一类线性参数变化时滞系统的H_∞控制

研究一类线性参数变化时滞系统的 H∞ 控制问题。这类系统的状态空间矩阵是一些时变参数的仿射函数 ,而这些时变参数是可以实时测量的。以线性矩阵不等式的形式给出了存在依赖于参数的动态输出反馈 H∞ 控制器的充分条件。当满足这些条件时 ,基于线性矩阵不等式的解可以构造出一种依赖于参数的动态输出反馈 H∞

一类线性参数变化时滞系统的鲁棒滑模控制

研究了一类线性参数变化连续时间系统的稳定性、状态反馈镇定和滑模控制问题.通过引入适当加权矩阵变量寻找Le ibn iz-Newton公式各项之间的关系,从而直接地处理系统中的时滞状态项,避免了常规应用Le ibn iz-Newton公式进行模型变换的间接方法所带来的较大保守性.基于参数线性矩阵不等式方法提出了该类系统参数二次稳定的时滞相关的新条件.基于该条件研究了该类系统的状态反馈镇定和滑模控制问题.分别提出了镇定控制器设计条件和滑动模态存在条件,并设计了滑模控制器,保证了闭环系统的参数二次稳定.仿真实例证明了该设计方案的可行性.

高阶时滞系统的改进线性自抗扰控制及参数整定方法

针对高阶时滞系统采用传统线性自抗扰控制调节效果不佳、参数整定困难的问题,提出一种高阶时滞线性自抗扰控制。在一阶线性自抗扰控制的基础上,串联高阶前馈补偿器,从而解决了线性扩张状态观测器前馈信号和反馈信号不同步的问题,提高了系统的状态观测精度;在此基础上,采用目标逼近法定量化参数整定公式,并推导出参数可调节区间,实现利用单参数λ调节控制器参数,简化参数整定;进一步采用频域分析法验证该整定方法的有效性,并确定参数和系统鲁棒性的关系。最后,在选择性催化还原(SCR)脱硝控制系统的仿真实验中将所提出的控制器与其他类型控制器进行了对比,验证了该控制器的优越性。结果表明:所提出的高阶时滞线性自抗扰控制在定值跟随、抗扰动和鲁棒性上均具有明显优势,具有很大的工程应用潜力。

非线性广义时滞Markov跳变系统的H_(∞)滑模控制

研究了一类转移速率部分未知的广义时滞Markov跳变系统的H_(∞)滑模控制问题.首先,对广义时滞Markov跳变系统设计了积分型滑模面,并求出对应的等效控制器.之后,构建Lyapunov泛函,通过线性矩阵不等式方法得到闭环系统随机容许且满足H_(∞)性能γ的充分条件,运用加减项方法以及引入自由权矩阵,使得到的结果降低了保守性;对滑模力学分析,设计了滑模控制器,使得系统能在有限时间内到达滑模面上.最后,通过数值算例与仿真验证了理论的可行性.

具有输入时滞和预设性能的非线性系统有限时间动态面控制

针对一类具有输入时滞和动态不确定性的非严格反馈非线性系统的跟踪问题,提出一种新的基于预设性能的有限时间自适应跟踪控制方案.利用Pade逼近和辅助中间变量将有时滞系统转化为无时滞系统,采用由一阶辅助系统生成的动态信号处理未建模动态,引入双曲正切函数实现预设性能跟踪控制,并给出基于动态面控制方法的稳定性分析.在MATLAB环境中,以具有未建模动态和输入时滞的二阶非线性系统为例,对所提出的控制策略进行数值仿真.结果表明:所提出的控制方案能够避免现有有限时间控制所出现的虚拟控制求导奇异性问题,所有信号有限时间有界,跟踪误差收敛到预设的时变区间,可见控制算法切实有效.

分数阶时滞切换线性系统的稳定性研究

为了更好地了解系统时滞对分数阶切换系统稳定性的影响,研究了Caputo分数阶时滞切换线性系统的有限时间稳定性。首先,通过求解给定的分数阶时滞线性系统,导出了Lyapunov函数沿分数阶线性时滞系统的Caputo分数阶导数满足的不等式条件。其次,基于该不等式条件和Heaviside阶跃函数的性质,得到了具有Caputo分数阶导数的分段定义微分函数的等价解;通过导出的引理,得到了分数阶时滞线性切换系统有限时间稳定性的充分条件。最后,通过两个算例验证了所提方法的有效性。利用Heaviside阶跃函数得到的分段定义分数阶微分不等式的等价解,有效地克服了现有研究分数阶切换时滞系统稳定性问题中存在的忽略分数阶算子的记忆性缺陷。

奇异摄动区间变时滞不确定非线性系统稳定性分析

奇异摄动系统是实际问题中普遍存在的一类系统,为了使此类系统在应用上达到一定的稳定,利用矩阵分块方法对含有不确定结构的奇异摄动区间变时滞非线性系统稳定性进行分析,通过构造新的Lyapunov函数,基于Lyapunov稳定性理论,结合舒尔补引理、积分不等式和线性矩阵不等式等方法推出奇异摄动系统在摄动参数界内时滞相关的稳定性判据.

