状态反馈 H∞ 控制问题可解条件的简化

考虑了状态反馈H_∞控制可解条件的简化问题.状态反馈H_∞控制问题的可解性可转化为一类线性矩阵不等式(LMI)的可解性,通过删除这类LMI中多余的矩阵变量,可减少矩阵变量的维数.而且,基于降维LMI的可行解,可构造出原LMI的可行解集.在此基础上,导出了简化的状态反馈H_∞控制问题可解条件.基于简化条件的可行解,可构造出状态反馈H_∞控制器簇,该控制器簇中含有丰富的自由参数.最后,给出了两个简单的例子,说明了文中方法的正确性.     

飞行器姿态的一种鲁棒自适应模糊解耦控制

飞行器姿态系统具有非线性、强耦合、多输入多输出(MIMO)的特点。本文针对飞行器姿态模型的非线性和不确定性，提出鲁棒自适应模糊解耦控制方法，对飞行姿态进行机动控制。首先，设计基于精确反馈线性化的模糊解耦控制环节。针对模糊逼近所带来的误差以及外部干扰项，采用H∞鲁棒补偿控制方法，使误差干扰项对系统的影响最小。为充分利用有限的模糊规则，采用非线性可调参数模糊模型。模糊参数的自适应调节律由李雅普诺夫综合法得到。数学仿真表明，该控制方案对于空间飞行器姿态系统中的非线性和参数不确定性具有较强的适应能力。     

推广的多传感器数据的分层融合算法

针对一般线性的多传感系统，提出一种新的状态估计法即推广的分层融合算法。文中推出该系统分层融合估计的公式；指出并证明该分层融合估计所具有的性质；找出改变该系统分层融合估计精度的最根本原因；说明该分层融合估计具有一般性的特点。     

控制面间隙非线性对机翼颤振控制系统的影响

<正>控制面间隙非线性由控制面与主翼的铰链处各附件的松动等因素导致,是一种常见的非线性问题。这种非线性会导致机翼发生混沌运动等不稳定现象。在飞行器飞行速度大于机翼的颤振速度的情况下,会使机翼发生极限环振荡。R.Vasconcellos等人通过线性等效的方法仿真了开环系统的状态变化。S.Fichera等人对含控制面间隙非线性的T-tail型机翼的开环系统做了数值仿真,并进行了实验验证,得到控制面间隙会导致极限环振荡。李道春     

交替LU分裂算法及其在CFD中的应用

在CFD(Computational Fluid Dynamics)时间相关算法中,为了保证计算的稳定性,时间步长的取值通常会很小,这将导致计算过程收敛缓慢.针对这一问题,提出了一种新的迭代算法—交替LU分裂(ALUS,Alternating Lower-Upper Splitting)算法,可以有效加速收敛,提高计算效率.ALUS算法将系数矩阵分裂成上、下三角矩阵,因此仅需要利用追赶法求解两个三角矩阵,计算量较小,容易实现.给出了ALUS算法收敛的定理,并且通过线性问题以及CFD圆柱绕流的数值模拟对ALUS算法进行了检验.理论分析和数值实验的结果均表明:ALUS算法计算量小,大大节省了计算时间,而且该算法是鲁棒的.因此ALUS算法是高效的、稳定的算法,适用于CFD数值模拟.     

线性系统的最小解耦设计—一般情形

利用线性系统“根”的概念，研究了输出分块情形下的最小阶动态解耦设计问题，一方面利用根刻画了解耦补偿器的最小阶数，并且给出了设计最小阶补偿器的算法，另一方面获得了新的解耦判据。     

时变非线性系统输出跟踪的变结构控制

本文讨论了时变仿射非线性系统输出跟踪的变结构控制方法。首先,通过引入时变Lie导数记号,导出了时变非线性系统I/O线性化的条件,然后,建立了非线性变结构控制规律的设计过程,并且讨论了滑动状态在滑动流形附近的抖动因素(Chattering)的克服措施。     

具有环路复现特性的Luenberger观测器设计(二)

从一个一般的环路传递复现(Loop transfer recovery)条件出发,基于线性系统Luenberger函数观测器设计的一种参数化方法,给出了具有环路复现特性的Luenberger观测器设计的一种方法。该方法适用范围广,且具有较小的保守性。数值算例说明了共有效性。     

切换线性奇异系统能达的必要条件

在各子系统正则的条件下研究了切换线性奇异系统的能达性问题。对给定的切换序列定义了容许控制集合,以保证在该容许控制集合中的任意控制律的作用下,相应切换系统的状态都是连续的。基于切换线性奇异系统状态方程解的结构特点,定义了一系列子空间。利用所定义的子空间是循环不变子空间的特点,得到了切换线性奇异系统能达的必要条件。所给的必要条件涵盖了常规切换系统和非切换奇异系统的能达性必要条件。     

解线性方程组的广义共轭梯度法的一种推广

解线性方程的广义共轭梯度法可以看成是一种Ｋｒｙｌｏｖ子空间的方法。本文从这点出发给出了ＧＣＧ法的一种推广。新方法所求得的近解能使得残量范数在相应的Ｋｒｙｌｏｖ子空间上取得最小值。在处理对称正定问题时,它等价于共轭残量法。但由于迭代过程中不再产生和存储Ａ－共轭向量,方法的实现更为简单。