方法论思考

通过对在组织临界性概念的扼要介绍，就其在经济学中的应用进行初步论述，从方法论角度，探讨了它能否把经济学变成一门硬科学。     

动态输出反馈网络控制系统鲁棒控制器设计

研究了具有不确定时延的动态输出反馈网络控制系统鲁棒控制器设计问题.考虑小于等于一个采样周期的不确定时延,将动态输出反馈网络控制系统建模为含有不确定性的离散时变系统.利用Lyapunov理论和矩阵不等式方法,推导出系统鲁棒控制律存在的条件,并转化为矩阵不等式表示的可行性问题,从而可利用Matlab LMI工具箱来求解,以便构造鲁棒控制律.Matlab仿真算例说明分析方法和结果是有效可行的.     

一种新型的非线性随机大系统自适应镇定方法

研究了一类具有严反馈形式并含有Wiener噪声扰动的非线性随机大系统,其互联项满足线性增长约束。利用微分几何的理论,应用Backstepping算法,基于Lyapunov稳定性理论,选择了适合这类组合非线性系统的状态观测器,设计了自适应输出反馈分散控制律和自适应律,使得闭环,互联的非线性随机大系统实现了概率意义下的全局稳定,仿真结果表明了控制算法的有效性。     

一类非线性系统的滑模控制稳态精度研究

针对一类非线性系统的线性滑模控制和Terminal滑模控制稳态精度问题,分析使用饱和函数代替滑模控制律中符号函数的线性滑模控制和Terminal滑模控制系统的稳态误差与饱和函数宽度的数值关系,得出两者的数学表达式,为协调既削弱滑模控制的颤振又保证稳态精度的滑模控制系统的饱和函数宽度的选择提供了理论依据。定量地比较线性滑模控制和Terminal滑模控制的稳态精度,得出了Terminal滑模控制比线性滑模控制有更好稳态精度的结论,通过数值仿真算例证明理论分析的正确性。     

基于自适应神经网络的非线性系统故障诊断

针对一类模型未知及状态不可测的非线性系统,提出了基于自适应神经网络的故障诊断策略,不仅在线估计神经网络的矩阵权重,而且在线估计高斯函数的宽度和中心。该方法对系统的未知非线性特性没有特别要求,仅对神经网络提出较弱的假设条件。首先利用径向基函数(Radial Basis Function,简称RBF)神经网络构造状态观测器,估计系统的状态。然后利用另一个自适应RBF神经网络作为故障估计器,其输入是系统的估计状态(而不是系统状态),其输出为系统所发生的故障模型。利用Lyapunov稳定理论详细分析了状态误差和故障误差的收敛性,分别给出了两个神经网络的参数调整律,仿真证明了该方法的实用性和有效性。