具有随机非线性和部分转移概率未知的马尔科夫系统的H_∞控制(英文)

本文研究了非线性马尔科夫跳变系统的H∞控制问题.研究上述系统时:1)利用了非线性的概率分布信息;2)利用了转移概率中已知部分和未知部分的关系.利用李雅普诺夫泛函方法和线性矩阵不等式方法,本文得到了使得系统随机稳定的充分条件并得到了相应的反馈控制增益.文中最后给出的例子表明了所建立模型和分析方法的有效性.

部分转移概率未知的Markov跳变系统鲁棒故障检测

针对部分转移概率未知的Markov跳变系统,研究了其鲁棒故障检测问题,设计了该系统的线性全阶鲁棒故障检测观测器。将自由连接权矩阵引入鲁棒故障检测观测器系统进行证明推导,极大地降低了固定连接权矩阵带来的保守性。通过构造Lyapunov函数,推导得出一系列线性矩阵不等式以确保鲁棒故障检测观测器系统随机渐近稳定。在此基础上,证明并给出了观测器存在的充分条件。进一步,优化所设计的观测器。数值仿真表明,所设计的鲁棒故障检测观测器不仅对故障具有较高的灵敏度,而且能确保对未知干扰输入有较强的鲁棒性。

部分转移概率未知的非线性马尔科夫跳变系统的H_∞控制

研究了一类含有未知转移概率的非线性马尔科夫跳变系统的H∞控制问题.所研究的系统具有如下新特性:首次对非线性函数在约束界内的内部变化规律加以利用;马尔科夫跳变系统的部分转移概率完全未知.当处理未知转移概率时,充分利用了未知转移概率和已知转移概率之间的关系.通过对以上新特性进行建模,得到了更具一般性的非线性马尔科夫跳变系统模型.对该模型应用李雅普诺夫函数法,得到了系统均方渐近稳定条件.最后给出的数值算例表明:首先,未知和已知转移概率关系的利用减少了结果的保守性;其次,非线性函数新特性的使用极大地改善了系统的控制性能.

具有数据包丢失及转移概率部分未知的网络控制系统H_∞控制

研究一类具有数据包丢失及状态转移概率部分未知的网络控制系统随机稳定性及H∞控制问题.传感器与控制器之间、控制器与执行器之间存在数据包丢失的网络控制系统被建模成具有4个子系统的跳变系统,4个子系统之间的跳变遵行Markov跳变过程,并具有部分未知的跳变概率.利用Lyapunov稳定性定理及线性矩阵不等式的求解方法得到该类系统随机稳定的充分条件,并给出了相应的H∞状态反馈控制器的设计方法.数值仿真结果验证了本文方法的正确性和有效性.

转移概率部分未知的时滞不确定Markov跳跃系统稳定性分析

研究转移概率部分未知的时滞不确定的Markov跳跃系统随机稳定性问题,基于Lyapunov稳定理论,构造合适的Lyapunov泛函,使用自由权矩阵技术和凸结合技术来估计积分项的上界,同时也充分考虑时滞下界和上界的关系,得到保证Markov跳跃系统随机稳定性的充分性条件,该条件以线性矩阵不等式的形式表示。最后,数值例子和其仿真验证了所提方法的有效性和优越性。

离散Markovian跳变系统概率转移矩阵部分未知的可靠控制

针对执行器故障和概率转移矩阵部分未知的情况,研究了一类离散Markovian跳变系统的可靠控制问题.设计有效的状态反馈可靠控制器,不仅使得闭环系统在无故障的情况下是随机稳定的,而且在执行器出现故障的情况下还仍然使得闭环系统是随机稳定的.用一组耦合可解的线性矩阵不等式给出了可靠控制器的可行性条件.数值算例表明了所提方法的可行性和有效性.