非线性时滞系统双阶段神经网络的改进广义预测控制

针对一类工业控制系统中存在的非线性、大时滞等情况,提出一种基于双阶段神经网络的改进隐式广义预测控制方法。首先,设计了一种基于快速回归算法和蝙蝠算法的双阶段神经网络模型,用于对非线性时滞系统进行建模,避免非线性系统下的模型失配问题;其次,采用比例积分(proportional integration, PI)结构优化广义预测控制目标函数设计,提高隐式广义预测控制性能;同时,改进控制增量选取策略,利用所预测的未来控制增量修正当前时刻控制增量;最后,将所设计的预测模型和预测控制方法应用于一个数值案例和锅炉燃烧系统,验证了所提控制策略的有效性。

具有状态时滞和死区的非线性多智能体系统一致性

本文研究了一种带有状态时滞和死区的非线性多智能体系统一致性控制问题。由于系统受死区的影响,本文设计了相应多智能体系统一致性控制器进行处理,并对控制器进行分类分析。其次本文通过假设来使函数满足Lipschitz条件以处理系统中的非线性因素。最后通过构造李雅普诺夫函数和使用牛顿莱布尼茨定理解决时滞对系统的影响,再根据对称矩阵和Kronecker积的性质,及Schur补引理证明了多智能体系统一致性。

一类时滞线性参数变化系统的H_∞控制

研究一类时滞线性参数变化(LPV)系统的H∞控制问题,采用基于仿射参数的Lyapunov函数提出了稳定性能分析和控制器设计的充分条件。同时应用投影定理,借助附加矩阵解除了参数的Lyapunov函数矩阵与系统矩阵的耦合,得到以线性矩阵不等式(LMI)形式表示的条件。并且通过多凸技术把得到的无限维线性矩阵不等式转换为有限维线性矩阵不等式,从而使问题可以求解。数值仿真表明,性能得到满足同时也证明了方法的可行性。

具有分布时滞的非线性广义系统一致渐近稳定性准则

针对一类具有分布时滞的非线性广义系统,利用李雅普诺夫第二方法和广义系统的受限等价变换,给出一致渐近稳定性准则。首先,在假设具有分布时滞的非线性广义系统是正则、无脉冲的基础上,构造了新的增广Lyapunov-Krasovskii泛函(L-K泛函),在L-K泛函中加入了三重积分项以获得更多的时滞信息;然后,对L-K泛函求导后产生的积分项应用边界估值更为精确的Bessel-Legendre不等式(B-L不等式)进行处理,利用Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式给出了具有分布时滞的非线性广义系统的一致渐近稳定性准则条件;最后,利用数值算例,通过Matlab中LMI工具箱求解,验证了所用方法的可行性和有效性。

考虑CDC系统时滞的半主动悬架控制器设计研究

针对某高级轿车研制的CDC减振器原理样机,通过实验测试及其数据分析,建立了考虑CDC系统时滞影响的非线性系统模型。分别对单、双电磁阀两种模式CDC减振器进行了研究。充分考虑复杂多变的车辆实际运行工况及系统非线性因素(包括路面激励较大时可能导致的悬架缓冲块撞击,以及轮胎跳离地面等情况),基于建立的非线性车辆系统模型及不同激励水平输入下的非线性系统仿真,研究了减振器系统时滞对车辆性能的影响。结合NSGA-Ⅱ算法优化结果,设计了一个改进的天棚控制算法,分别对单、双阀减振器进行了车辆性能分析与对比。研究结果表明,采用最优天棚控制的双阀CDC减振器相比于单阀CDC减振器有更好的控制效果,且对CDC系统时滞适应能力更强。研究结果可为自主研发的减振器设计和改进提供指导,并为CDC半主动悬架控制算法设计提供重要依据。

具有Markov切换脉冲随机时滞系统的有限时间稳定

针对一类具有Markov切换和时变时滞脉冲随机系统,利用Lyapunov–Krasovskii(L–K)泛函法和平均脉冲区间条件建立系统均方有限时间稳定的相关性准则。利用广义伊藤公式求出L–K泛函关于时间的导数,根据积分不等式对求出的L–K泛函导数进行放缩,降低判据的保守性;结合平均脉冲区间条件约束均匀时间间隔内脉冲发生次数,得到以线性矩阵不等式(LMI)形式的时滞相关稳定性判据,进一步降低判据的保守性;设计使系统满足有限时间稳定的状态反馈控制器,且给出实例进行验证。结果表明:本文建立的相关性准则,通过选取模态相关的泛函且利用平均脉冲区间条件,可进一步降低判据的保守性。

