同步多速率系统H_∞控制的J-无损失共轭化设计

针对提升后同步多速率控制器存在的因果约束问题,利用J-无损失共轭因子同H∞控制相关的性质,提出了同步多速率系统H∞控制的J-无损失共轭化设计.这一方法将提升后同步多速率系统的H∞控制问题转化成求解共轭因子的问题,即只需求解相关特征值和Lyapunov方程,就可得到满足因果约束条件的控制器和相应闭环系统的参数化形式,同时对提升控制器的因果约束转化为范数有界真有理稳定传递函数矩阵空间BH∞中任意参数的因果约束,同常规的逼近理论相比具有设计过程简单、计算量小等特点.

提升多速率系统无波纹问题研究

对于多速率采样控制系统,在应用提升技术进行分析设计时闭环输出存在采样点间波纹的现象,首先总结了控制器为比例环节时,各种被控对象在不同参考输入信号作用下系统输出中有无波纹及相应消除波纹的方法;然后应用极点配置法,分析并给出了控制器含有动态环节时消除波纹的方法,并结合实例在MATLAB环境下编程实现.

多速率系统网络丢包的FIR和IIR滤波器设计

以多速率系统为背景,考虑网络传输中的数据丢包,在此基础上设计H-无穷有限脉冲响应(FIR)和无限脉冲响应(IIR)滤波器。多速率系统由一个周期系统描述,以H-无穷规范测量其性能。为了保持系统的周期性,数据丢包以区间[0,1]的一个数值估计,目标是设计FIR和IIR滤波器的估计误差收敛为零,而噪声衰减到一个给定的约束指数的均方水平。这些条件的归纳为一组线性矩阵的可行性不等式(LMIs),并由此给出所需的滤波器参数。为了说明本文方法的有效性,提供了仿真实例。

带未知传感器干扰多速率系统的状态估计

对具有未知传感器干扰和观测丢失的多传感器多速率系统,其中各传感器以状态更新周期的整数倍异步均匀采样,用符合Bernoulli分布的一组随机变量去描述观测值丢失现象,对传感器干扰没有任何认知情况下,应用线性无偏最小方差准则,设计了每个单传感器子系统在状态更新点上的局部状态滤波器,所设计的滤波器不依赖于未知传感器干扰.

分散多速率采样系统H_∞控制的扩展顺序设计

应用扩展顺序设计法对分散多速率采样控制系统的控制器进行了设计,这种方法吸取独立设计法有容错能力、理论设计完毕无需检验等优点,并将其应用于顺序设计法中,对分散多速率系统而言是一种更加理想的设计方法。论文首先针对分散多速率系统连续信号和离散信号共存、系统为周期时变的特点,将系统变换为输入输出空间有限维、线性时不变,且与原系统H∞稳定性和范数等价的离散系统;然后按照等价离散系统输入输出信号之间的关系和系统的性能要求,分析并证明得到各子系统控制器的设计方法,即用已设计好的前k-1个控制器设计第k个控制器,以保证整个系统满足性能指标,并给出了相应的设计步骤。

多速率无时延网络控制系统的鲁棒状态反馈控制

节点的采样频率多于一个的网络控制系统称为多速率网络控制系统。在无网络诱导时延多速率网络控制系统的离散数学模型的基础上,利用Lyapunov和线性矩阵不等式理论设计了多速率网络控制系统的鲁棒状态反馈控制器,该控制器可以保证相应的闭环系统渐进稳定。最后通过一个例子验证了文中的理论结果。

多速率单值广义预测控制系统及稳定性分析

针对一类输入输出采用不同频率的多速率采样系统进行研究,提出了基于状态空间模型下的单值广义预测控制(MSGPC)算法,分析了系统的闭环稳定性问题,并给出了多速率预测控制系统稳定的充要条件,得到了闭环系统的稳定性可以通过适当调节预报时域长度来实现的结论。仿真结果显示,系统的输出能很快地跟踪设定曲线达到当前设定值,且具有较好的稳定性能,因而证明所提出的算法是有效的。

基于鲁棒稳定性的多速率采样控制系统设计

提出了基于鲁棒稳定性的多速率采样控制系统设计方法.对于具有给定补偿F的系统,首先拓展Lyapunov上限法得出鲁棒稳定性判定新条件.当系统具有边界不定的不确定性时,定义最大可承受边界为鲁棒稳定半径(Robust Stability Radius,RSR).通过对鲁棒稳定判定条件的分析,可将求解RSR的问题归结为求解一个复杂非线性方程,并利用数值计算方法求解该方程得到解析解.作为F的函数,通过一般优化方法即可实现F优化设计,使得系统RSR最大,而且在保证鲁棒稳定的同时可以承受不确定参数的变化范围最大.最后给出实例,说明了所提方法的可行性和有效性.

带衰减观测多速率连续系统的分布式融合估计

针对多速率连续系统,考虑不同传感器多速率采样和数据传输过程中造成的衰减观测现象,本文提出了多传感器的状态融合估计算法。将连续系统在状态估计更新时刻进行离散化,进而采用提升技术,通过状态增广,建立观测采样点的状态空间模型。利用射影理论,基于建立的观测采样点的状态空间模型,提出单传感器局部最优状态估值器。采用按矩阵加权分布式次优融合估计算法,提出多传感器融合估值器。对车辆悬挂系统和飞行器发动机系统算例进行仿真分析,验证所提估计算法的有效性。

基于多速率采样系统的网络预测控制算法

针对网络控制系统(NCS)中存在的网络延迟和数据丢包问题,利用提升技术,将预测控制器和网络延迟补偿器相结合,提出了一种基于多速率采样系统的网络预测控制算法.仿真试验表明,该算法对网络延迟和数据丢包具有一定的补偿作用,不仅提高了网络资源利用率,且能保证闭环网络控制系统是渐近稳定的.

