参数不确定连续系统的预见重复控制器设计

针对一类参数不确定连续时间系统,本文提出一种具有预见补偿的重复控制器.首先,引入重复控制器,采用预见控制理论中误差系统的方法,构造出包含未来目标值信号信息的扩大误差系统,将原系统的预见重复控制问题转化为扩大误差系统的反馈控制问题;然后,针对扩大误差系统,利用Lyaounov方法和线性矩阵不等式技巧给出闭环系统渐近稳定的条件.并基于此,设计预见重复控制器.最后,数值仿真表明本文结果的有效性.

基于改进BP神经网络的指纹自动分类器

指纹分类技术是指纹数据库的一个重要索引机制。本文提出了一种新型BP网络指纹分类算法。对采集到的指纹图像进行归一化处理,计算出方向图,然后利用Poincare索引值在指纹方向图上寻找出指纹奇异点,并将其送入到改进的三层BP神经网络进行分类,克服了单纯BP算法易陷入局部极值的缺点,提高了网络全局收敛效率。采用该算法对1382枚指纹进行分类,准确率高达95.7%,达到了良好的指纹分类效果。

增长率连续计算问题的分析

分析说明了无论是否采用连续计算方法， 以Ａ０ 为初始量，ｒ 为增长率的变量Ａ，经过时间ｔ 后的值都只能是Ａ０（１ ＋ ｒ） ｔ，并在分析过程中指出了增长率连续计算方法中的错误所在。

不确定离散时滞系统的保性能预见控制

针对一类带有状态时滞的线性离散不确定系统,提出一种基于LMI的保性能预见控制器设计方法。首先引入差分算子,将时滞系统转换为一般系统,同时对可预见的未来目标值信号作差分处理,构造出包含未来目标值信息的扩大误差系统;其次引入保性能控制,导出扩大误差系统在相应性能指标下渐近稳定的充分条件;最后通过求解一个有LMI约束的优化问题,得到了系统的最优保性能预见控制律。

参数不确定广义离散时间系统的预见控制器设计

基于线性矩阵不等式技巧,考虑参数不确定广义系统的预见控制问题,采用差分算子和离散提升技术,推导出包含未来目标值信号的扩大误差系统,将原系统的预见跟踪控制问题转化为扩大误差系统的稳定性问题。考虑输出反馈时,改造输出方程、充分利用可预见的信号的信息,给出闭环系统渐近稳定的充分条件。通过求解线性矩阵不等式,可确定预见控制器增益矩阵。通过数值仿真表明了所设计控制器的有效性。

一类线性离散时间系统的预见控制器设计

本文研究一类离散时间系统的预见控制器设计问题.首先,引入两个新的辅助变量,将跟踪问题转化为扩大误差系统的调节问题.然后针对所导出的扩大误差系统,结合Lyapunov稳定性理论和LMI方法,给出状态反馈和静态输出反馈预见控制器的设计方法.在考虑输出反馈时,通过改写输出方程充分利用了可预见的目标值信号.控制器的增益矩阵由求解一个LMI确定.最后,数值仿真表明了本文结果的有效性.

不确定离散时间输入饱和系统的鲁棒预见控制

本文研究一类具有输入饱和的不确定离散时间系统的鲁棒预见控制问题.与以往对误差信号和系统方程取差分不同,本文引入状态辅助变量,利用系统状态向量与辅助变量之差代替通常的状态差分,使得输入饱和不确定离散系统的扩大误差系统的构造成为可能.另外,本文推导的扩大误差系统不再包含误差向量,这不仅降低系统的阶数而且允许输出矩阵带有不确定项.针对扩大误差系统,分别引入状态反馈和静态输出反馈,并利用Lyapunov函数及LMI技巧,导出闭环系统渐近稳定的充分条件.数值仿真表明了本文结果的有效性.

