随机非线性系统的有限时间命令滤波输出反馈跟踪控制

研究了一类随机非线性系统的输出反馈跟踪控制问题。首先,引入带有补偿机制的有限时间命令滤波技术,以解决传统反步法带来的复杂度爆炸问题。然后,借助于自适应控制策略来补偿不确定参数。在该控制策略下,输出信号能够在有限时间内跟踪给定的目标信号。利用随机有限时间稳定性理论,将有限时间命令滤波技术与模糊逻辑系统相结合,确保输出跟踪误差系统能够在有限时间内实现稳定。最后通过仿真验证设计控制器的有效性。

一类随机非线性系统的有限时间H_(∞)控制

本文研究一类随机非线性系统的有限时间H∞控制问题.考虑闭环系统在有限时间间隔内的瞬态性能和抗干扰能力,对伊藤型随机非线性系统进行了研究.利用Lyapunov函数和线性矩阵不等式(LMI)得到了系统满足均方有限时间有界的充分条件,进一步设计了有限时间H∞控制器,并给出了系统满足均方有限时间有界和相应H∞性能的充分条件.最后给出了两个例子验证了该方法的有效性和可行性.

基于后随机非线性动态粒子群算法的地震模拟振动台参数优化设计

地震模拟振动台系统控制参数的质量影响着台面波形复现精度,进而影响试验效果。为实现对系统控制参数的高效校调与智能化寻优,提高系统对台面的控制效果,在标准粒子群算法的基础上提出了一种基于后随机非线性动态粒子群算法的三参量控制参数寻优方法,用于地震模拟振动台系统控制参数的优化整定。仿真结果表明,改进算法寻优参数控制下复现波形的相关系数比理论参数控制时提高了25%以上;与试验反馈数据波形仿真结果相比,寻优参数控制下的系统仿真波形相关度均提升至0.95以上,绝对峰值误差降至10%以内;对比结果证明了改进算法可行有效,优化参数控制下系统对不同输入波形具有更好的适应性,系统受控效果良好。

耗散型耦合随机非线性薛定谔方程的性质研究

随机偏微分方程作为描述受随机环境影响的复杂系统的数学模型,在力学、化学、生物学及经济金融学等领域中得到了广泛的应用.关于随机偏微分方程性质的研究是国内外专家学者关注的热点之一.耗散型耦合随机非线性薛定谔方程是一类特殊的随机偏微分方程,在等离子物理和耗散量子场论中具有重要作用.提出了该方程具有随机共形多辛几何结构,给出了耗散型耦合随机非线性薛定谔方程的随机共形多辛守恒律,以及电荷的平均演化规律和能量演化规律.

耗散型耦合随机非线性薛定谔方程的随机共形多辛方法

随机偏微分方程作为描述受随机环境影响的复杂系统的数学模型,在力学、化学、生物学及经济金融学等领域中都有广泛的应用.耗散型耦合随机非线性薛定谔方程是一类特殊的随机偏微分方程,具有随机共形多辛几何结构,在非线性光学和耗散量子场论中具有重要作用.基于数值格式应尽可能多地保持原随机系统的本质特性,构造了耗散型耦合随机非线性薛定谔方程的随机共形Euler box格式,证明了所提出的随机共形多辛方法能够保持该方程离散的随机共形多辛守恒律.

随机非线性方程的几个问题(英文)

研究了一类随机非线性积分方程和随机非线性微分方程的随机解 .在无限维 Banach空间上举出了一个反例 ,得到了一些新的结果 .

随机非线性时滞大系统的输出反馈分散镇定

针对具有严格反馈形式的随机非线性时滞大系统,设计了含有时滞项的随机控制Lyapunov函数,运用Backstepping技术,构造出一类输出反馈无记忆控制器.在此控制器作用下,所考虑的闭环系统实现概率意义上的时滞无关全局渐近稳定.并在无限时区优化指标函数的约束下,对控制器进行逆优再设计,以满足一定的性能要求.

具有不确定噪声的随机非线性系统的鲁棒自适应跟踪

研究了一类随机非线性系统的鲁棒自适应跟踪问题.文中利用随机控制Lyapunov设计方法,对于受方差不确定Wiener噪声干扰的参数严格反馈形式的系统,给出了参数自适应律和控制律,使得跟踪误差在4次均方意义下收敛到一个小范围内.

基于统计线性化的随机非线性微分对策逼近最优策略

针对二人零和随机非线性微分对策问题,利用统计线性化技术并提出一种新的逼近策略控制方法.通过求解具有统计线性化参数的Riccati微分方程得到逼近控制策略,该Riccati微分方程与一般线性系统的Riccati微分方程具有明显的区别;同时对控制量受约束情形的控制策略也进行了求解;最后通过仿真验证了所得结论的正确性.

