不确定中立型随机时滞系统的鲁棒随机稳定性

研究了一类不确定中立型随机时滞系统的鲁棒随机稳定性。利用Lyapunov泛函方法,得到了基于线性矩阵不等式表示的几个稳定性充分性判据。数值模拟实例说明了本文所得结论的有效性。

中立型随机时滞系统的鲁棒稳定与H_∞控制

针对参数不确定的中立型随机时滞系统,提出鲁棒稳定与H∞控制问题.通过构造Lyapunov泛函,由I t公式,并利用Schur补原理,结合分析方法,建立了用线性矩阵不等式(LMI)表示的保证闭环系统均方渐近稳定的充分条件,由此可对状态反馈控制器作出选择.进一步给出了不确定系统鲁棒H∞控制可解性的充分条件.所得结果解决了文献中的相关问题.

不确定随机多时滞系统鲁棒随机稳定性分析

研究了一类不确定随机多时滞系统的鲁棒随机稳定性问题,其中系统不确定参数满足线性分式结构。首先,将倒数凸方法加以推广,得到一个新的积分不等式引理;然后,充分考虑时滞区间上下限关系,构造了多时滞区间相关的李雅普诺夫函数,并在新的积分不等式方法下,得到具有更小保守性和较少自由变量的时滞相关稳定性条件;最后,给出一些数值仿真实例,验证了所提方法的有效性。

不确定随机时滞系统参数依赖的鲁棒稳定性

考虑带有凸多面体不确定性的随机时滞系统的参数依赖的鲁棒稳定性问题。通过构造参数依赖的Lyapunov函数及利用线性矩阵不等式方法,给出随机系统的鲁棒稳定的充分条件。

一类复值神经网络的随机指数鲁棒稳定性

为分析Markova跳变参数对系统的影响,研究了一类具有Markova跳变参数和变时滞的复数域区间神经网络的动态行为。在假定复数域激活函数仅满足Lipchitz条件的情况下,首先利用M矩阵理论和同胚映射相关原理,研究了该系统平衡点的存在性和唯一性。然后利用矢量Lyapunov函数法分析了不同模式下平衡点的随机指数鲁棒稳定性。建立的稳定性条件推广了现有结论,并且容易验证。最后,通过一个数值仿真算例验证了所得结论的可行性。

随机不确定系统鲁棒H∞滤波器的设计

研究了一类随机不确定系统的鲁棒H_∞滤波问题,该系统模型状态及输出矩阵中均具有参数不确定性且满足范数有界条件.对于所有的不确定性,通过辅助系统讨论了随机稳定条件并设计了一个稳定的滤波器使滤波误差满足指定的H_∞性能,并且得到了滤波器存在的充分且必要条件.同时给出了设计滤波器的LMI方法,通过求解LMI可以方便的得到滤波器的表达形式.最后,仿真算例说明了所设计方法的有效性和可行性.

受控马尔可夫跳线性系统的随机鲁棒稳定性

本文讨论了受控连续和离散时间马尔可夫跳线性系统的随机鲁棒稳定性,并且给出了此时该系统发生马尔可夫跳的转移速率的一个界.

不确定离散马尔科夫跳变系统鲁棒稳定性分析

探究了不确定离散马尔科夫跳变系统的鲁棒稳定性问题.将倒数凸方法推广到离散系统,得到一个新的有界引理,同时插入时滞区间分割点,运用时滞区间分割法,得到新的时滞相关稳定性条件.所有的结果都以LMI形式表示,且具有更小的保守性.

不确定随机时滞系统参数依赖鲁棒镇定

现有的一类具有凸多面体不确定随机时滞系统鲁棒镇定条件存在较大保守性,为此,研究了一类具有凸多面体不确定性随机时滞系统参数依赖鲁棒镇定问题。利用Lyapunov随机稳定理论和构造参数依赖的Lya-punov函数,以线性矩阵不等式(LMIs:Linear Matrix Inequalities)的形式给出一类具有凸多面体不确定性随机时滞系统参数依赖鲁棒镇定的充分条件。并通过数值例子说明了该方法计算过程简单,结论精确,适用于工程中结果的有效性。

随机时滞马尔可夫跳变非线性系统的鲁棒耗散控制

研究了Ittype不确定随机时滞马尔可夫跳变非线性系统的鲁棒耗散控制问题.该系统包含了Markov跳变参数、时变参数不确定性以及未知非线性函数,这些因素在实际中经常遇到且容易导致系统性能变差甚至不稳定.基于Lyapunov-Krasovskii函数的方法设计无记忆状态反馈耗散控制器,使得闭环系统对于所有容许的不确定性鲁棒随机稳定且严格(Q,S,R)-耗散.利用线性矩阵不等式形式给出了不确定随机马尔可夫跳变系统鲁棒随机稳定及严格(Q,S,R)-耗散问题可解的充分条件以及控制器的设计方法.最后,通过一个数值仿真验证了该方法的有效性.研究结果推广了现存的对于随机时滞马尔可夫跳变系统的H∞控制和无源控制的结论.

