参数不确定系统的广义对象模型描述及鲁棒控制设计

在 Ｈ∞设计过程中，许多运算都是在状态空间下进行的。本文以 Ｂｅｎｃｈｍａｒｋ问题为例，归纳 出建立参数不确定系统广义对象模型的一种方法──图解法。同时针对系统中３个参数均发生摄动的 情况进行了μ设计，并给出了仿真结果。

分数阶参数不确定系统的PIλ控制器

利用求解分数阶参数不确定系统稳定域的方法,设计了使分数阶参数不确定系统具有鲁棒性的分数阶PIλ控制器.首先采用Kharitonov理论,将分数阶参数不确定系统分解成若干个参数确定的子系统,然后用D分解方法分别求出在PIλ控制器的控制下,使各个子系统都取得较大稳定域的参数λ值.再采用此λ值构建PIλ控制器并计算各个子系统的稳定域.各个子系统稳定域的交集即为参数不确定系统在PIλ控制器控制下的稳定域.同时证明了所构建的PIλ控制器能稳定整个参数不确定系统组.最后在稳定域内取控制器参数值,便构成了所设计的PIλ控制器.文中采用实例对此设计方法进行验证,并用所构建的PIλ控制器对参数不确定系统组的各个子系统进行阶跃响应分析,结果表明PIλ控制器对参数不确定系统具有较强的鲁棒性.

参数不确定系统的H_∞估计问题的显式解和中心解

研究在连续时间情形下的具有部分参数不确定性的系统的Ｈ∞状态估计问题，它可以被化简为带有一个自由可调参数对象的Ｈ∞状态估计，由此可得到滤波器的简洁通解显式．并进一步研究了Ｈ∞估计的中心解，以及它与卡尔曼滤波器的关系．实例计算表明，对于参数具有不确定性的系统。

参数不确定系统的鲁棒灵敏度设计

应用 Schur补公式讨论了参数不确定系统的灵敏度问题 ,给出了灵敏度的设计方法。指出灵敏度设计不同于扰动抑制的设计 ,求解灵敏度应首先求解一个输出注入问题。

参数不确定系统鲁棒镇定控制器设计的鲁棒可靠性方法

用区间变量描述系统参数的不确定性,从可靠性角度研究不确定系统的稳定鲁棒性设计问题。基于二次稳定性准则,提出了参数不确定系统鲁棒镇定控制器设计的鲁棒可靠性新方法。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。所给公式完全基于线性矩阵不等式(LMI)方法,求解方便。适用于不确定参数的摄动范围准确已知和未知等情况。对实际算例的设计和模拟结果与现有结果的比较研究表明了在传统的控制器设计中,保守性的增加并不意味着可靠性的增加。从而也说明了所提方法是实用、有效和可行的。

参数不确定系统的H_∞滤波器——基于代数Riccati不等式的判据与设计方案

利用代数Ｒｉｃｃａｔｉ 不等式技术，给出了参数不确定系统的Ｈ∞滤波器设计方案；

参数不确定系统鲁棒H_∞保代价滤波器设计新方法

提出参数不确定线性系统的鲁棒H∞状态估计的新方法,并采用一种新的基于线性矩阵不等式(LMI)的设计方法得到问题的解。数值例子计算表明,该滤波器具有良好性能。

输入增益未知非参数不确定系统的准最优学习控制

为解决一类非参数不确定系统在任意初态且输入增益未知情形下的轨迹跟踪问题,提出准最优误差跟踪学习控制方法.该方法综合准最优控制和迭代学习控制两种技术设计控制器,在构造期望误差轨迹的基础上,根据控制Lyapunov函数及Sontag公式给出标称系统的优化控制,以鲁棒方法和学习方法相结合的策略处理非参数不确定性.闭环系统经过足够次迭代运行后,经由实现系统误差对期望误差轨迹在整个作业区间上的精确跟踪,获得系统状态对参考信号在预设的部分作业区间上的精确跟踪.仿真结果表明所设计学习系统在收敛速度方面快于非优化设计.

一类参数不确定系统的输出反馈自适应镇定

研究了一类n阶参数不确定线性系统的输出反馈自适应镇定控制设计问题.通过引入一个3n阶动态补偿器,给出了输出反馈自适应镇定控制器的显示表达.并应用李雅普诺夫稳定性分析方法证明了闭环系统的稳定性.即闭环系统的原始状态是渐近收敛于零的,而其他所有的信号是一致有界稳定的.仿真试验进一步说明了理论方法的正确性.