随机非线性系统鲁棒自适应反馈控制器的积分反推方法设计

考虑了一类随机非线性系统的鲁棒自适应控制问题 .采用 Ito随机微分方程描述系统 ,进而在概率意义下研究系统的鲁棒稳定性 .应用积分反推 ( backstepping)方法 ,系统地给出了设计状态反馈及输出反馈鲁棒自适应控制器的方法 .同时构造出了适当形式的四次型的自适应控制 Lyapunov函数 ( CLF) .

广义连续随机非线性系统的状态估计问题

讨论了系统噪声和测量噪声为非零均值及具有相关噪声干扰情形下的广义连续随机非线性系统 ,利用矩阵的奇异值分解方法 。

不确定高次随机非线性系统的自适应控制

针对一类含有噪声干扰和非线性参数的高次随机非线性系统,研究了依概率全局自适应稳定问题.在噪声的协方差未知的情况下,利用自适应增加幂积分方法和参数分离技术,提出了一种反馈占优设计方法并构造了一个光滑自适应控制器.该控制器能保证闭环系统依概率全局稳定,并且系统的状态几乎必然收敛到零.仿真例子验证了控制方案的有效性.

一类高阶次随机非线性系统的状态反馈镇定

针对一类高阶次随机非线性系统,研究其状态反馈镇定问题.基于最近发展起来的增加幂次积分器技术,通过适当地选取Lyapunov函数和设计参数,给出了一个光滑的状态反馈反推控制器的设计过程,所设计的控制器保证了闭环系统在原点处的平衡点是概率意义下全局渐近稳定的.

参数非严格反馈形式的随机非线性系统的自适应控制

论文研究了一类带参数非严格反馈形式的随机非线性系统的自适应控制问题 .利用Backstepping设计方法 ,通过构造 4次型的随机控制Lyapunov函数 ,给出了有效的自适应控制方案 。

具有执行器饱和与随机非线性扰动的离散系统模型预测控制

针对具有执行器饱和与随机非线性扰动的离散系统,提出一种模型预测控制器设计方法。通过引入一个服从Bernoulli分布且已知条件概率的随机变量描述系统的随机非线性扰动,根据预测控制的滚动优化原理,在每一采样时刻,求解保证无穷区域二次性能指标期望值的上界达到最小的优化问题。运用Lyapunov稳定性理论,给出了保证控制算法可行性和闭环系统随机稳定性的充分条件。最后通过仿真验证了所提控制方法的有效性。

随机非线性严格反馈系统的自适应神经网络输出反馈镇定

针对具有严格反馈形式的随机非线性系统,首次引入神经网络控制技术,设计了适当形式的随机控制Lyapunov函数,并运用反推(Backstepping)技术和非线性观测器设计技术,构造出一类自适应神经网络输出反馈控制器.在一定条件下,证明了闭环系统平衡点依概率稳定.仿真算例验证了所给控制方案的有效性.

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.

一类虚拟控制系数未知的随机非线性时滞大系统的适应镇定控制

研究了一类具有未知虚拟控制系数和未知噪声协方差的随机非线性时滞大系统的适应镇定问题.首先,针对系统的未知虚拟控制系数和未知噪声协方差,选取了相应的估计参数;然后,针对时变时滞对闭环系统稳定性的影响,构造了适当形式的Lyapunov-Krasovskii泛函,采用积分反推方法给出了无记忆状态反馈控制律的系统设计过程.在一定条件下,证明了闭环系统平衡点依概率全局稳定,且除参数估计以外的所有闭环信号几乎均收敛到零点.仿真算例验证了所给方法的有效性.

随机非线性系统自由状态方程的任意阶近似解

针对非线性系统的随机性的特点,提出了随机非线性系统自由状态方程的任意阶近似解法.该解法从自由状态空间中的广义朗之万梯度方程出发,利用常数变易法导出了与广义朗之万方程等价的广义的第二类非线性、随机性Valterra积分方程,采用逐次逼近法求得了方程的任意阶近似解.最后,讨论了非线性、随机性对系统状态空间转移的影响.随机非线性系统自由状态方程的任意阶近似解法为随机非线性系统的定量分析提供了一种有效方法.

一类随机非线性系统的输出反馈镇定

针对一类随机非线性系统的输出反馈镇定问题,首先利用反推技术和设计有效的观测器,为其对应的标称系统设计稳定的输出反馈控制器;然后通过有效的坐标变换,并选择恰当的高增益参数,利用高增益齐次占优技术,为整个系统设计了光滑的输出反馈控制器.所设计的控制器能够保证闭环系统的平衡点是依概率全局渐近稳定的.上述过程的主要贡献是将现有文献中经常使用的线性增长条件推广到更一般的增长条件,得到更一般化的结果.数值仿真例子验证了控制方案的有效性.