考虑风速随机特征的多工况电力系统稳定性分析

提出一种考虑风速随机特征的多工况电力系统稳定性分析方法。利用参数Weibull模型对短时间内条件风速趋势进行拟合预测,并将风速区间化,计算各区间的条件特征风速概率密度矩阵,再根据条件特征风速确定系统的运行工况。在此基础上,建立考虑风速随机特征的连续Markov多工况电力系统模型及其Lyapunov泛函,并在该泛函的弱无穷小算子中运用Dynkin引理,推导满足干扰衰减度γ的鲁棒随机稳定性的线性矩阵不等式(LMI),并将其转化为可行性问题,以判断系统是否稳定。IEEE 4机11节点系统和16机68节点系统时域仿真结果表明,所提方法无需获取系统运行轨迹即可对多工况电力系统进行稳定性判别,与传统时域仿真法相比,降低了计算量,提高了判别效率。

基于维纳过程的随机时滞系统滤波器的H∞稳定性分析

本文构造了一个随机滤波系统。此滤波系统针对的是一类具有维纳随机过程特性的的随机时变时滞系统。然后给出了该滤波系统稳定且具备一定的H无穷性能的充分条件,并利用自由权矩阵方法和线性矩阵不等式(LMI)进行求解。求解出一组时滞相关的矩阵不等式,此不等式充分表达了该系统稳定的充分条件。

考虑连锁故障的多工况电力系统功角稳定性分析

针对连锁故障引发系统大停电等安全稳定问题,提出一种考虑连锁故障的多工况电力系统功角稳定性分析方法。首先,计及保护/断路器不确定动作、系统硬件失效等随机事件,确定基于潮流转移理论的系统运行工况,并计算各工况间转移概率矩阵。然后,建立了考虑连锁故障的离散Markov多工况电力系统模型,并构造了含有该模型的李雅普诺夫函数。在此基础上,使用迭代法推导了满足干扰衰减度γ的鲁棒随机稳定性判据,并借助线性矩阵不等式(linear matrix inequalities,LMI)中的可行性问题,分析系统稳定性。IEEE16机68节点系统时域仿真结果表明该方法能够有效判别电力系统多工况变化时的功角稳定性,与时域仿真法相比,无需获取系统运行轨迹,且计算量较小,简单易实现。

随机网络控制系统的H_∞控制

目的建立更加符合实际的网络控制系统模型,探讨随机网络控制系统的随机鲁棒均方指数稳定和鲁棒H∞控制问题.方法运用随机控制、It微分、线性矩阵不等式(LMI)和Lya-punov稳定性理论,推导出改进的网络控制系统鲁棒均方指数稳定且满足H∞性能的充分条件及H∞控制器的设计方法.结果提出了同时具有网络诱导时延、数据包丢失和随机扰动等各因素下的网络控制系统模型,分析了该模型随机鲁棒均方指数稳定且满足H∞性能的充分条件,并给出相关控制器的设计方法.结论通过控制器的设计,使具有扰动的网络控制系统性能有很大的改善,通过Matlab仿真证明该推导方法和结果行之有效,并且结果具有更小的保守性.

时滞相关不确定随机系统的鲁棒H_∞控制

针对具有时变时滞和范数有界不确定性的随机系统,研究其随机镇定和鲁棒H∞控制问题.设计状态反馈控制器,使得对所有可容许的不确定性,闭环系统随机稳定且满足给定的H∞性能指标.利用线性矩阵不等式(LMI)及自由权矩阵技术得到系统镇定的一个充分条件,该充分条件由一组时滞相关的矩阵不等式表达.最后通过仿真数例表明了所提出方法的有效性.

基于连续马尔可夫模型的时变电力系统自适应控制策略

针对风电机组出力波动等时变因素导致电力系统运行工况变化较大的问题,提出了一种基于连续马尔可夫(Markov)模型的时变电力系统自适应控制策略。首先,构建含连续Markov时变电力系统模型的Lyapunov泛函,利用Dynkin引理,推导出具有H∞范数界γ的鲁棒随机稳定性定理。在此基础上,利用Schur补引理,考虑系统各子工况下稳态方差约束,推导出满足干扰衰减度γ和最小方差约束的鲁棒随机稳定线性矩阵不等式(LMI),并将该LMI转化为线性目标函数的最小化问题求解各子控制器。然后,利用随机梯度法辨识系统工况,确定各子控制器加权系数,构造自适应控制策略。时域仿真表明,该控制策略有效避免了固定故障集无法与当前工况合理匹配的问题。

考虑离散马尔可夫模型的多工况电力系统自适应控制策略

针对连锁故障导致电力系统运行工况变化较大的问题,提出一种考虑离散马尔可夫模型(Markov)的多工况电力系统自适应控制策略。首先,建立考虑电力系统多工况因素的离散Markov系统模型,构造含该模型的Lyapunov泛函,并利用迭代法推导满足干扰衰减度的鲁棒随机稳定判据。在此基础上,利用Schur补引理,获取满足H?范数界的线性矩阵不等式(linear matrix inequality,LMI),并结合系统各子工况最小方差约束,设计满足最小方差约束的鲁棒随机稳定控制器。然后,利用线性目标函数的最小化问题求解各子工况匹配控制器,利用随机梯度在线辨识方法确定子工况对应加权系数,实现自适应加权控制。时域仿真结果表明该策略具有良好的控制效果,有效解决了固定故障集无法与当前工况合理匹配的难题。

变时滞不确定广义Markovian跳系统的滑模控制

针对一类含有变时滞和非匹配不确定参数的随机广义Markovian跳系统,提出一种滑模控制的方案。首先构造不带跳变的切换函数,利用线性矩阵不等式给出该系统随机鲁棒渐近稳定的充分条件;然后,为使闭环系统的状态轨迹在有限时间内到达切换面,利用Lyapunov稳定性方法设计了滑模控制器及切换规则;最终使闭环系统产生稳定的滑动模态。数值算例验证了该方法的有效性和可行性。