转移概率部分未知的不确定Markov跳变系统的鲁棒镇定

本文研究的系统的转移概率中存在部分未知元素,通过充分考虑转移概率中元素之间的特性,得到了保证相应系统鲁棒指数可镇定的充分性条件,并以一组线性矩阵不等式给出。另外,本文提出的方法不需要知道转移概率中未知元素的任何信息,使结果具有更广的适用范围。仿真实例验证了文中方法的有效性。

一类转移概率部分未知的Markov跳跃系统的输入输出量化反馈控制

对一类离散时间马尔可夫跳跃系统(Markov jump systems,MJSs)的稳定性问题进行研究,考虑MJSs转移概率矩阵中的元素部分未知,且系统的控制输入通道和测量输出通道都存在信号量化的情况,其中控制器输入通道和系统输入通道的信号分别被两个不同的对数量化器量化。利用切换李雅普诺夫函数的方法,通过构造系统模态依赖且双通道量化误差依赖的李雅普诺夫函数,完成对闭环系统的稳定性分析和控制器设计。得到一组模态依赖的控制器,能够在系统的转移概率部分未知和存在双通道量化误差的条件下,保证闭环MJSs的随机稳定性。最后通过仿真实验验证了理论的有效性。

转移概率部分未知随机时滞饱和Markov系统镇定

研究了一类转移概率部分未知的随机时滞饱和Markov切换系统的镇定问题。首先,构建Lyapunov-Krasovkii方法,设计模态依赖的状态反馈控制器,保证了闭环系统的随机稳定性。其次,将其归结为求解一组线性矩阵不等式(LMIs)的可行性问题,通过求解线性矩阵不等式的方式,获得了均方意义下的最大不变吸引域。最后,数值仿真验证结论的有效性。

具有部分未知转移概率的广义马尔可夫跳变系统的变结构控制（英文）

研究了具有部分未知转移概率的广义马尔可夫跳变系统的变结构控制问题.首先,利用严格线性矩阵不等式技术,给出了服从部分未知转移概率的广义马尔可夫跳变系统随机容许的充分条件.其次,针对具有部分未知转移概率的广义马尔可夫跳变系统,构造了一种新的基于系统状态和输入的动态滑模面函数,并建立了动态滑模控制器,在不确定和扰动的情况下,保证了状态轨迹在有限时间内到达指定的滑动面.通过检验一系列线性矩阵不等式的可行性,可以确定整个闭环系统的随机可容许性.最后,以直流电动机为例说明了理论结果的有效性.与已有相关文献相比,状态收敛速度、削弱抖振和减小超调都有明显的优化.

转移概率部分未知时滞跳变系统有限时间H_∞控制

时滞是许多工业系统的固有特性,会导致系统控制性能的下降,甚至影响系统稳定,而在实际系统中,有限时间系统的特性更值得关注;针对上述情况,对一类具有时滞的马尔可夫跳变系统有限时间控制器设计的问题进行了研究;把转移概率完全已知的条件放宽至部分未知的更一般情形,采用自由权重的方法,保证所得的线性矩阵不等式具有更小的保守性;首先,给出马尔科夫跳变系统有限时间有界性、有限时间H ∞有界性的判定准则;然后,通过对线性矩阵不等式(LMIs)求解,获得状态观测器和状态反馈控制器的增益矩阵;最后,仿真实例验证所提算法的有效性。

部分未知转移概率的马尔科夫跳跃线性系统稳定性分析

该文主要研究了部分未知转移概率的马尔科夫跳跃线性系统的稳定性问题.通过利用连续时间马尔科夫跳跃线性系统转移矩阵行和为零的性质,获得了基于线性矩阵不等式的带有部分转移概率未知的连续时间马尔科夫跳跃线性系统的稳定的充分条件.给出的仿真算例验证了此方法的有效性.

