非线性不确定系统的鲁棒镇定

讨论仿射非线性不确定系统的鲁棒镇定问题。给出了其鲁棒镇定的充分必要条件,以及一类非线性不确定系统,其鲁棒镇定界不依赖于其李雅普诺夫函数界的估计而仅依赖于其系统本身的结构性质与设计者的要求     

不确定时滞T-S模糊广义系统鲁棒H∞控制

研究了变时滞参数不确定T-S模糊广义系统的鲁棒H∞控制问题。在给定这类系统的正则、无脉冲和渐近稳定性定义的基础上,依据Lyapunov理论,证明了使闭环系统二次稳定并且具有适当鲁棒H∞性能指标的充分条件。用线性矩阵不等式方法给出了这种充分条件,从而可以通过解矩阵不等式获得状态反馈增益矩阵,算例说明了这种方法的有效性。     

非线性广义时变时滞系统鲁棒模糊控制

针对一类参数不确定模糊广义时变时滞系统,研究该系统的鲁棒稳定性控制问题。选取特殊的Lyapunov函数,给出了该系统稳定的充分条件,采用线性矩阵不等式技术,将时变时滞系统稳定性条件转化为求解一组线性矩阵不等式问题,并设计出状态反馈控制器,仿真结果说明该方法的可行性。     

不确定广义时滞系统的参数依赖指数镇定

研究了具有凸多面体不确定广义时滞系统的时滞相关型指数镇定问题。首先,利用Lyapunov稳定性定理和线性矩阵不等式工具,给出了标称的广义时滞系统正则、无脉冲和指数稳定的时滞相关型充分条件。在此基础上,采用参数依赖Lyapunov函数方法,设计了使闭环系统正则、无脉冲和指数稳定的时滞相关型状态反馈控制器,并给出了相应控制器的显式表示。     

具结构式不确定性系统的鲁棒镇定

考虑一类与摄动参数呈多项式函数关系的不确定性模型 ,这类模型反应了预知部分不确定性信息的物理意义。给出了含这类不确定性系统鲁棒稳定的充分条件和最大稳定域估计方法。在区间系统情形 ,该条件退化为已有结果 ,这间接表明文中条件的保守性有限。进一步得到了状态和输出反馈鲁棒镇定控制器的设计方法 ,及文中方法意义下具有最大稳定域的镇定控制器设计算法。最后 ,给出了一个飞控系统鲁棒镇定控制器设计的例子 ,说明文中方法的可行性。     

多胞不确定时滞系统的输出反馈鲁棒预测控制

针对一类具有多胞结构的不确定离散时滞系统,提出了一种基于LMI的输出反馈鲁棒预测控制算法。根据Lyapunov稳定性理论,给出了保证系统鲁棒稳定性的充要条件,并将系统的鲁棒预测控制优化问题转化为易于求解的LMI问题。通过离线计算鲁棒预测控制器中的输出反馈增益矩阵,显著减少了算法的在线计算量。对系统输入、输出约束和状态时滞的考虑使所提出的鲁棒预测控制算法更接近于工程实践。而输出反馈的采用突破了以往算法中要求系统状态必须可测的限制,使算法具有更低的保守性。仿真结果验证了算法的有效性。     

一类模糊时滞系统的鲁棒二次稳定和H∞控制

研究了一类连续不确定模糊时滞系统的鲁棒二次稳定问题。首先给出不确定时滞系统的自治系统稳定的充分条件,在此基础上设计状态反馈控制器,给出全局二次可稳定的充分条件。相比已有的理论成果,更进一步考虑了系统的日。性能指标,使系统在满足二次可稳定的同时也满足H∞性能指标,并将所得的条件转化为线性矩阵不等式以便借助Matlab完成求解。最后的算例验证了方法的可行性。     

基于鲁棒可靠性的不确定系统最优二次鲁棒镇定控制器设计

 基于二次稳定性准则，从可靠性这一新的角度考虑不确定系统的稳定性问题，提出了基于鲁棒可靠性的不确定系统鲁棒镇定控制器设计方法，将鲁棒控制器设计归结为基于可靠性的优化问题：以鲁棒可靠度为约束，极小化控制代价。依据该法设计的控制系统可满足稳定性意义上的鲁棒可靠性要求，并给出保证系统稳定性所要求的基本参数的最大鲁棒界限。适用于不确定参数的摄动范围准确已知和未知等情况。对F4E型战斗机的稳定控制器设计及对比研究表明了所提方法是实用、有效和可行的。     