地震作用下参数不确定系统的变结构控制

本文对结构参数具有不确定性的变结构控制系统设计方法进行了研究．首先采用摄动方法给出了结构参数具有不确定性时控制系统的运动方程，证明了基于层间剪切模型的参数不确定受控系统与其标称系统具有相同的滑动模态，从而解决了系统切换函数的确定问题，并利用到达条件推导了控制律的表示式．算例分析结果表明，本文的控制方法能有效地减小结构的地震响应，对于结构系统建模存在误差或系统本身存在不确定性的情况，控制效果仍十分显著．

具有死区输入的非参数不确定系统误差跟踪迭代学习控制

本文针对一类具有非对称死区输入的非参数不确定系统设计了一种误差跟踪迭代学习控制(ILC)算法。首先,构造一种新型的期望误差轨迹放宽经典迭代学习控制的初值一致条件。其次,利用微分中值定理将非对称死区转换为线性形式,并利用径向基函数(RBF)神经网络对系统不确定性和死区参数进行估计和补偿。在此基础上,设计误差跟踪迭代学习控制器和组合自适应律,实现系统在指定区间对期望轨迹的高精度跟踪。最后,基于Lyapunov-Like理论进行稳定性分析,并通过仿真验证了本文所提方法的有效性。

一类非参数不确定系统的自适应神经网络重复学习控制

本文针对一类非参数不确定系统提出一种自适应神经网络重复学习控制方法。利用期望轨迹的周期特性,构造周期性期望控制输入,并设计重复学习律估计未知期望控制输入并补偿系统周期不确定,实现系统对期望轨迹的高精度跟踪。在此基础上,利用神经网络估计系统未知状态和补偿非周期性不确定,进而提高系统鲁棒性。与已有的部分限幅学习律相比,本文提出的全限幅重复学习律可以保证估计值的连续性且能够被限制在指定的界内。最后,基于Lyapunov方法分析误差的收敛性能,并给出仿真结果验证了本文所提方法的有效性。

参数不确定电梯机械系统振动的H_∞鲁棒控制

本文在阐述参数不确定性系统的鲁棒稳定及其控制器设计问题基础上 ,讨论应用H∞ 控制理论同时考虑鲁棒稳定与干扰抑制问题的控制器设计。最后考虑模型参数不确定性电梯系统振动的H∞ 鲁棒控制。数值仿真结果表明 ,控制算法是有效的 。

参数不确定性系统的鲁棒控制器数字化再设计研究

针对一类参数不确定性系统离散控制器设计问题,给出其近似离散化模型的推导过程,将采样周期作为系统参数,保证扰动和参数变化下系统模型的相容性性质。利用数字化再设计方法,把离散控制器和连续控制器的全局状态匹配转换为凸优化问题,与控制器鲁棒稳定性条件统一到线性矩阵不等式框架下进行数值求解。仿真实例验证了所提方法的有效性,表明所设计的鲁棒控制器性能优于采用常规离散化方法所设计的控制器。

模型参数不确定的连续系统自学习定性控制

对模型中含有不确定性因素的非线性系统给出了一种定性控制方法，避免了模糊控制器设计中存在的主观性和模糊规则难以获取等缺点．先将状态进行定性划分，再对每个定性状态根据期望约束利用不精确模型求出控制的参考范围及初值，最后对控制量在线自学习调整．此方法具有模糊控制的控制效果．

一类参数不确定系统的输出反馈自适应稳定控制设计

研究一类n阶、相对阶为n-m(n为任意自然数,m≤n为非负整数)参数不确定系统的输出反馈自适应镇定控制设计问题。所给出的控制器适用于相对阶为n-m的n阶系统,通过引入一个新型的3n+2m阶动态补偿器,构造性地给出了输出反馈自适应镇定控制器的显式表达,所设计的控制器使得闭环系统所有信号有界或渐近稳定。

参数不确定系统拓展降阶控制器设计

为解决系统参数不确定导致的降阶控制器失效问题,分析了混入部分快模态的降阶控制器控制性能.以6阶滚转驾驶仪系统为例阐明了系统参数不确定导致的系统时间尺度特性的变化,随后仿真并分析了降阶控制器设计时所需选取的状态变量及降阶控制器最高阶数.利用该阶数对应的状态变量设计了包含全部潜在慢变状态的拓展降阶控制器并仿真验证了其控制性能.结果表明,拓展降阶控制器能够保证其控制性能不低于传统的降阶控制器并对参数不确定系统表现出良好的适应性.

一类具有变时滞不确定分布参数系统的滑动模控制

研究一类不确定变时滞分布参数系统的滑动模控制问题.首先设计一种无记忆功能的变结构控制器;然后分析了在滑动模切换面上滑动模控制系统关于不确定量的不变性特征;最后给出了从任意初始位置出发的轨线到达滑动模态区的时间估计.研究表明,所设计的控制器结构简单,容易实现.

一类参数不确定混沌系统特殊的线性广义同步

研究了一类参数不确定混沌系统特殊的线性广义同步问题。实际系统受到干扰时,参数失真,使得这类混沌系统,在参数不匹配的情况下,根据线性广义函数与驱动系统系数矩阵的相关性,设计了非线性反馈控制器以及参数自适应律,实现了主从系统的线性广义同步。借助Lyapunov稳定性定理与Barbalat引理,严格证明了定理的正确性。对于具体的混沌系统,控制器还可以进一步简化,以Lorenz系统为例,计算机仿真结果证实了方法的正确性与有效性。

基于观测器的参数不确定非线性系统的模糊鲁棒控制(英文)

对一类非线性系统进行模糊建模及其模糊观测器设计 ,研究了在系统的状态不可测且存在参数不确定的模糊鲁棒控制问题 ,以线性矩阵不等式的形式给出了模糊控制系统具有李雅普诺夫意义下稳定的充分条件 ,最后把所提出的方法应用到倒立摆系统进行仿真 ,仿真结果验证了该控制方法的有效性 .