基于不完全观测数据的多速率多传感器数据融合

研究了一类时变线性动态系统,在不同传感器以不同采样率对同一目标进行观测,并且各个传感器的观测数据存在不规律丢失情况下,给出了一种有效的信息融合方法。该方法通过数学推导,将多速率传感器数据融合转化为单速率传感器数据融合问题,并采用修正的联邦Kalman滤波器进行状态估计。新算法不需要对状态或观测进行扩维,计算量适当,从而保证了算法的实时性。在观测数据丢失的时刻,采用外推的观测值代替错误的观测数据,从而避免了传统算法的发散。理论分析和仿真实验验证了算法的有效性。

OCDMA系统中多码长地址码的设计及性能研究

为了满足光码分多址系统中不同用户能够获得不同发送速率的需求,根据所需地址码的容量和码重,通过MATLAB编程,设计出没有重复数字的间隔集,得到具有理想相关性的多码长地址码。根据该地址码的构造特点推导计算出该地址码的误比特率,并绘制出误比特率随同步用户数变化图。设计并仿真了多速率光码分多址系统,分析了误比特率和系统性能。结果表明,该多码长地址码具有良好的相关性和误比特率性能,能够满足各种速率需求的用户。通过系统编解码后能够理想地恢复出原始信号,得到优良的眼图。此研究对光码分多址多速率系统的进一步发展是有帮助的。

基于网络模型的综合多速率采样预测控制器

针对网络控制系统(NCS)中存在的网络延迟和数据丢包问题以及网络控制系统的多采样率特性,将预测控制器和网络延迟补偿器相结合,提出一种基于网络模型的综合多速率采样预测控制器。预测控制器利用多步预测、滚动优化、反馈校正控制策略补偿了传感器—控制器传输延迟,网络延迟补偿器补偿了控制器-执行器传输时延和一些未知网络延迟。仿真试验表明,该算法对网络延迟和数据丢包具有一定的补偿作用,提高了网络资源利用率并且保证闭环网络控制系统渐近稳定。

倒摆的多速率最优调节器设计

给出一种多速率最优调节器的时不变单速率设计法 ,采用“提升”技术 ,把多速率系统的设计问题转变成了单速率系统的设计问题。采用这种方法对控制界的一个典型问题———倒摆小车的控制问题进行了研究 。

分布式网络化控制系统故障诊断方法的研究

为了避免分布式网络化控制系统由于网络负载过大而造成的时延和丢包问题,引入基于包的传输机制,并针对此特殊结构设计中心故障诊断单元.在诊断单元设计中,由于各子系统工作周期不同以及传输包的大小不同,将系统看作多速率采样系统,采用提升技术获得系统的离散模型.在此基础上设计状态观测器,实现分布式网络化控制系统的故障诊断.最后通过仿真验证了所提出方法的有效性.

满足因果约束的多速率单值广义预测控制

针对输入更新频率和输出采样频率均不相同的多速率采样系统,提出一种多速率广义预测控制算法.通过采用在系统周期内根据不同的采样时刻构造扩展模型序列的方法,有效地解决了由于多速率采样而引起的因果约束问题.在此基础上,对算法的闭环稳定性进行了分析,仿真结果证明了算法的有效性.

一种基于博弈论的联合功率和速率控制算法

提出了一种基于博弈论的适用于CDMA系统上行链路的分布式联合功率和速率控制算法。算法假定每个移动台都能实施联合功率和速率控制,所有移动台是非合作性的。移动台的目标是根据自己当前无线信道,使自己收益(payoff)最大。仿真结果表明:文中算法性能优于固定速率功控算法,并且收敛到唯一的纳什均衡点。

基于MATLAB的高性能半带滤波器设计

在数字滤波器的设计中,为了能够有效地进行抽取滤波,往往采用多级抽取的方法。文中引入一种半带FIR(有限冲激响应)滤波器来实现多级抽取。半带滤波器是一种特殊的低通FIR数字滤波器,它的通带和阻带关于二分之一Nyquist频率对称,因而有近一半的滤波器系数为0,所以用它来实现数字滤波可以大幅度地减少运算量,有利于滤波器的实时实现。半带FIR滤波器主要应用于多速率系统中,可以提高系统的效率。剖析了半带FIR滤波器的原理、性质及实现的方法,给出了基于MATLAB和QuartusⅡ联合的半带FIR滤波器的设计仿真过程,并对结果进行了分析。

一种实现非等带宽多载波调制的新方法

传统的多载波调制都是采用对传输信道进行等带宽划分的方式。为了更好地适应信道传输特性,一个很有应用前景的发展方向是采用非等带宽划分信道的多载波调制方式。本文提出了一种利用正交小波包变换实现的非等带宽划分信道的多载波调制方法。理论分析和实验结果表明,这种方法对于提高信道的传输性能有很大的潜力。

Modeling and Identification of Multirate Systems

Multirate systems are abundant in industry; for example, many soft-sensor design problems are related to modeling, parameter identification, or state estimation involving multirate systems. The study of multirate systems goes back to the early 1950's, and has become an active research area in systems and control. This paper briefly surveys the history of development in the area of multirate systems, and introduces some basic concepts and latest results on multirate systems, including a polynomial transformation technique and the lifting technique as tools for handling multirate systems, lifted state space models, parameter identification of dual-rate systems, how to determine fast single-rate models from dual-rate models and directly from dual-rate data, and a hierarchical identification method for general multirate systems. Finally, some further research topics for multirate systems are given.