一类不确定时滞模糊系统的保性能可靠控制

针对一类不确定时滞模糊系统,研究了执行器故障情况下的状态反馈保性能可靠控制问题。首先,在不确定时滞系统的T-S模糊模型的基础上,设计了状态反馈控制器;然后,选取保性能指标和构造Lyapunov函数,给出系统存在保性能可靠控制器的充分条件,并以线性矩阵不等式的形式表达。通过求解LMI方程就可以得到状态反馈保性能可靠控制器。采用所设计的保性能可靠控制器,当任意执行器出现故障时,闭环系统仍保持渐近稳定且保持原有的性能指标。     

参数不确定离散马尔可夫跳跃广义系统的鲁棒输出反馈镇定

讨论了含参数不确定的离散马尔可夫跳跃广义系统的鲁棒输出反馈镇定问题。基于受限系统等价(r.s.e.)变换和通过引入新的状态变量,将所讨论的广义系统等价转换为离散马尔可夫跳跃标准线性系统。通过对转换后的系统进行讨论,得到了使闭环系统正则、因果且随机稳定的鲁棒输出反馈控制器存在的线性矩阵不等式充分条件,该控制器可以是降阶的。最后用一个数值算例说明了文中方法的有效性。     

非线性系统鲁棒稳定的区间判据及其在飞行控制中的应用

给出了一类非线性系统的鲁棒稳定性分析方法。通过对非线性系统的不同区域描述 ,将复杂的非线性问题转化为多个区间鲁棒稳定性问题。对区间鲁棒稳定性条件不等式进行变形 ,得到了该不等式可解的条件。此条件不仅大大简化了不等式 ,而且得到了新的鲁棒稳定性判据。进而 ,给出了非线性系统鲁棒反馈控制的设计方法。飞行控制器设计结果表明 ,本方法对不确定系统的分析和设计是有效的     

Robust sliding-mode control for the uncertain MIMO aircraft model F-18

Robust flight control laws based on variable structure control (VSC) theory and Lyapunov V-function method are designed for a simplified aircraft model F-18. A min-max control (MMC) and VSC laws are derived, for multi-input multi-output (MIMO) systems with plant uncertainties and input disturbance. Two types of robust feedback controllers MMC and VSC for uncertain MIMO systems are considered. For both cases the existence conditions of a stable sliding mode and the robust asymptotic stability in uncertain MIMO systems by MMC and VSC are investigated. For the design of an MMC and VSC, measurable states and sliding surface are chosen so that the zero dynamics of the system are stable. An application of tracking and positioning of VSC of longitudinal dynamics is presented. Finally, simulation results are presented to show the effectiveness of the design methods.     

基于SVMα阶逆系统方法的非线性预测控制

针对一类未知非线性大时延系统,利用SVM特有的表达任意非线性映射能力,辨识得到非线性系统的α阶逆模型,然后将其串在原系统前组成SVMα阶伪线性复合系统。以此复合系统为被控对象,用预测控制方法实现对其有效控制。该方法不仅将非线性系统简化成伪线性系统,而且具有良好的控制效果,控制器设计简单。     

飞控系统模糊控制器设计及稳定性分析

建立了飞控系统的Ｔａｋａｇｉ－Ｓｕｇｅｎｏ（Ｔ－Ｓ）模糊模型;给出了设计模糊状态反馈控制器,保证闭环系统全局渐近稳定、具有一定衰减率稳定的两个充分条件;提出了采用线性矩阵不等式（ＬＭＩ）方法,将该充分条件转化为对线性矩阵不等式族寻求ＬＭＩ可行解的凸优化问题,得到了稳定性分析和模糊状态反馈控制器设计的新方法。仿真结果表明,所提出的设计方法方便有效,控制器鲁棒性好。     

基于广义系统表达式的模糊系统稳定性分析

研究不确定T-S模糊系统的稳定性问题,并基于模糊广义系统表达式,给出了系统稳定的充分条件。在此基础上,转化为求解线性矩阵不等式的问题。与以往结果相比,减少了求解过程的计算量。同时,为了得到更为松弛的线性矩阵不等式条件,提出一种新的模糊控制器设计及模糊Lyapunov函数。算例说明所提方法有效和可行。     

一类不确定切换互联大系统的分散保性能控制

研究了一类具有范数有界不确定性的切换互联大系统的分散状态反馈保性能控制问题。对于给定的二次型性能指标,基于完备性和凸组合方法导出了不确定切换互联大系统存在分散状态反馈保性能控制器的充分条件。进一步,利用线性矩阵不等式方法给出了分散状态反馈保性能控制器和切换策略的设计方法。数值仿真结果表明了所提设计方法的有效性。     

大系统分散控制的非线性影响

 在大系统的控制问题中,除了递阶控制外,分散控制是另一种重要的控制方案。局部分散镇定近来受到重视。对各子系统的局部线性反馈,由于能源限制及其他因素,常引出非线性反馈。本文将研究这样的非线性对大系统稳定性的影响。