基于Popov定理的输入非线性广义预测控制系统的稳定性分析(英文)

对存在输入饱和约束和输入可逆静态非线性的系统 ,采用两步法广义预测控制策略。首先用线性广义预测控制策略得到中间变量 ,代表期望的控制作用 ,然后用解方程方法补偿可逆静态非线性并用解饱和方法满足饱和约束 ,得到实际的控制作用。两步法计算简单 ,特别适用于快速控制的场合。将该控制系统闭环结构转化为静态非线性增益反馈结构 ,利用Popov定理分析了该系统的闭环稳定性 ,得到了稳定的充分条件 ,并具体给出了有效的控制器参数确定算法使得稳定性结论具备实用的价值。给出了算例验证了稳定条件。

广义系统的有限频域故障估计器设计

针对具有执行器故障和未知扰动的线性广义系统,提出一种新的故障估计器设计方法.所设计的故障估计器具有非奇异结构,便于实现.在故障频域范围有限的条件下,为了抑制未知扰动和有限频域故障对故障估计误差的影响,基于广义Kalman-Yakubovich-Popov(KYP)引理给出了故障估计器的鲁棒性设计条件,并将其转化为方便求解的线性矩阵不等式形式.最后,通过一个电路系统的仿真算例验证了所提出方法的有效性.

基于广义最小均方的自适应递归滤波算法

本文提出了一种广义最小均方(GLMS)算法，详细地分析了GLMS算法的性能，并根据GLMS算法，导出了一种自适应递归滤波(ARF)算法。在推导中，ARF算法避开了超稳定定理，从而考虑自适应系统的严格正实条件和Popov不等式是不必要的。计算机模拟表明ARF算法具有很高的收敛速度。