周期时变时滞非线性参数化系统的自适应学习控制

针对一阶未知非线性参数化周期时变时滞系统,设计了一种自适应学习控制方案。假设未知时变参数,时变时滞和参考信号的共同周期是已知的,通过重构系统方程,将包含时变时滞在内的所有未知时变项合并成为一个周期时变向量,采用周期自适应律估计该向量.通过构造一个Lyapunov—Krasovskii型复合能量函数证明了所有信号有界并且跟踪误差收敛.结果被推广到一类含有混合参数的高阶非线性系统.通过两个仿真例子说明本文所提出的控制算法的有效性.

具有状态时滞线性系统对时滞参数的自适应控制

对于存在状态时滞的线性时滞系统 ,研究了无记忆与带记忆的复合状态反馈控制器的设计问题 ,当滞后常数不能精确已知时 ,首次提出了对时滞参数的自适应控制方案 ,通过解相应的线性矩阵不等式 (LMI)即能求得满足设计要求的对时滞参数自适应控制器 .最后给出了仿真实例以说明结论的有效性 .

线性时滞系统对时滞参数的自适应控制

针对实际中线性时滞系统的时滞常数往往不能精确已知的缺点 ,对具有状态滞后的线性时滞系统提出一种对时滞常数的自适应控制方案 ,其控制器存在的充分条件由一个线性矩阵不等式 (LMI)的形式给出 ,并对整个闭环系统的稳定性进行了分析 .

基于时间注意力机制的时滞混沌系统参数辨识模型

针对时滞混沌系统在时滞未知条件下的参数及时滞辨识问题,提出基于时间注意力机制的时滞混沌系统参数辨识模型——PINN-TA。首先,采用时间注意力机制提取系统状态序列的关联特征,以实现对系统时滞的辨识;其次,利用循环神经网络(RNN)隐式地近似系统微分方程,形成关于系统参数的代数方程;最后,将代数方程的根作为参数辨识的结果。分别以时滞Logistic方程、Ikeda微分方程和Mackey-Glass混沌系统等典型时滞混沌系统作为待辨识系统,对PINN-TA模型和多种智能搜索算法进行对比实验。仿真结果表明,相较于人工雨滴算法(ARA)、混合布谷鸟搜索算法(HCS)、全局花朵授粉算法(GFPA)、元胞自动机鲸鱼算法(CWA)等现有智能搜索算法,PINN-TA模型对参数和时滞的辨识误差降低了90.31%~99.36%,且辨识耗时缩短至18.59~19.43 ms。可见,PINN-TA模型能够满足精度和实时性要求,为时滞混沌系统参数及时滞辨识提供可行的解决方案。

未知时变时滞非线性参数化系统自适应迭代学习控制

针对含有未知时变参数和时变时滞的非线性参数化系统,提出了一种新的自适应迭代学习控制方法.该方法将参数分离技术与信号置换思想相结合,可以处理含有时变参数和时滞相关不确定性的非线性系统.设计了一种自适应控制策略,使跟踪误差的平方在一个有限区间上的积分渐近收敛于零.通过构造Lyapunov-Krasovskii型复合能量函数,给出了闭环系统收敛的一个充分条件.给出两个仿真例子验证了控制方法的有效性.

多时滞线性系统的控制参数优化方法

采用控制参数化方法研究具有连续状态不等式约束和多重状态及控制时滞的线性系统优化控制问题.通过把时滞系统动态模型中的控制量表示成关于时间的分段常数函数,把每个控制参数看作决策变量,将多时滞系统的控制问题转化为数学规划问题.推导出在连续状态不等式约束条件下的目标函数和约束函数对于待求参数的梯度公式,并用序列二次规划算法求出其最优控制量.最后,将该优化算法应用于湿法炼锌净化过程中.仿真结果表明,锌粉的添加量可以有效地减少,从而避免了资源的浪费.

一类具有Markov跳跃参数的不确定混合线性时滞系统鲁棒稳定性研究

讨论了一类具有Markov跳跃参数的不确定混合线性时滞系统的鲁棒稳定性问题．分别给出了非匹配条件下不确定部分范数上界已知时使混合线性系统以概率1渐近稳定的充分条件,和匹配条件下不确定部分范数上界未知时同样可以实现混合系统以概率1渐近稳定的鲁棒自适应控制设计方案．文章研究结果表明,此控制方案对混合线性时滞系统的不确定部分是有效的．