基于内模方法的离散时间不确定系统的鲁棒预见控制

本文主要研究了基于周期信号的离散时间不确定系统的鲁棒预见控制问题。首先针对离散时间不确定系统,通过向前差分,构造包含状态向量、输入向量以及可预见目标值信号的扩大误差系统,该过程中利用内模方法的假设引入另一状态量处理周期性目标信号。然后针对该扩大误差系统的闭环系统,引入Lyapunov函数,并通过线性矩阵不等式(LMI)方法,得到扩大误差系统的鲁棒控制器。这个控制器就是原系统的一个鲁棒预见控制器。数值仿真结果表明了本文所得结论的正确性和有效性。

不确定周期离散时间系统的预见饱和控制

文章考虑一类具有输入饱和的不确定周期离散时间系统的预见饱和控制问题.由于时变不确定矩阵及输入饱和的存在,预见控制理论中经典的差分算子方法无法适用.为此,文章引入状态辅助变量,利用系统状态向量与状态辅助变量之差代替通常的状态差分,成功地构造出输入饱和不确定离散系统的扩大误差系统.通过扩大误差系统的构造,将原系统的预见饱和控制器的设计问题转化为扩大误差系统的镇定问题.利用改进的扇形条件处理饱和非线性项并结合线性矩阵不等式(LMI)技巧,导出了闭环系统渐近稳定的充分条件.最后,仿真例子表明了文章结果的有效性.

一类变时滞参数不确定系统的预见重复控制

预见控制能够利用已知的未来目标值信息或干扰信息来改善控制系统性能,重复控制将人类的学习机制引入控制系统,它们都在众多实际工程领域得到很好的应用.当目标值信号为周期信号且可预见时,针对一类变时滞参数不确定系统,本文考虑变时滞系统的预见重复控制问题.首先,引入重复控制器、采用预见控制理论中误差系统的方法及离散二维模型,建立包含未来目标值信号信息的二维扩大误差系统,将原系统的预见重复控制器设计问题转化二维扩大误差系统的输出反馈控制问题;然后,针对二维扩大误差系统,考虑输出反馈时,改造输出方程、融合可预见信号的未来信息和重复控制器.利用Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式技巧给出系统渐近稳定的条件及预见重复控制器的设计方法.最后两个仿真实验验证了该方法的有效性.

基于UKF的雷达和机载ESM扩维跟踪

为有效提高异类传感器融合跟踪的效果,提出了一种基于UKF的雷达和机载ESM扩维跟踪算法。首先将目标和机载ESM的状态信息组合起来,形成一个高维的状态向量,从而有效抑制滤波中GPS定位误差所带来的影响;接着在此基础上采用UKF来实现目标的定位跟踪,以求进一步减小扩维后线性化误差加大等问题的影响。仿真结果表明,该算法可更好地实现对目标的定位跟踪。

不确定输入饱和系统的有限时间预见控制

文章研究了一类不确定输入饱和系统的有限时间预见控制问题.为避免对时变的系数矩阵和饱和非线性项取差分,文章使用系统状态与状态辅助变量之差代替通常的状态差分,构造了一种新的形式“扩大误差系统”,从而将有限时间预见饱和控制问题转化为扩大误差系统的有限时间稳定性问题.该扩大误差系统不包含误差向量,不仅降低了系统的阶数而且允许输出矩阵带有不确定项.针对扩大误差系统,文章引入反馈控制,并利用改进的扇形条件及LMI (linear matrix inequality)技巧,导出了闭环系统有限时间稳定的充分条件及预见饱和控制器的设计方法.数值仿真表明了文章结果的有效性.

一类线性离散时间大系统的预见重复控制

文章针对一类线性离散时间大系统提出一种预见重复控制方法.结合预见控制和重复控制的优势,构造带有预见补偿作用和学习能力的控制器,即预见重复控制器,实现对预见周期性目标值信号的跟踪.首先,通过状态增广技术和二维模型方法,构造包含可预见目标值信号的二维扩大误差系统;其次,针对扩大误差系统,分别考虑状态反馈和输出反馈,并基于Lyapunov函数方法及线性矩阵不等式(LMI)技巧给出预见重复控制器设计方法.最后,通过比较预见重复控制、重复控制和预见控制,表明文章结果的有效性.

一类具有输入时滞的时变离散系统的预见控制

针对一类具有输入时滞的时变离散系统,研究其预见控制问题.利用差分算子的性质,对系统的输入时滞项和目标信号进行差分处理,构造包含目标信号但不含时滞的扩大误差系统.基于最优控制和预见控制的相关理论,得到了扩大误差系统带有预见前馈补偿的控制器.进一步,利用矩阵分解方法,将高阶Riccati方程进行降阶处理,从而得到原时滞系统的预见控制器.最后通过仿真实例验证了所提出方法的有效性.

