T-S模糊系统的部分状态反馈H∞控制

基于部分状态信息的控制器是一类特殊的静态输出反馈控制器, 一般难以利用线性矩阵不等式工具求解. 本文研究T-S模糊系统的部分状态反馈镇定及部分状态反馈H∞控制问题. 首先, 通过矩阵变换, 将T-S模糊系统的部分状态反馈镇定问题转换成求解一组线性矩阵不等式(LMIs); 然后, 以此为基础得到基于LMI的部分状态反馈H∞控制器设计方法; 最后, 通数值例子验证所给方法的有效性.     

差分不等式与离散系统的稳定性

采用“差分不等式”的方法研究离散系统稳定性。文中首先建立几个差分不等式。然后,利用这些不等式来研究非线性离散系统和离散大系统的零解的稳定性问题,得到了用级数的敛散性来判定系统的零解的稳定性的几个充分准则。     

不等式nΣi=11／ai≥n^2／nΣi=1ai的两个推广

从n不正数的调和平均值，不大于其算术平均值出发，导出了一个分式不等式，又应用排序的方法，从两个方面将这个不等式加以推广，得到了两个更具一般形式的分式不等式和指数不等式：nΣi=1bi/ai≥nnΣi=1bi/nΣi=1ai,nΣi=1ai^m≥（nΣi=1ai）^m/n^m-1（n∈N，m∈Z）。     

关于Klambauer的一个不等式

本文证明了关于函数的一个不等式：存在ｘ０＞０,使ｘ＞ｘ０时,（１＋１ｘ）ｘ（１＋１２ｘ＋ｐ）＜ｅ＜（１＋１ｘ）ｘ（１＋１ｐｘ＋１）（ｐ＞０）当且仅当５６≤ｐ≤２,从而推广和改进了Ｋｌａｍｂａｕｅｒ在文［１］中关于数列的一个不等式。     

不确定时滞关联大系统的分散鲁棒可靠H∞控制

综合考虑了工程实际中经常遇到的参数不确定性和控制元件失效2类典型问题.针对一类离散时间不确定时滞关联大系统,通过比较各子系统正常工作时和失效时的性能准则,给出了其分散鲁棒可靠状态反馈控制器的一种设计方法.该方法能够保证对于给定范围内的任意参数摄动和控制通道失效,受控系统都是内部稳定且满足指定的性能指标.结果基于线性矩阵不等式,便于计算机求解和参数优化.另外,对大系统可靠性控制与鲁棒性控制间的联系进行了分析.所作数值例子和相应的仿真结果说明了这个方法的有效性.     

不确定系统的鲁棒严格正实设计的LMI方法

考虑系数矩阵具有有界范数不确定性系统的鲁棒严格正实设计问题.定义了不确定系统的二次严格正实性,得到了用线性矩阵不等式表示的系统二次严格正实的充要条件,给出了基于状态反馈的不确定系统二次严格正实鲁棒优化控制器的设计方法.     

密码协议的分层安全需求及验证

将密码协议的安全需求分为浅层需求和深层需求2个层面,阐述了密码协议的分层安全需求.采用近世代数和时序逻辑的方法定义了形式化描述语言,并形式化地描述了密码协议的分层安全需求.将类BAN逻辑与模型检查相结合,在Abadi-Tuttle模型的基础上建立密码协议的计算模型.以Otway-Rees协议为例,利用该计算模型和定理证明技术对密码协议进行了多层需求验证.     

Oracle分布式数据库的创建策略

在远程网络环境下，由多个分散数据库组成的管理信息系统在当前十分普及，如何采用最小代价将分散数据库整合成准分布式数据库系统是一个迫切需要解决的问题。Oracle的分布式数据库功能允许用户将多个站点上的数据库作为一个逻辑上的整体，数据一致性、完整性及安全性都得以实现。在阐述了如何使用Oracle建立分布式数据库基础上，提出了解决数据复制问题的方法。实践证明，Oracle可以提供完备的方案建立分布式数据库。     

基于时滞分割方法的火箭发动机燃烧过程有记忆反馈控制

液体火箭发动机燃烧室内燃烧过程的动态模型是一不稳定的时滞系统,为了改善闭环系统燃烧的稳定性,针对燃烧室的燃烧过程设计了有记忆状态反馈控制器。首先基于时滞分割方法,通过平均分割时滞区间构造了适当的Lyapunov-Krasovskii(L-K)泛函并结合积分不等式处理方法,建立了保守性更低的稳定性判据;其次在稳定性判据的基础上,设计了有记忆反馈控制器。该方法通过求解线性矩阵不等式(LMI)的可行解得到控制器的参数化表达式。仿真结果表明,该方法扩大了系统稳定的最大时滞上界范围,具有更低的保守性,同时控制器的镇定性能相比现有文献有一定的提高。     

Fuzzy adaptive tracking control within the full envelope for an unmanned aerial vehicle

Motivated by the autopilot of an unmanned aerial vehicle（UAV） with a wide flight envelope span experiencing large parametric variations in the presence of uncertainties, a fuzzy adaptive tracking controller（FATC） is proposed. The controller consists of a fuzzy baseline controller and an adaptive increment, and the main highlight is that the fuzzy baseline controller and adaptation laws are both based on the fuzzy multiple Lyapunov function approach, which helps to reduce the conservatism for the large envelope and guarantees satisfactory tracking performances with strong robustness simultaneously within the whole envelope. The constraint condition of the fuzzy baseline controller is provided in the form of linear matrix inequality（LMI）, and it specifies the satisfactory tracking performances in the absence of uncertainties. The adaptive increment ensures the uniformly ultimately bounded（UUB） predication errors to recover satisfactory responses in the presence of uncertainties. Simulation results show that the proposed controller helps to achieve high-accuracy tracking of airspeed and altitude desirable commands with strong robustness to uncertainties throughout the entire flight envelope.