基于累积的ETM调度下的非线性网络化系统的最终有界状态估计问题研究

研究了基于累积的ETM调度下的非线性网络化系统的最终有界状态估计问题。为了减少传输过程中不必要的资源浪费,引入基于累积的ETM,以调度传感器到远程估计器之间的信号传输。与传统的触发机制相比,该基于累积的ETM对突变信号更具鲁棒性。为确保估计误差系统满足给定的最终有界性能,需设计一个状态估计器。首先,提出一个使得估计误差能够满足最终有界性能的充分条件;然后,通过矩阵不等式,求解出期望的估计器增益;最后,通过仿真案例来验证所提策略的有效性。

基于T-S模糊模型非线性网络控制系统改进H_∞跟踪控制

研究一类非线性网络控制系统改进H∞跟踪控制问题,该类网络控制系统中非线性被控对象和被跟踪对象分别采用Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型和线性稳定参考模型描述.首先通过综合考虑网络中的数据传输时滞和数据丢包影响,采用输入时滞法和并行分布补偿技术,建立基于零阶保持器刷新时刻的系统状态跟踪误差模型.然后利用改进的自由权矩阵方法,并结合Lyapunov直接法给出系统满足H∞跟踪性能的充分条件以及模糊控制器的设计方法.最后仿真实例表明本文方法的有效性和相比已有方法的优越性.

一类非线性网络控制系统镇定的新方法

研究了一类非线性网络控制系统(Networked control systems,NCSs)的镇定问题.在一般的网络环境中,通过平行分布补偿技术,将非线性NCS建模为包含一个稳定子系统和一个可能不稳定子系统的模糊时滞切换系统.利用分段Lyapunov泛函方法和平均驻留时间方法,得到了非线性NCS指数稳定的充分条件,并以线性矩阵不等式(Linear matrix inequality,LMI)形式给出了模糊控制器的设计方法.最后通过数值例子说明了所给方法的有效性.

基于观测器的非线性网络控制系统容错控制

研究了一类基于观测器的非线性连续网络控制系统容错控制器设计问题.针对传感器采用时间驱动方式,控制器和执行器均采用事件驱动方式的网络控制系统,设计了观测器,建立了基于状态观测器的增广闭环系统模型.利用线性矩阵不等式和自由权矩阵的方法,推导出闭环系统渐近稳定的充分条件,给出了观测器和容错控制器协同设计的方法.实例仿真证明了所用方法的有效性.

场论说对非线性网络节点电压法一般形式方程的推导

从场论说的非线性网络中积分形式的基尔霍夫定律出发,能严格和简练地推导从非线性网络到线性网络的节点电压法的一般形式的网络状态方程,并给出复自导和复互导各与复电导之间包括正负号关系在内的普遍关系式。

基于散射函数的非线性网络级联特性研究

介绍了基于散射函数的非线性网络级联参数计算方法,推导了两个二端口非线性网络级联之后散射函数的计算公式,利用两个功率放大器各自实测的散射函数可以计出算两个放大器级联之后的总散射函数,并与两个放大器级联之后实测的散射函数进行对比实验,只要满足一定条件计算结果与实测结果比较一致,可以满足一般工程要求。

带有随机时延的非线性网络控制系统的输出反馈镇定

考虑了一类非线性网络控制系统的输出反馈镇定问题.通过齐次马尔可夫链来描述采样器-控制器和控制器-执行器的时延,将网络控制系统建模为带跳非线性系统.利用Lyapunov方法和线性矩阵不等式技巧,得到了闭环系统随机稳定的充分条件,并给出了镇定控制器的设计方法.

非线性网络的动力学复杂性研究

综述了非线性网络的动力学复杂性研究在网络理论、实证和应用方面所取得的主要进展和重要成果;深刻揭示了复杂网络的若干复杂性特征与基本定量规律;提出和建立了网络科学的统一混合理论体系(三部曲)和网络金字塔,并引入一类广义Farey组织的网络家族,阐明网络的复杂性-简单性与多样性-普适性之间转变关系;揭示了网络的拓扑结构特征与网络的动态特性之间关系;建立具有长程连接的规则网络的部分同步理论并应用于随机耦合的时空非线性系统的同步;提出复杂网络的动力学同步与控制多种方法;提出若干提高同步能力的模型、方法和途径,如同步最优和同步优先模型、同步与网络特征量关系、权重作用、叶子节点影响等;提出复杂混沌网络的多目标控制及具有小世界和无标度拓扑的束流输运网络的束晕-混沌控制方法;提出集群系统的自适应同步模型及蜂拥控制方法;探讨网络上拥塞与路由控制、资源博弈及不同类型网络上传播的若干规律;揭示含权经济科学家合作网及其演化特点;实证研究并揭示了多层次的高科技企业网和若干社会网络的特点;提出一种复杂网络的非平衡统计方法,把宏观网络推进到微观量子网络。

基于T-S模糊模型的一类非线性网络控制系统故障检测

针对同时存在网络时延和数据包丢失的网络环境,研究了一类非线性网络控制系统的鲁棒故障检测问题.基于不确定T-S模糊模型描述的非线性网络控制系统模型,完成了网络环境下鲁棒故障检测观测器的设计,使得残差信号对故障敏感而对外部扰动具有鲁棒性.构造Lyapunov-Krasovskii函数,并引入一个积分不等式,给出了使得观测器误差动态系统渐近稳定的充分条件.采用线性矩阵不等式技术将鲁棒故障检测问题转化为具有线性矩阵不等式约束的凸优化问题求解.仿真算例验证了上述方法应用于此类系统的故障检测的有效性.

