STABILITY CRITERIA FOR A CLASS OF UNCERTAINSYSTEMS WITH TIME—DELAY

Some stability criteria are obtained for a class of uncertain systems with time-delay usingLyapunov functional and analytic techniques. It is easy to check the criteria by making use of theboundedness of the uncertainties.     

一类不确定时滞系统的鲁棒可靠控制

研究了在执行器发生故障的情形下,具有状态时滞的一类不确定系统的时滞依赖型鲁棒可靠镇定控制器的设计问题.基于二次可靠镇定的定义,通过构造双积分型Lyapunov函数,得出了系统鲁棒可靠镇定的充分条件,该方法减弱了控制器设计的保守性.最后通过仿真实例验证了所提方法的正确性和有效性.     

线性时滞系统的新型自适应控制

针对一类单时滞的线性时滞系统,为对其未知的状态时滞参数进行自适应控制,基于LMI方法,采用一种基于“描述形式”的Lyapunov-Krasovskii泛函和新型的带记忆的状态反馈控制,使得参数自适应律能反映实时估计值与实际接近值之间的差值,从而突破以往自适应控制对估计值的大小限制和调整参数计算的困难,给出了一种新型的保守性较小、简便、实用的自适应律,仿真实例证明了该控制方案的有效性。     

回转塔式起重机动力学模型及时滞控制研究

回转塔式起重机是包含3个刚性模态的柔性系统,3个刚体的运动使载荷产生空间摆运动,变幅和回转运动影响摆动的幅值,起升运动改变了摆动的频率和阻尼.本文提出通过控制一个柔性模态来消除载荷的摆动,另一个柔性模态由机械结构来消除的控制方案,并且设计最优时滞控制器消除载荷的残留振荡,使摆动能量最小,仿真结果证明了这一控制策略的有效性.     

时间滞后系统的鲁棒稳定性及在飞行控制中的应用

给出了一种时间滞后系统的鲁棒稳定性分析方法．通过对系统鲁棒稳定条件不等式的变形，得到了该不等式可解的条件，该有解条件不仅大大简化了不等式，而且得到了新的时间滞后系统鲁棒稳定性判据，针对含有多个不同滞后时间的系统，给出了一种简明的鲁棒稳定性判别不等式，并根据鲁棒稳定性判据，分别给出了系统含有一个或多个时间滞后的鲁棒反馈控制器设计方法，该方法接近于普通的状态反馈设计，便于工程实现．飞行控制的实践表明，采用新方法可以得到满意的设计结果．当闭环希望极点选为各不相同的负实数时，鲁棒控制器的设计只需要多进行一次奇异值分解，即可完全等价于人们熟知的极点配置问题，该方法对于含有一个或多个时间滞后的系统都是适用的。     

滞后线性时变连续大系统的滞后相关稳定性

应用向量Ｌｙａｐｕｎｏｖ函数法结合比较原理，研究了滞后线性时变连续（大）系统的稳定性，得到了充分判据，且这些判据中包含有滞后信息、因此称为滞后相关稳定性判据。在实际系统中，尤其是当滞后较小时，它们通常能给出较优的结果。     

耦合混沌时滞系统的同步

利用单项耦合研究了一类时滞混沌系统的同步,给出一种估计同步控制参数值的新方法.对Mackey-Glass模型给出了估计,同时利用数值法验证了其正确性.     

非线性离散时滞系统的模糊H∞鲁棒控制

针对一类具有时滞的非线性离散系统的控制问题，通过对其进行模糊建模，设计了H∞鲁棒控制器．利用构造的Lyapunov函数和线性矩阵不等式，证明并给出了模糊H∞鲁棒控制问题有解的充分条件．依据由模糊规则和线性系统方程建立的模糊模型，所设计的控制器使系统具有更好的鲁棒稳定性，干扰抑制能力强，满足成本上界约束条件．算例仿真结果表明，所设计的模糊控制器对不确定性和时滞都有很好的控制能力，同时系统对干扰有很强的抑制能力．     

带有执行器故障的离散T-S模糊时滞系统的保性能控制

研究了含有执行器故障的T-S模糊时滞系统的可靠保性能控制问题.利用线性矩阵不等式方法,给出了模糊系统存在可靠保性能控制器的一个充分条件和其设计过程,并给出了闭环模糊系统的性能上界.     

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.