有时延和数据包丢失的网络控制系统控制器设计

在同时考虑网络诱导时延和数据包丢失的基础上,研究了动态输出反馈网络控制系统指数稳定性和控制器设计问题.基于一定的数据包丢失率和不大于一个采样周期的时延,将系统建模为结构事件率约束的异步动态系统.利用线性矩阵不等式方法推导出网络接通率约束的系统指数稳定的充要条件,给出了确保系统稳定的控制器设计方法.M atlab数值算例说明了研究结果是有效可行的.

存在时延和数据包丢失情况下状态反馈网络控制系统的指数稳定性

同时考虑网络诱导时延和数据包丢失以及传感器与控制器、控制器与执行器之间均存在网络的情况,研究了状态反馈网络控制系统的稳定性问题.基于一定的数据包丢失率和恒定时延,系统被建模为由结构事件率约束的异步动态切换系统.利用李亚普诺夫方法和线性矩阵不等式描述,推导出由数据包丢失率约束的系统指数稳定的充分条件,给出了系统指数稳定的容许数据丢包率和系统开环状态及闭环结构的关系,以使系统指数稳定.用M atlab LM I工具箱容易判定系统的指数稳定性,同时获得系统指数稳定的状态反馈控制律.M atlab仿真说明,分析方法是有效的,稳定判据是可行的.*

不确定离散广义系统的时滞相关非脆弱无源控制

针对不确定离散时滞广义系统,研究其时滞相关鲁棒严格无源、渐近稳定性以及相关的非脆弱控制问题.首先利用线性矩阵不等式(LMI)和自由权矩阵的概念,分析了离散广义系统时滞相关严格无源以及渐近稳定性的条件;然后讨论不确定离散广义系统的时滞相关鲁棒严格无源和渐近稳定性,并讨论具有加性非脆弱反馈控制设计使得闭环系统满足相应性能,同时给出控制器的构造方法;最后通过数值算例说明该方法的有效性.

不确定时延输出反馈网络化系统保性能控制

研究了一类具有不确定时延的动态输出反馈网络控制系统的保性能控制问题．针对小于等于一个采样周期的不确定时延,利用Lyapunov理论和线性矩阵不等式方法,推导出了动态输出反馈网络控制系统保性能控制律存在的条件,给出了动态输出反馈保性能控制律设计方法．利用LMI工具箱中的目标函数最小化工具,可以求得该类系统优化的保性能控制律参数和优化的性能指标,从而获得该系统的保性能控制律．给出的仿真算例说明了设计方法是有效的所得结果是可行的．

短时延多包传输网络控制系统的稳定性分析

提出一种短时延多包传输网络控制系统的建模方法.把多包传输网络控制系统建模为具有一定切换规则的线性切换系统模型.利用切换系统理论和鲁棒稳定性理论,得到多包传输网络控制系统的渐近稳定性判据,并首次提出周期动态输出反馈镇定控制器的设计方法.最后通过数值算例证明文中结论的可行性和有效性.

广义系统H_∞可靠性控制

通过对更一般形式的执行器和传感器故障模型分析,研究了广义系统基于观测器的H∞可靠性控制器设计问题.利用带有约束的广义代数Riccati不等式(GARI),给出执行器故障情况下,广义系统H∞可靠性控制器存在的充要条件和设计方法,以及传感器故障情况下,广义系统H∞可靠性控制器存在的充分条件和设计方法.所设计的H∞可靠性控制器使得闭环广义系统容许且传递函数的H∞范数有界.同时,还将带广义约束的GARI转化成了线性矩阵不等式(LMI),进而简化了广义系统H∞可靠性控制器设计方法.

生物地理学优化算法综述

生物地理学(Biogeography)是一门研究自然界种群迁移机制的科学,Dan Simon用生物地理学的方法和机制来解决工程优化问题,提出了生物地理学优化算法(BBO,Biogeography-Based Optimization)。生物地理学优化算法以其独特的搜索机制和较好的性能在智能优化算法领域得到了广泛的关注。对生物地理学优化算法的设计原理、迁徙模型、算法流程及相应迁移和突变操作进行了综述。通过BBO算法在14个基准函数下与传统算法,如遗传算法、蚁群算法和粒子群等优化算法的性能比较,表明生物地理学优化算法是有效的。论述了算法与传统优化算法之间的差异以及BBO算法有待解决的问题。

网络控制系统研究综述与前景展望

介绍了网络化控制系统(networked control system,NCS)出现的背景,综述了NCS面临的基本问题和现状,整理了近年来NCS分析与综合方面的研究成果和最新进展.描述了NCS的模型、特点、时延、丢包、稳定性、网络调度等内容,归纳了现有的研究方法.对TrueTime和NS2等仿真工具做了比较详细的阐述.最后,论述了NCS研究中尚待解决的问题,展望了网络控制系统未来的发展前景.

一类多输入多输出网络控制系统的稳定性分析

研究了具有分布时延、有界输入的多输入多输出网络控制系统的建模和稳定性问题.基于线性时不变对象,建立了系统的数学模型.利用李雅普诺夫第2方法和线性矩阵不等式描述,分析了系统的渐近稳定性,导出了与时延相关的系统渐近稳定判据,同时得到了系统稳定运行的最大允许时延.系统渐近稳定的最大允许时延可用MatlabLMI工具箱从稳定判据获得.仿真算例表明稳定判据是可行的.

具有阶段结构单种群系统的诱导控制

对具有阶段结构的单种群模型实施了三种诱导控制,分别找到了相应的诱导控制区域.给出了诱导控制区域与使系统永久持续生存的最终有界区域的关系,得到了使系统永久持续生存的诱导控制律.