非线性网络的动力学复杂性的研究

简介国家自然科学重点项目"非线性网络的动力学复杂性的研究"的主要进展与若干成果。

场论说对非线性网络回路电流法一般形式方程的推导

本文从场论说的对非线性网络中积分形式的两组最基本的独立方程组出发能严格和简练地推导出从非线性网络到线性网络的回路电流法的一般形式的状态方程 。

非线性网络控制系统T-S模糊控制研究

文章采用T-S模糊模型描述非线性网络控制系统,针对该系统中存在的前向通道和反馈通道时延,采用史密斯预估器进行补偿;对非线性网络控制系统建立了T-S模糊模型,给出该模型的稳定模糊控制器存在的充分条件和模糊状态反馈控制器的设计方法,并给出相应的线性矩阵不等式形式和具有常数衰减度系统的稳定性存在的充分条件和相应的线性矩阵不等式形式;仿真算例结果表明,模糊状态反馈控制器的设计是行之有效的。

一类仿射非线性网络控制系统的稳定性分析

利用采样数字控制系统的方法分析了一类混杂动态系统模型描述的仿射非线性网络控制系统的稳定性问题.针对一类仿射非线性对象和线性数字控制器组成的网络控制系统,考虑了网络诱导延时对系统稳定性的影响,得到了仿射非线性网络控制系统一致渐近稳定的条件.仿真实例验证了理论分析的正确性.

非线性网络广义频率响应函数统一递推分析法

假设非线性动态网络解为Volterra级数响应,利用一般的网络分析法,对任一定常非线性动态网络列出其时域的标准动态方程。将该非线性微分方程分解成一个线性动态系统与一组非线性电源,利用线性微分方程求解方法求出线性系统的解,即一阶Volterra级数响应,再考虑系统非线性电源的作用和幂级数递推关系式,导出N阶(N≥2)Volterra响应的递推算式,即可得到非线性网络响应的Volterra级数形式。在此基础上,讨论了Volterra级数时域响应的频域变换,推导出对应的广义频率响应函数,即Volterra级数的频域核的递推算式,并给出了计算实例。

水电系统及水库库群优化调度的非线性网络法

利用水电系统各机组出力的非线性目标函数，结合各水库流量和库存量具有的网络流特点的约束，采用非线性网络规划对各水电站出力或水库水量进行优化调度．本计算方法可充分计及各种因素，具有速度快、收敛精度高、占有内存少的特点．

约束通信情况下非线性网络有限时间跟踪控制

针对具有本质非线性动态的多智能体网络,研究个体传感范围有限情况下的有限时间协调跟踪控制问题。假设非线性动态满足Lipschitz条件且初始网络拓扑无向连通,基于智能体间的相对状态信息设计拓扑连通保持的非光滑控制协议。应用非光滑稳定性分析方法给出实现有限时间跟踪控制的充分条件,即选取合适的控制增益参数,以实现保持网络拓扑连通的有限时间跟踪控制。最后通过仿真验证该方案有效且可行。

分析双频激励非线性网络的频域谐波平衡法

本文提出用频域谐波平衡法分析微波非线性网络,定义和推导了各次交调矩阵及其计算,得到了频域响应公式,可用来精确计算任意双频激励的二元高阶非线性网络。本文以GaAs MESFET电路为例,计算出所需要的结果。计算表明:本方法简明有效,计算量小,精度高,可用于功放、变频和混频等微波半导体电路的计算机模拟和最优化设计。

用微变模型分析非线性网络的稳定性

含有非线性放大器件 g(u)的网络 N,如果能够建立周期振荡 ,它由 n个谐波组成 ,每一谐波又可分成 m个微分量 (n→∞ ,m→∞ ) ,这说明存在一个等效模型 ,该模型是 n× m个微量成份的迭加 ,每一微量成份都是线性微变模型 Njk,每一个 Njk吸收的功率为 Pjk+ j Qjk,网络 N功率平衡的条件是 P =∑nj=1∑mk=1Pjk=0 ,Q =∑nj=1∑mk=1Qjk=0 ,因而起码有一个微量成份满足 Pjk≤ 0和 Qjk≤ 0 ;如果对于任意微量成份都是 Pjk>0或 Qjk>0 。

非线性网络Volterra级数解的递推分析

本文讨论了动态和电阻性非线性网络的 Volterra 级数解,推导了非线性电源的传递矩阵的递推算式和网络 Volterra 响应在时域和频域内的递推计算方法,并举例予以说明。

用迭加法分析非线性网络的稳定性

非线性网络 N 建立周期振荡的充分必要条件是存在一个满足功率平衡 P =0 ,Q=0 的等效模型 ,这个模型是无限多个线性微变模型Njk的迭加 ,其中起码必须有一个成份满足Pjk≤ 0和Qjk≤ 0 。如果对于任意的微变成份都是Pjk >0和Qjk >0 ,迭加的结果必然有P >0或Q >0 ,则网络N无法寄生任何形式的周期振荡。