广义大型互联线性系统的分散迭代学习控制

研究一类广义大型互联线性系统的迭代学习控制问题。借助于矩阵奇异值分解的方法,将该类系统转化为等价的微分代数系统。再结合微分代数系统的特点,构建得到一种D-P型的学习控制算法。在该算法的作用下,系统的状态能一致收敛于相应的期望轨迹。最后,数值仿真说明了算法的有效性。

大型互联线性系统的分散有限时间H_∞控制

基于有限时间稳定性的定义,提出了大型互联线性系统的有限时间H∞控制概念,并对一类大型互联线性系统进行了分散有限时间H∞控制器设计。利用线性矩阵不等式的方法,给出了系统H∞控制问题可解的一个充分条件。

大型互联区间线性系统的鲁棒稳定性

研究一类大型互联区间线性系统的鲁棒稳定性问题。首先将第i个子系统的标称模型分解为对称结构系统和反对称结构系统,然后借助于边界值矩阵的定义和凸函数的性质,利用数值代数的方法,提出一个充分条件,当边界值矩阵的特征值满足一定条件时,大型互联区间线性系统是鲁棒渐近稳定的。最后,通过一个例子说明文中方法的可行性和有效性。

一类广义大型互联离散时间系统的状态跟踪算法

研究一类广义大型互联线性离散时间系统的迭代学习控制问题。借助矩阵奇异值分解,将一类广义大型互联线性离散时间类系统转化为差分代数系统。根据差分代数系统的特性,构建D-P型的学习控制算法。证明在该算法的作用下,系统的状态跟踪误差沿迭代轴方向收敛。最后,数值仿真验证了算法的有效性。

基于LMI的大型互联线性系统的分散有限时间镇定

借助于有限时间稳定性的定义,针对大型互联线性系统,引入了分散有限时间镇定的概念.对一类大型互联线性系统进行分散状态反馈和分散动态输出反馈控制器设计,利用线性矩阵不等式(LMI)的方法提出一个充分条件,当反馈控制律作用于该系统时,闭环系统是有限时间稳定的.仿真算例说明了所得结论的可行性和有效性.

具有干扰输入的大型互联线性系统的分散有限时间镇定

借助于大型互联线性系统有限时间稳定性的定义,对具有干扰输入的大型互联线性系统引入了分散有限时间镇定的概念,并对一类具有干扰输入的大型互联不确定线性系统进行了分散状态反馈和分散动态输出反馈控制器设计,利用线性矩阵不等式(LMI)方法,提出了一个充分条件.当反馈控制律作用于该系统时,闭环系统是有限时间稳定的.