有时延和数据包丢失的网络控制系统反馈控制

针对同时具有网络诱导时延和数据包丢失的网络控制系统,假设数据包丢失率一定,网络诱导时延小于一个采样周期,将网络控制系统建模为具有事件率约束的异步动态系统。提出了使得该系统达到指数稳定的动态输出反馈控制器的设计方法。利用遗传算法获得了NCS的事件衰减率的局部极大值。通过仿真算例证明了该方法的有效性。

一类广义系统的迭代学习控制

在对广义系统进行标准分解的基础上,研究了含脉冲快子系统的迭代学习控制问题．通过Frobenius范数给出了快子系统在P型学习律作用下收敛的充分性条件,同时通过梯度法给出求解增益矩阵的方法．其次,讨论了单输入单输出不确定广义系统的迭代学习控制问题,通过优化方法给出该系统在P型学习律作用下,系统实际输出尽可能快地收敛到理想输出的增益矩阵的选择方法．

T-S模糊系统的稳定性分析与镇定控制器设计

应用广义模糊Lyapunov函数方法研究T-S模糊系统的稳定性与控制器设计问题.首先,将T-S模糊系统表示成模糊广义系统的形式;然后利用广义模糊Lyapunov函数得到模糊系统稳定的充分条件,并且给出基于线性矩阵不等式(LMI)的PDC控制器设计方法.该方法与已有的模糊Lyapunov函数方法相比,计算量小,并且表达成LMI形式,容易求解.最后,通过例子验证方法的优越性和有效性.

滞后广义系统的状态反馈H_∞控制

研究了一类状态方程和输出方程均带有时滞的滞后广义系统的H∞ 控制问题 .利用线性矩阵不等式 ,首先给出滞后广义系统零解渐近稳定且具有H∞ 范数约束的充分条件 ,进而分别设计无记忆和有记忆状态反馈控制律 ,保证闭环系统具有上述性能 ,同时基于线性矩阵不等式的解得到了相应控制器构造方法 .

不确定广义系统的最优保性能控制

该文讨论不确定广义系统的最优保性能控制问题.给出了不确定广义系统保性能控制器的两种设计方法:一是代数Riccati方程方法,给出了参数化的控制器;另一个是线性矩阵不等式方法,给出了在使性能函数上界最小的意义下,最优控制器的设计算法,用实例演示了该方法的有效性.

不确定时滞系统的鲁棒耗散控制

耗散不确定性是已经被广泛讨论的范数有界的不确定性和正实不确定性的广义化,因此,从二次型供给率的角度,将耗散不确定性引入线性时变时滞系统,研究了含有此类不确定性的线性时滞系统的鲁棒耗散控制问题,给出了线性矩阵不等式(LMI)形式的充分条件。而且,考虑了不确定时滞系统在状态反馈控制器作用下的闭环系统的耗散控制问题,同样给出了LMI形式的充分条件,并通过线性矩阵不等式的可行解构造出鲁棒耗散的状态反馈控制器。最后,通过实例证明了定理的可行性。

滞后离散广义系统的鲁棒严格耗散控制

研究确定的及不确定的滞后离散广义系统的无记忆状态反馈严格耗散控制器设计问题.利用线性矩阵不等式(LMI)方法,首先给出滞后离散广义系统容许(即正则、稳定、因果)且严格耗散的条件,然后通过矩阵不等式(MIs)得到无记忆状态反馈严格耗散控制器的存在条件和设计方法;进而针对除E外其余系数矩阵均具有范数有界不确定性的滞后离散广义系统,利用矩阵不等式的解设计鲁棒严格耗散控制器,保证闭环系统广义二次稳定且严格耗散.

粗糙集数据分析系统的程序实现

粗糙集理论是一种新的处理不精确、不完全与不相容知识的数学工具。首先简述基于粗糙集方法的数据分析系统的基本构成,分析了粗糙集中连续属性离散化的方法,实现了连续属性数据进行数据离散化。围绕不可区分关系和相对正区域两个核心概念,通过知识之间的依赖程度,提出了粗糙集数据分析的算法,通过比较属性约简的数目,选择最少属性数量的约简结果。得到了求取相对核、上(下)近似集、等价关系、相对重要度、属性相对约简、范畴相对约简、最小决策规则等的各种算法的程序实现。给出了利用MATLAB实现该系统约简化、核及最小决策规则的程序。最后给出实际工程系统的程序运行结果,对滚动轴承故障诊断的仿真实例表明,该方法简化了诊断规则,得到较高的故障诊断正确率。对推动粗糙集理论在具体实践中应用具有实际意义。

双线性广义系统稳定性控制分析

利用所构造的两种广义Lyapunov函数,在广义系统容许的条件下,分别设计了双线性广义系统的稳定控制,且上面存在的2种控制具有不同的表现形式.同时,考查了控制受上下界约束时,选择适当的控制,使闭环系统全局一致渐近稳定.对单输入的双线性广义系统,探讨出闭环系统在原点附近的一个稳定域.最后,给出了一个实例说明所得到结论的正确性.

网络控制系统的最大允许时延界

提出确定多输入多输出网络控制系统的最大允许时延界的新方法.由于网络诱导时延的分布特性,整个多输入多输出网络控制系统实际上是一个多时延系统.利用李雅普诺夫第二方法,得到网络控制系统时延相关渐近稳定性判据.最大允许时延界和输出反馈镇定控制器均可通过求解矩阵不等式(LMI)得到.仿真比较说明了本文结果的正确性和可行性.