具有未知转移概率Markovian神经网络渐近稳定性研究

针对一类具有部分未知转移概率的离散时延Markovian跳跃神经网络系统,建立了更具一般代表性的随机神经网络动力学模型,研究其渐近稳定性问题。假定转移概率部分元素未知,系统中的不确定为范数有界,基于Lyapunov稳定性理论,通过构造适合的Lyapunov-Krasovskii泛函并利用随机分析方法,给出了离散Markovian神经网络系统全局渐近稳定的充分性判据。通过Matlab的LMI工具箱,求解线性矩阵不等式对判据进行检验,新的判据减少了结果的保守性。数值仿真算例验证了所给判据的有效性。

转移概率不完全已知的离散随机Markov跳跃系统的稳定性与镇定控制

研究了一类转移概率不完全已知的离散随机Markov跳跃系统(MJSs)的稳定性与镇定控制问题。以严格线性矩阵不等式的形式给出了离散随机MJSs均方渐近稳定的充分必要性判据,并设计了状态反馈镇定控制器;通过数值仿真验证了结论的正确性。

转移概率部分未知的随机Markov跳跃系统的镇定控制

研究一类随机Markov跳跃系统的稳定性与镇定控制问题.此类系统跳跃过程的转移概率部分未知,包括转移概率完全已知和完全未知两种情形,因而更具一般性.首先,给出保证随机Markov跳跃系统均方渐近稳定的充分性判据,并设计了相应的状态反馈镇定控制器;然后,基于矩阵的奇异值分解给出了系统静态输出反馈镇定控制器的设计方法,并将其归结为求解一组线性矩阵不等式(LMIs)的可行性问题;最后,通过数值仿真验证了所得结论的正确性.

广义马氏跳变系统在一般转移速率下的控制器设计

针对转移概率不能精确获得并且部分未知的广义马氏跳变系统,分别讨论在模态依赖控制器和模态独立控制器条件下的系统镇定问题.与现有结果相比,所提研究方法具有较小的保守性,能够有效地解决实际问题.首先,运用自由权矩阵方法,得到了广义马氏跳变系统在转移速率满足上述一般条件时系统随机容许的充分条件.在此基础上,以线性矩阵不等式(Linear matrix inequality,LMI)的形式分别给出了模态依赖和模态独立控制器的求解条件.最后,通过数值算例验证设计方法的有效性和优越性.

转移概率部分未知的随机Markov饱和切换系统的非脆弱镇定

研究一类转移概率部分未知的随机Markov饱和切换系统的非脆弱镇定问题.基于参数依赖型Lyapunov函数,设计非脆弱状态反馈控制器以保证闭环饱和系统的随机稳定性,在此基础之上,通过求解线性矩阵不等式,得到均方意义下的最大不变吸引域.数值仿真验证了所提出方法的有效性.

转移概率部分未知的正Markov跳变系统的输出反馈控制器设计

研究一类转移概率部分未知的正Markov跳变系统的输出反馈控制器设计问题.首先,基于线性余正型Lyapunov函数,对正Markov跳变系统的随机稳定性进行了讨论,在此基础之上,设计输出反馈控制器保证闭环正Markov跳变系统的随机稳定性,通过求解线性规划的方式,得到输出反馈控制器.数值仿真验证了该方法的有效性.

转移概率未知下具有双Markov链的网络控制系统控制器设计

研究一类基于Markov模型的网络控制系统的稳定性和镇定控制器设计问题.针对网络控制系统中受控对象模型的随机切换和通信过程中的丢包问题,利用具有两个独立Markov链的离散时间Markov跳跃系统进行建模.在该Markov跳跃系统模态转移概率矩阵部分元素未知的情况下,充分考虑转移概率的约束条件,给出系统可镇定的充要条件和状态反馈控制器的设计方法.最后通过仿真示例验证了所提出方法的有效性.

基于隐Markov模型的广义Markov跳变系统的控制器设计

实际系统中普遍存在时滞、输入饱和等现象,给控制器设计带来一定难度。通过设计合适的李雅普诺夫函数,考虑广义跳变系统跳变点前后状态不一致、转移概率不完全可知等情况,设计状态反馈控制器。所得控制器保证闭环系统的指数稳定性,所得结果更加具有一般性,并通过仿真算例验证方法的有效性。