基于状态依赖切换规则的切换控制器设计方法

在实际工程应用中,物理限制或人为约束的存在使得受控系统在单个控制器的作用下通常无法达到稳定,而具有切换特性的多模态控制器可以更好地提升受控系统的性能。因此,深入研究切换机制在控制器设计中的作用具有重要实际意义。本文基于状态依赖切换规则将受控系统转化为切换系统。通过合理地选择增益系数以增大切换子系统之间的等效刚度差,并结合所选择的增益系数和切换系统的能量比值函数设计了弱保守性的状态依赖切换控制器,解决了受控系统在控制约束下难以被镇定的问题。最后,仿真结果验证了所给出的切换控制方法的有效性。

状态依赖型切换系统的数据驱动方法建模

切换系统是由一系列连续或离散的子系统和切换机制组合而成的一类复杂系统,状态依赖型切换系统因其复杂性而尚未被深入研究.因此,通过系统的输入输出轨迹来对状态依赖的切换系统进行数据驱动建模,利用数据挖掘技术寻找数据之间的有用信息,建立输入与输出之间更形象的表达形式;在此基础上提出一种结构框架,根据辨识轨迹的切换时刻将数据分段,借助神经网络建立子系统的模型以及切换规则,深度挖掘状态依赖切换系统的信息,得到切换系统中子系统及子系统间的信息.实验结果表明:相比传统的机理建模,本文提出的数据驱动方法将建模的复杂度降低了17.3%.

状态依赖下不确定切换线性系统有限时间有界性分析

根据凸组合方法,依据状态依赖切换策略设计切换信号和Lyapunov类函数的方法,解决了一类带有不确定项的切换线性系统在外部干扰存在前提下的有限时间有界性问题,并且分析了滑膜现象产生的情况.

状态依赖下不确定切换线性系统有限时间稳定性分析

结合凸组合方法,采用状态依赖切换策略来设计切换信号,基于Lyapunov类函数的方法,解决了一类带有不确定项的切换线性系统的有限时间稳定性问题,并且分析了滑膜现象产生的情况.

依赖状态切换律下的随机时滞系统的稳定性

本文主要讨论的是依赖状态切换律下的随机时滞系统的稳定性分析。一方面,利用Ito公式来讨论其解的存在性的关键是切换时刻必须是停时,对于这一点引入了首次离开时间。另一方面,对于依赖状态的切换律,提出了一种新的稳定性定义。对给定的活跃区域重合的切换律,给出了系统的平衡点的稳定性准则。本文的重要性在于,所有的结果都是在一些很容易验证的假设的基础上得到的。

一类切换时滞神经网络的有限时间无源性

为了研究切换拓扑下的时滞神经网络有限时间无源性,通过设计状态依赖型切换信号和控制器的方法,得到在切换拓扑下的时滞神经网络具有有限时间无源性的结论,进而得到有限时间镇定的结论。当2个时滞神经网络系统都具有有限时间无源性时,通过设计切换信号的方法,得到它们的反馈互联系统具有有限时间无源性的结论,通过数值例子验证定理结果的有效性。

基于混杂切换方法的离散切换系统状态反馈H∞控制

利用时变Lyapunov函数考虑离散切换系统的H∞控制问题。针对每个子系统都不稳定的问题,设计了一个同时依赖状态和时间的切换律。在该切换律下,得到了系统稳定性、l2增益性能及控制器设计的条件。当没有驻留时间约束时,该方法就退化为最小切换,故所提方法为离散切换系统的分析提供了更一般的框架。此外,去掉了对每个子系统的H∞控制问题可解性的要求。

一类不确定性切换LPV系统的输出反馈H_(∞)控制

针对一类含不确定性的切换线性变参数(LPV)系统研究其输出反馈H_(∞)控制问题.首先设计含驻留时间约束的参数与状态依赖的切换律,基于多参数依赖Lyapunov方法,给出闭环系统渐近稳定且满足H_(∞)性能指标的充分条件.然后解决控制器的可解问题,借助线性矩阵不等式给出控制器中未知参数的设计方法.最后通过数值算例验证方法的可行性.

一类分数阶复值神经网络的有限时间同步

通过建立新的杂合控制协议,研究了带状态依赖切换项的分数阶复值神经网络的有限时间同步问题。通过恰当的Lyapunov函数及不等式放缩技巧,给出了此类分数阶复值神经网络的有限时间同步判据。所给出的同步判据是建立在非分离法的基础上,无需将文中的复值系统分离成两个实值系统来讨论,所得结果更符合复值网络本身的意义。最后,通过数值仿真验证了本文所得同步结果的有效性。所构建的杂合控制协议可应用于带状态切换的其他网络模型,能有效解决网络系统跳变不确定性给同步研究带来的难题。

切换非线性系统的增长无源及输出跟踪

首先利用多存储函数和多供给率方法研究切换非线系统的增长无源性,并解决了在给定切换信号下的输出跟踪问题.其次,设计状态依赖型切换律使得切换非线性系统是增长无源的.最后,通过设计一组输出反馈控制器和复合切换律使得一类级联切换非线性系统是增长无源的.通过数值仿真验证所提出理论方法的有效性.