时变参数不确定广义系统的有限时间预见控制器设计

基于具有参数依赖的Lyapunov函数方法及LMI技巧,本文研究一类具有时变参数不确定广义离散时间系统的有限时间预见控制问题.首先,采用预见控制理论中误差系统的方法,引入两个辅助变量和离散提升技术,构造出包含未来目标值信号的信息的扩大误差系统,将有限时间预见跟踪问题转化为扩大误差系统的有限时间稳定性问题;然后,针对所推导的扩大误差系统,考虑输出反馈时,改造输出方程,使其包含可预见信号的信息,通过LMI技巧给出闭环系统有限时间稳定的条件及预见控制器的设计方法.通过求解LMI,即可确定预见控制器增益矩阵.数值仿真表明本文结果的有效性.

线性离散时间广义系统的最优预见控制

本文研究线性离散时间广义系统的最优预见控制器的设计问题.首先完善了关于线性离散时间广义系统最优调节理论的一个定理.然后将一阶前向差分算子作用在状态方程和可预见的目标值信号上,构造了包含可预见目标值信号的广义扩大误差系统,把跟踪问题转化为关于广义扩大误差系统的调节问题,并讨论了广义扩大误差系统的能稳性、因果能控性及因果能观性与原系统相应特性的关系.再利用因果能控性的特点,通过引入预反馈把问题转化为一个等价的广义因果系统的调节问题,对二次型性能指标函数进行改造,将问题转化为从广义扩大误差系统导出的正常系统的最优控制问题.最后利用前述最优调节理论的定理,得到了带有预见前馈补偿的最优预见控制器.为了便于应用,对所得到的理论给出了简明的实现步骤.数值仿真结果说明了理论结果的正确性和有效性.

参数不确定广义离散时间系统的预见重复控制

基于参数依赖的Lyapunov函数方法及线性矩阵不等式(LMI)技巧,文章考虑参数不确定广义离散系统的预见重复控制.首先,引入差分算子和二维模型方法,构造了包含可预见目标值信号的二维扩大误差系统;然后,针对扩大误差系统,分别设计状态反馈和输出反馈控制器.在考虑输出反馈时,改造输出方程、充分利用可预见信号的未来信息,并通过LMI技巧给出闭环系统渐近稳定的条件及预见重复控制器的设计方法.最后,数值仿真表明文章结果的有效性.

参数不确定离散时间系统的有限时间输出反馈预见控制器设计

基于参数依赖的Lyapunov函数方法及LMI技巧,研究一类参数不确定离散时间系统的有限时间输出反馈预见控制问题.首先,采用预见控制理论中误差系统的方法,引入差分算子和离散提升技术,构造出包含未来目标值信号和干扰信号的信息的扩大误差系统,将有限时间预见控制问题转化为扩大误差系统的有限时间稳定性问题;然后,针对所推导出的扩大误差系统设计输出反馈预见控制器,通过改造输出方程以充分利用可预见信号的未来信息,并通过LMI技巧给出闭环系统有限时间稳定的条件及预见控制器的设计方法.研究结果表明,通过求解LMI,可确定静态输出反馈预见控制器增益矩阵.数值仿真表明了所提出方法的有效性.

输入饱和时变参数不确定离散时间系统的预见控制

针对一类时变参数饱和离散时间系统,为了实现系统预见跟踪性能,文章提出了一种目标值信号预见补偿控制方法.首先,引入一个与状态变量有关的辅助变量,构造出包含目标值信号未来信息的扩大误差系统,将原系统的预见跟踪问题转化为扩大误差系统的H控制问题;然后,针对所推导的扩大误差系统,采用一种改进后的扇形条件处理饱和项,并提出一个带有预见作用的状态反馈.基于Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式(LMI)技巧,给出闭环系统渐近稳定的充分条件及预见控制器的设计方法.通过求解LMI,确定预见控制器增益矩阵.数值仿真表明文章结果的有效性.

不确定离散时间系统的有限时间预见跟踪控制

研究一类不确定离散时间系统的有限时间鲁棒预见控制问题.与以往对误差信号和系统方程取差分不同,通过引入辅助变量,并用系统状态向量及输入向量与相应辅助变量之差代替通常的状态差分,避免对时变的系数矩阵取差分,使得扩大误差系统的构造成为可能.另外,所推导的扩大误差系统不再包含误差向量,这不仅能降低系统的阶数而且能推广适用对象.针对所求得的不确定系统的扩大误差系统,分别引入状态反馈和静态输出反馈,并利用Lyapunov函数方法导出闭环系统渐近稳定的充分条件,该条件可以通过求解一个LMI问题而实现.所得控制器回到原系统即可得到带有预见作用的预见控制器.数值仿真验证了研究结果的有效性.